什么是MD5码？ MD5码是message-digest algorithm 5（信息-摘要算法）的缩写，被广泛用于加密和解密技术上，它可以说是文件的“数字指纹”。 任何一个文件，无论是可执行程序、图像文件、临时文件或者其他任何类型的文件，也不管它体积多大，都有且只有一个独一无二的MD5信息码，并且如果这个文件被修改过，它的MD5码也将随之改变。 MD5码有什么用？ 我们可以通过对比同一文件的MD5码，来校验这个文件是否被“篡改”过。

这是一个世界各国1960年到2020年的工业增加值占gdp比重的数据集，可用于分析gdp增长的影响因素的分析，用pandas处理一下就能用了

c代码-输入两个整数，如果它们的差值小于等于10，则显示 “它们的差小于等于10”；否则，显示 “它们的差大于等于11”

通过对图像矩阵进行奇异值分解，对其前N大的奇异值和左右奇异向量的提取，实现了仅用少部分数据保存图像的目的。

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本脚本可以实现打开一张图片，点击任意位置，即可获取该像素点的rgb值，可以循环获取，存入xls表格文件

[Yinterp 警告标志] =robustinterp(Xdata, Ydata, targetX) 在 X 和 Y 值的列中线性插值，在 x 或 y 中具有严格单调性的反转或失败（例如，理想单调关系的噪声和/或量化观察）。 Ydata 和 Xdata 是相同大小的列向量或矩阵。 TargetX 是标量目标 X 值，或者是每个数据列都有一个目标值的向量。 Robustinterp 独立地对数据的每一列进行操作，以找到对应于 targetX 中给定的 X 值的 Y 值 Yinterp。 Xdata或Ydata中的相等性和逆向性可以通过在Xdata移动到，与目标X相等或通过与目标X相等的所有点的Ydata中进行线性插值来实现。 然后对局部内插的 Y 值进行简单平均。 Yinterp 不限于单调！ Xsorted 和 Ysorted 是按列排序的数据，因此 X 是非递减的。 每个 Xdata

转账功能 #!/bin/bash PATH=/bin:/sbin:/usr/bin:/usr/local/bin:/usr/sbin step=5 #间隔的秒数，不能大于10 for (( i = 0; i < 60; i=(i+step) )); do curl http://xxx/index/wpay/auto_transfer3 curl http://xxx/index/wpay/auto_transfer2 curl http://xxx/index/wpay/auto_transfer1 sleep $step done exit 0 监听收款 #!/bin/bash PATH=/bin:/sbin:/usr/bin:/usr/local/bin:/usr/sbin step=3 #间隔的秒数，不能大于10 for (( i = 0; i < 60; i=(i+step) )); do curl http://xxx/index/wpay/index3 curl http://xxx/index/wpay/index2 curl http://xxx/index/wpay/index1 sleep $step done exit 0 xxx改成你的域名 玩法有 index3 单双 index2 尾数 index1 牛牛 返奖私钥和监听充值地址修改/application/index/controller/wxpay.php 返奖地址和私钥在25和26行配置 监听充值玩法地址在200行以后配置，具体在哪里你们自己找吧，都在wxpay.php这个文件

包括了房屋的经度、房屋的纬度、房龄、房间个数、卧室个数、街区内人口、街区内家庭总数、收入、房屋价值，和sklearn中的california数据集相同，可直接通过pandas.read_csv读取即可，适合sklearn无法正常加载的情况下使用，其中加载代码如下 ```python from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() ```

比较全数值分析编程汇总，内容包括： 线性方程组的直接法：Gauss消去法与矩阵三角分解法（Doolittle分解法相比Crout分解法更常用）及其选择列主元的改进方法、Doolittle分解法的延伸（实对称正定矩阵利用Cholesky分解得到的平方根法、三对角矩阵作为线性方程组系数矩阵的追赶法） 线性方程组的迭代法：Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法（利用前者每次迭代已得到的最新分量加速）、逐次超松弛（SOR，Successive Over-Relaxation）方法 函数拟合的插值法：拉格朗日（Lagrange）插值法与牛顿（Newton）插值法。 函数逼近方法：数值逼近中引入了函数范数和函数内积的概念。前者用来度量逼近函数与原函数在一个区间内的整体误差，后者广泛用于各种数值逼近方法的计算过程中。函数的∞-范数对应最佳一致逼近；函数的2-范数（Euclid-范数）对应最佳平方逼近。 数值积分算法与数值微分。 非线性方程及方程组的数值方法。 矩阵特征值的数值解法：乘幂法与反幂法。 常微分方程的数值解法：欧拉（Euler）方法，龙格-库塔法。