线性代数 代数 标准型 线性

2.1 线性表的类型定义 一个线性表是n个数据元素的有限序列。 （1）结构初始化 InitList(&L) 构造一个空的线性表L。 （2）销毁结构 DestroyList(&L) （3）引用型操作 （4） 修改型操作 一个算法举例： 假设有两个集合A和B分别用两个线性表LA和LB表示（即：线性表中的 ......

产品描述 AP75XX 是一款采用 CMOS 技术的低压差线性稳压器。最高工作电压可达 24V，有几种固定输出电压值，输出范围为 2.8V~9.0V，具有较低的静态功耗，广泛用于各类音频、视频设备和通信等设备的供电。特点应用领域封装信息输出电压选型 注：(XX 代表输出电压）型号输出电压封装类型SO ......

1 题目 给一个包含n个数的整数数组S，在S中找到所有使得和为给定整数target的四元组(a, b, c, d)。 四元组(a, b, c, d)中，需要满足 a<=b<=c<=d，答案中不可以包含重复的四元组。 样例 1： 输入： numbers = [2,7,11,15] target = 3 ......

目录1. 铺垫 感知器算法模型2. SVM 算法思想3. 硬分割SVM总结 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)本身是一个二元分类算法，是对感知器算法模型的一种扩展。 1. 铺垫 感知器算法模型 什么是感知器算法模型？ 感知器算法是最古老的分类算法之一，原理比较简单， ......

日前，在韩国召开的国际电信联盟电信标准分局 ITU-T SG17 全会上，由阿里云主导的《Serverless 计算安全指南》国际标准正式立项成功。 ......

 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2702872/202312/2702... ......

结构体 结构体基本概念：结构体属于用户自定义的数据类型，允许用户存储不同的类型。 结构体定义与使用： 语法： struct 结构体名{ 结构体成员列表 }； 通过结构体创建变量的三种方式： struct 结构体名 变量名 struct 结构体名 变量名= {成员1值，成员2值……} 定义结构体时顺便 ......

Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍标准对话框`QInputDialog`、`QFileDialog `这两种对话框组件的常用方法及灵活运用。在 Qt... ......

1. 基础指令 1-1. 位逻辑指令 1-1-1. 基本位逻辑指令 指令名称 功能介绍 AND 运算符“与” OR 运算符“或” NOT 运算符“非” XOR 运算符“异或” 基本位逻辑指令包括有“与”、“或”、“非”、“异或”。在 XS Studio 中，从功能上分可以分为：按位 逻辑运算及布尔逻 ......

1. 拉格朗日乘子法 拉格朗日乘子法 是一种 将约束优化问题 转化 为 无约束优化问题 的方法。其核心思想就是通过 拉格朗日乘子 将 含有 \(n\) 个变量和 \(m\) 个约束条件的带约束优化问题转换为含有 \(n + m\) 个变量的无约束优化问题。 对于如下约束优化问题： \[\begin{ ......

基于Wireshark插件的国密标准检测工具的设计与实现个人报告 SSL VPN协议介绍 SSL VPN（安全套接字层虚拟专用网络）是一种技术，用于在远程用户和企业内部网络之间建立安全、加密的通信连接。这种类型的VPN通过使用安全套接字层（SSL）协议（或其继任者传输层安全性（TLS））来提供安全性 ......

1. 二分类 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[7]: import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LogisticRegress ......

1. softmax回归 伯努利分布（0-1分布 二分类），我们采用Logistic回归（用sigmoid函数映射到 0-1之间 输出预测概率）建模。 那么我们应该如何处理多分类问题？（比如要进行邮件分类；预测病情属于哪一类等等）。对于这种多项式分布我们使用softmax回归建模。 什么是多项分布？ ......

目录1. sigmoid函数2. 伯努利分布（0-1分布）3. 广义线性回归4. 逻辑回归 损失函数的推导5. 代码并绘图 1. sigmoid函数 逻辑回归 logitstic regression 本质是二分类 sigmoid函数 是将 （-无穷， +无穷）区间上的y 映射到 （0， 1） 之间 ......

​ 1、矩阵和向量积 矩阵和向量积可以用 numpy.dot() 函数来计算。numpy.dot() 函数的两个参数分别是矩阵和向量。 1）矩阵积 矩阵积是两个矩阵相乘的结果。矩阵积的计算方法是将矩阵的每一行与另一个矩阵的每一列相乘，然后将各个相乘结果相加。 示例代码：Python NumPy 线性 ......

