概率 笔记

Unity入门 unity中的c#编程 unity入门案例 Unity进阶 unity网络游戏 ......

😵 ## 3.1 Rademacher Complexity 现在考虑无限集合 $\cal H$，并给出几个 guarantee 损失函数为映射 $L:\cal Y\times Y\to \mathbb{R}$；样本 $(x,y)$ 通过某个假设 $h\in \cal H$ 再通过某个损失函数，可 ......

## mybatis一对多有几种写法，各有什么优缺点 ```text 嵌套查询（Nested Query）： 优点：简单易懂，可读性好；适用于关联表数据量不大的情况。 缺点：存在 N+1 查询问题，当关联数据量较大时，会产生大量的查询语句，影响性能。 嵌套结果映射（Nested Result Map ......

# 《Effective C++ 改善程序与设计的55个具体做法》读书笔记 1 .让自己习惯C++ 条款01 视C++为一个语言联邦 C Object-Oriented C++ Template C++ STL C++高效编程守则视情况而变化，取决于你使用C++的哪一部分。 条款02 尽量与cons ......

《Programming Abstractions In C》学习第45天，p91-p102，完成第二章内容学习。总结如下： 一、技术总结 1.垃圾回收 p91，"Some language, including Java support a system for dynamic allocatio ......

由于垃圾收集算法的实现涉及大量的程序细节，而且各个平台的虚拟机操作内存的方法又各不相同，因此本节不打算过多地讨论算法的实现，只是介绍几种算法的思想及其发展过程。 垃圾收集算法概要 1、 标记-清除算法 标记-清除算法最基础的收集算法是“标记-清除”（Mark-Sweep）算法，算法分为“标记”和“清 ......

### Description [Problem](https://www.luogu.com.cn/problem/P4306) ~~由于题目太短我直接上图罢~~ ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3195128/202308/3195128-20 ......

本篇对应的是第七课 上节课讲完了光栅化的内容，这节课讲的有深度测试，光照和着色 深度测试我在学校看shader入门精要的时候有些印象，但也仅此而已了，我觉得还是要先补一下图形学的知识再去啃入门精要会好一些 深度缓存 在计算机成像时，对于一个我们要输出的画面，如何确保画面上的东西的前后遮挡关系正确？普 ......

真的有必要说吗？ 直接上封装好的模板吧，包含路径压缩和按秩合并。 ```cpp struct union_find_set { int fa[N], siz[N]; int &operator [] (const int& x) { return fa[x]; } void reset() { fo ......

## 前置知识——随机函数 我们日常用的随机函数为 `rand()`，虽然比较慢，但已经足够用了，它会随机生成一个范围在 $[0, 2^{31} - 1]$ 中的一个数。 使用时要用随机种子 `seed`，可以使用 `srand(seed)` 来设置、更改随机种子，当然，不初始化也是可以的，只是同一 ......

大概会把博客当草稿纸用（ 当然写出正解还是会把正解贴出来。 - - - #### [ARC080E] Young Maids （待补代码） 给定正偶数 $N$。 给定 $N$ 元排列 $p = (p_1, p_2, ..., p_N)$. Snuke 打算根据下述步骤构造一个 $N$ 元排列 $q$ ......

作用：避免死锁的同时防止出现竞态条件 方式： 1，monitor 监视者模式，Monitor.Enter 和 Monitor.Exit方法 2，lock关键字 注意以上两种方式都要使用到一个变量，这个变量必须是引用类型，因为值类型的时候，运行时会将其进行装箱，每次装箱都是一个新的对象，就让锁失效了。 ......

一、下载文件（如从嵌入式主机下载文件至PC上） tftp -l file -p pc_ip 举例：tftp -l embedded.c -p 172.16.1.200 二、上传文件（如从PC上传文件至嵌入式主机上） tftp -r file -g pc_ip 举例：tftp -r pc.c -g 1 ......

## 前排提醒 本项目需要在linux/mac环境下进行开发，如果是windows最好是整个linux的环境，比如云服务器、虚拟机、wsl等。 整个课程需要仔细看文档，包括bustub的readme，每篇project的描述。 整个课程需要仔细看文档，包括bustub的readme，每篇projec ......

# 九、自定义数据类型—结构体 自定义类型：结构体、枚举、联合体 ## 结构体的声明 ```c //声明一个结构体类型 //声明一个学生类型，想通过学生类型来创建一个学生变量（对象） //描述学生的属性：名字、电话、性别、年龄 struct Stu { //结构体的成员变量： char name[2 ......

