知识学习 网络基础 基础 知识
Qt小知识3.Q_DECLARE_PRIVATE和Q_DECLARE_PUBLIC
1 引言 当使用Qt开发C++应用程序时，可以使用Q_DECLARE_PUBLIC、Q_DECLARE_PRIVATE、Q_D和Q_Q宏来帮助隐藏和公开类的私有成员和方法。 define Q_DECLARE_PRIVATE(Class) \ inline Class##Private* d_func ......
舞蹈链学习笔记
算法思路 其实这就是一个比较高端的暴力，以模板题为例，其实就是先选其中含 \(1\) 较为少的一列，然后枚举选各个含 \(1\) 的行时其他的列能排除多少行，如果每行都有了就输出，否则要么继续，要么回溯。 如何建链表图 其实这就很简单了，只需要连接数据的上下左右边，再记录一下这一列有几个 \(1\) ......
Dancing Links(舞蹈链)学习笔记
算法思路 其实这就是一个比较高端的暴力，以模板题为例，其实就是先选其中含 $1$ 较为少的一列，然后枚举选各个含 $1$ 的行时其他的列能排除多少行，如果每行都有了就输出，否则要么继续，要么回溯。 如何建链表图 其实这就很简单了，只需要连接数据的上下左右边，再记录一下这一列有几个 $1$ 与位置即可 ......
计算机网络学习第一天OSI与TCP/IP模型
OSI模型与TCP/IP模型 协议是水平的，由语法、语义和同步三部分组成，服务是垂直的。 从上往下依次封装（PCI+SDU=PDU）。 1. 物理层 主要传输比特，用光、电、其他形式的电磁波传输和表示数据，里面需要中继器和集线器设备。 2. 数据链路层 主要将网络层的IP数据包（分组）封装成帧（包含 ......
程序员学英语-基础词1200个单词5
end v/n 结束 en(摁) d(弟弟) 只要摁住弟弟，就能结束比赛 ending n 结尾、结束 ing(名词后缀) old adj 老的、古老的、过去的 n 老年人 o(鸡蛋) l(象形--手杖) d(弟弟) 吃着鸡蛋，拄着手杖的弟弟，变老了 gold n 金、金币、黄金制品、金黄色 adj ......
python学习---变量类型
变量和数据类型： 1.变量不需要声明类型 2.变量在使用前必须赋值，创建和赋值同时进行 3.允许你同时为多个变量赋值，例如a=b=c=1，1指向内存0x00000000 4.创建变量时会在内存中开辟一个空间。Python虚拟机就会决定为不同的类型数据开辟大小不同的内存空间。 5.分为可变类型（列表， ......
openstack核心组件——neutron网络服务（9）
一、虚拟机获取 ip： 用 namspace 隔离 DHCP 服务 Neutron 通过 dnsmasq 提供 DHCP 服务，而 dnsmasq 通过 Linux Network Namespace 独立的为每个 network 服务隔离 在二层网络上，VLAN 可以将一个物理交换机分割成几个独立 ......
Linux—网络管理
Linux 网络管理 1 、网卡命名方式 1.1 网卡名称的组成格式 前两个字母标识固件 以太网以en开头 无线网卡以wl开头 后一个字母标识设备结构 o：主板上集成的设备的设备索引号 s：扩展槽的索引号 ps：基于拓扑的命名。如enp2s1，表示PCI总线上第2个总线的第1个插槽的设备索引号 x： ......
（四十）C#编程基础复习——C#特性
特性是一种用于程序运行时传递各种元素（例如类、方法、结构、枚举等）行为信息的声明性代码。使用特性可以将元数据（例如编译器指令、注释、描述、方法和类等信息）添加到程序中。 在C#中，特性具有以下属性： 使用特性可以向程序中添加元数据，元数据是指程序中各种元素的相关信息，所有.NET程序中都包含一组指定 ......
openstack以后需要研究一下的知识
openvt是一个用于在虚拟终端上启动程序的命令行工具。它允许用户在一个新的虚拟终端（VT）上启动一个程序，并将标准输入、输出和错误输出定向到该终端。 openvt的用法如下： 打开一个虚拟终端并运行一个程序： bash复制代码 openvt -c vtnumber command options ......
