章：模板 第 4 章：静态文件 第 5 章：数据库 第 6 章：模板优化 第 7 章：表单 第 8 章：用户认证 第 9 章：测试 第 10 章：组织你的代码 第 11 章：部署上线 小挑战 后记 2 Flask 入门教程 这是一本 Flask 入门教程，提供了入门 Flask 所需的最少信息，你可以跟随本书自 己动手开发一个简单的 Watchlist 程序。本书主页为 http://helloflask 章：模板 第 4 章：静态文件 第 5 章：数据库 第 6 章：模板优化 第 7 章：表单 第 8 章：用户认证 第 9 章：测试 第 10 章：组织你的代码 第 11 章：部署上线 小挑战 后记 版权信息 书名：Flask 入门教程 副书名：使用 Python 和 Flask 开发你的第一个 Web 程序 作者：李辉 简介 3 版本：1.0 发布时间：2019.2.1 的程 序。虽然本书即将接近尾声，但你的学习之路才刚刚开始，因为本书只是介绍了 Flask 入门所需的基础知识，你还需要进一步学习。在后记中，你可以看到进一步 学习的推荐读物。 接下来，有一个挑战在等着你。 进阶提示 第 11 章：部署上线 123 因为 PythonAnywhere 支持在线管理文件、编辑代码、执行命令，你可以在学 习编程的过程中使用它来在线开发 Web 程序。

富士通 富士 三星 ETRI infosys Tata 工业互联网 - Predix 海尔工业互联网 - COSMOPlat 海尔工业互联网 - COSMOPlat 海尔集团业务转型 - 机遇与挑战 • 传统工业应用：SCADA, MES, ERP, SAP, ORACLE • 互联网类应用：顺逛，海尔商 城，巨商会，海尔服务，好空 气，海尔洗衣机，海尔优家， 嗨付，够花 • 应用：统一架构模型，统一服

Oracle 标准支持服务 Oracle 为 MySQL 提供 24x7 的全球支持服务。MySQL 支持团队由经验丰富的 MySQL 开发人员组 成，他们都是数据库方面的专家，非常了解您所面临的问题和挑战。 Oracle 标准 MySQL 支持服务具有下列特点：  24 x 7 生产支持服务  无限制的支持事件  知识库  维护版本、错误修复、补丁和更新  MySQL

以及备份和恢复，同时能够在 Kubernetes 可运行的任何地方运行。 Operator 有助于简化对 Kubernetes 上的复杂、有状态的应用程序的管理。然而，现在编写 Operator 并 不容易，会面临一些挑战，如使用低级别 API、编写样板文件以及缺乏模块化功能（这会导致重复工 作）。 Operator SDK 是 Operator Framework 的一个组件，它提供了一个命令行界面（CLI）工具，供

heapq —堆队列算法 181 The Python Library Reference, 发布 2.7.18 8.4.2 优先队列实现说明 优先队列 是堆的常用场合，并且它的实现包含了多个挑战： • 排序稳定性：你该如何令相同优先级的两个任务按它们最初被加入时的顺序返回？ • In the future with Python 3, tuple comparison breaks for 或者如果一个挂起的任务需要被删除，你该如何找到它并将其移出队列？ 针对前两项挑战的一种解决方案是将条目保存为包含优先级、条目计数和任务对象 3 个元素的列表。条目计 数可用来打破平局，这样具有相同优先级的任务将按它们的添加顺序返回。并且由于没有哪两个条目计数是 相同的，元组比较将永远不会直接比较两个任务。 其余的挑战主要包括找到挂起的任务并修改其优先级或将其完全移除。找到一个任务可使用一个指向队列中

heapq —堆队列算法 181 The Python Library Reference, 发布 2.7.18 8.4.2 优先队列实现说明 优先队列 是堆的常用场合，并且它的实现包含了多个挑战： • 排序稳定性：你该如何令相同优先级的两个任务按它们最初被加入时的顺序返回？ • In the future with Python 3, tuple comparison breaks for 或者如果一个挂起的任务需要被删除，你该如何找到它并将其移出队列？ 针对前两项挑战的一种解决方案是将条目保存为包含优先级、条目计数和任务对象 3 个元素的列表。条目计 数可用来打破平局，这样具有相同优先级的任务将按它们的添加顺序返回。并且由于没有哪两个条目计数是 相同的，元组比较将永远不会直接比较两个任务。 其余的挑战主要包括找到挂起的任务并修改其优先级或将其完全移除。找到一个任务可使用一个指向队列中

heapq —堆队列算法 181 The Python Library Reference, 发布 2.7.18 8.4.2 优先队列实现说明 优先队列 是堆的常用场合，并且它的实现包含了多个挑战： • 排序稳定性：你该如何令相同优先级的两个任务按它们最初被加入时的顺序返回？ • In the future with Python 3, tuple comparison breaks for 或者如果一个挂起的任务需要被删除，你该如何找到它并将其移出队列？ 针对前两项挑战的一种解决方案是将条目保存为包含优先级、条目计数和任务对象 3 个元素的列表。条目计 数可用来打破平局，这样具有相同优先级的任务将按它们的添加顺序返回。并且由于没有哪两个条目计数是 相同的，元组比较将永远不会直接比较两个任务。 其余的挑战主要包括找到挂起的任务并修改其优先级或将其完全移除。找到一个任务可使用一个指向队列中

