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  • PAGE3/NUMPAGES3 十年的变化三数连续进位加法的笔算 温习旧知 笔算三数加法时把相同数对齐加起哪一相加满十就向前一进1 预习新课 笔算三数的连续进位加法时个相加满十向
  • 这个表再重温一下,在PGA=1,10Hz的条件,RMS noise是2.38uV,峰峰值 noise为2.38*6.6=15.7uV,也就是1V档的1.5个LSB(五位半),大概看到两个数在跳(极端情况可能3个),在Slow模式,把10个读数平均,提升log...
  • 13时间戳中取对应日期

    千次阅读 2018-05-19 14:39:47
    在这里我用到了几个函数:ROUND() : 四舍入(因为最后三对应的是毫秒时间,向上向取整没有实际作用,但是使用哪个都可以)FROM_UNIXTIME() : 将时间戳格式化 eg:2018-05-19 00:00:00DATE_FORMAT() : 取想要的...

    最近项目中遇到一个小问题,在数据库存的时间戳为13位,我在MySQL只能转10位,而我想要的只是13位时间戳对应时间的日期:月-日。

    在这里我用到了几个函数:

    1. ROUND() : 四舍五入(因为最后三位对应的是毫秒时间,向上向下取整没有实际作用,但是使用哪个都可以)
    2. FROM_UNIXTIME() : 将时间戳格式化  eg:2018-05-19 00:00:00
    3. DATE_FORMAT() : 取想要的时间

    下面是取用户生日日期(月-日)

    birthday = 1526659200000;
    
    # 13位时间戳转10位
    birthday/1000
    ROUND(birthday/1000)
    # 时间戳转 年-月-日 时:分:秒
    FROM_UNIXTIME(ROUND(birthday/1000))
    SELECT FROM_UNIXTIME(ROUND(birthday/1000));
    # 格式化为 月-日
    DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(ROUND(birthday/1000)),'%m-%d')
    SELECT DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(ROUND(birthday/1000)),'%m-%d') AS 生日;
    
    SELECT DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(ROUND(birthday/1000)),'%m-%d') AS 生日 FROM table_name WHERE DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(ROUND(birthday/1000)),'%m-%d') = DATE_FORMAT(NOW(),'%m-%d')
    Mark一下,免得自己以后忘了。
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  • 1. ROUND(该函数,只是负责四舍入到两小数,但是不负责截断 只留两小数,例如例:) 关于ROUND函数,我们平常理解为4舍5入,如: print ROUND(13.145, 2); 结果为:13.150   2. 使用转换...

    处理数据的时候要经常用到四舍五入问题,这里记录一下刚从网上搜到的方法

    1. ROUND(该函数,只是负责四舍五入到两位小数,但是不负责截断 只留两位小数,例如下例:)

    关于ROUND函数,我们平常理解为4舍5入,如:

    print ROUND(13.145, 2);

    结果为:13.150
     

    2. 使用转换类型,才能达到保留两位小数位的目的: 

    select cast(13.145 as   decimal(10,   2))

    结果为:13.15

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  • 位五年工作经验架构师的感悟

    千次阅读 2018-03-14 14:13:17
    写给年陈的自己 写周报,写的兴起,编写周报,还边用虎跑泉,泡铁观音喝。自己写周报的**惯还是要改一改,自己是个性情中人,写个...回想这一路路走来,还是很感恩收获的一切,我渐渐一名菜鸟,成长为一架构

    写给五年陈的自己

    写周报,写的兴起,编写周报,还边用虎跑泉,泡铁观音喝。自己写周报的**惯还是要改一改,自己是个性情中人,写个周报也透露了太多情感在周报里。有很多人肯定觉得不好,也许以后我也会改,改的越来越干练,掏心的话少说。

    兴奋了,喝了茶,睡不着了。灵感闪动,本周是个值得纪念的日子,写个文章纪念下过去。

    回想这一路路走来,还是很感恩收获的一切,我渐渐从一名菜鸟,成长为一位架构师,记得毕业的时候我给自己定的目标是:五年要成为一方面的专家。虽然,实际的成长比这个慢了两年,但是我还是庆幸自己当初果断的裸辞,然后进入支付宝。

    每个架构师都是独立无二的,每个架构师都应该有自己的情怀,这些情怀是你的世界观。

    我是如何成长为一个架构师的,我姑且给自己定的 title 就是架构师,不要认为有架构师的 title 就很牛 B 的,人外有人,天外有天,做好自己。五年陈留给自己的话:不忘初心,方得始终,未来已来,星辰大海。路就在前方,继续前行。

    每个人的成长之路也不一样,我来回想下自己的。

    不为过去蹉跎,珍惜当下

    很多在菜鸟的时候,肯定或多或少,有过对身边的牛人,报以羡慕的眼光。

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    当看着别人职位比你高,
    当看着别人比你工资领的高,
    当看到别人年纪轻轻,就已经是牛逼哄哄。
    你会不会有羡慕嫉妒恨的想法:
    要是我当年读书的时候,不打游戏,少吃点红瓶、蓝瓶,少放几个水元素,少放几个暴风之锤(寒冰王座)。那么我肯定可以学到更多。
    要是我当年不睡懒觉,起早贪黑,去学**,那么我肯定是也会学到很多。
    要是。。。