（三十九）C#编程基础复习——C#目录操作
前面介绍了C#中文件的读写操作，本节我们来看一下C#中有关目录的操作，C#中允许您使用各种目录和文件相关的类来操作目录和文件，比如DirectoryInfo类和FileInfo类。 一、DirectoryInfo类 DirectoryInfo类派生自FileSystemInfo类，其中提供了各种用于 ......
对神经网络的初步理解
神经网络就是，比如说，我们输入一张图片，这张图片的话比如说是100X100像素值，比如有一层神经网络与之对应，其中里面的每个神经元都是一个数值（激活值）为（0，1）的个体，颜色越亮越接近1，颜色越暗越接近0，然后那层神经网络的每个神经元的不同的激活值就可以大概地组成一张图像，然后比如输出层要输出一个 ......
自用 | Rust 基础学习资料
Rust语言圣经：Github，GitBook Rustt，RusttT 翻译小组的官方仓库，这里有国外优秀的技术文章、学习教程、新闻资讯的高质量翻译。 Rust语言周刊，每周五发布，精选过去一周的技术文章、业界新闻、开源项目和 Rust 语言动态 rust-by-practice，Learning ......
【Cpp 基础】文件操作
文件操作包括准备+后勤工作，和正式的读写工作。 1. 准备+后勤工作 准备+后勤就是打开文件、关闭文件。 使用 Cpp 的文件操作的时候，要包含头文件：#include <fstream> 1.1 打开文件： 可以调用 .open() 方法； 也可以采用字符串初始化的方式打开。 //打开文件方式1： ......
程序员学英语-基础词1200个单词4
get v 收到、得到 page n 页、面、网页 pa(趴) ge(哥哥) 趴在地上的哥哥看了一页书 orange adj 橘色的 n 橙子 o 鸡蛋 ran(燃) ge(哥哥) 鸡蛋点燃了哥哥橘色的橙子 tiger n 老虎 ti(踢) ge(哥哥) r(草) 小威踢了哥哥一脚，提醒他草地上有只 ......
Rocketmq源码学习1——Rocketmq基础
1.什么是Rocketmq RocketMQ是一款开源的分布式消息中间件，由阿里巴巴团队最初开发，并于2016年贡献给Apache软件基金会，后成为Apache顶级项目。RocketMQ设计用于处理高并发、高吞吐量的场景，支持丰富的消息交互模式。 以下是RocketMQ的一些关键特性： 分布式架构： ......
Android学习笔记
一.工具的下载和安装： Android 开发软件：Android Studio 下载地址为：www.androiddevtools.cn/ 工具的下载和安装不建议到官网下载，因为需要VPN，网速较慢，镜像网站上会实时更新最新版本的软件。 配置SDK：联网情况下第一次启动软件时选择取消设置的导入，软件 ......
P5 循环神经网络模型
如何构建一个神经网络来实现从x到y的映射？？？ 实现过程中的困难： 1，输入和输出对于不同的例子会有不同的长度 或许可以给每个例子一个最大长度，将不足长度的部分用0补足，但是不是最好 2，这样一个朴素的神经网络，不能共享从不同文本位置学到的特征，尤其是神经网络学到了训练集中经常出现的词汇，我们希望在 ......
Django基础
静态文件配置 # 登陆功能 """ 我们将html文件默认都放在templates文件夹下 我们将网站所使用的静态文件默认都放在static文件夹下 静态文件 前端已经写好了的 能够直接调用使用的文件 网站写好的js文件 网站写好的css文件 网站用到的图片文件 第三方前端框架 ... 拿来就可以直 ......
