http缓存 缓存参数说明缓存头小记 缓存参数说明 last-modified: 表示文档的最后修改时间、当去服务器验证时会用到这个时间 expires: http/1.0 规范定义、表示文档在浏览器的中的过期时间、当缓存内容时间超过这个时间、需要重新去服务器获取最新的内容 cache-control：http/1.1定义、表示浏览器缓存控制、max-age=20表示文档可以在浏览器中缓存20s cache-control的优先级较高 刷新的时候、会发送if-modify-since头、值为上次请求响应肿的last-modify、即浏览器会用这个时间去服务器端验证内容是否发生了变更、、 强制刷新的时候、不会发生if-modify-since头、但会带上 Cache-control: no-cache 和 Program: no-cache这是为了通知服务器端提供一份最新的内容 从A页面跳转到A页面 或 从A页面跳转到B页面时、如果内容还在缓存时间之内、会直接从浏览器获取内容、而不去服务器端验证 age: 一般用于缓存代理层(如：cdn)、强制刷新后会发现其不断变化、这代表次内容在缓存代理层从创建到现在生存了多长时间 vary：一般用于缓存代理层(如：cdn)eg. 响应头列表、eg. Vary:Accept-Encoding 主要用于通知缓存服务器对于相同URL有着不同版本的响应、如制定响应头为：Vary: Accept-Encoding 请求头来判断不同版本缓存内容、如 Accept-Encoding:gzip版本、无accept-Encoding请求头版本 Via：主要用于代理层(如：CND)表示访问到最终内容前经过了哪些代理层、用的是什么协议、代理层是否命中缓存等、可以进行一些故障诊断 ETag：是用于发送到服务器端进行内容变更验证的、而cache-control是用于控制缓存时间的(浏览器、代理层等) 缓存头小记 public: 响应头、可共享缓存(客户端和代理服务器都可以缓存)、响应可以被缓存 private: 响应头、可私有缓存(客户端可以缓存、代理服务器不能缓存)eg.用户私有内容 no-cache:请求头使用时表示需要回源验证、响应头使用时表示允许缓存者缓存响应、但是使用时必须回源验证 no-store: 请求和响应禁止缓存 max-age: 缓存的保鲜期和expires类似、根据该值校验缓存是否新鲜 s-maxage: 与max-age的区别是其仅用于共享缓存(如：缓存代理服务器)、客户端缓存过期时、要重新验证 min-stale：缓存的最大陈旧时间、缓存不是最新的但还在过期时间之内时、可以返回陈旧内容 must-revalidate:缓存过期后、必须回源验证、与no-cache类似、但更严格、不能使用后台重新验证 proxy-revalidate：与must-revalidate类似、但只对缓存代理服务器有效、客户端遇到此头需要回源验证 only-if-cached：请求时、使用该头表示只从缓存获取响应内容、若没有、则返回504 gateway timeout

百度网盘免费下载链接：https://pan.baidu.com/s/17RTYSrv_Sy1VSrpj8wsflw 密码：qwsy <!--导入分页插件css样式--> <link rel="stylesheet" href="js/skin/laypage.css"> <!--导入解析地址栏参数数据插件--> <script type="text/javascript" src="js/getParameter.js"></script> <!--导入分页插件js代码--> <script type="text/javascript" src="js/laypage.js"></script> 分页插件使用步骤： 导入css/js插件资源放入到js目录下--------------------------------------- <link rel="stylesheet" href="js/skin/laypage.css"> <script type="text/javascript" src="js/laypage.js"></script> html代码，显示分页组件位置------------------------------- <ul id="laypage"></ul> 插件代码------------------------------------------------- //调用分页插件（简洁方式） laypage({ cont: "laypage", //容器。值支持id名、原生dom对象，jquery对象。【如该容器为】：<div id="page1"></div> pages: totalPage, //通过后台拿到的总页数 curr: curPage, //当前页 skin: '#ffc900',//设置当前页样式，可以使用内置皮肤（yahei），也可以直接赋值16进制颜色值，如:#c00 groups: 10,//连续显示分页数 jump: function(obj, first){ //触发分页后的回调 //first判断是否第1次切换页码，这里只要不是第1次切换就调用分页获取数据函数获取指定页数据 if(!first){ //点击不同页码触发的函数，并传递当前页：obj.curr demo(obj.curr); } } }); //调用分页插件（复杂方式） laypage({ cont: "laypage", //分页需要显示的地方 pages:totalPage, //总页数 curr: curPage, //当前页 groups: 10,//连续显示分页数 skip: true, //是否开启跳页 first: ‘首页‘,

