学习日志07.21

单片机计算器程序重构
最新推荐文章于 2025-07-24 13:30:14 发布
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学习日志姓名：赵智明                               日期：2018.07.21
今日学习任务重写基于单片机的计算器程序。
今日任务完成情况尚未调试完成
今日学习中遇到的问题无
今日未解决问题无
今日开发收获今天重新开发程序，发现了许多问题，不过还是相对顺利
自我评价今天能匀出的时间不太够，正常情况下明天应该能完成
其他无

 

shadowzonec
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（补）07.21总结
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先写一段针对题目数据会超时的暴力枚举，再把你的贪心代码与枚举结果比较，如果结果一样，就可以证明你的贪心算法在小范围内是对的。贪心，就是模拟一个贪心的人，只看近在眼前的局部最优解，一般不考虑后效性。一题为例：如果当前不是最优解，则必然存在一数x，与已选择的最大值y交换，交换后不劣。当一个问题没有后效性且它的最优解能够由其子问题的最优解有效构造，即可使用贪心算法。当然，如果你有强烈的第六感，并且想不出别的办法，也可以试试。再一个一个拿（从小的拿，因为拿的越小就能留出越多空间），思路：先sort从小到大排序，
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
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内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
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