amp算法 源码 基础
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 支持向量机分类
支持向量机也是一种既可以处理分类问题，也可以处理回归问题的算法。关于支持向量机在回归问题上的应用，请参考：TODO 支持向量机分类广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学（例如基因分类）、手写数字识别等领域。 1. 算法概述 支持向量机的主要思想是找到一个超平面，将不同类别的样本最大化地分隔开。超平 ......
吴师兄学算法day06 双指针 88. 合并两个有序数组
题目：88. 合并两个有序数组 易错点： 注意 判断i合法,不可以写if nums[i] 会下标越界 掌握好边界条件，num1[i] 和nums2[j]大于或者大于等于都可以。 代码示例： class Solution: def merge(self, nums1: List[int], m: in ......
python基础之文件
文件的打开关闭、文件读写、文件的序列化和反序列化 1. 文件的打开关闭 文件的打开/创建 fp = open（文件的路径，模式） // 模式：w 可写，r 可读， a追加 文件的关闭 fp.close() 2. 文件的读写 写：write() 读：read() fp.read() //一字节一字节 ......
【Python基础】模块
简介 模块是一组Python代码的集合，可以使用其他模块，也可以被其他模块使用。 创建自己的模块时，要注意： 模块名要遵循Python变量命名规范，不要使用中文、特殊字符； 模块名不要和系统模块名冲突，最好先查看系统是否已存在该模块，检查方法是在Python交互环境执行import abc，若成功则 ......
地址对齐算法
通常在数据存储的时候，都会让地址进行对齐，有的是4字节，有的是8字节，等等。 所以就需要对地址进行对齐操作，有向上取整和向下取整两种方式。 注意：该方法仅适用于2的n次方数对齐 方法 向下取整：ALIGN_DOWN(x,align) (x & ~(align-1)) 例如：x = 6，align = ......
nginx集成brotli压缩算法
本文于2017年2月中旬完成，发布在个人博客网站上。 考虑个人博客因某种原因无法修复，于是在博客园安家，之前发布的文章逐步搬迁过来。 Google开源Brotli压缩算法 Brotli是一种全新的数据格式，可以提供比Zopfli高20-26%的压缩比。 在caniuse网站查询当前主流浏览器对bro ......
Java中单体应用锁的局限性&分布式锁
互联网系统架构的演进 在互联网系统发展之初，系统比较简单，消耗资源小，用户访问量也比较少，我们只部署一个Tomcat应用就可以满足需求。系统架构图如下: 一个Tomcat可以看作是一个JVM进程，当大量的请求并发到达系统时，所有的请求都落在这唯一的一个Tomcat上，如果某些请求方法是需要加锁的，比 ......
【算法】【线性表】【链表】删除排序链表中的重复元素 II
1 题目 给定一个已排序的链表的头 head ， 删除原始链表中所有重复数字的节点，只留下不同的数字 。返回 已排序的链表 。 示例 1： 输入：head = [1,2,3,3,4,4,5] 输出：[1,2,5] 示例 2： 输入：head = [1,1,1,2,3] 输出：[2,3] 提示： 链表 ......
【算法】【线性表】【链表】删除排序链表中的重复元素
1 题目 给定一个已排序的链表的头 head ， 删除所有重复的元素，使每个元素只出现一次 。返回 已排序的链表 。 示例 1： 输入：head = [1,1,2] 输出：[1,2] 示例 2： 输入：head = [1,1,2,3,3] 输出：[1,2,3] 提示： 链表中节点数目在范围 [0, ......
通信系统中ZF,ML,MRC以及MMSE四种信号检测算法误码率matlab对比仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 通信系统中ZF（Zero Forcing，零迫）、ML（Maximum Likelihood，最大似然）、MRC（Maximum Ratio Combining，最大比合并）和MMSE（Minimum Mean ......
代码随想录算法训练营第一天
Leetcode704 二分查找 https://leetcode.cn/problems/binary-search/submissions/494474207/ 文档讲解：https://programmercarl.com/0704.%E4%BA%8C%E5%88%86%E6%9F%A5%E6 ......
【计网笔记】互联网基础结构发展
互联网基础结构发展的三个阶段 目录互联网基础结构发展的三个阶段第一阶段：ARPANET第二阶段：三级结构互连网（主干网、地区网、校园网、企业网）第三阶段：ISP、IXP 互联网的基础结构大体上经历了三个阶段的演进。但这三个阶段在时间划分上并非截然分开而是有部分重叠的，这是因为网络的演进是逐步的，而并 ......
基于马尔可夫随机场的图像去噪算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 原图： 加入噪声的图像： 滤波后的图像 迭代过程： 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 马尔可夫随机场（Markov Random Field，简称MRF）是一种用于图像处理的统计模型。它在图像去噪、分割和识别等方面有着广泛的应用。图像去噪是图像处 ......
绝对能看懂的kmp算法，超清晰多图，一步步详解！
Problem: 28. 找出字符串中第一个匹配项的下标 目录kmp算法，超清晰多图逐步图解！最长公共前后缀前缀后缀最长公共前后缀（的长度）next数组O(n^2) 求法O(n) 求法子串和主串匹配的过程注意 kmp算法，超清晰多图逐步图解！ kmp算法的核心在next数组，因此如果能够理解ne ......