移植的过程就不贴出来了网上都有具体的，根据单片机种类进行移植就可以了。记得要将sys.h文件里面的SYSTEM_SUPPORT_OS 这个define为1！！！ 在ucos-II中，为了实现任务之间的同步，用到的同步机制有：信号量，邮箱和消息队列。 重要的两个函数：INT8U OSMboxPost (OS_EVENT *pevent,void *msg); 任务可以通过调用函数 OSMboxPost 向消息邮箱发送消息。 void OSSemPend (OS_EVENT *pevent, INT32U timeout,INT8U *perr); 这个函数的主要作用就是查看邮箱指针 OSEventPtr 是否为 NULL，如果不是 NULL 就把邮箱中的消息指针返回给调用函数的任务，同时用 OS_NO_ERR 通过函数的参数 err 通知任务获取消息成功；如果邮箱指针OSEventPtr 是 NULL，则使任务进入等待状态，并引发一次任务调度。 void OSSemPend ( OS_EVENT *pevent, INT16U timeout, INT8U *err); 任务通过调用函数 OSSemPend 请求信号量。 INT8U OSSemPost(OS_EVENT *pevent); 任务获得信号量，并在访问共享资源结束以后，必须要释放信号量，释放信号量也叫做发送信号量，发送信号通过 OSSemPost 函数实现 。 OSSemPost 函数在对信号量的计数器操作之前，首先要检查是否还有等待该信号量的任务。如果没有，就把信号量计数器OSEventCnt 加一；如果有，则调用调度器 OS_Sched( )去运行等待任务中优先级别最高的任务。 因为我们需要采集温度、湿度、光线强度以及烟雾量和感知人体红外这五种信息，因此创建6个任务，分别为dht11温湿度采集任务、MQ-2烟雾采集任务、光敏光线感知任务、hc-sr501人体红外感知任务、一个main主任务以及一个发送数据与zigbee沟通的任务。 相互之间的通信则采用信号量集的方式来通信，处理好这些人任务关系，系统的雏形也就出来了，代码后期将会补上。

C++ 2008 ==> VC9 32位的VC9运行库下载：http://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=5582 64位的VC9运行库下载：http://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=15336 C++ 2012 ==> VC11 32位的VC11运行库下载: https://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=30679 C++ 2015 ==> VC14 32位的VC14运行库下载: https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=48145 博主网址：www.imdam.com it博客之家

1.1 什么是请求转发页面跳转： package com.sunny.test; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation.WebServlet; import javax.servlet.http.HttpServlet; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import java.io.IOException; @WebServlet(name = "OneServlet", urlPatterns = "/OneServlet") public class OneServlet extends HttpServlet { protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { doGet(request, response); } protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { //请求转发到Twoforward request.getRequestDispatcher("TwoServlet").forward(request,response); } } package com.sunny.test; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation.WebServlet; import javax.servlet.http.HttpServlet; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import java.io.IOException; @WebServlet(name = "

首先这个是为了实现一次请求的数据量不会由于返回的数据量过大导致内存溢出，所以分批获取 @SuppressWarnings("unused") public static List<String> getList(int targ,List<String> mList) { List<String> idsStrList = new ArrayList<String>(); List<List<String>>mEndList=new ArrayList<>(); // System.out.println(mList.toString()); if( mList.size()%targ!=0) { for (int j = 0; j < mList.size() / targ + 1; j++) { if ((j * targ + targ) < mList.size()) { mEndList.add(mList.subList(j * targ, j * targ + targ));//0-3,4-7,8-11 j=0,j+3=3 j=j*3+1 } else if ((j * targ + targ) > mList.size()) { mEndList.add(mList.subList(j * targ, mList.size())); } else if (mList.

