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【人工智能/算法】搜索求解(Solving Problems by Searching)

文章目录

  • 一、求解与搜索
  • 二、盲目式搜索
    • 1. 深度优先搜索(Depth First Search, DFS)
      • 回溯搜索(Backtracking Search)
    • 2. 广度优先搜索(Breadth First Search, BFS)
      • 一致代价搜索(Uniform-cost Search)
  • 三、启发式搜索
    • 1. 爬山搜索
    • 启发函数(Heuristic Function)h(n)
    • 评价函数(Evaluation Function)f(n)
    • 2. 贪婪搜索(Greedy Search)
    • 3. A算法(A Search Algorithm)
    • 4. A\*算法(A\* Search Algorithm)

人工智能问题通常是在某个可能的解答空间中寻找一个解的求解过程。

一、求解与搜索

搜索:根据问题实际情况,不断寻找可利用的知识(或条件),构造一条代价最小的推理路线,寻求问题解决的过程

搜索技术的关键:2W

  • What:搜索什么——搜索目标
  • Where:在哪里搜索——搜索空间

搜索两个方面:

  • 找到从初始事实到问题最终笞案的一条推理路径
  • 找到的这条路径在时间和空间上复杂度最小

许多搜索问题都可以转化为图搜索问题

搜索类型:

  • 按问题表示方法分类:
搜索算法
状态空间搜索
(状态空间法)
与/或树搜索
(问题归纳法)
  • 按是否使用启发式信息分类:
搜索算法
盲目搜索
(无信息搜索)
启发式搜索
(有信息搜索)

存在问题:深度问题、死循环问题
解决方法:对搜索深度加以限制、记录从初始状态到当前状态的路径

搜索算法的通常类型

搜索算法
盲目搜索/无信息搜索
启发式搜索/有信息搜索
深度优先搜索
深度限制搜索
广度优先搜索
贪婪搜索
A搜索
A*搜索

图搜索包括穷举搜索和启发式搜索

状态空间法:利用状态变量和操作符好表示系统或问题的有关知识的符号体系
状态空间用四元组表示:(S,O,S0,G)(S,O,S_0,G)(S,O,S0,G)(分别为状态集合、操作算子集合、初始状态集合、目标状态集合)(S0⊂SS_0\subset SS0SG⊂SG\subset SGS

状态空间图:状态=节点,边=状态之间的关系(操作算子)

图搜索策略:初始节点出发、按照问题的约束条件寻找到达目标点(状态)路径的方法

路径:一个状态序列(初始状态→目标状态)

一般是便搜索边生产图

搜索问题的描述:

  • 状态
  • 动作
  • 状态转移
  • 路径
  • 代价(通过每条路径的时间)
  • 目标测试(评估当前状态是否为所解的目标状态)

搜索树:

  • 根节点:初始状态
  • 目标节点:目标状态
  • 父节点
  • 子节点
  • 兄弟节点
  • 扩展:从父节点产生子节点

搜索空间:一系列状态的汇集

搜索算法的评价指标:

  • 完备性:求解能力,可以确保一个解决方案
  • 最优性:求解质量,提供最佳解决方案
  • 时间复杂度:是花费的时间度量
  • 空间复杂度:所需的最大存储空间

时间/空间复杂度的确定:

  • 分支因子bbb:搜索树中每个节点最大的分支数目
  • 目标节点所在的最浅深度ddd:搜索树中最早出现的目标所在层数
  • 状态空间中任何路径的最大长度mmm:字面意思
  • 状态空间的大小nnn:状态空间中状态的数目

二、盲目式搜索

特点:没有利用任何与问题有关的知识或信息

1. 深度优先搜索(Depth First Search, DFS)

基本思想:优先扩展深度最深的节点

从根节点开始,在回溯之前沿每个分支搜索至深度界限

回溯搜索(Backtracking Search)

是深度优先搜索的一种,核心思想是:发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择,“走不通就退回再走”

深度优先搜索和回溯法的主要区别是:

  • 回溯法在求解过程中不报亏完整的树结构,而深度优先搜索则记录下完整的搜索树
  • 为了减少存储空间,在深度优先搜索中,用标志的方法记录访问过的状态,这种处理方法使得深度优先搜索法与回溯法没什么区别了
  • 回溯法花费时间较长,所以对于没有明确的动态规划(DP)和递归解法的或问题要求满足某种性质(约束条件)的所有解或最优解时,才考虑使用回溯法

