AJAX教程化妆教程

AJAX教程化妆教程相关知识

• Pycharm、IDEA等汉化教程

  本汉化教程对jetbrains全系列可用：IDEA、Pycharm、WebStorm、phpstorm、AndroidStudio、GoLand、RubyMine、CLion此汉化无副作用，绝对安全今天对汉化教程进行改版，解决原教程的汉化会导致setting无法使用和Structure无法显示问题教程中使用的汉化包并非本人所产，我只是个搬运工。作者为：平方X，感兴趣的同学可以去他的github查看项目：https://github.com/pingfangx/jetbrains-in-chinese，感谢他的无私奉献！！！首先昌昌还是建议使用英文原版，不建议汉化，其原因是：可能下载到存在病毒的汉化包大多数软件还是以英文为主，如果你熟悉了一种软件可以说就一通百通但是根据存在即合理的原则，英文版也许你只知道常用的或是你使用过的几个功能，而如果你有一份中文版的话，很多功能即使没用过但是你看到中文也大概能猜出它的作用，这对你全面了解某个软件的功能有很大的帮助！1.汉化前准备工作先激活软件，永久激活点这里：Pycha
• 斐色耐随身化妆镜：三倍镜带灯补妆，还你无瑕妆容

  斐色耐化妆镜，一直都卖的超火，不仅是它创意实用的功能，简洁时尚的外形，在俘获着一颗颗少女心的同时，让我们从镜子里看到了更真实更美丽的自己！而一款好的镜子，不能光是一个摆设，必须要满足我们多种环境下的需求！化妆得照镜，补妆得照镜，卸妆更得照镜！但外出时普通的化妆镜想要在光线暗淡的环境下，找出面部卡粉、脱妆的地方就非常难了！这种情况下，就该这款斐色耐随身镜就闪亮登场了它的外包装粉粉嫩嫩的真的非常有初恋般的感觉，里面的白色的化妆镜，洁白无暇，正如这初恋一样简单纯粹，外形圆润可爱，简约独特，除了这款圣洁白，还有泡泡蓝，微醺红，初恋粉等多个颜色可供选择！它的直径90mm，是iphoneX的一半，大小非常便于携带，放在包包里，口袋里都OK！在化妆镜外表层也非常光滑细腻，单手可握，手感顺滑舒适！包装附带充电线，采用USB接口，相比较其他的线控LED灯，这样的充电设计更加安全方便，充满电一次，需要大约1小时左右，正常[3]情况下可以满足大约1周的使用时间！高光常亮持续时常大约在2小时左右！包装盒上烫金的斐色耐（Fascin
• Android Studio 权威教程

  网上流传的一些Android Studio的教程都非常的杂乱，而且更新也非常的不及时。本专栏Blog，从Android 到快捷键的使用，再到多渠道打包，都配有非常详尽的文图。［ Android Studio 权威教程］ Mac 下安装 Android Studio［ Android Studio 权威教程］ Windows 下安装 Android Studio［ Android Studio 权威教程］ Linux 下安装 Android Studio［ Android Studio 权威教程］离线配置 SDK ，创建第一个 AS 项目［ Android Studio 权威教程］配置出“ NB ”的 Android Studio［ Android Studio 权威教程］ Android Studio 三种添加插件的方式［ Android Studio 权威教程］最实用的快捷键［ Android Studio 权威教程］ AS 添加第三方库的 6 种方式（ Jar,module,so 等）［ Android
• Python快速教程

  怎么能快速地掌握Python？这是和朋友闲聊时谈起的问题。Python包含的内容很多，加上各种标准库、拓展库，乱花渐欲迷人眼。我一直希望写一个快速的、容易上手的Python教程，而且言语简洁，循序渐进，让没有背景的读者也可以从基础开始学习。我将在每一篇中专注于一个小的概念，希望在闲暇时可以很快读完。 网上教程基于Python2.7。该教程已经出版成书《从Python开始学编程》，书中基于Python3.5。欢迎阅读：《从Python开始学编程》小提醒教程基于Python 2.7，测试环境为Linux。我会提醒Python 3中有变化的地方。标准库的一些包不适用于Windows平台。如果文中的程序无法在你的平台上运行，欢迎讨论。我将专注于Python的主干，以便读者能以最快时间对Python形成概念。Linux命令行将以$开始，比如 $ls, $pythonPython命令行将以>>>开始，比如 >>>print 'Hello World!'注释会

