表达式 函数 基础 笔记
CMake 学习笔记
CMake 学习笔记 CMake 已经是 C++ 构建系统的事实标准。 主要是对小彭老师的 C++ 视频课程中 CMake 相关部分的一些笔记和整理，视频链接如下 学 C++ 从 CMake 学起 现代 CMake 高级教程 包含视频中的代码和 PPT 的仓库见以下链接 https://github ......
iMessage群发,iMessage群发软件开发,（基础篇）
随着科技的进步，我们的生活变得越来越离不开手机，而其中iMessage作为苹果设备间的通讯工具，深受用户喜爱。 然而，许多用户可能不知道，iMessage除了可以用来给亲朋好友发信息外，还能进行群发，这无疑给我们的生活和工作带来了极大的便利，今天，我们就来深入了解一下iMessage群发的奥秘，以及 ......
读书笔记二
进程和线程:进程和线程都是一个时间段的描述，是CPU工作时间段的描述，不过是颗粒大小不同.进程就是包换上下文切换的程序执行时间总和 = CPU加载上下文+CPU执行+CPU保存上下文.线程是共享了进程的上下文环境的更为细小的CPU时间段。 判别式模型和生成式模型: 判别式模型直接学习决策函数f(X) ......
mapboxgl 中插值表达式的应用场景
一、前言interpolate是mapboxgl地图样式中用于插值的表达式，能对颜色和数字进行插值。 它的应用场景有两类： 对地图数据进行颜色拉伸渲染。常见的应用场景有：热力图、轨迹图、模型网格渲染等。在地图缩放时对图形属性进行插值。具体为，随着地图的缩放，在改变图标大小、建筑物高度、图形颜色等属性 ......
读书笔记
《算法之美》这本书为我打开了计算机科学和算法设计的奇妙大门，引领我走进了一个充满智慧和创造力的世界。在这本书中，作者讲述了许多关于算法的精妙之处，让我对计算机科学有了更深层次的理解。首先，书中深入浅出地介绍了各种算法的原理和应用，以生动的例子和清晰的解释，使得那些抽象的概念变得具体而易懂。通过分析不 ......
Terraform 基础
IaC 概述 基础设施即代码 (IaC) 工具允许您使用配置文件而不是通过图形用户界面来管理基础设施。IaC 允许您通过定义可版本化、重用和共享的资源配置，以安全、一致和可重复的方式构建、更改和管理您的基础设施。 Terraform 概述 HashiCorp Terraform 是一种基础设施即代码 ......
C++11中的匿名函数用法
C++11中引用了匿名函数这一个新的特性，它的使用方法如下： [capture](parameters) -> return_type { body } 其中： capture 指定了 Lambda 表达式可以访问的外部变量 parameters 是 Lambda 表达式的参数列表 return_t ......
简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet
前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......
2023-2024 20231313《计算机基础与程序设计》第十五周学习总结
2023-2024 20231313《计算机基础与程序设计》第十五周学习总结 作业 速达 作业课程 班级链接 作业要求 计算机基础与程序设计第十五周学习总结 作业内容 课程总结 作业正文 我的作业 作业 第一周作业：快速浏览了计算机科学概论的教材，并在每章中提出遇到的问题和解决的问题 第二周作业：《 ......
计算机网络-基础篇
参考资料：https://xiaolincoding.com/network/1_base/tcp_ip_model.html#应用层 网络模型 Q1：为什么需要网络模型？ 同一台设备上的进程间通信，有多种方式，例如管道、消息队列、共享内存、信号等； 不同设备上的进程间通信，就需要网络通信。由于设备 ......
Pytest04-用例失败控制、标记表达式
高清B站视频链接 1.生成测试报告 生成junit xml文件测试报告 2.用例失败控制 在第N个很用例失败之后，结束测试执行 pytest.main(['--maxfail=2']) 3.通过标记表达式执行 pytest.main(['-m','smoke']) 这条命令会执行被 装饰器 @pyt ......
React函数式组件避免无用渲染的方案
在class组件中可以使用shouldComponentUpdate钩子函数，但是函数式组件中是没有这种钩子函数的，那么在函数式组件中来达到类似的效果呢? 答案是：React.Memo,如以下使用案例： // 父组件 const [values, setValues] = useState({ a: ......
vue学习笔记2024
《Vue.js从入门到项目实战》 孙鑫v-bind用于响应式地更新HTML属性，v-on用于监听DOM事件,变量需要引号引起来v-if是彻底没有v-的命令需要把变量用引号引起来，插值{{}}则不需要v-if和v-for在同一个元素上使用时，v-if优先级高于v-for，意味着v-if不能访问v-fo ......
（四十一）C#编程基础复习——C#反射
反射（Reflection）是指程序可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力，反射中提供了用来描述程序集、模块和类型的对象，可以使用反射动态地创建类型的实例，并将类型绑定到现有对象，或者从现有对象中获取类型，然后调用其方法或访问其字段和属性。如果代码中使用了特性，也可以利用放射来访问它们。 一 ......