深度优先搜索的特点:

  • 具有通用性
  • 每次选择一个深度最深的节点进行扩展
  • 一般不能保证找到最优解,可能遇到“死循环”,是不完备搜索
  • 可以加入深度限制——到达某深度强制进行回溯,但限制过深则影响效率,限制过浅则可能找不到解
  • 占用大量的时间和空间
  • 存在搜索与回溯交替出现的现象

2. 广度优先搜索(Breadth First Search, BFS)

基本思想:优先扩展同级直接相连的节点

以接近起始节点的程度依次扩展节点、逐层搜索:从根节点开始,在移动到下一个深度级别的节点之前,探索当前深度的所有邻居节点

广度优先搜索的特点:

  • 优先搜索深度浅的节点
  • 具有通用性
  • 当问题有解时一定能找到解,是完备的搜索
  • 若找到目标节点,一定是最浅的目标节点
  • 如果路径是非递减函数,广度优先搜索是最优的

深度优先搜索与广度优先搜索比较:

算法深度优先搜索(DFS)广度优先搜索(BFS)
完备性不一定(若解不在某个分支,而这个分支又是无穷分支,那就永远出不来了)完备(在分支因子bbb优有限的情况下)
最优性不具备最优(如果路径代价是节点深度的非递减函数)
不一定最优(通常情况下)
时间复杂度O(bm)O(b^m)O(bm)O(bd)O(b^d)O(bd)
空间复杂度O(bm)O(b^m)O(bm)O(bd)O(b^d)O(bd)

注解:

  1. b,d,m,lb,d,m,lb,d,m,l分别为分支因子、解的深度、搜索树最大深度、深度限制。解的深度是解所在的深度,而搜索树的最大深度是DFS过程中探到的最大深度。
  2. 如果m>dm>dm>d则DFS的时间复杂度会很高,但如果解决方案密集,可能比BFS快很多
  3. BFS最优的情况是路径代价是节点深度的非递增函数,因为BFS一定搜索到的是深度最浅的目标节点,非递减函数在深度最浅的时候值也最小
  4. BFS占用空间很大,DFS则是一条路走到黑

一致代价搜索(Uniform-cost Search)

策略:总是扩展路径消耗最小的节点NNNNNN点的路径消耗等于前一点的路径消耗+前一点到NNN节点的路径消耗

一致代价搜索是BFS的扩展,使用优先队列而不是普通队列保存边缘中的状态;如果每一步的代价全部相等,则与BFS相同

一致代价搜索与Dijkstra算法的对比:

  • 相同点:
    • 求解初始节点到目标节点最短路径的时间复杂度相同,代码结构相同,每次扩展的节点相同,逻辑相同
  • 不同点:
    • 一致代价搜索在搜索到目标节点后就停止了,而Dijkstra需要求出图中所有节点的最短路径
    • Dijkstra需要事先明确所有节点,需要在内存中存储整张图;而一致代价搜索不需要

三、启发式搜索

启发:应用特定的经验法则或从经验衍生出来的论据,提高解决复杂问题的效率

启发式搜索(Heuristic Search):利用启发方式获得的领域知识,通过限定搜索深度或者限定搜索宽度来缩小问题空间,避开没有结果的搜索路径,也称有信息搜索

  • 引导搜索忽略最没有希望的路径,沿着一条最可能的路径到达解
  • 不是严格按照DFS、 BFS预先确定方式或方法,“凭经验”或“试错”来确定要下一步扩展的节点(不是一次性生产所有的后续节点)

1. 爬山搜索

模拟爬山过程,随机选择一个位置(节点)爬山,每次朝着更高的方向移动,直至山顶,即每次都在临近的空间中选择最优解作为当前解,直到局部最优解

从当前的节点开始,与周围的邻居节点的值进行比较

如果当前节点是最大的,那么返回当前节点,作为最大值(即山峰最高点);反之就用最高的邻居节点来替换当前节点,实现向山峰的高处攀爬的目的,直到达到最高点

爬山搜索的特点:

  • 局部最优方法,不是全面搜索,结果可能不是最佳

  • 一般存在以下问题:

