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MBean，MXBean简介MBean是一个托管的java bean对象，MBean是一个托管Java对象，类似于JavaBeans组件，遵循JMX(Java Management Extensions，即Java管理扩展)规范中规定的设计模式。MBean可以表示任何需要管理的资源。MBeans 公 ......

Docker 能做什么？ 众所周知，Docker 是一个用于开发，发布和运行应用程序的开放平台。通俗地讲，Docker 类似于集装箱。在一艘大船上，各种货物要想被整齐摆放并且相互不受到影响，我们就需要把各种货物进行集装箱标准化。有了集装箱，我们就不需要专门运输水果或者化学用品的船了。我们可以把各种货 ......

当一个 Pod 在 Kube-APIServer 中被创建出来以后，会被调度器调度，然后确定一个合适的节点，最终被这个节点上的 Kubelet 拉起，以容器状态运行。 那么 Kubelet 是如何跟容器打交道的呢，它是如何进行创建容器、获取容器状态等操作的呢？ 今天我们就来了解一下。 容器运行时 （ ......

在上两节课中，我们已经了解了 Kubernetes 中最关键的对象 Pod，也学习了一些 Pod 的常见用法。 每一个 Pod 都是应用的一个实例，但是通常来说你不会直接在 Kubernetes 中创建和运行单个 Pod。因为 Pod 的生命周期是短暂的，即“用后即焚”。理解这一点很重要，这也是“不 ......

引言 推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些计算，能够推测用户喜欢的东西，在互联网环境中应用比较广泛。Top-N算法在生活中非常常见，比如学术论文推荐论文、音乐软件推荐歌曲等。 今天看到一篇名叫"A Revisiting Study of Appropriate Offline Evaluati ......

2.13【A13】 智能计算 计算类 歌声转换算法 随着深度学习的发展, 近些年来音频算法在智能医疗、语音识别、语音合 成、声源定位等领域的应用非常火热,其效能和速度也不断得到精进。从过去的 云端服务, 逐步脱离并发展到PC端边缘运算, 到这几年再往移动端运算发展。 尽管硬件的运算能力越来越强大, ......

劫持流量原理是什么？关于劫持流量的种类和产生 FreeBuf黑客与极客 作者：渔村安全 流量圈的故事很多，劫持与反劫持的故事在很长时间内将继续演绎下去。流量是很多互联网企业赖以生存的基础，通过优秀的产品去获得用户和流量是唯一的正途，用户的信任来之不易，且行且珍惜。那么你的流量都被劫持到哪里去了？是谁 ......

​ 机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色，它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征，改变缺陷检测的格局。以下是机器学习在缺陷检测中的一些应用和优势： 自动化检测：机器学习技术可以自动化处理大量的数据，通过学习和识别缺陷的模式和特征，实现自动化检测。这大大提高了缺陷检测的效率和准确性，减少了人工干 ......

目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......

对称加密 非对称加密 des(64位补齐) aes（128位补齐） blowfish(64位补齐） rsa 单位(Byte) des_ecb des_cbc des_cfb aes_ecb aes_cbc aes_cfb blowfish_cbc blowfish_cfb rsa 密文长度（50) ......

1 题目 给你一个链表的头节点 head 和一个特定值 x ，请你对链表进行分隔，使得所有 小于 x 的节点都出现在 大于或等于 x 的节点之前。 你应当 保留 两个分区中每个节点的初始相对位置。 示例 1： 输入：head = [1,4,3,2,5,2], x = 3 输出：[1,2,2,4,3, ......

一、概念 Go标准库提供了Cond原语，sync.Cond（条件变量）是一个用于在多个goroutine之间进行同步和通信的重要工具，可以让 Goroutine 在满足特定条件时被阻塞和唤醒。 条件变量的作用并不保证在同一时刻仅有一个协程（线程）访问某个共享的数据资源，而是在对应的共享数据的状态发生 ......

GDB调试原理是什么？ 璟琰乀 • 来源：IOT物联网小镇 • 作者：IOT物联网小镇 • 2020-12-18 15:17 • 5036次阅读 一、前言这篇文章来聊聊大名鼎鼎的GDB，它的豪门背景咱就不提了，和它的兄弟GCC一样是含着金钥匙出生的，在GNU的家族中的地位不可撼动。相信每位嵌入式开发 ......

