一直以来,都是认为逻辑运算符返回的是布尔值,却突然发现:并不是这样. 对于||来说,如果条件判断结果为true就返回第一个操作数的值,如果为false就返回第二个操作数的值. &&则相反,如果条件判断为true就返回第二个操作数的值,如果为false就返回第一个操作数的值. ||和&&返回他们其中一个操作数的值,而非条件判断的结果. ||和&&返回他们其中一个操作数的值,而非条件判断的结果. ||和&&返回他们其中一个操作数的值,而非条件判断

JS中 逻辑或 || 逻辑与 && 的使用方法总结 //1.在if判断中 //if(1==1 || 2==3){}//->两个条件中只要有一个条件为真,整体就为真 "或者" //if(1==1 && 2==3){}//->两个条件中只有条件都为真,整体就为真 "并且" //2.是两个值求其中一个的时候 //1||2 ->1 "逻辑或" 首先看左边的值是真还是假,如果是真,返回的是左边的值,如果是假

概述 LVM的产生是因为传统的分区一旦分区好后就无法在线扩充空间,也存在一些工具能实现在线扩充空间但是还是会面临数据损坏的风险:传统的分区当分区空间不足时,一般的解决办法是再创建一个更大的分区将原分区卸载然后将数据拷贝到新分区,但是在企业的生产系统往往不允许停机或者允许停机的时间很短,LVM就能很好的解决在线扩充空间的问题,而且不会对数据造成影响,LVM还能通过快照在备份的过程中保证日志文件和表空间文件在同一时间点的一致性:本篇文章不会对概念知识做太详细的介绍,主要讲述LVM的扩容.收缩.移除的

查看磁盘信息: [root@ixx~]# fdisk -l Disk /dev/xvda: 21.5 GB, 21474836480 bytes 255 heads, 63 sectors/track, 2610 cylinders Units = cylinders of 16065 * 512 = 8225280 bytes Sector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytes I/O size (minimum/optimal): 51

一.简介 LVM是逻辑盘卷管理(Logical Volume Manager)的简称,它是Linux环境下对磁盘分区进行管理的一种机制,LVM是建立在硬盘和分区之上的一个逻辑层,来提高磁盘分区管理的灵活性. LVM的工作原理其实很简单,它就是通过将底层的物理硬盘抽象的封装起来,然后以逻辑卷的方式呈现给上层应用.在传统的磁盘管理机制中,我们的上层应用是直接访问文件系统,从而对底层的物理硬盘进行读取,而在LVM中,其通过对底层的硬盘进行封装,当我们对底层的物理硬盘进行操作时,其不再是针对于分区进行操

# 逻辑回归 ## 逻辑回归处理二元分类 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt #显示中文 from matplotlib.font_manager import FontProperties font=FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\msyh.ttc", size=10) import numpy as np plt.figure() plt.axis([-6,6,0,1]

1.物理读 当数据块第一次读取到,就会缓存到buffer cache 中,而第二次读取和修改该数据块时就在内存buffer cache 清空数据缓冲区 SQL> alter session set events 'immediate trace name flush_cache'; 会话已更改. SQL> select * from dept; 执行计划----------------------------------------------------------Plan hash val

逻辑回归模型(Logistic Regression, LR)基础   逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数,但也就由于这个逻辑函数,使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星,更是计算广告学的核心.本文主要详述逻辑回归模型的基础,至于逻辑回归模型的优化.逻辑回归与计算广告学等,请关注后续文章. 1 逻辑回归模型 回归是一种极易理解的模型,就相当于y=f(x),表明自变量x与因变量y的关系.最常见问题有如医生治病时的望.

最近重新翻开原生JS,又得到很多不同的体会,虽然现在开发框架那么多,但很多思想都还是离不开原生的基础.今天呢,我就根据自己的学习总结一下逻辑与(&&)和(逻辑或(||)和逻辑非(!).   基本定义       ||:逻辑或,只有表达式的值都为false,才返回false,其他情况返回true  比如:(8>5)&&(4<6),返回true:(8<5)&&(4<6),返回false       &&:逻辑与,若两边表达

一种数据与逻辑分离的Python单元测试工具 几个概念 TestCase TestCase是一个完整的测试单元,最小的测试执行实体,就是我们常说的测试用例. TestSuite 以某种特性将测试用例组合到一起的测试用例集合被称作TestSuite,中文可以叫做测试套件.TestSuite可以包含TestCase,也可以嵌套TestSuite. TestFixtrue TestFixtrue是测试主程序运行时所需要的一切东西,可能是数据,可能是系统环境,也有可能是某个具体实例化类,中文可以称作测试

最近重构了一个项目,一个基于redux模型的react-native项目,目标是在混乱的代码中梳理出一个清晰的结构来,为了实现这个目标,首先需要对项目的结构做分层处理,将各个逻辑分离出来,这里我是基于典型的MVC模型,那么为了将现有代码重构为理想的模型,我需要做以下几步: 拆分组件 逻辑处理 抽象.聚合数据 组件化 这是一个老生常谈的问题了,从16年起前端除了构建工具,讨论的最多的就是组件化了,把视图按照一定规则切分为若干模块过程就是组件化,那么组件化的重点就是那个规则. 那么这个规则又是什么呢