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a=np.zeros((256,256,3)) b = Image.fromarray(a, mode='RGB') b.show() img = np.array(Image.open("lena.jpg")) img = Image.fromarray(img, mode='RGB') img.show()

横表就是普通的建表方式，如表结构为：主键、字段1、字段2、字段3...。 如果变成纵表后，则表结构为： 主键、字段代码、字段值。而字段代码则为字段1、字段2、字段3...。 具体为电信行业的例子。以用户帐单表为例，一般出账时用户有很多费用，其数据一般存储为：时间，客户ID，费用科目，费用。这种存储结构一般称为纵表，其特点是行数多，字段少。纵表在使用时由于行数多，统计用户数或对用户进行分档时还需要进行GROUP BY 操作，性能低，且操作不便，为了提高性能，通常根据需要将纵表进行汇总，形成横表，比如：时间、客户ID、基本通话费、漫游通话费、国内长途费、国际长途费...。 横表 优点：一行表示了一个实体记录，清晰可见，一目了然。 缺点：如果现在要给这个表加一个字段，那么就必须重建表结构。 纵表 优点：如果现在要给这个表加一个字段，只需要添加一些记录。 缺点：数据描述不是很清晰，而且会造成数据库数据很多。另如果需要分组统计，要先group by，较繁琐。 结论 应该把不容易改动表结构的设计成横表，把容易经常改动不确定的表结构设计成纵表。 纵表转横标 有如下纵表： 将其转为横表： select s.student_name, sum(case s.subject when '语文' then s.score end) as 语文, sum(case s.subject when '数学' then s.score end) as 数学, sum(case s.subject when '英语' then s.score end) as 英语 from score_vertical s group by s.student_name 结果： 横表转纵表 有如下横表： 将其转为纵表： select s.student_name, '语文' as 科目, s.语文 as 成绩 from score_horizontal s union all select s.

正则化，归一化（标准化和正规化）：对数据进行预处理的两种方式，目的是让数据更便于计算和获得更加泛化的结果，但并不改变问题的本质。 正则化：要求一个逻辑回归问题，假设一个函数，覆盖所有可能：y=wx，其中w为参数向量，x为已知样本的向量，用yi表示第i个样本的真实值，用f(xi)表示样本的预测值，从而确定损失函数L(yi,f(xi))=yi−sigmoid(xi)。该损失函数代表一种误差。对于该模型y=wx的所有样本的损失平均值，我们称为经验损失（empirical loss）。 显然，经验损失（或称经验风险）最小化（empirical risk minimization）就是求解最优模型的原则。为了达到这个目的，模型的设定会越来越复杂，最后可能造成模型只适用于当前的样本集，即出现过拟合（over fitting）问题。 为了解决过拟合问题，通常有两种办法，第一是减少样本的特征维度；第二就是正则化（又称惩罚“penalty”）。正则化的一般形式是在整个平均损失函数后增加一个正则项（常见L2范数正则化，也有其他形式的正则化，它们的作用也不同。详见http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995/） λ=0代表不进行正则化；=1通常代表合适的惩罚；举个例子=100的时候，会因为过度惩罚而造成“欠拟合”问题 归一化：主要看模型是否具有伸缩不变性。有些模型在各个维度进行不均匀伸缩后，最优解和原来不等价，例如SVM。 对于这样的模型，除非本来各维数据的分布范围就比较接近，否则必须进行标准化，以免模型参数被分布范围较大或较小的数据支配。 有些模型在各个维度进行不均匀伸缩后，最优解和原来等价，例如logistic regression（逻辑回归）。 对于这样的模型，是否标准化理论上不会改变最优解。但是，由于实际求解往往使用迭代算法，如果目标函数的形状太扁，迭代算法可能收敛得很慢甚至不收敛。所以对于具有伸缩不变性的模型，最好也进行数据标准化。 https://www.zhihu.com/question/20455227