01-JS基础
js基础 学习目标: 逆向工具准备 熟悉 逆向的基本过程 熟悉 JavaScript语法 一.前期准备 1. 技术准备 python基础语法 爬虫基础功底 JavaScript基础语法知识(可以自己偷偷的学习一些) 2. 工具准备 node解释器 官网地址:https://nodejs.org/zh ......
P4 机器学习的基本原则
训练神经网络的基本原则 当训练好了一个最初的神经网络 首先问 这个算法是否有高偏差？？？ 也就是是不是欠拟合 如果是高偏差： 解决高偏差，要么换更大的网络，要么延长训练的时间，（找更好的网络） 等到做完了这些，再判断这个算法是否有高偏差，直到在训练集上能够拟合好数据， 然后问 这个算法是否有高方差？ ......
oban简单学习试用
以前简单介绍过oban 一个强大的elixir任务框架，支持不少类型模式的job 处理，以下是一个简单的试用 环境准备 数据库使用了pg，oban 使用了ecto 这个强大的orm 框架，添加了oban 依赖之后就可以使用包含的mix ecto 命令进行 表的创建了，数据库使用docker-comp ......
Spring学习记录之回顾GoF工厂模式
Spring学习记录之回顾GoF工厂模式 前言 这篇文章是我第二次学习b站老杜的spring相关课程所进行的学习记录，算是对课程内容及笔记的二次整理，以自己的理解方式进行二次记录，其中理解可能存在错误，欢迎且接受各位大佬们的批评指正； 关于本笔记，只是我对于相关知识遗忘时快速查阅了解使用，至于课程中 ......
JavaScript基础(二) - 函数与Document对象
一、函数 定义 函数是一段可以被重复调用的代码块。通过使用函数，可以把一些常用的代码放在一起，以便在其他地方重用。这样既简化了代码，提高了可读性，也减少了代码的重复编写。 作用 函数的主要作用是简化代码，提高代码的可重用性。它使得我们可以把一些复杂的操作封装起来，然后在需要时调用。这有助于提高代码的 ......
JavaScript基础（一）
一、JavaScript简介 JavaScript 是一种广泛应用于 web 开发领域的编程语言，主要用于增加网页的交互性、动态性。与 HTML 和 CSS 一样，JavaScript 在创建网页的过程中起到了举足轻重的作用。 JavaScript 用途 JavaScript 能够为网页添加各种功能 ......
深度学习上课内容大纲
1.背景知识：回归与分类 2.intro:全连接神经网络 3.卷积神经网络（CNN） 4.循环神经网络（RNN） 5.特殊的RNN：LSTM 6.自注意机制（self-attention）与transformer 7.对抗神经网络（GAN） 8.模型攻防（model attack & model d ......
\\与\在映射网络驱动器时的避坑指南
当你在C#中使用net use命令来映射网络驱动器时，你可能会遇到一个令人困惑的问题——如何正确地构造含有用户名和密码的网络路径。在本篇博客中，我们将详细剖析这个问题，并提供解决方法。 问题描述 在使用net use命令时，我们需要提供正确的网络路径以及用户名和密码。然而，有时候我们在构造网络路径时 ......
神经网络优化篇：详解梯度消失/梯度爆炸（Vanishing / Exploding gradients）
梯度消失/梯度爆炸 训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。 接下来，将会了解梯度消失或梯度爆炸的真正含义，以及如何更明智地选择随机初始化权重，从而避免这个问题。 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 决策树回归
决策树算法是一种既可以用于分类，也可以用于回归的算法。 决策树回归是通过对输入特征的不断划分来建立一棵决策树，每一步划分都基于当前数据集的最优划分特征。它的目标是最小化总体误差或最大化预测精度，其构建通常采用自上而下的贪心搜索方式，通过比较不同划分标准来选择最优划分。 决策树回归广泛应用于各种回归问 ......