AJAX教程化妆教程相关课程

• 新版强力Django+杀手级xadmin开发在线教育网站 本课程完成一个Django的实战项目，以在线教育网站为案例，带你吃透Django的各个知识点，不同于其它课程的是，本课程采用Django＋xadmin完成项目，这套技术组合，可助你解决大部分Python网站后端问题，解决企业的实际需求！

  讲师：bobby 中级 1696人正在学习

• Django开发企业实战 面向就业/升职（中高级教程） 从实际需求分析开始，实现当今主流知识问答应用的功能，包括动态、文章、问答、私信、消息通知、搜索、个人中心，打造企业级知识问答网站，由此完整学习Python后端开发技术栈。从零开发到阿里云上线，讲解企业项目开发的全过程。

  讲师：Jack 高级 806人正在学习

• 面向绩效编程，程序员的向上管理法 工作勤勤恳恳，代码量小组第一，却与升职加薪无缘？甚至，还要担心背C？或许，你的工作方法出现了一些问题——导致自己绩效不佳。本课程由绩效达人讲授，带你理解企业的绩效考核体系，再结合理论及实战，教你学会改善绩效、提升薪资的通用方法。

  讲师：李云鹏老师 初级 102人正在学习

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• 3.1 教学 Python 可以作为《程序设计语言》课程的教学语言，在教学领域得到了国际和国内知名高高校认可。以世界著名的麻省理工学院 (MIT)为例，《计算机科学及编程导论》在 MIT 的课程编号是 6.00.1，是 MIT 计算机科学及工程学院的经典课程。之前，课程一直使用 Scheme 作为教学语言，不过由于 Python 简单、易学等原因，近年来已经改用 Python 作为教学语言了。
• 2. 教程设计 本门教程首先会对 ECharts 的简单使用以及各个配置项讲解，再对 ECharts 中视图的构成组件进行一一解读，之后会通过实例和使用对 ECharts 中所有的图表进行讲解，最后我们将在进阶部分对当下流行的库与 ECharts 的整合进行全面介绍。
• 课程导读 本系列是 MySQL 系列教程之一，源自一线资深 DBA 多年的实战经验总结和 MySQL 数据库的使用心得，基于 MySQL 官方版本，本系列共分为 《MySQL 入门教程》、以及《MySQL 进阶教程》两门教程，本教程是《MySQL 进阶教程》。下面我们来看下这两门教程的不同之处：MySQL 入门教程主要面向 MySQL 的初学者，介绍了 MySQL 的发展史、MySQL 的安装与配置、MySQL 的基础维护、MySQL 支持的数据类型、SQL 基础、常用函数等内容。如果你对 MySQL 基础掌握的不是很牢固的话建议你先去学习基础课程之后再来学习这门进阶教程。而这门进阶教程主要面向 MySQL 的 DBA 和开发人员，内容包括 MySQL 架构组成、MySQL 存储引擎、索引、锁、MySQL 事务、备份与恢复、MySQL 复制、高可用架构、监控、优化等内容。本教程内容实用丰富，通俗易懂，讲解由浅入深，还结合大量来自一线的工作案例，拥有较高的实战性和可操作性。本教程适合 MySQL 初学者、数据库管理人员、数据库开发人员及其他数据库从业人员阅读，同时也适合作为相关数据库培训机构的教材。
• 5. 本教程学习基础 本教程只需要简单的 Python 基础即可，没有其他的任何要求。主要是能理解一些解决问题的方法，比如递归、动态规划，需要一些抽象的思考能力。
• Django 慕课教程使用指南 同学们大家好，欢迎来到这门《Django 框架入门教程》。关于这门课程在个小节里面有些话想对你说：这门课的主题是著名的 Python Web 框架 Django 入门教程，而什么是 Web 框架在后面的课程中会详细的进行讲解。简单来说，当你在浏览器中输入一个地址比如 https://www.imooc.com 并按下回车之后，就会来到慕课网这个 “网站” 的首页，慕课网这个网站给你提供了精美的 UI 样式和各种各样的丰富功能，这些精美的样式暂且不提，这是属于前端工程师的职责。而这些丰富的功能则是后端工程师的职责，后端工程师们在实现这些丰富的功能时就会基于一个个不同的 Web 框架。可以说，Web 框架在网站开发中起到了重要的作用，它可以帮助后端工程师们快速的搭起一个网站的雏形。所以想要成为一名合格的网站开发工程师，Web 框架是必须要学习的技能。
• 5. 优化快速排序算法 对于优化快速排序，在这里我们只考虑最简单的一种优化思路，就是基准数的选择。前面的快排算法中，我们都是选择列表的第一个元素作为基准数，这在列表随机的情况下是没有什么问题的，但对本身有序的列表进行排序时，时间复杂度就会退化到 O(n2)O(n^2)O(n2)。我们来进行相关测试：# 冒泡排序算法import datetimeimport randomfrom sort_algorithms import get_num_position, quick_sort# python默认递归次数有限制，如果不进行设置，会导致超出递归最大次数import sys sys.setrecursionlimit(1000000)if __name__ == '__main__': # 对于设置10000，本人电脑会出现栈溢出错误 # nums = [random.randint(10, 10000) for i in range(6000)] nums = [i for i in range(6000)] start = datetime.datetime.now() quick_sort(nums, 0, len(nums) - 1) end = datetime.datetime.now() print('Running time: %s Seconds' % (end-start))第一个注释的语言是对 nums 列表随机生成，而第二个直接情况是直接生成有序的列表。