前言： Java的单例模式是一种常见的设计模式 单例模式有以下特点： 1、单例类只能有一个实例。 2、单例类必须自己创建自己的唯一实例。 3、单例类必须给所有其他对象提供这一实例。 单例模式的适用场景： 1.对于那种经常实例化但是过一会儿就被销毁的对象适合使用单例模式。 2.对于创建对象需要消耗很多资源的对象。如：数据库连接池对象，线程池对象等 3.只需要一个对象保证全局的一致性的。如：Android中Application对象，网站的计数器等。 实现单例： public class Singleton { private Singleton singleton; private Singleton() { } public Singleton getInstance() { if (singleton == null) { singleton = new Singleton(); } return singleton; } } 上述代码潜藏危机： 在单线程中看似是没有什么问题的，但如果放在多线程的环境中就会有问题了。假如有两个线程同时访问getInstance方法，如果期中一个线程刚进入if (singleton == null){}里面，这个时候另一个线程恰好也访问这个方法，并且完成创建了一个实例，那个刚刚挂起的那个线程继续运行的话就会再创建一个实例。 方法改进： 双重检查锁定： public Singleton getInstance() { if (singleton == null) { synchronized (Singleton.class){ if(singleton == null){ singleton = new Singleton(); } } } return singleton; } 这样只在构造实例代码的时候加锁，对程序的性能影响小。而且只要实例化完成之后，后面基本就不会进入这个同步代码块了。

我只是搬运工。。。 1.我也下载了，好像不能超过500M每次，100个站。下了也不会看。有没有高手能介绍下专门下载某个省的所有气象站气温资料的方法，从而计算出每个站每月的平均气温。。格式为txt。 2 http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/reanalysis/网站可以下载气象数据，.nc格式，同样不会用，不会打开，网上搜到.nc查看方法（http://blog.163.com/jey_df/blog/static/18255016120121029471299/），不会解读。 原帖地址http://bbs.06climate.com/forum.php?mod=viewthread&tid=17973&extra=&page=1 和大家分享一个不用任何权限就可以下载逐小时地面观测气象数据的网站 http://gis.ncdc.noaa.gov/map/viewer/#app=clim&cfg=cdo&theme=hourly&layers=1&node=gis 简介：这个是美国NOAA的一个专门下载全球气象站数据的网站，不需要注册，不需要项目权限就可以，唯一要求就是你能够连接互联网就行。基本上中国所有县级气象站都有，还有其他国家的。三个小时一次的观测，气温降水等。可以克服“中国气象科学共享服务网”对权限的限制。也不就不用花大把的钱去气象局水文局买数据了。还有这个资料更新快，到二十天前，例如今天是20日，上面九月底的资料都出来了，资料比中国气象科学数据共享服务网的更新，更及时。台站资料也更全面，包括国际交换站、基本站等，还有民国时期的气象资料 下载方法：进入网站后直接按照里面的提示来就行，我已经成功下载兰州气象站的57年以来的数据，很简单，基本不用专门查找载方法。大概步骤为选择需要的区域，然后从台站选择框里面选择你需要的台站，进入获取数据界面后会提示如何下一步，经过简单的两步后就可以下载到。 http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=461711&do=blog&id=772946 从博客里面转载来的一部分，未验证。 中国气象局加入了国际条约，必须向国际组织免费提供数据，这些数据被美国免费发布在网站上，不需要注册更不要钱，咱们就去美国下载免费数据好了。 看这些只知道花纳税人钱巧立名目，买设备、搞监测、上项目而不愿分享原始数据的国家机构的脸往哪里搁！ http://yangwanshun518.blog.163.com/blog/static/30080136201121083539381/ 包括：综合资料、降水、SST、地面覆盖资料、风场/OLR/指数资料 Noaa资料库： http://www.cdc.noaa.gov NCEP资料介绍： http://www.nomad2.ncep.noaa.gov/ncep_data/ 欧洲气象中心资料(grib和NC格式的)： http://www.ecmwf.int/ Levitus资料： http://ingrid.ldgo.columbia.edu/SOURCES/.LEVITUS94/.MONTHLY/ Ucar资料 http://www.cgd.ucar.edu/cas/guide/Atmos/Surface/data.html NASA资料： ftp://podaac.jpl.nasa.gov/seasurfaceheight/ 以前某天全国的天气情况　http://www.t7online.com/feature/hi301100.shtml 1度×1度资料 http://dss.ucar.edu/datasets/ds083.2/ ARGO资料 http://www.argo-cndc.org/web/ NCEP 系统资料： NCEP real-analyses and forecasts http://www.emc.ncep.noaa.gov/data/ NCEP/NCAR REANALYSIS http://dss.ucar.edu/pub/reanalysis/ NCEP Eta http://www.emc.ncep.noaa.gov/mmb/research/meso.products.html NCEP AVN http://www.emc.ncep.noaa.gov/modelinfo/ ftp://ftpprd.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/gfs/prod/ netCDF format NNRP1: 6 hourly, 2.5 degrees, from 1948 to present ftp://ftp.cdc.noaa.gov/pub/Datasets/ncep.reanalysis/ NNRP2: 6 hourly, 2.5 degrees, from 1979 to 2002

