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经常要使用docker exec it containerID bash 进入docker内部进行一些操作，干脆把它写成shell脚本节省时间。 阅读全文
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方法一: 方法二： 阅读全文
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来源 https://leetcode cn.com/problems/intersection of two arrays/ 题目描述 给定两个数组，写一个函数来计算它们的交集。 例子: 给定 num1= [1, 2, 2, 1], nums2 = [2, 2], 返回 [2]. 提示: 每个在结 阅读全文
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"第一章 算法简介" "第二章 选择排序" "第三章 递归" "第四章 快速排序" "第五章 散列表" "第六章 广度搜索优先" "第七章 狄克斯特拉算法" "第八章 贪婪算法" "第九章 动态规划" "第十章 K最近邻算法" "第十一章 接下来如何做" 阅读全文
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题目 有一个长度为n序列，移除掉里面的重复元素，对于每个相同的元素保留最后出现的那个。 比方说： [1,8,7,3,8,3,1] 返回: [7,8,3,1] 算法实现 方法一: 方法二: 阅读全文
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需求 1. 有需要移动的文件名清单 filename.txt filename.txt 内容如下: 15542842 1582457 1282427 1532158 4542457 1582453 6552452 2.文件在files1文件夹下有filename.txt中的文件并以csv,txt,d 阅读全文
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对于一个DataFrame A，A.loc[k]是读取A中index为k的那一行。A.iloc[k]是读取A中的第k行。 阅读全文
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树 B树是一种特殊的二叉树,数据库常用它来存储数据。 反向索引 一个散列表，将单词映射到包含它的页面。这种数据结构被称为反向索引。 傅里叶变换 该算法可以将各种成分分析出来，堪称绝妙优雅！傅里叶变换非常适合用于处理信号,可使用它来压缩音乐。 并行算法 要改善性能和可扩展性,并行算法可能是不错的选择! 阅读全文
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K最近邻算法 简称KNN,计算与周边邻居的距离的算法，用于创建分类系统、机器学习等。 算法思路:首先特征化(量化) 然后在象限中选取目标点，然后通过目标点与其n个邻居的比较，得出目标的特征。 余弦相似度 在实际工作中,经常使用余弦相似度(cosine similarity)。假设有两位品味类似的用户 阅读全文
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来源 https://leetcode cn.com/problems/excel sheet column number/description/ 题目描述 代码实现 拓展 ord(c) Given a string representing one Unicode character, retu 阅读全文
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动态规划 动态规划先解决子问题，再逐步解决大问题。 启示 1. 动态规划可帮助你在给定约束条件下找到最优解。 2. 在问题可分解为彼此独立且离散的子问题时，就可使用动态规划来解决。 3. 每种动态规划解决方案都涉及网格。 4. 单元格中的值通常就是你要优化的值。 5. 每个单元格都是一个子问题，因此 阅读全文
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贪婪算法 贪婪算法很简单:每步都采取最优的做法。你每步都选择局部最优解,最终得到的就是全局最优解。 贪婪算法并非在任何情况下都行之有效。 近似算法 在有些情况下,完美是优秀的敌人。有时候,你只需找到一个能够大致解决问题的算法,此时贪婪算法正好可派上用场,因为它们实现起来很容易,得到的结果又与正确结果 阅读全文
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算法介绍 dijkstra算法介绍：是从一个顶点到其余各顶点的[最短路径算法，解决的是有向图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。 狄克斯特拉算法包含4个步骤 (1) 找出“最便宜”的节点,即可在最短时间内到达的节点。 (2) 更新该节点的邻居的开销 阅读全文
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来源 https://leetcode cn.com/problems/reverse integer/description/ 题目描述 给定一个 32 位有符号整数，将整数中的数字进行反转。 示例 1: 输入: 123 输出: 321 示例 2: 输入: 123 输出: 321 示例 3: 输入 阅读全文
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top查看CPU的占用情况 发现dockerd占用很大 关闭docker服务 service docker stop 扩展：开启docker服务 service docker start 或者systemctl start docker 阅读全文