蔬菜水果 学习网络 算法 深度

一、Window下获取方向键 1、导入头文件 #include<conio.h> 2、通过getch()获取键盘上的键值 上：72 下：80 左：75 右：77 二、Linux下获取方向键： 1、在Window中把getch.h文件放入共享文件夹中 2、在Linux的共享文件夹下执行 mv getc ......

进制转换 1、为什么使用二进制、八进制、十六进制？ 因为目前CPU只能识别高低两种电平，只能对二进制数据进行计算 二进制虽然能够直接别计算机识别但是不方便人去书写和记录，因此就把二进制数据转换成八进制，方便记录到文档中 随着CPU的位数的不断增加（目前已经到64位），八进制不再能够用满足需求，因此发 ......

束搜索的好处，就在于，他可以通过剪枝减少搜索的节点，减少时间和空间的消耗但是劣势就是不一定得到最佳路径，如果把他的光束收缩到最小，就是贪心算法 1. 在存储有限的情况下进行类似的宽度优先的图搜索算法 2. 在搜索空间很大的情况下对图搜索进行存储限制的重要性 ......

限定下限的深度优先搜索 由于不再采用动态规划的方法，节省内存 最大的优点：找到最短路径情况下，需要最小内存 但是是时间换空间，不会记得走过一条路 IDA-Star(IDA*) Algorithm in general « Insight into programming algorithms (wo ......

效果如下，把gnd网络就关闭了，比如要关闭电源信号，在电压值那个栏里填写电压数字即可。 ......

1.协议地图 2.MPLS介绍 ATM的优缺点： ATM转发采用唯一匹配，一次查表，效率很高 ATM控制信令复杂，成本高昂，难以普及 ATM技术虽然没有成功，但其中有几点创新： 摒弃了繁琐的路由查找，改为简单快速的标签交换: 将具有全局意义的路由表改为只有本地意义的标签表。 MPLS定位在第2.5层 ......

我们在上一节中学习了结构体（structs），👉Go语言：利用 TDD 驱动开发测试 学习结构体、方法和接口 它可以组合与一个概念相关的一系列值。 你有时可能想用结构体来管理状态，通过将方法暴露给用户的方式，让他们在你可控的范围内修改状态。 金融科技行业都喜欢 Go 和比特币吧？那就来看看我们能创 ......

一台交换机能带动多少个网络监控摄像头？ 比如，你的交换机是百兆的还是千兆的？ 整机的POE功率和端口POE功率是多少？ 交换机的品牌又是什么？ 部分杂牌的便宜交换机的性能虚标，直接影响到实际工程部署…… 所以，今天跟着三网一起多方位给你分析下：一个交换机能带动多少个网络监控摄像头？千兆交换机一般接2 ......

目录 一、理论基础 二、核心程序 三、仿真结论 一、理论基础 随着计算机技术的快速发展，视觉识别技术在越来越多的领域得到应用，比如机器人领域，海底探测领域，安全识别领域等[01,02]。在这些应用领域中，视觉识别系统的准确性以及实时性直接对整个系统的性能有着深远的影响。目前为止，视觉识别系统涉及到包 ......

目录 一、理论基础 二、核心程序 一、理论基础 模糊神经网络的设计主要包括如下几个方面： (1)选取模糊神经网络控制器输入端和输出端变量； (2)选取模糊神经网络控制器输入端和输出端变量相关参数； (3)计算模糊神经网络集隶属函数并总结模糊神经网络控制器控制规则； (4)确定模糊神经网络控制器模糊化 ......

diff策略 React用 三大策略 将O(n^3)复杂度 转化为 O(n)复杂度 策略一（tree diff）： Web UI中DOM节点跨层级的移动操作特别少，可以忽略不计。 策略二（component diff）： 拥有相同类的两个组件 生成相似的树形结构， 拥有不同类的两个组件 生成不同的树 ......

Markdown学习 标题 标题 ：#+标题名字 二级标题 三级标题 ###以此类推 字体 helloword heloword helloword ~~helloword~~ 引用 选择狂神说java，走向人生巅峰 分割线 图片 超链接 点击跳转狂神 列表 a b b asdbasdb asdba ......

一、简要介绍 视觉信息提取（VIE）近年来受到了越来越多的关注。现有的方法通常首先将光学字符识别（OCR）结果组织成纯文本，然后利用标记级实体注释作为监督来训练序列标记模型。但是，它花费大量的注释成本，可能导致标签混淆，OCR错误也会显著影响最终性能。在本文中，作者提出了一个统一的弱监督学习框架，称 ......

一、Netstat的作用 netstat用于显示网络状态，可以查看服务器当前端口列表及指定端口的连接状态 二、语法格式 [root@host127 home]# netstat -h usage: netstat [-vWeenNcCF] [<Af>] -r netstat {-V|--versio ......