--------------------------------------------------------------------------------- [C语言的类型] 1. 整型(都分为有符号signed和无符号unsigned两个版本): char, short, int, long, long long # 注:long long 为C99标准,是64位长整型,需要编译器对C标准的支持. 引:C标准规定整型值相互间大小规则,长整型至少应该和整型一样长,而整型至少应该和短整型一样

1.前言 本章是从面向分析的工作过度到软件设计 典型的OO系统设计的基础是若干架构层,如UI层.应用逻辑(领域)层 本章简要考察逻辑分层架构和相关UML表示法 2.逻辑架构和层 逻辑架构 逻辑架构是软件类的宏观组织结构,它将软件类组织成包(命名空间).子系统和层,并未决定如何在不同的操作系统进程或网络中物理的计算机上对这些元素进行部署 层 对类.包或子系统的粗粒度的分组,具有对系统主要方面加以内聚的职责.较高层可以调用较低层的服务,OO系统通常包括的层: 用户界面 应用逻辑和领域对象,表示领域概

JavaScript操作符 学习目标 1.掌握什么是表达式 2.掌握javascript操作符的分类 3.掌握算数操作符 什么是表达式 将类型的数据(如常量.变量.函数等),用运算符号按一定的规则链接起来的.有意义的式子称为表达式. 操作符的分类 1.算数操作符 2.逻辑操作符 3.赋值操作符 4.比较操作符 5.三元操作符 JavaScript操作符-算数操作符 (隐式类型转换“5”) +:加 -:减 *:乘 /:除 %:取余 递增和递减 1.递增: ++a与a++都是对进行递增的操作 区别:

相对于普通磁盘优势是逻辑卷可以在线动态的拉伸(不用先unmount操作),只要vg中有足够的空间即可 1:首先查看vg是否有足够的空间 [root@gechong mapper]# vgdisplay 2:逻辑卷的在线拉伸 [root@gechong mapper]# lvextend -L +2G /dev/vg_gechong/lv_swap 3:查看逻辑卷的大小 [root@gechong ~]# df -h 大小并没有改变,原因:逻辑卷的尺寸扩展之后,并没有更新文件系统,操作系统并没有识

线性回归 线性回归是一个回归问题,即用一条线去拟合训练数据 线性回归的模型: 通过训练数据学习一个特征的线性组合,以此作为预测函数. 训练目标:根据训练数据学习参数(w1,w2, ... , wn,b) 学习策略: 要确定参数(w1,w2, ... , wn,b),即关键在于如何衡量 预测函数f(x)与训练数据y之间的差别.      如果要使得预测函数f(x)尽可能准确,那么即要求f(x)-y尽可能小,而f(x)-y便是一个样本(x,y)的损失函数. 对于整个训练数据的损失函数,用均方误差损失

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(

一.什么是逻辑树 逻辑树就是描述WPF界面元素的实际构成,它是由程序在XAML中所有的UI元素组成.最显著的特点就是由布局控件.或者其他常用的控件组成. <Window x:Class="WpfRouteEvent.MainWindow" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/win

LVM 简介 LVM是逻辑盘卷组管理 (Logical Volume Manager) 的简称. LVM是建立在硬盘和分区之上的一个逻辑层,来提高磁盘分区管理的灵活性,在一定程度上解决普通磁盘分区带来空间不够使用的问题. 逻辑卷组管理概念 PV (Physical Volume) - 物理卷 物理卷在逻辑卷管理中的最低层,它可以是实际物理硬盘上的分区,也可以是整个物理硬盘或者raid设备 VG (Volume Group) - 卷组 卷组建立在物理卷之上,一个卷组至少要包括一个物理卷,在卷组建立

问题 : Spring 分发逻辑是如何的 概述 本文讲解Spring 请求到返回视图的分发过程. 分发逻辑 分发逻辑可以使用下图来表示. 总共七个步骤 : 接收请求,经过 DispatcherServlet 处理器映射,根据url 来判断执行哪里Controller 到了控制器(Controller)处理逻辑 返回模型及逻辑视图名 根据逻辑视图名到视图解析器,解析应该返回的视图 找到相应的视图 形成响应,返回 总结 文章解释了请求分发的流程 参考资料 <Spring in Action 4>

一 评价尺度 sklearn包含四种评价尺度 1 均方差(mean-squared-error) 2 平均绝对值误差(mean_absolute_error) 3 可释方差得分(explained_variance_score) 4 中值绝对误差(Median absolute error) 5 R2 决定系数(拟合优度) 模型越好:r2→1 模型越差:r2→0 二 逻辑斯蒂回归 1 概述 在逻辑斯蒂回归中,我们将会采用sigmoid函数作为激励函数,所以它被称为sigmoid回归或对数几率回归