《分奖金》专题

本章将重点介绍如何开始使用分布式TensorFlow。目的是帮助开发人员了解重复出现的基本分布式TF概念，例如TF服务器。我们将使用Jupyter Notebook来评估分布式TensorFlow。使用TensorFlow实现分布式计算如下所述 - 第1步 - 为分布式计算导入必需的模块 - 第2步 - 使用一个节点创建TensorFlow集群。让这个节点负责一个名称为“worker”的作业，并在

主要内容：多级索引分配单级链接索引分配 在索引分配中，文件大小取决于磁盘块的大小。 要允许大文件，我们必须将几个索引块链接在一起。在链接索引分配中， 提供文件名称的小标题 前100个块地址的集合 指向另一个索引块的指针 对于较大的文件，索引块的最后一个条目是一个指向另一个索引块的指针。 这也被称为链接模式。 优点: 它消除了文件大小限制 缺点: 随机访问变得有点困难 多级索引分配 在多级指数分配中，有各种索引级别。 有

主要内容：内存管理单元在操作系统中，分页是一种存储机制，用于以页面形式从辅助存储器检索进程到主内存中。 分页背后的主要思想是以页面的形式划分每个进程。 主存也将以帧的形式分割。 进程的一页将被存储在存储器的一个帧中。 分页可以存储在内存的不同位置，但优先级始终是查找连续的帧或空洞。 进程页面只有在需要时才会被带入主内存，否则它们将驻留在辅助存储中。 不同的操作系统定义不同的帧大小。 每个帧的大小必须相等。 考虑到页面被

跟踪自由或填充分区的更好和最流行的方法是使用链表。 在这种方法中，操作系统维护一个链表，每个节点代表每个分区。 每个节点都有三个字段。 节点的第一个字段存储一个标志位，该标志位显示该分区是一个洞还是某个进程在里面。 第二个字段存储分区的起始索引。 第三个字段存储分区的结束索引。 如果某个分区在某个时间点被释放，那么该分区将与其相邻的空闲分区合并，而不会做任何额外的工作。 在使用这种方法时需要注意一

主要内容：YAML的缩进,分离字符串当学习任何编程语言时，缩进和分离是两个主要概念。本章详细讨论了与YAML相关的这两个概念。 YAML的缩进 YAML不包括任何强制性空格。此外，没有必要保持一致。有效的YAML缩进如下所示 - 在YAML中使用缩进时，应该记住以下规则：流块必须至少包含一些具有周围当前块级别的空格。 YAML的流含量跨越多条线。流内容以或开头。 阻止列表项包括与周围块级相同的缩进，因为 符号被视为缩进的一部分。 预

主要内容：基本微分规则的验证,指数，对数和三角函数的导数,计算高阶导数,查找曲线的最大和最小值,求解微分方程MATLAB提供用于计算符号导数的命令。 以最简单的形式，将要微分的功能传递给命令作为参数。 例如，计算函数的导数的方程式 - 例子 创建脚本文件并在其中键入以下代码 - 执行上面示例代码，得到以下结果 - 以下是使用Octave 计算的写法 - 执行上面示例代码，得到以下结果 - 基本微分规则的验证 下面简要说明微分规则的各种方程或规则，并验证这些规则。 为此，我们将写一个第一阶导数和二

主要内容：实例,实例,实例,实例,实例关键词：偶数分频，奇数分频，半整数分频，小数分频 初学 Verilog 时许多模块都是由计数器与分频器组成的，例如 PWM 脉宽调制、频率计等。分频逻辑也往往通过计数逻辑完成。本节主要对偶数分频、奇数分频、半整数分频以及小数分频进行简单的总结。 偶数分频 采用触发器反向输出端连接到输入端的方式，可构成简单的 2 分频电路。 以此为基础进行级联，可构成 4 分频，8 分频电路。 电路实现如下图所示，

主要内容：语法,实例SQLite 的 DETACH DATABASE 语句是用来把命名数据库从一个数据库连接分离和游离出来，连接是之前使用 ATTACH 语句附加的。如果同一个数据库文件已经被附加上多个别名，DETACH 命令将只断开给定名称的连接，而其余的仍然有效。您无法分离 main 或 temp 数据库。 如果数据库是在内存中或者是临时数据库，则该数据库将被摧毁，且内容将会丢失。 语法 SQLite 的 DET