Excle表格：vlookup函数详解，通俗易懂篇
Vlookup函数是电子表格中的一个查找匹配函数，适用于Excel与WPS各个版本。 在所有的函数中，vlookup函数应该是使用频率最高的函数之一，对新手小伙伴来说，掌握它是十分有必要的。 本篇文章从其基本用法、进阶用法、匹配不出来原因分析、如何规避错误值、冷门用法科普等五个维度来详细介绍下vlo ......
小傅哥设计模式学习笔记
小傅哥网站：https://bugstack.cn/md/develop/design-pattern/2020-06-11-%E9%87%8D%E5%AD%A6%20Java%20%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E3%80%8A%E5%AE%9E%E6%8 ......
java-11-alpine基础镜像构建
准备动作 Linux系统，安装Docker 新增工作目录，比如~/baseimg，进入工作目录 创建字体目录~/baseimg/fonts/truetype, 这里的truetype文件夹名字可自定义，对应上Dockerfile中的即可 上传字体文件【ttl，ttc等】至truetype 编辑基础镜 ......
简易机器学习笔记（七）计算机视觉基础 - 常用卷积核和简单的图片的处理
前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......
DSU on tree 学习笔记
DSU on tree 通常用来解决不带修树上子树问题。 主要思想： 剖分。 先搜轻儿子，记录轻儿子子树的答案，删去轻儿子的贡献。 搜重儿子，记录重儿子子树的答案，保留重儿子的贡献。 回溯，重新搜轻儿子，把轻儿子子树的贡献加上，构成本子树的答案。 CF600E Lomsat gelral #incl ......
ARC 做题笔记
ARC157 A. XXYYX 观察一些性质。注意到 \(\texttt{XY}\) 和 \(\texttt{YX}\) 会产生当且仅当 \(\texttt{X}\) 和 \(\texttt{Y}\) 的连续段交错，因此 \(|b-c|=1\)。然后特判掉 \(a\neq 0,b=0,c=0,d\n ......
Java中main函数
主方法（main）的写法 public static void main(String[] args) { }； public static void main(String args[]) { }； String args[] 与 String[] args 没有区别 String[] args是 ......
DNS笔记
域名 因为访问网站时，很难记住对应网站的IP地址，所以使用域名来代替IP地址，使用户更加方便的访问网站。 DNS服务器的作用就是将IP地址与域名进行映射，使用户可通过域名得到到对应的IP，然后进行访问。 域名从右到左依次为顶级域名（一级域名）、二级域名、三级域名、四级域名、等等(通常域名层级不超过三 ......
Python笔记
学习Python时做的笔记，主要参考： B站小飞有点东西：https://space.bilibili.com/1803865534 董付国老师的《Python程序设计》教材 第一章、Python概述 1.1 扩展库安装方法（了解即可） 使用pip命令安装扩展库。 在cmd命令行中输入pip，回车后 ......
Sobel算子的数学基础
更准确的说法应该叫，即数值分析中的1-范数、2-范数、无穷范数。下面仅以二维空间中的两点为例。 L1距离，曼哈顿距离（Manhattan distance）也称D4距离、城市街区距离（Cityblock distance）、出租车距离（Taxicab distance）、直线式距离（Rectilin ......
Liunx笔记
这篇笔记我是在学习Linux过程中的笔记，参考自： B站韩顺平老师的课程Linux 黑马程序员的《Linux系统管理与自动化运维》教材 第一章 文件目录结构 一、基本介绍 Linux 的文件系统是采用级层式的树状目录结构，在此结构中的最上层是根目录“/ ”，然后在此目录下再创建其他的目录。 记住一句 ......
Qt+数据库学习笔记（一）WIN10+Qt5.15.2 MinGW 32-bit+MySQL5.7.44编译MySQL5.7驱动插件
前言： 因项目需要，需要使用Qt连接MySQL数据库。程序编写电脑上使用的是Win10 64位系统，程序运行电脑上使用的是Win7 32位系统。 一、下载及安装MySQL5.7 1、地址：MySQL官网 点击DOWNLOADS 2、点击MySQL Community(GPL) Downloads 3 ......
程序员学英语-基础词1200个单词6
we pron 我们 w(象形-皇冠--女王) e(鹅) 女王把鹅送给我们 win v 赢、获得 n 胜利 w(象形-皇冠--女王) in 在...里面 女王在房间里赢得了奖杯，获得胜利 wine n 葡萄酒 v 喝酒 win 赢 e(鹅) 赢得比赛的鹅喝葡萄酒庆祝 wind n 风、气流 v 卷绕 ......
转载：大模型所需 GPU 内存笔记
转载文章：大模型所需 GPU 内存笔记 引言 在运行大型模型时，不仅需要考虑计算能力，还需要关注所用内存和 GPU 的适配情况。这不仅影响 GPU 推理大型模型的能力，还决定了在训练集群中总可用的 GPU 内存，从而影响能够训练的模型规模。 大模型推理的内存计算只需考虑模型权重即可。 大模型训练的内 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 随机森林回归
随机森林回归（Random Forest Regression）是一种在机器学习领域广泛应用的算法，由美国科学家 Leo Breiman 在2001年提出。它是一种集成学习方法，通过整合多个决策树的预测结果来提高预测精度和稳定性。 随机森林回归适用于各种需要预测连续数值输出的问题，如金融领域的股票价 ......