资料来源于：B站尚硅谷JavaWeb教程(全新技术栈,全程实战) ，本人才疏学浅，记录笔记以供日后回顾 由于是多个视频内容混合在一起，因此只放了第一个链接 本文参考价值不高，随便写写罢了 视频链接 讲师的大致思考逻辑及需要实现的功能 第一日内容： 1. 需求分析 2. 数据库设计 1） 实体分析 - ......

1、 K8S简介 kubernetes，是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，是谷歌严格保密十几年的秘密武器 Borg系统的一个开源版本，于2014年9月发布第一个版本，2015年7月发布第一个正式版本。 kubernetes的本质是一组服务器集群，它可以在集群的每个节点上运行特定的程序，来 ......

Kubernetes 学习总结（19）—— Kubernetes 集群管理平台如何选择？Rancher vs KubeSphere 前言 Kubernetes（K8s）集群管理平台都是基于 Kubernetes 提供功能，可以说他们是在 K8s 的基础上封装了一层更为友好的操作方式。他们都是为了降低 ......

基于深度学习LSTM神经网络的全球股票指数预测研究 基于深度神经网络优化技术，本文构造了一个深层LSTM神经网络，并将其应用于全球30个股票指数三种不同预期的预测研究，LSTM神经网络在预测精度和稳定度两方面都有着很大优势，其未来在金融预测等方面将会有广阔的应用场景。 结果发现： LSTM 神经网络 ......

算法笔记 10个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树； 10个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法 股票问题系列通解（转载翻译） - 力扣（LeetCode） 数据结构和容器 基本类型： int,lo ......

1. 远程连接Linux 工具：putty（https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/latest.html）、xshell（https://www.xshellcn.com/xshell.html）等 ​ 个人喜欢使用putty，免安装， ......

定义 设 $\max(S)$ 为集合 S 中的最大值， $\min(S)$ 为集合 $S$ 中的最小值，$|S|$ 为集合 S 的元素数量，那么有以下两个等式： $$\max(S)=\sum_{T \subseteq S} (-1)^{|T|+1} \min(T)$$ $$\min(S)=\sum_ ......

本人很早就买下了《从0到1：CTFer成长之路》这本书，但一直没有好好的阅读并实践这本书上的内容 《从0到1：CTFer成长之路》这本书自发布以来一直是国内CTF相关领域优秀的学习书籍，本人也是在学长的推荐下买下这本书。但在购买此书两年后才开始真正学习。 记下这篇博客，开始真正阅读这本书。 ......

平台管理端用户平台搭建运营者对使用平台的商家进行管理设置维护等，平台支持多商家，单商家多店铺运营。店铺经营类目分类，店铺等级。商品管理支持，商品分类发布，商品规格，参数设置，品牌管理等。平台支持物流公司配置，多种支付方式的配置，支持多种第三方登录方式，如：支付宝，微信，qq等。多种促销方式可以灵活配 ......

1、概念 在讲解乐观锁之前，我们还是先来分析下问题: 业务并发现象带来的问题:秒杀 假如有100个商品或者票在出售，为了能保证每个商品或者票只能被一个人购买，如何保证不会出现超买或者重复卖 对于这一类问题，其实有很多的解决方案可以使用 第一个最先想到的就是锁，锁在一台服务器中是可以解决的，但是如果在 ......

声明(~~叠甲~~)：鄙人水平有限，本文为作者的学习总结，仅供参考。 ##1.动态规划介绍 动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。其中每一个状态一定是由上一个状态推导出来，这是DP的一个重要标志。 ##2.DP大法的使 ......

1. 高斯过程 高斯过程（Gaussian Process）是一种假设训练数据来自无限空间且各特征都符合高斯分布（高斯分布又称“正态分布”）的有监督学习。 高斯过程是一种概率模型，在回归或分类预测都以高斯分布标准差的方式给出预测置信区间估计。 随机过程 高斯过程应用于机器学习已有数十年历史，，它来源 ......

本篇参考： salesforce 零基础开发入门学习（十一）sObject及Schema深入 https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.api_tooling.meta/api_tooling/tooling_api_objects_enti ......

k8s安全学习 一、云 云的定义看似模糊，但本质上，它是一个用于描述全球服务器网络的术语，每个服务器都有一个独特的功能。云不是一个物理实体，而是一个庞大的全球远程服务器网络，它们连接在一起，旨在作为单一的生态系统运行。这些服务器设计用于存储和管理数据、运行应用程序，或者交付内容/服务（如视频短片、W ......

逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 ......

作者：vivo 互联网服务器团队- Jin Kai 本文从Java NIO网络编程的基础知识讲到了Tars框架使用NIO进行网络编程的源码分析。 一、Tars框架基本介绍 Tars是腾讯开源的支持多语言的高性能RPC框架，起源于腾讯内部2008年至今一直使用的统一应用框架TAF（Total Appl ......