    理由从来不嫌多,我自己肯定也有这些想法,平心而论,我现在也有这些想法。但是负能量不能盖过正能量。

    不要为过去而蹉跎;不要羡慕别人现在的生活;不要羡慕陈冠希,长得帅,女朋友交的多。你明明没有别人找的帅,不努力,你就是天天守着电脑看看片。说不定那天你去创个业,成功了,然后的然后,你想想然后的然后。。。

    所以,不为过去蹉跎,活在当下,把握当下。

    找到你的追求,然后就去追求

    首先,我这里没有使用信念。信念,可能太重了。尤其对于中国人而言,信仰普遍都是缺失的,很难一直相信、坚信一件事。
    第二,很多人,不知道自己想要什么,想去追求什么。所以一直不知道,该怎么去改变,该怎么去追求。

    我是为了追求钱?

    原文链接

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  • BFPRT算法的作者是5真正的大牛(Blum 、 Floyd 、 Pratt ...BFPRT解决的问题十分经典,即某n个元素的序列中选出第k大(第k小)的元素,通过巧妙的分析,BFPRT可以保证在最坏情况仍为线性时间复杂度。 当我们面对

    BFPRT算法的作者是5位真正的大牛(Blum 、 Floyd 、 Pratt 、 Rivest 、 Tarjan),该算法入选了在StackExchange上进行的当今世界十大经典算法,而算法的简单和巧妙颇有我们需要借鉴学习之处。

    BFPRT解决的问题十分经典,即从某n个元素的序列中选出第k大(第k小)的元素,通过巧妙的分析,BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。

    当我们面对这一问题时,首先想到的直观方法一般为k次(假设k<n 2)选择排序,方法的伪码如下
    function select(list[1..n], k)
         for i from 1 to k
             minIndex = i
             minValue = list[i]
             for j from i+1 to n
                 if list[j] < minValue
                     minIndex = j
                     minValue = list[j]
             swap (list[i],list[minIndex])
         return list[k]

    通过k次循环,方法可以依次选择出最小的k个值,该方法时间复杂度为O(kn)。当k较小时,方法的效率较为优秀,但当k->n/2时,方法复杂度变为了O(n^2)

    思考该方法中多余的能量支出,方法按顺序输出了最小的k个元素,而这并不是我们需要的,如果我们只获得哪些值比该值小,而不对比其小的进行排序,算法代价将大幅下降。由于上面的方法用了选择排序的思想,那么利用快速排序的思想进行选择容易想到quickselection。
    每次选择某一pivot,通过快速排序的思路,我们可以获得比pivot小的所有数和比其大的所有数,由此可以选出所需的kth值在哪以区间呢,并在该区间内再次使用quickselection。方法的伪码如下
    function select(list, left, right, k)
         if left = right // If the list contains only one element
             return list[left]  // Return that element
         select pivotIndex between left and right
         pivotNewIndex := partition(list, left, right, pivotIndex)
         pivotDist := pivotNewIndex – left + 1
         if pivotDist = k
             return list[pivotNewIndex]
         else if k < pivotDist
             return select(list, left, pivotNewIndex - 1, k)
         else
             return select(list, pivotNewIndex + 1, right, k - pivotDist)

    如quicksort一样,该方法在实际应用中有较好的效果,但在某些特殊情况中,由于pivot的选择,会出现一些效率极端不好的情况,例如某倒排表。

    BFPRT是一种获得较优秀pivot的方法,方法的思路是使获得的pivot能够较为有效的对整个数据进行分割,并在其中利用寄存器的快速计算能力将问题拆分为代价极小的子问题。
    方法的思路为:将元组分为n/5个5元的小数组,并对每组求中位数,在长度为n/5的序列中,求其中位数,该中位数的中位数保证了至少30%的数据在其一侧,由此保证了pivot的有效性(如图,改图来自wikipedia)
    中位数之中位数
    关于为何利用5作为小元组大小,我的想法是与寄存器的数量和运算有关。
    由于pivot的有效分割和5元组中位数易求性,从n元组中取值的代价T(n)<=T(n/5)+T(7n/10)+O(n),T(n/5)是为中位数取中位数的时间,O(n)是遍历序列并求得中位数数列的时间.
    设T(n)=cn,此处c可以不是常熟,若c与n成线性关系,则T(n)=O(n^2),设遍历时间为an,a为常数
    则有 T(n)<=c(n/5)+c(7n/10)+an=c(9/10*n)+an //此处,低次已被省略低次项
    求得C<=10a 故c为常数,与n无关
    且T(n)至少为O(n),
    综上,该算法为一线性算法

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    千次阅读 2013-02-22 15:33:11
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空空如也

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