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 Vivado2019.2 matlab2022a 3.算法理论概述 图像二值化是数字图像处理中的一种常见技术，可以将灰度图像转换为黑白二值图像，突出图像的轮廓和特征。自适应阈值二值化是一种常用的图像二值化方法，能够根据图像局部区域的灰度分布自适应地确定阈 ......

1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......

雕刻机的工作原理？ 雕刻机就是一个用指定的文件来实现雕刻的 我们一开始要用画图软件来做自己的想要的图案 之后在把他给转成机器能看懂的语言 在把文件给雕刻机 这样就可以雕刻自己想要的图案了 ......

1、概念解释 （1）什么是半正定规划？ 半正定规划(Semi-Definite Programming，简称SDP) 是一类凸优化问题，其中的变量可组织成半正定对称矩阵形式，且优化问题的目标函数和约束都是这些变量的线性函数。 （2）什么是对称矩阵？ 对称矩阵是指一个矩阵的元素关于主对角线对称。换句话 ......

1、概念解释 （1）什么是半正定矩阵？ 半正定矩阵是指一个方阵（即行数等于列数的矩阵），满足以下条件之一： 对于任意非零向量x，都有x^T * A * x ≥ 0，其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值（eigenvalue）都大于或等于零。 简单来说，一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负，或 ......

1、概念解释 （1）什么是拉格朗日乘子法？ 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 ......

1、概念介绍 （1）什么是线性无关的行？ 线性无关的行指的是矩阵中不可由其中一个或多个行的线性组合表示的行。换句话说，如果一个矩阵中有两个或多个行，且它们不能通过某些系数相乘和相加得到一个零向量，则这些行就是线性无关的。 例如，考虑一个包含三行的3x3矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我们 ......

APP正向开发 安卓开发工程师 》Java语法+安卓框架 》实现功能（java+C） 》写的代码 打包 》xx.apk(资源文件:图片，音频 java: .dex) APP逆向 拿到 xx.apk >反编译（加壳，混淆） 》java+c 代码 》hook技术(验证代码) 》python还原逻辑--》 ......

记得很多年前就有喜欢在面试的时候问这个问题：如何在高并发、大流量的时候，进行服务限流？ 不同人能给出不同的解决办法。 无外乎两种处理： 在客户端限流。 在服务端限流。 在客户端限流，就是利用产品设计，让单位时间内（可以是1秒，10秒，30秒，1分钟等）只能发出一定请求数量。给用户友好的交互提醒，让他 ......

import os import time import socket from datetime import datetime import datetime # from wsgiref import headers import pandas as pd from cmath import ......

% 创建一个空图像窗口 figure; % 创建一个用于保存每一帧的单元数组 frames = cell(1, 10); % 将帧保存为GIF图片 filename = 'animation.gif'; % 循环生成每一帧 for i = 1:10 % 生成你的图像数据（这里仅为示例） image_ ......

双指针(尺取法) 1.找出指定和的整数对 p37(书页) 哈希表 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a[100010]; int main() { ios::sync_with_stdio(false);cin.tie();cout.t ......

整数二分经典模型 1.最大值最小化(最大值尽量小) 序列划分 p48 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n,k; //long long sum; int a[1000000]; bool check(int x) { long lon ......

搜索 二叉树搜索 bfs搜索二叉树 p98 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e5; int n; char a[100000]; struct node { char value; int lson,rson; }t ......

三分法 模板三分法 #include<bits/stdc++.h> #define eps 1e-8//或者 const double eps=1e-8;--主要是double using namespace std; int n; double a[15],l,r; double check(do ......

相机标定后可以得到什么？相机的内参矩阵A（dx,dy,r,u,v,f），外参矩阵[R|T]、畸变系数[k1,k2,k3,~,p1,p2,~]。•内参矩阵各元素意义：一个像素的物理尺寸dx和dy，焦距f，图像物理坐标的扭曲因子r，图像原点相对于光心成像点的的纵横偏移量u和v（像素为单位）。 •外参矩阵 ......

MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。那么，它是如何工作的呢？又如何进行基础的使用呢？本文将带你了解MyBatis的工作原理及基础使用。 一、MyBatis的工作原理 1.1 MyBatis的工作原理 工作原理图示： 1、读取MyBatis配置文件 myba ......