最近看到很多开源项目都用到一些插件，我也想来使用以下这些插件，但是在IDEA中插件老是装不上去，感觉莫名其妙，特别是安装Lommok插件的时候，装了很多次都不可以，报异常： plugin was not installed:cannot download 后面是https的链接。 后来找到了解决办法，我便记录下来防止以后重复遇到： 首先打开IDEA的Setting File 中搜索里面找到System setting 的系统设置，然后找到Update区，将user secure connection这个按钮前面的沟取消掉。就是不使用安全链接，这样就可以直接下载插件。 望能帮到大家！

先在jsp页面中添加相应的控件： 上述提到的ValiImageServlet代码在下面，span标签是前台验证不可为空，此处没有作用，可以不写 此次实现的是后台对验证码的判断： 在后台的servlet 中： //1处理乱码问题（与验证码没有关系。。。） //请求乱码--post request.setCharacterEncoding("utf-8"); //应答乱码 response.setContentType("text/html;charset=utf-8"); 2接收表单参数 String valistr=request.getParameter("valistr");-- //3 表单验证 非空验证------在对应的servlet中 此处的 WebUtils.isEmpty(*)是一个类 代码： public static boolean isEmpty(String str){ if(str==null||"".equals(str.trim())){ return true; } return false; } 判断验证码是否正确：---可以全部大写或者全部小写 最后是生成验证码图片的代码： 结果： 正确没有提示----

连上手机 1.查看你的设备（有！号的）的ID号： 1)右键单击[我的电脑] -> 属性 -> 设备管理器 2)右键单击[有问号的设备] -> 属性 -> 详细信息 -> “属性”下拉列表框选择：硬件 Id 3)右键单击选复制，拷贝如：USB\VID_0BB4&PID_0CB0&MI_01 此字符串 google sdk\extras\google\usb_driver\android_winusb.inf 文件 打开C:\Users\pradmin\.android\android_winusb.inf 将VID PID 添加进去。 找到 有！号设备，点击更新启动 选择设备类型， 选择你的驱动位置，

1. 浏览器的刷新时间和定时器的时间不同，会出现掉帧现象，定时器的时间越短，掉帧越严重。定时器的时间并不是非常精准，会将定时器放在执行队列中，也是要花费时间的。 浏览器的刷新时间大约是16ms（电脑此时的性能等因素），所以定时器的时间过短，页面没有刷新，动画效果根本没有。 理解：两条线，第一条线：浏览器每16ms刷新一次，页面将显示最新的内容；第二条线：定时器每多少ms执行一次，每一次执行定时器，结果都会发生变化，但是，页面不刷新，有的变化结果不会及时显示，就出现了掉帧现象。 2. requestAnimationFrame和cancelAnimationFrame： 页面刷新前执行一次该方法；用法和setTimeout相似；兼容性IE10以上 3. 用requestAnimationFrame和cancelAnimationFrame方法写一个小物块运动 <style> #btn{ position: absolute; left: 0px; top: 0px; width: 100px; height: 100px; background-color: aqua; } </style> <body> <div id="btn"></div> <script> //封装一个兼容性良好的方法 window.requestAnimFrame= (function(){ return window.requestAnimationFrame || window.webkitRequestAnimationFrame || window.mozRequestAnimationFrame || function(callback){ window.setTimeout(callback, 1000 / 60); } })(); window.cancelAnimFrame = (function(){ return window.cancelAnimationFrame || window.webkitCancelAnimationFrame || window.mozCancelAnimationFrame || function(id){ window.clearTimeout(id); } })(); var req;//唯一标示，类似于timer； function move(){ btn.style.left = btn.offsetLeft + 10 +'px'; if(btn.

