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2018-02

macosx Qt5 release错误解决

Qt 运行

macdeployqt 错误

ERROR: Unexpected prefix "@loader_path"

2018-02-28 08:00 CST 阅读更多

Mac Technique

Mac 技术

  • 制作dmg
  • APFS: APFS是Apple File System的简称,是苹果公司发布的新的文件格式,替代目前所使用的HFS+格式。该系统的核心为加密功能,其将为苹果旗下的每款设备提供统一的加密方法。该系统包含有多密钥加密功能,内置有针对每个文件的密钥,其针对敏感元数据也都有独立的密钥。

2018-02-28 08:00 CST 阅读更多

区间动归

Interval DP

区间动归特征

利用序作为状态

题目一览

石子合并、能量项链、数字游戏、乘积最大、加分二叉树、关路灯、选择数字、Acting Cute、GF弹钢琴、水果姐逛水果街Ⅰ

石子合并

Question:

在一个圆形操场的四周摆放N堆石子,现要将石子有次序地合并成一堆.规定每次只能选相邻的2堆合并成新的一堆,并将新的一堆的石子数,记为该次合并的得分。 试设计出1个算法,计算出将N堆石子合并成1堆的最小得分和最大得分.

2018-02-25 08:00 CST 阅读更多

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制作

Feed43

github:直接搜索 https://github.com/username

2018-02-25 08:00 CST 阅读更多

DP优化——四边形不等式

四边形不等式条件

任意a1<=a2<b1<=b2,有$$F(a_1,b_1)+F(a_2,b_2)\leq F(a_1,b_2)+F(a_2,b_1)$$ 则函数F满足四边形不等式

2018-02-25 08:00 CST 阅读更多

辩论复盘

两场辩论复盘

墨尔本大学vs台大政大联队: 国乒男队成员选择罢赛,可以理解/难以认同

2017华夏杯复赛。

背景材料

2018-02-12 08:00 CST 阅读更多

诗整理

洛夫 《漂木》

我们惟一的敌人是时间,还来不及做完一场梦,生命的周期又到了。一缕青烟,升起于虚空之中,又无声无息地,消散于更大的寂灭

我们唯一的敌人是时间,时间可以证明一切,时间可以改变一切,时间可以封存一切,时间可以吞噬一切

我们唯一可以做的,是想办法把我们的生命之梦延长一点,再延长一点,最好,永远不要真正清醒。

~2017.8

无题1

被诗的火花点燃的 我们都一样 言语能否融化现实的老茧 追随脉搏的膨胀 理想远离现实一个弄堂 我的呼唤能否为远方的云 添上玫瑰色的明亮

2018-02-10 08:00 CST 阅读更多

GTD工作思想

《尽管去做 ——无压工作的艺术》

任务模式的改变:knowledgework

两个目的

  • 抓住所有一切需要处理的事情把它们统统置入一个脱离大脑的逻辑系统中。
  • 训练自己在接受一切“输入信息”的前期作出决定

新的情况

  • 工作不再有清楚的界线
  • 几乎每一件事情都可能处理得更加完善,而且现在促成这一切成为现实的信息,已数不胜数、唾手可得。
  • 工作量因需要交换信息增加
  • 工作不断变化

旧的模式和习惯已力不从心

2018-02-06 08:00 CST 阅读更多

快捷键

快捷键

Iterm2

  • ⌘; 历史命令
  • ⌘⇧h 剪贴板历史
  • ⌃u 清行
  • ⌃a 行首
  • ⌃e 行尾
  • ⌃f 前进
  • ⌃b 后退
  • ⌃p 上一条命令
  • ⌃r 搜索历史
  • ⌃d 删除当前字符
  • ⌃h 删除光标前字符
  • ⌃w 删除光标前单次
  • ⌃k 删除到文末
  • ⌃t 交换光标出文本
  • ⌘r 清屏

Vim

2018-02-02 08:00 CST 阅读更多

Pandas

Pandas Code Example

Preface

In this arcticle, I will give examples to illustrate and remind me the usage of some pandas funtion. Just a reminder.

数据读写

read_csv

data = pd.read_csv('test.csv')
data = pd.read_csv('test.csv',header = 0/[0,1,2]列名,  index_col = 0/[0,1], nrows = 100)
data = pd.read_csv('test_one.csv', squeeze = True, encoding = 'utf-8') 一列返回Series
data = pd.read_csv('test.csv', prefix = 'X'列前缀, skiprows = 3, skipfooter = 3, na_values = 'NAN')
data = pd.read_csv('test_no_NAN.csv', na_filter = 'False', parse_dates=True/{'foo':[1,3]},infer_datatime_format = True, data_parser = function)

2018-02-02 08:00 CST 阅读更多