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  • 免费获取 windows10 开发者账户(个人)因为要学习开发uwp应用的缘故,所以不得不注册一个windows10的开发者账户。但是胖虎眉头一皱发现此事并不简单

    免费获取 windows10 开发者账户(个人)

    因为要学习开发uwp应用的缘故,所以不得不注册一个windows10的开发者账户。但是胖虎眉头一皱发现此事并不简单。首先,有微软的账户不代表就有开发者账户,两者并不是一回事儿,只怪当初很傻很天真;其次,开发者账户并不是free的,个人版要花116CNY(人民币?),企业版需要600CNY;再者,就算要购买,居然也只能使用信用卡付款,[图片],然而我只有Alipay。
    网上已经有很多利用学校邮箱获取免费注册码的方法了,只是它们的发布时间已经很早了, Dream Spark 网站也已经改版。我这篇博客算是写一个新版的吧。

    开始前的准备

    :这个不太好弄,视具体学校情况而定,如果本校在校生不允许注册校园邮箱(在我们学校校园邮箱只能教职工注册,学生根本不给注册的),可以借用其他学校同学的学校邮箱来用。其实不管是不是学生,只要有学校邮箱就可以进行学生认证的,你使用的邮箱所属的学校与你填写的学校信息甚至可以不同,这是亲测,我就是这样子。

    步骤1.获取注册代码

    • 使用微软账户登录 Imagine

    Imagine主页

    • 填写个人以及学校信息

    填写学校信息

    • 选择学生验证方式

    发送邮件前

    • 登录学校邮箱接收验证邮件

    发送邮件后

    • 完成验证

    这里写图片描述

    • 回到主页点击导航栏中的下载→软件目录
      找到软件目录
    • 找到如图栏目:

    找到栏目
    下面有传送门
    获取windows应用商店代码

    步骤2.注册开发者账户

    • 进入开发人员中心
    • 登录后点击注册
      传送门:注册成为应用开发人员
    • 填写表格 ,账户类型当然是选择个人
      注册账户信息
    • 粘贴代码
      粘贴代码
    • 完成喽

    这里写图片描述

    展开全文
  • 于是乎,我发现此事并不简单! 经过一番查找,毫无所获。发现网上之前只有一个人遇到了这个情况,然而还是没有解决方法。 尝试过分区,删除原有分区,再分区之后,,,,,,,,就没有然后了。 我就重装了kali...

    题主在装好kali之后,去安装vmware-tools是遇到该提示,但是在新建虚拟机的时候是分配了30G空间的。

    于是乎,我发现此事并不简单!

    经过一番查找,毫无所获。发现网上之前只有一个人遇到了这个情况,然而还是没有解决方法。

    尝试过分区,删除原有分区,再分区之后,,,,,,,,就没有然后了。

     

    我就重装了kali,然后再安装VMware-tools,结果,还是这个原因!WTF????

    所以我就换了一种方式:我用 打开文件的方式打开之后,再去提取,而不是直接提取

    成功提取到主目录,不知道为什么,就这么好了,先记下来,以后碰到再看看。

    然后就是命令行下,一顿操作,安装好就开始Enjoy~~~

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  • 复杂链表复制

    2020-03-24 14:58:44
    复杂链表复制 题目要求 输入一个复杂链表(每个节点中有节点值,以及两个指针,一个指向下一个节点,另一个...但是当我看到了题目的末尾,眉头一皱,发现此事并不简单,题目要求返回不要返回参数中的节点引用。 果...

    复杂链表复制

    题目要求
    输入一个复杂链表(每个节点中有节点值,以及两个指针,一个指向下一个节点,另一个特殊指针指向任意一个节点),返回结果为复制后复杂链表的head。(注意,输出结果中请不要返回参数中的节点引用,否则判题程序会直接返回空)

    自己的想法
    对于本题目,我一开始很闷,这不就是吧节点返回而已吗?但是当我看到了题目的末尾,眉头一皱,发现此事并不简单,题目要求返回不要返回参数中的节点引用。

    果然还是我太天真了,本来想那就遍历一下就创建一个节点,然后连起来不就行了,但是后面发现它这个链表比较变态,还有一个随意的指针域,指向根本就不能在创建的时候确定,因为可能指向链表之后的节点,此时还没有创建,想了很久之后还是想不出来,于是就开始网上冲浪了。