**次短路**：顾名思义就是一张图中**第二短**的路径。 **分类**：1. 边**不可重复经过**的次短路问题。边**可重复经过**的次短路问题。 2. **严格**次短路（次短路长度**必须大于**最短路长度）。**非严格**次短路（次短路长度**可以大于或等于**最短路长度）。 # 一 、边 ......

checkValidity()会检查元素是否有任何输入约束条件，并且检查值是否符合约束条件。 如下所示，Input元素下限为4上限为20： ··· <input id="password" type="number" min="4" max="20"> ··· <script> function m ......

一、问题描述 在编译Linux内核时，使用make menuconfig报错： scripts/kconfig/lxdialog/dialog.h:38:20: fatal error: curses.h: No such file or director tdyizhen1314@ubuntu:~ ......

# 绪论 # 组织与管理 - 组织是指一群人为了实现某个共同目标而结合起来协同行动的集合体。 - 组织具有的基本特征 1.组织具有明确的目标。 2.组织有特殊的活动。组织活动过程实质上是人与物的组合及其变化的过程。 3.任何组织在一定程度上都是独立的。因此与外部社会有着相对明显的1界限。 4.组织的 ......

# 基本解 ## 定义 **定义1:** 考虑常系数的偏微分算子: $$ P(\partial)=\sum_{|\alpha|\le m}a_{\alpha}\partial^{\alpha} $$ 其中$a_{\alpha}$是常数.如果存在分布$E\in \mathscr{D}'(\mathbb ......

## 1:$\mathrm{pv}(\frac{1}{x})$ 考虑函数$\frac{1}{x}$,由于$f(x)$在0点处的奇异性导致它并不是$\mathbb{R}$上的局部可积函数,可以直接验证,它并不是$\mathbb{R}$上的一个分布,但是,如果考虑如下的算子: **定义:** 对任意的$ ......

# 5.$\mathscr{S}$上的傅里叶变换 ## 5.1.Schwartz函数空间$\mathscr{S}(\mathbb{R}^n)$. **定义1:** 设$\varphi\in C^{\infty}(\mathbb{R}^n)$，如果对任意非负多重指标$\alpha,p$都有： $$ \ ......

问题：.项目原electron 在win10上运行正常，在win7 下报以下错误 # 项目原始版本 { "electron": "^25.3.0", "electron-builder": "^24.4.0",} 解决方案：降低版本 指定版本为： electron v21.4.4 、nodejs v ......

## 1. 单指令多线程模式 从硬件上看，一个GPU被分为若干个SM。线程块在执行时将被分配到还没完全占满的SM中，一个线程块不会被分配到不同的SM中，一个SM可以有一个或多个线程块。不同线程块之间可以并发或顺序地执行。当某些线程块完成计算任务后，对应的SM会部分或完全地空闲，然后会有新的线程块被分 ......

Connected to the target VM, address: '127.0.0.1:64556', transport: 'socket'错误: 找不到或无法加载主类 com.apexsoft.pif.sys.WdmpSysClientTestApplication 1、maven版本不 ......

GDI+概述 参考文章：https://www.cnblogs.com/funiyi816/p/17122625.html https://www.cnblogs.com/xiaowie/p/8819684.html 编写图形程序时需要使用GDI（Graphics Device Interface， ......

[toc] ## 1 S/X-Learner ### 1.1 S/X-Learner算法概述 S/X-Learner是一种基于强化学习的算法，用于在线广告的智能自动投放。其包含两个组成部分: - S-Learner: 评估每个广告的预期点击率(CTR) - X-Learner: 评估每个广告的真实商 ......

《Programming Abstractions In C》学习第44天，p88-p90总结。 一、技术总结 1.内存分配 内存分配可以分为：static allocation、automatic allocation、dynamic allocation。内存分配使用的函数为：malloc()。 ......

# coding: utf-8import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport timeimport create_and_read_TFRecord2 as reader2import os ......

定义 线段树分治是一种解决一类有插入、删除和整体查询操作的问题的方法。它是一种离线做法，通过在线段树上记录操作的时间区间来处理修改对询问的影响。每个操作被看作一个时间区间的修改，并在线段树上进行标记。然后通过深度优先搜索（DFS）依次执行这些操作，直到根节点来回答查询，并在离开时将其撤销。 题目 # ......