主要内容：二分查找算法的实现思路,二分查找算法的具体实现二分查找又称 折半查找、 二分搜索、 折半搜索等，是在 分治算法基础上设计出来的查找算法，对应的时间复杂度为 。 二分查找算法仅适用于有序序列，它只能用在升序序列或者降序序列中查找目标元素。 二分查找算法的实现思路 在有序序列中，使用二分查找算法搜索目标元素的核心思想是：不断地缩小搜索区域，降低查找目标元素的难度。 以在升序序列中查找目标元素为例，二分查找算法的实现思路是： 初始状态下，将整个序列

主要内容：贪心算法解决部分背包问题在限定条件下，如何从众多物品中选出收益最高的几件物品，这样的问题就称为背包问题。   图 1 背包问题 举个简单的例子，商店的货架上摆放着不同重量和价值的商品，一个小偷在商店行窃，他携带的背包只能装固定重量的商品，选择哪些商品才能获得最大的收益呢？这个问题就属于背包问题，限定条件是背包的承重，最终目标是令背包中存放的物品的总收益最高。 根据不同的限定条件，背包问题还可以有更细致的划分： 0-1 背

主要内容：创建分层索引,应用分层索引,分层索引切片取值,聚合函数应用,局部索引,行索引层转换为列索引,列索引实现分层,交换层和层排序分层索引（Multiple Index）是 Pandas 中非常重要的索引类型，它指的是在一个轴上拥有多个（即两个以上）索引层数，这使得我们可以用低维度的结构来处理更高维的数据。比如，当想要处理三维及以上的高维数据时，就需要用到分层索引。 分层索引的目的是用低维度的结构（Series 或者 DataFrame）更好地处理高维数据。通过分层索引，我们可以像处理二维数据

主要内容：对象创建,获取统计信息,获取类别属性,重命名类别,追加新类别,删除类别,分类对象比较通常情况下，数据集中会存在许多同一类别的信息，比如相同国家、相同行政编码、相同性别等，当这些相同类别的数据多次出现时，就会给数据处理增添许多麻烦，导致数据集变得臃肿，不能直观、清晰地展示数据。 针对上述问题，Pandas 提供了分类对象（Categorical Object），该对象能够实现有序排列、自动去重的功能，但是它不能执行运算。本节，我们了解一下分类对象的使用。 对象创建 我们可以通过多种

主要内容：创建DataFrame对象,创建groupby分组对象,查看分组结果,遍历分组数据,应用聚合函数,组的转换操作,组的数据过滤操作在数据分析中，经常会遇到这样的情况：根据某一列（或多列）标签把数据划分为不同的组别，然后再对其进行数据分析。比如，某网站对注册用户的性别或者年龄等进行分组，从而研究出网站用户的画像（特点）。在 Pandas 中，要完成数据的分组操作，需要使用 groupby() 函数，它和 SQL 的 操作非常相似。  在划分出来的组（group）上应用一些统计函数，从而达到

日志是数据库的重要组成部分，主要用来记录数据库的运行情况、日常操作和错误信息。 在 MySQL 中，日志可以分为二进制日志、错误日志、通用查询日志和慢查询日志。对于 MySQL 的管理工作而言，这些日志文件是不可缺少的。分析这些日志，可以帮助我们了解 MySQL 数据库的运行情况、日常操作、错误信息和哪些地方需要进行优化。 下面简单介绍 MySQL 中 4 种日志文件的作用。 二进制日志：该日志文

String 类的 split() 方法可以按指定的分割符对目标字符串进行分割，分割后的内容存放在字符串数组中。该方法主要有如下两种重载形式： 其中它们的含义如下： str 为需要分割的目标字符串。 sign 为指定的分割符，可以是任意字符串。 limit 表示分割后生成的字符串的限制个数，如果不指定，则表示不限制，直到将整个目标字符串完全分割为止。 使用分隔符注意如下： 1）“.”和“|”都是转