    思路
    在看了其他博文之后,打开了新世界大门,它的思路是,创建一个新的节点,将其连接在被复制的节点后面,总的来说就是原始链表每一个节点都有一个备份,然后每一个备份都连接在被备份节点的后面。

    接着我们修改新的节点中的random指针域,只要被备份的节点random指针域不为空,那么我们就将该节点的random指针域赋给备份节点的random指针域。最后就是将两个链表拆开,形成两个链表,放回备份链表的头指针。

    步骤
    1.复制原始节点的每一个节点,将复制后的节点连接在其后面,然后指针指向复制节点的下一个节点,进行下一次复制,直到结束。

    2.需要给复制节点的random指针域赋值,我们一开始指针指向头结点,判断头结点的random指针域是否为空,如果为空,我们直接进行head=head->next->next,原因是head节点后面是自己的备份。
    当head的random指针域不为空时,我们需要将其指针域中的值赋给复制节点的random指针域,所以需要执行head->next->random=head->random->next;然后我们需要向下移动指针进行下一个,head=head->next->next,原因是head节点下一个节点是自己的拷贝。

    3.最后就是解开两个链表,我们将head指向第一个节点,将copy指向下一个节点,然后判断copy的next指针域是否为空(则看一下还有没有下一个需要拆分的节点)。
    如果不为空就进行循环,将copy的next指针域赋给head的next指针域,此时head指向了copy的下一个节点,也就是原始链表中head的下一个节点,然后将head->next->next赋值给copy的next指针。
    此时copy指向了原始链表中head的下一个节点的下一个节点,也就是复制链表的第二个节点,接着将head指针和copy指针往下移动,接着循环直到结束。

    4.循环结束,看似好像已经可以了,但是需要注意题目要求,返回的链表不能包含pHead,但是此时原始链表的最后一个节点的next指针域还保留着复制后链表最后一个节点的地址,因此整个链表还是有pHead指针,所以需要将head的next指针域置空。

    代码

    /*
    struct RandomListNode {
        int label;
        struct RandomListNode *next, *random;
        RandomListNode(int x) :
                label(x), next(NULL), random(NULL) {
        }
    };
    */
    class Solution {
    public:
        RandomListNode* Clone(RandomListNode* pHead)
        {
            if(pHead==NULL){
                return NULL;
            }
            RandomListNode* head=pHead;
            while(head!=NULL){
                RandomListNode * co=new RandomListNode(head->label);
                co->next=head->next;
                head->next=co;
                head=co->next;
            }
            head=pHead;
            while(head!=NULL){
                if(head->random){
                    head->next->random=head->random->next;
                }
                head=head->next->next;
            } 
            head=pHead;
            RandomListNode* copy=pHead->next;
            RandomListNode* result=pHead->next;
            while(copy->next!=NULL){
                head->next=copy->next;
                copy->next=head->next->next;
                head=head->next;
                copy=copy->next;
            }
            head->next=NULL;
            return result;
        }
    };
    
    展开全文
  • 案例背景 某天,小C的表妹小Q来找小C,说他遇到一点...),于是想让小C帮忙做一个决策,作为优秀的大数据分析师的小C,小C思忖良久,发现此事并不简单,还需要用到python,还需要搭建模型,于是小C一下子想到了决策

    我们都知道爱情不仅要有爱你之心,还有柴米油盐,最好的爱情不是风花雪月,而是雪中送炭,如果有一天爱情你都不相信了。不知道你接下来的日子该往哪里走,一定要相信你身边那个数据分析师的朋友,他会用数据告诉你的爱情之路怎么走?

    1.案例背景

    案例背景
    

    某天,小C的表妹小Q来找小C,说他遇到一点困扰----小Q的同事给她介绍了一个对象Mr.Z,这个人现年37岁,在某省机关做文员工作,但是小Q的择偶标准是需要对方月薪在5w以上,不要说小Q拜金,只因世人都知软饭香,但是现在刚认识没多久,也就不好意思直接问Mr.z,所以拿不动主意要不要和Mr.z深入交往,(说白了就是不知道Mr.z到底有多少钱?),于是想让小C帮忙做一个决策,作为优秀的大数据分析师的小C,小C思忖良久,发现此事并不简单,还需要用到python,还需要搭建模型,于是小C一下子想到了决策树算法,通过联想,又想到了随机森林,灵光乍现,突然想起来一个好主意,于是他就开始了。。。。