GPS子母钟系统（网络时钟系统）助力标准化考场建设 GPS子母钟系统（网络时钟系统）助力标准化考场建设 京准电子科技官微——ahjzsz 【摘要】时钟系统是校园网络中一个重要的精准计时系统，随着网络的普及，许多校园都建了自己的校园专网，使用的网络设备和服务器也日益增多，这些设备都有自己的时钟，而且是 ......

一、 实验目的 掌握哈希表 二、 实验内容 实验题目 线性探测法的查找函数 整型关键字的散列映射 三、 设计文档 1. 2. 四、 源程序 1. Position Find( HashTable H, ElementType Key ) { int flag=0; Position p,q; p=H ......

1 题目 给一个包含 n 个整数的数组 S, 找到和与给定整数 target 最接近的三元组，返回这三个数的和。 样例 1： 输入： numbers = [2,7,11,15] target = 3 输出： 20 解释：2+7+11=20 样例 2： 输入： numbers = [-1,2,1,-4 ......

#include <stdio.h> #define MAXTABLESIZE 100000 /* 允许开辟的最大散列表长度 */typedef int ElementType; /* 关键词类型用整型 */typedef int Index; /* 散列地址类型 */typedef Index P ......

标 题: Re: 说实话，c++标准整体晚了十年 发信站: 水木社区 (Thu Dec 14 10:34:24 2023), 站内 我还是那句话 c++主要问题就是编译太慢 所以开发迭代学习都慢 有了好的标准库，也无法改变编译慢的问题 【 在 lwp 的大作中提到: 】 : 从C++98提出stl之 ......

https://www.asiaregister.com/zh/news/zhen-shi-zhao-pian-yu-ren-gong-zhi-neng-sheng-cheng-de-yi-shu-xin-biao-zhun-C2PA-shi-yong-PKI-lai-xian-shi-tu-xia ......

企业如果引入一套优秀的CRM系统，能极大地提升企业的效率，调动人员积极性。同时，带有自动化功能的CRM系统能帮助企业省去日常经营中琐碎无意义的活动，让企业员工把更多时间集中到业务开发上来，实现经济效益的提升。那么，我们如何判断什么是好的CRM，市面上目前又有哪些较好的CRM系统呢？ 优秀CRM系统的 ......

一、测试用例的组成 一个专业的测试用例通常包括以下关键部分： 1.用例编号（Test Case ID）： 一个唯一标识符，用于跟踪和管理测试用例。2.用例描述（Test Case Description）： 对测试用例的简短描述，说明测试用例的目的或测试的主要功能点。3.相关需求（Related R ......

1 题目 给出一个有 n 个整数的数组 S，在 S 中找到三个整数 a, b, c，找到所有使得 a + b + c = 0 的三元组。 在三元组 (a, b, c)，要求 a≤b≤c。结果不能包含重复的三元组。数组可能包含重复元素，但同一个索引下标的元素不可重复使用 样例 1： 输入： numbe ......

目录1. 为什么要升维2 代码实现3, 总结 1. 为什么要升维 升维的目的是为了去解决欠拟合的问题的，也就是为了提高模型的准确率为目的的，因为当维度不够时，说白了就是对于预测结果考虑的因素少的话，肯定不能准确的计算出模型。 在做升维的时候，最常见的手段就是将已知维度进行相乘来构建新的维度，如下图所 ......

数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......

1 题目 趁着 RocketMQ在打包，做道算法题。 给一个整数数组，找到两个数使得他们的和等于一个给定的数 target。 你需要实现的函数twoSum需要返回这两个数的下标, 并且第一个下标小于第二个下标。注意这里下标的范围是 0 到 n-1。 样例 1： 输入： numbers = [2,7, ......

目录1. 为什么要加上正则项2 L1稀疏 L2平滑3. 代码1--L2正则4 代码2--L2正则25. 代码3--l1正则 1. 为什么要加上正则项 防止模型的过拟合 需要在损失函数LOSS(MSE或者交叉熵)再加上正则项 常用的惩罚项有L1正则项或者L2正则项 其实L1和L2正则的公式数学里面的意 ......

我 TM 都不知道是数学系哪些傻鸟老师觉得信息与计算科学的人要必修拓扑的 你清这拓扑还主要就讲代数拓扑（虽然也没讲完，还有门课），这个同调理论有个鸡儿用。 要是觉得数学课不够多，多塞几门计算数学或者统计课呗。 这个拓扑又难学又废物，就算是数学界自己，拓扑也发展不下去了。 艹 ......

1 题目 给一个词典，找出其中所有最长的单词。 样例 1: 输入: { "dog", "google", "facebook", "internationalization", "blabla" } 输出: ["internationalization"] 样例 2: 输入: { "like", " ......