我们分别看执行结果：# 随机列表快排PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.027907 Seconds# 有序列表快排PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:02.159677 Seconds可以看到明显的差别，差不多差了 80 倍，这确实是纯快排算法存在的一个问题。如果我们往这个有序列表中插入少量随机数，打破有序的情况，会看到性能会有较大提升。这个问题的根源在于基准数目的选择，对于有序的列表排序时每次都是选择的最小或者最大的值，这就是最坏的情况。一个显而易见的改进策略就是随机选择列表中的值作为基准数，另一种是从头 (left)、中 ([left + right] // 2) 和尾 (right) 这三个元素中取中间值作为基准数。我们分别进行测试：import randomdef get_base(nums, left, right): index = random.randint(left, right) if index != left: nums[left], nums[index] = nums[index], nums[left] return nums[left]def get_base_middle(nums, left, right): if left == right: return nums[left] mid = (left + right) >> 1 if nums[mid] > nums[right]: nums[mid], nums[right] = nums[right], nums[mid] if nums[left] > nums[right]: # nums[left]最大，nums[right]中间，所以交换 nums[left], nums[right] = nums[left], nums[mid] if nums[mid] > nums[left]: # 说明nums[left]最小, nums[mid]为中间值 nums[left], nums[mid] = nums[mid], nums[left] return nums[left]def get_num_position(nums, left, right): # base = nums[left] # 随机基准数 base = get_base(nums, left, right) # base = get_base_middle(nums, left, right) while left < right: # 和前面相同，以下两个while语句用于将基准数放到对应位置，使得基准数左边的元素都小于它，右边的数都大于它 while left < right and nums[right] >= base: right -= 1 nums[left] = nums[right] while left < right and nums[left] <= base: left += 1 nums[right] = nums[left] # 基准数的位置，并返回该位置值 nums[left] = base return left改进后的测试结果如下：# 有序列表-随机基准值PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.021890 Seconds# 随机列表-随机基准值PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.026948 Seconds# 有序列表-中位数基准值PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.012944 Seconds# 随机列表-中位数基准值 PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.020933 Seconds可以看到使用中位数基准值在有序列表情况下排序速度更快。最后还有一个简单的常用优化方案，就是当序列长度达到一定大小时，使用插入排序。# 改造前面的插入排序算法def insert_sort(nums, start, end): """ 插入排序 """ if not nums: return False for i in range(start + 1, end + 1): t = nums[i] for j in range(i - 1, start - 1, -1): k = j if nums[j] <= t: k = k + 1 break nums[j + 1] = nums[j] nums[k] = t return True # ...def quick_sort(nums, start, end): """ 快速排序算法 """ if (end - start + 1 < 10): # 在排序的数组小到一定程度时，使用插入排序 insert_sort(nums, start, end) return # 找到基准数位置，同时调整好数组，使得基准数的左边小于它，基准数的右边都是大于它 pos = get_num_position(nums, start, end) # 递归使用快排，对左边使用快排算法 quick_sort(nums, start, pos - 1) # 对右边元素使用快排算法 quick_sort(nums, pos + 1, end)下面是使用【随机基准+插入排序优化】的测试结果如下：# 有序列表-[随机基准+使用插入排序优化]PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.010962 Seconds# 无序列表-[随机基准+使用插入排序优化]PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.018935 Seconds可以看到这些小技巧在真正大规模数据排序时会有非常明显的效果。更多的优化方法以及测试，读者可以自行去实验和测试，这里就不再继续讲解了。

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