    数据集的准备

    大家都知道一个著名的数据集-成年人数据集,包括千万条样本数据,样本数据中一般包括年龄,工作性质,统计权重,学历,受教育时长,婚姻状况,职业,家庭教育,种族,性别,资产所得,资产损失,每周工作时长,原籍,收入等,这个数据集应该有用,于是先下载看看。
    下载链接:
    源数据点击下载
    在这里插入图片描述
    下载完直接重命名为adult.csv,本来后缀是data,直接删掉,强行改为csv格式文档。
    在这里插入图片描述

    3.读取数据

    import pandas as pd
    data = pd.read_csv('D:\\Python\\adult.csv',header = None,index_col = False,
                      names = ['年龄','单位性质','权重','学历','受教育时长','婚姻状况','职业',
                               '家庭教育','种族','性别',
                               '资产所得','资产损失','周工作时长','原籍','收入'])
    data_lite = data[['年龄','单位性质','学历','性别','周工作时长','职业','收入']]
    data_lite.head()
    

    运行结果展示:
    在这里插入图片描述

    4.用get_dummies处理数据

    因为在数据集中,我们可以看到单位性质,学历,职业,性别还有收入都不不是整型数据,而是字符串,就是利用get_dummies将现有的数据集上添加虚拟变量,让数据集变成可以用的格式。虚拟变量,也叫哑变量和离散特征编码,可用来表示分类变量、非数量因素可能产生的影响。

    data_dummies = pd.get_dummies(data_lite)
    print('样本原始特征:\n',list(data_lite.columns),'\n')
    print('虚拟变量特征:\n',list(data_dummies.columns))
    

    运行结果展示:
    在这里插入图片描述
    接下来我们可以看一下处理后的数据:

    data_dummies.head()
    

    运行代码结果:
    在这里插入图片描述

    5.划分特征变量

    各列数据分配给特征向量X和分类标签y,输入代码如下:

    features = data_dummies.loc[:,'年龄':'职业_ Transport-moving']
    X = features.values
    y = data_dummies['收入_ >50K'].values #将收入大于50k的作为预测目标
    print("代码运行结果:")
    print('特征形态:{} 标签形态:{}'.format(X.shape,y.shape))
    

    代码运行结果展示:
    在这里插入图片描述

    6.搭建数据模型

    我们本次就用决策树搭建模型,我们有32561条样本数据,有44个特征向量。
    1,将数据拆分成训练集和测试集

    from sklearn.model_selection import train_test_split
    X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,random_state = 0)
    

    2.用最大深度为5的随机森林拟合数据

    from sklearn import tree
    go_dating_tree = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth = 5)
    go_dating_tree.fit(X_train,y_train)
    print('模型得分:{:.2f}'.format(go_dating_tree.score(X_test,y_test)))
    
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述
    通过上面随机森林模型预测我们可以看出来,模型在测试集中得到了0.8分,可以说是很不错的,也就是这个模型预测准确度准确率在80%,相信这个模型给小Q的爱情中提供足够的参考。

    7.爱情预测

    预测就是按照小Q提供的情况,通过前面随机森林搭建的模型,对他的收入进行预测,看看是否能达到小Q的高于50w收入的要求。
    下面是小Q提供的基本情况:
    Mr.Z年龄37岁,在省机关工作,学历是硕士,性别男,每周工作40小时,职业文员,然后我们将其对应数据输入,通过模型进行预测,输入代码如下:

    Mr_z = [[37,40,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]]
    dating_dec = go_dating_tree.predict(Mr_z)
    print("代码运行结果:")
    print("=================================\n")
    if dating_dec ==1:
        print("大胆去追求真爱吧,这哥们牛批!")
    else:
        print("不用去了,不满足你的要求!")
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述

    8.结果分析

    通过数据模型预测,显示结果如下,是的,机器冷冰冰告诉小Q一个残酷的事实,Mr.Z并不符合他的要求,当然出于常识,也知道文职工作人员收入也不会超过5W,都明白我们中国是不存在贪污受贿的。

    9.参考文献

    1.深入浅出python机器学习 段小手著。

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