是堆的常用场合，并且它的实现包含了多个挑战： • 排序稳定性：你该如何令相同优先级的两个任务按它们最初被加入时的顺序返回？ • 如果优先级相同且任务没有默认比较顺序，则 (priority, task) 对的元组比较将会中断。 • 如果任务优先级发生改变，你该如何将其移至堆中的新位置？ • 或者如果一个挂起的任务需要被删除，你该如何找到它并将其移出队列？ 针对前两项挑战的一种解决方案是将条目保存为包含优先级、条目计数和任务对象 Any @dataclass(order=True) class PrioritizedItem: priority: int item: Any=field(compare=False) 其余的挑战主要包括找到挂起的任务并修改其优先级或将其完全移除。找到一个任务可使用一个指向队 列中条目的字典来实现。 移除条目或改变其优先级的操作实现起来更为困难，因为它会破坏堆结构不变量。因此，一种可能的解 mean(trial() <= k for i in range(10_000)) 0.8398 在机器学习问题中也经常会出现正态分布。 Wikipedia 上有一个 朴素贝叶斯分类器的好例子。挑战的问题是根据对多个正态分布的特征测量值包括 身高、体重和足部尺码来预测一个人的性别。 我们得到了由八个人的测量值组成的训练数据集。假定这些测量值是正态分布的，因此我们 用NormalDist 来总结数据：

是堆的常用场合，并且它的实现包含了多个挑战： • 排序稳定性：你该如何令相同优先级的两个任务按它们最初被加入时的顺序返回？ • 如果优先级相同且任务没有默认比较顺序，则 (priority, task) 对的元组比较将会中断。 • 如果任务优先级发生改变，你该如何将其移至堆中的新位置？ • 或者如果一个挂起的任务需要被删除，你该如何找到它并将其移出队列？ 针对前两项挑战的一种解决方案是将条目保存为包含优先级、条目计数和任务对象 Any @dataclass(order=True) class PrioritizedItem: priority: int item: Any=field(compare=False) 其余的挑战主要包括找到挂起的任务并修改其优先级或将其完全移除。找到一个任务可使用一个指向队 列中条目的字典来实现。 移除条目或改变其优先级的操作实现起来更为困难，因为它会破坏堆结构不变量。因此，一种可能的解 mean(trial() <= k for i in range(10_000)) 0.8398 在机器学习问题中也经常会出现正态分布。 Wikipedia 上有一个 朴素贝叶斯分类器的好例子。挑战的问题是根据对多个正态分布的特征测量值包括 身高、体重和足部尺码来预测一个人的性别。 我们得到了由八个人的测量值组成的训练数据集。假定这些测量值是正态分布的，因此我们 用NormalDist 来总结数据：

是堆的常用场合，并且它的实现包含了多个挑战： • 排序稳定性：你该如何令相同优先级的两个任务按它们最初被加入时的顺序返回？ • 如果优先级相同且任务没有默认比较顺序，则 (priority, task) 对的元组比较将会中断。 • 如果任务优先级发生改变，你该如何将其移至堆中的新位置？ • 或者如果一个挂起的任务需要被删除，你该如何找到它并将其移出队列？ 针对前两项挑战的一种解决方案是将条目保存为包含优先级、条目计数和任务对象 Any @dataclass(order=True) class PrioritizedItem: priority: int item: Any=field(compare=False) 其余的挑战主要包括找到挂起的任务并修改其优先级或将其完全移除。找到一个任务可使用一个指向队列中 条目的字典来实现。 移除条目或改变其优先级的操作实现起来更为困难，因为它会破坏堆结构不变量。因此，一种可能的解决方 mean(trial() <= k for i in range(10_000)) 0.8398 在机器学习问题中也经常会出现正态分布。 Wikipedia 上有一个 朴素贝叶斯分类器的好例子。挑战的问题是根据对多个正态分布的特征测量值包括身高、 体重和足部尺码来预测一个人的性别。 我们得到了由八个人的测量值组成的训练数据集。假定这些测量值是正态分布的，因此我们用NormalDist 来总结数据：