错误如下： In file included from src/caffe/util/cudnn.cpp:2:0: ./include/caffe/util/cudnn.hpp: In function ‘const char* cudnnGetErrorString(cudnnStatus_t)’: ./include/caffe/util/cudnn.hpp:18:10: warning: enumeration value ‘CUDNN_STATUS_RUNTIME_PREREQUISITE_MISSING’ not handled in switch [ -Wswitch] switch (status) { ^ 解决办法是将caffe下的一些文件换成最新caffe版本里的相应文件， caffe/include/caffe/util/cudnn.hpp caffe/include/caffe/layers/下面cudnn_开头的所有文件 caffe/src/caffe/util/cudnn.cpp caffe/src/caffe/layers/ 下面cudnn_开头的所有文件 注释，如果在运行其他算法的时候同样出现版本的问题可以尝试这个方法。

本科篇 本人男，1995年生人，如今已是23岁，本科就读于某985大学的某个校区（为了不给母校丢人，就不贴出来了），曾经以为自己学校很牛，总是自认为高不少人一等。一直到了本科毕业找工作和考研调剂，才发现，人家很多根本不拿你当985来看。甚至于会问你一句是不是本科呀。 一个是很气愤，气氛自己很久以来的坚持仿佛变的一文不值；再一个更多的是苦于自己的能力不够看。别人比你牛，虐你就是没有脾气。 毕竟，本科自己过的这么开心，玩的这么爽，浪费了这么多的时间，自己过的比别人难过也是很正常的事情。那个时候，不知道为什么，听不进去前人的劝告，总是认为学生工作锻炼能力之类的很重要。参加了很多的活动，诚然，这对于锻炼能力是有帮助的，但是对于计算机专业的学生（或者说对于其他专业也是）来说，本科阶段最重要的永远是学习，是成绩，是编程能力和算法能力。 学习好了，成绩高了，可以保研，可以出国，可以继续深造，选择总比考研来得多（考过研的人会知道一个现象，好学校的好的导师，牛逼的实验室，考研是进不去的，永远都是被保研的名额占满了，或许会有特殊情况，但是也总是特殊情况，毕竟不是每个人都是命好的 lucky dog）。 而编程能力强了，算法能力强了，可以在学生期间很早的树立起大神的形象，树立起自己对于这门学科的自信，而自信更容易产生成果，成果再次激发兴趣，便会形成一个良性循环。最后可以进入大厂实习工作，喜提offer，走上人生巅峰，迎娶白富美。 我自己有这样的一个理论，提出来仅供参考，滚雪球理论，在一开始的时候，我们站在雪山顶上，在同一起跑线，然后同时开始捏雪球： 但是有的人捏的很认真，捏的很实诚； 有的人捏的很松，不成团； 有的人干脆趴在地上，四仰八叉，并没有捏； 然后就放在雪地上开始滚 第一类人很轻松就滚起来了，然后越滚越大，后面都不用自己推了； 第二类人放在地上可能就散了，然后加油用了把力气，雪球成型了，虽然慢了一步，但还是能滚起来，紧随其后； 而第三种就厉害了，看到别人的雪球都好大了，看了看自己手里的雪，心想，反正我现在开始也跟不上了，而且看人家滚的有点辛苦，一番犹豫，再一拍大腿然后就开始直接放弃了，在地上自顾自玩的很开心，甚至凑起来几个人打一盘LOL。 在大一大二的时候，或者说特指大一，上的都是基础课，是一个对学科刚开始了解的过程，这个时候很多东西都很简单，为了培养我们的乐趣，但是并不是一点难度也没有，也是需要认真和努力的，这个时候也就是前面提到的在山顶上捏雪球的过程了。 但是呢，作为刚从高中紧张的学习中解脱出来的我们，我记得很清楚一件事，在大一的十一小长假之前，也就是抛开军训的10天，上课的20天里面，每节工数课都是找不到位置的那种，每天都要去抢位置，八点上课七点就在门外边排队，甚至演变出了宿舍里出一个人六点多就去占位置，甚至还曾经为此引发过不愉快。旁边的学长都满脸好奇（对，只有学长，没有学姐，没有！没有！啊啊啊啊啊啊！！！！没有学姐！！！！），满脸看傻子的模样。 然后就到了十一假后，忽然的一下子，基本上没有人排队了，也没有人抢前排了，仿佛大多数人看开了，都统一的开始放浪了，而这个时候放松下来的我，还会时常对我自己发出锥心三问…时不时问我自己，每天看看小说，不好么？睡个懒觉，不好么？去了教室，听么？内心深处有个声音愧疚中还带有一丝豁达的回答我：好~ 好~ 不听~…那还去个鬼吆，抛给对铺的兄弟一个暧昧的眼神，然后…又开了一局游戏，相约在召唤师峡谷。 奥~对了，13-14年，是科技飞速发展的一个时间，13年刚入学的时候最火的手机就是iPhone5了，后面小米3和魅族max3也曾经引领了一个潮流，现在估计都是Xs了。 那个时候定外卖都是打电话订，都是货到付款。