1.性能 Py3.0运行pystone benchmark的速度比Py2.5慢30%。Guido认为Py3.0有极大的优化空间，在字符串和整形操作上可以取得很好的优化结果。

str='python String function' 生成字符串变量str='python String function'

Java程序员有许多应遵循的守则或最佳实践方式。本文概述了每个开发者最应该遵循的10条守则或戒律，如果不遵循它们，将会导致灾难性后果。

1 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）， 2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为 分区（partition）

则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。 14.对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。 15.select count(*)

catRunFast 使用python+pygame开发的小游戏《嗷大喵快跑》。 一款渣到不行的酷跑游戏，只有5关。 玩法 按空格键控制可以让猫跳跃，要同时躲避子弹和恶龙的袭击。结束以后会有高分榜。

为了解决上述存在缺点，在基本k-means的基础上发展了二分（bisecting） k-means，其主要思想：一个大cluster进行分裂后可以得到两个小的cluster；为了得到k个cluster，可进行k-1次分裂。算法流程如下：

很容易理解。 下面要说一下标量的规格化问题。上面这样计算相异度的方式有一点问题，就是 取值范围大的属性对距离的影响高于取值范围小的属性 。例如上述例子中第三个属性的取值跨度远大于前两个，这样不利于

危险信号有所了解，就能避免很多“救火”场面。 以下是Hadoop大数据系统出现扩展问题的七大危险信号： 危险信号一: 永远进入不了生产阶段 大数据应用从概念验证到生产环境是一个巨大的飞跃，

建议学习顺序从第一个开始一直到最后一个，由易到难。

传统MVP给人的第一感觉通常是接口和类的暴涨，将Activity中除V之外的繁杂操作搬到P之后依然臃肿不堪。MVP从来都不是救命稻草，只能锦上添花，不能雪中送炭。也许在权衡利弊之后，很多人会对MVP望而却步。 现在 我们换一个思路，取其精华，去其糟粕，完成T-MVP大变身。

Sketch绝对是除了PS和AI之外在Mac 平台上最热门的设计工具，它更新迅速，功能完备，并且非常契合目前对于UI设计的需求，最重要的是，Sketch 小巧灵便不臃肿，还具有相当强大的可拓展性。

ITxpo座谈会介绍了他们的发现。这次发布的十大技术趋势报告，可以总结概括为：以智能为中心，通过数字化实现万物互联。 Gartner将战略科技发展趋势定义为具有颠覆性潜力、脱离初级阶段且影响范围和用途不断扩大的战略科技发展趋势

用代码”,尽可能的复用代码使我们程序员一直在追求的，现在我来介绍一种复用代码的方式，也是java三大特性之一---继承。 继承 在讲解之前我们先看一个例子 从这里我们可以看出，Wife、H

内市场。如说前半段是网络的普及，那后半段将是让所有的物品也都能够联上物联网。 物联网生态体系四大领域对应不同的厂商，分别为设备制造、物联网平台、应用和业务。IBM凭借Watson强大人工智能入住中国物联网领域，IBM

需要应对更多非功能性要求，例如性能、可访问性、可靠性以及弹性等等。 4.更多潜在故障点 微服务迁移的另一大负面影响在于引发大量独立故障点。回到之前提到的简单举例，单一Web服务的失败将影响全部10项操作。但

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事实证明，无需掌握艰深的数据科学，我们同样能够在机器学习的世界中徜徉。当然，这段旅程不可避免地需要借助各类大数据、人工智能、深度学习与规模化统计与分析工具的帮助。

当今的商业决策对基于天的数据依赖越来越强烈。然而，正确而连贯的数据流对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。这个过程叫做数据建模。为了避免认为错误并且加快进度，我们需要使用专业的软件来帮助我们建立数据逻辑模型和物理模型、生成DDL，并且能够生成报告来描述这个模型，同时分享给其他伙伴。本文列出的工具都是从Data to Value公司咨询顾问处精挑细选的数据建模工具。

上，就有一位名叫“Honsou”的用户，分享了自己耗费数月的时间而整理出来的多张崭新壁纸，总数高达 144。这些壁纸被进一步划分成了七大类，包括 AMOLED（主体为黑色）、天文、宇宙风景、风景、自然、太空探索、以及都市。下面是其中比较有代表性的样张：