（坚持每天写算法）算法复习与学习part1基础算法1-6——高精度加法
高精度加法，其实就是模拟我们普通算式的步骤，比如是267+58，首先个位相加，7 + 8 = 15 ， 1给到十位（也就是进位），留下5，然后算十位，同样的步骤直到算完。通过这个步骤我们直到了我们每次循环（个位到十位到百位……）都需要一个t来充当进位，使用数组来存储或者使用vector（容器），我这 ......
GDKOI 2024 Description & My Solution
注：这里的 My Solution 仅提供我自己的赛时做法，可能非常乱搞。 Day 1 T1 Description 有 \(n\) 个怪物，\(m\) 点能量，每个怪血量为 \(a_{i}\)，怪血量小于等于 \(0\) 就死亡。有三个技能： 平 a：不花能量对指定怪造成 \(1\) 点伤害； 战 ......
C 语言结构体和枚举完全指南：成员访问、字符串操作、枚举基础
访问结构体成员 要访问结构体的成员，请使用点语法 (.): // 创建名为 myStructure 的结构体 struct MyStructure { int myNum; char myLetter; }; int main() { // 创建名为 s1 的 myStructure 的结构体变量 ......
Feign源码解析4：调用过程
背景 前面几篇分析了Feign的初始化过程，历经艰难，可算是把@FeignClient注解的接口对应的代理对象给创建出来了。今天看下在实际Feign调用过程中的一些源码细节。 我们这里Feign接口如下： @FeignClient(value = "echo-service-provider") / ......
TCP三次握手源码分析(客户端接收SYN+ACK以及发送ACK)
内核版本：Linux 3.10内核源码地址：https://elixir.bootlin.com/linux/v3.10/source (包含各个版本内核源码，且网页可全局搜索函数)《TCP三次握手源码分析(客户端发送SYN)》《TCP三次握手源码分析(服务端接收SYN以及发送SYN+ACK)》 一 ......
Vue源码学习(十九)：router基本原理
好家伙, 0.什么是路由? 路由就是匹配到对应路径显示对应的组件！ 那么我们要如何去实现? 我们来回忆一下这router怎么用的 1. 声明式路由配置：在路由配置对象中，定义路径与组件的映射关系。例如： import AboutComponent from '../views/AboutCompon ......
13_Java基础-++--运算符2
运算符 一元运算符 ++，自增 --，自减 前缀（自增自减法） 先进行自增或者自减运算，再进行表达式运算。 ++a：先进行自增运算，再进行表达式运算。 --a：先进行自减运算，再进行表达式运算。 后缀（自增自减法） 先进行表达式运算，再进行自增或者自减运算 a--：先进行表达式运算，再进行自减运算 ......
springBoot(基础部分)
springboot入门案例开发步骤 那他这么强，是怎样做到的呢？ 对于jdk的使用版本，我们可以先将模块创建出来，然后在项目结构中修改 在springboot中，对于前面springmvc和spring的一些配置信息我们可以完全省略 springboot工程官网创建方式 演示了我们在spring官 ......
在算法比赛中的常用数学库函数
导言 在算法竞赛中，数学库函数是解决问题的重要工具之一。本文将介绍一些常用的数学库函数，并给出在实际比赛中的应用示例。 1. 绝对值函数 在C++中，我们有两种不同类型的绝对值函数：abs（整数）和 fabs（浮点数）。这两者的应用场景和返回值的类型有所不同，需要根据具体情况选择使用。 //abs( ......
VPS 基础环境配置
这篇文章介绍了如何在 VPS 上进行基础环境配置，包括服务器选择、登陆服务器、升级 Packages、添加 SWAP 虚拟内存、安装 Docker 环境等内容。 ......
【Quarkus】resteasy-client-reactive实现源码解析
[Quarkus] resteasy-client-reactive实现源码解析 resteasy-client-reactive 本文是我为了找到resteasy-client支持的multiform输入参数类型而进行的探索. 如果对resteasy-client-reactive源码感兴趣,可以 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （176）-- 算法导论13.3 5题
五、用go语言，考虑一棵用 RB-INSERT 插人 n 个结点而成的红黑树。证明：如果 n>1，则该树至少有一个红结点。 文心一言： 要证明这个问题，我们首先需要理解红黑树的性质。红黑树是一种自平衡二叉搜索树，它在插入和删除操作中维护一些属性，以保证搜索、插入和删除操作的时间复杂性为O(log n ......
JS基础（一）引入方式，基本语法，数据类型，类型转换，原始类型和引用类型的区别
JS和python很像滴，好学，快快过一遍 一、JS引入方式 <script> // js 的代码 alert("hello alvin!") </script> 二、JS基本语法 打印console.log作为日志打印，在浏览器里f12检查，console可以看见。 区分大小写哦。 JS中可以用换 ......
安防视频监控平台智能边缘分析一体机：视频汇聚算法与区域入侵告警
随着科技的不断发展，安防监控系统已经从传统的模拟监控转向了数字监控，进而发展到了网络视频监控。在这个过程中，智能边缘分析一体机的出现，为安防视频监控带来了新的可能性。本文将详细介绍安防视频监控平台智能边缘分析一体机的视频汇聚算法以及如何通过该算法实现区域入侵告警。 首先，我们需要了解什么是智能边缘分 ......
【Python基础】函数进阶（匿名函数、装饰器、闭包等）
简介 函数进阶的使用，包括匿名函数、装饰器、闭包等 匿名函数 指函数是没有函数名称的，临时使用的微函数。使用 lambda 表达式 来声明，语法格式如下： lambda [arg1 [arg2 , ... , argn] ] : 表达式 * [arg1 ，arg2 , ... , argn ] 为函 ......