然后突然之间，饿了么和美团就火起来了，价格战，贴海报，学校里随处可见，现在的孩子们没有福气（我姑且把这个说成是福气吧），两家为了占有市场玩命减钱，我们每天中午都要做的一件事就是，打开两个APP，比较各家哪个活动大，哪个便宜，哪个又减钱了（所以说货比三家是有道理的，选考研学校也是这样！！！！）。 不得不说，那个时候是真的很便宜。 然后宿舍四个人都订好，然后。。。对的，然后就又开了一局游戏，假如有个人不玩游戏的话，接下里的对话就是这样的： “那个谁？我这推塔呢，走不开，你给我拿个外卖！” “还有我的！” “还有我的，谢谢群哥” 那个场景，活脱脱三个等待投喂的咾（lao）咾（lao）（就是猪的意思），看到他们白白胖胖的样子，emmmm，还是挺有成就感的。 后来，为了给拿饭的兄弟减轻任务量，都会尽可能的买在一家。还要感谢我们的寝室在一楼。不费劲，要不然别说是兄弟了，就是你爸爸我也不理你了。 而我，就是那个不玩游戏，给他们拿了三年外卖的他们的爸爸，至于为什么是三年，不是因为我们是专科，而是因为我们大四要么考研，要么要出去实习。因此，我们四个人也就分开了两拨，两个工作两个读研。 当然，我要是不在寝室的话，就会看到一个人穿着拖鞋，凌乱着头发，嗖嗖嗖的跑出去拿饭，嗖嗖嗖的又跑回来。 现在的我们一个在北京，一个在苏州，一个在深圳，一个在合肥，我作为混的最差的那个人，表示很是难过，一个人的时候还会总是怀念那个四年，年少无知，天天也不知道为啥就傻敷敷的很开心。 那个时候的我，也曾经奋斗过很多的时间，也有过成果，怎么可能一直在玩；但是总是有一种想法就是做的远远不够好，不好意思与他人宣，总是不想去说自己的所谓的小成绩，总是想批判自己做的不好的，差劲的地方，这会让我更加的心安理得。 不管怎么说，过去的都过去了，人总是要向前看的，沿途的未知的风光，才是最美丽的，或者说是最期待的。 我曾经也会觉着自己安于现状，不喜变化，后来我发现那是我没有找到自己的目标和明确的方向，又或者说没有被现实扼住喉咙，喘不上气来。本科也见过彻底放弃的同志，中途退学有之；降级有之；降级再退学亦有之；挂科无法按时领毕业证只能延期的也有不少。当时曾经庆幸自己没有这样的自暴自弃。 当我开始看到别人越来越大的雪球，看着自己手里松散的雪片，我不是在发呆，而是试着捏实诚的时候，就是进步了。 努力从来都不晚，如果现在的你是刚入学，希望你一开始就很努力，做到领先别人。如果你已经虚度了一些时光，希望你别放弃，赶紧坐起来，拍拍屁股上的土，撸起袖子加油干。只有学到自己手上的，才是自己的，自己的未来是要由自己来把握的。 以后你真的会发现一句真理，别人只会同情你，没办法帮助你。别人只能在有闲工夫时抬你一下，却没时间一直推着你上岸。自己才是自己最大的救星。 恩，本科的时候也认识很多的大牛，最后找的工作都很好，研究生就读的学校，实验室等都很优秀，毕业的时候是有些尴尬的，看着人家的录取通知书，offer，看看自己那惨淡的信封，我不想强词夺理说什么都差不多，比不上就是比不上，从资源到名气到未来的发展，就是落后了，不过后悔没什么用，自己没人家那么努力，也就没有资格去得到人家的荣耀。 但是，话又说回来了，既然认识到了，就加油追赶，只要比现在的自己好了，未来可能月薪就能多几K，甚至10K块，可能就可以去原来向往但是恐惧房价的大城市，虽然还是很辛苦，但是进步总是欣喜的。 不要听太多的毒鸡汤，什么再努力也买不起房，在小县城里窝着很舒服之类的话，那都是些心思歹毒的人用来麻痹你的话。他们自己不努力，也见不得别人努力（人各有志，我并不是说那种生活方式不好，但是，千万不要因为害怕而选择了将就，不要因为不努力而选择了将就，不要因为自己将就了求个心态平衡就想让更多的人和自己一样。这种思想，只能说是非常的歹毒了。） 说了这么多，本来是打算悔过一下自己的过去的，却没想到写成了劝告文。真的希望未来的自己不会为如今的自己的不努力而感到懊悔，不会对自己说“当初要是再努力一点，那我本可以收到这个大厂的special offer的”（飘了飘了，姑且算我立个flag，人嘛，总要有些梦想的嘛~）。 同时，希望看到这篇文章的人，抓紧时间努力吧。时间真的很紧张，不要为一些不重要的事耽误自己的宝贵的青春。 咳咳，本科期间做的不够好，所以我决定在研究生期间发愤图强，努力学习。补一下自己原来欠下的债。**有句话说的还是比较好的，过去的 已经发生了的，没办法改变的东西，永远都不是最重要的，最重要的永远是今天和明天。**但是，不得不说，我是个属黄瓜的那种性格，不拍不成席。 比较好运的是，我碰上了非常nice的师兄，日常苦我心智，劳我筋骨，饿我体肤，空乏我身。emmmmm，痛并快乐着。最近正值他们找工作的时候，我有了很多的感慨。接下来还会在写写研究生期间的悔过和体悟，虽然也有悔过，不过扪心自问，比本科强了不少的 QAQ~，写写考研调剂的经历，写写未来的期许。 虽然可能也没啥人看，但是还是想说一句，敬请期待~ 最后的最后，送给大家一句话： 未来可期，不要给自己的人生设限。

nvm 安装 node环境（node npm vue）=> npm 安装 vue 安装nvmwget方式（已安装好git） wget -qO- https://raw.githubusercontent.com/creationix/nvm/v0.33.1/install.sh | bash 如果git没有安装 sudo yum install git 安装完毕后重新连接shell，否则找不到nvm命令。还不行的话 source ~/.bashrc 或者 source ~/.zshrc 安装完nvm后，可以使用以下命令查看node可安装版本 nvm ls-remote 安装指定版本 nvm install v7.9.0 使用指定版本 nvm use v7.8.0 查看已安装版本 nvm ls 查看当前版本 nvm current 当你有多个版本的时候可以指定默认版本 nvm alias default v9.3.0 测试node 和npm node -v npm -v 接下来就可以安装vue了。 npm install vue npm install --global vue-cli 查看vue版本 vue --version 完事儿。

二元正态分布随机变量 如果随机变量 X X X、 Y Y Y的联合PDF为 p X , Y ( x , y ) = 1 2 π σ x σ Y 1 − p 2 exp ⁡ { − ( x − μ X ) 2 σ X 2 + ( y − μ Y ) 2 σ Y 2 − 2 ρ ( x − μ X ) ( y − μ Y ) σ X σ Y 2 ( 1 − ρ 2 ) } p_{X,Y}(x,y)=\frac{1}{2\pi \sigma_x \sigma_Y \sqrt{1-p^2}}\exp\left\{-\frac{\frac{(x-\mu_X)^2}{\sigma_X^2}+\frac{(y-\mu_Y)^2}{\sigma_Y^2}-\frac{2\rho(x-\mu_X)(y-\mu_Y)}{\sigma_X\sigma_Y}}{2(1-\rho^2)}\right\} pX,Y​(x,y)=2πσx​σY​1−p2 ​1​exp⎩⎨⎧​−2(1−ρ2)σX2​(x−μX​)2​+σY2​(y−μY​)2​−σX​σY​2ρ(x−μX​)(y−μY​)​​⎭⎬⎫​