    1. 局部最大:某个节点比周围任何一个邻居都高,却不是整个问题的最高点;
    2. 高地(平顶):搜索一旦到达高地,就无法确定搜索最佳方向,会产生随机走动,使得搜索效率降低;
    3. 山脊:搜索可能会在山脊的两面来回震荡,前进步伐很小
  • 算法会陷入局部最优解,能否得到全局最优解取决于初始点的位置

启发函数(Heuristic Function)h(n)

启发函数:一个关于节点的函数h(n)h(n)h(n),用于评估当前状态与目标状态接近的程度(例如用曼哈顿距离、欧几里得距离等)

h(n)≥0h(n)\ge 0h(n)0

h(n)h(n)h(n)越小,表示当前状态nnn越接近目标状态
h(n)=0h(n)=0h(n)=0表示已达到目标

启发搜索利用启发函数的值将问题状态的描述转化为问题解决程度的描述

评价函数(Evaluation Function)f(n)

评价函数:用于评价节点重要程度的函数,其主要任务是确定节点的优先级程度

评价函数f(n)f(n)f(n)的一般形式:f(n)=g(n)+h(n)f(n)=g(n)+h(n)f(n)=g(n)+h(n)
其中g(n)g(n)g(n)是从初始状态到当前状态已经付出的代价,h(n)h(n)h(n)是启发函数(从当前状态到目标状态的代价的评估)

f(n)=g(n)f(n)=g(n)f(n)=g(n):等代价搜索,按照已付出的代价进行搜索(如广度优先搜索),具有完备性
f(n)=h(n)f(n)=h(n)f(n)=h(n):按照启发函数向最靠近目标的状态(节点)搜索(如贪婪搜索),不具有完备性

2. 贪婪搜索(Greedy Search)

贪婪最佳优先搜索:试图扩展离目标最近的节点以便尽快找到问题的解

评价函数f(n)f(n)f(n)仅使用启发式信息:f(n)=h(n)f(n)=h(n)f(n)=h(n),仅依赖从当前状态到目标状态间的剩余距离

局部择优选取,其自的不是为了找到全部解,而只是找出一种可行解(当前条件下的最优)含当然找不出全局最优解,但具有高效性

大部分的贪婪算法都是基于图的方式寻找最优路径

核心:每一步试图找离目标最近的节点

贪婪最佳优先搜索的特点:

  • 不是最优搜索
  • 对错误的起点比较敏感(可能有死循环)
  • 是不完备搜索
  • 最坏情况下的时间、空间复杂度:O(bm)O(b^m)O(bm),其中bbb为节点的分支因子数目,mmm为搜索空间的最大深度
  • 贪婪算法总是做出当前最好的选择
    • 贪婪选择的依据是当前的状态,而不是问题的目标
    • 贪婪选择是不计后果的
    • 贪婪算法通常以自顶向下的方法简化子问题
  • 贪婪算法求解的问题具备以下性质:
    • 贪婪选择性质:问题的最优解可以通过贪婪选择实现
    • 最优子结构性质:问题的最优解包含子问题的最优解
  • 贪婪选择性质的证明(数学归纳法)
    • 证明问题的最优解可以由贪婪选择开始(即第一步可贪心)
    • 证明贪心选择后得到的子问题满足最优子结构(即步步可贪心)

(洛谷P3817 小A的糖果) 小A有nnn个糖果盒,第iii盒有aia_iai个糖果。小AAA每次可以从其中一盒糖果中吃掉一颗,他想知道,要让任意两个相邻的盒子中糖的个数之和都不大于xxx,至少得吃掉几颗糖。

分析 假设从第iii盒吃cic_ici个,求min⁡y=∑i=1ncis.t.(ai−ci)+(ai+1−ci+1)≤x,1≤i≤n−10≤ci≤ai,1≤i≤n\min y=\sum\limits_{i=1}^n c_i\\s.t.\ (a_i-c_i)+(a_{i+1}-c_{i+1})\le x,\ 1\le i\le n-1\\ 0\le c_i\le a_i,\ 1\le i\le n miny=i=1ncis.t. (aici)+(ai+1ci+1)x, 1in10ciai, 1in这个问题中,每个状态即为当前各盒的糖果数,目标状态满足相邻两盒糖果数之和小于等于xxx,初始状态为s0=(a1,a2,⋯,an)s_0=(a_1,a_2,\cdots,a_n)s0=(a1,a2,,an),状态转移为从某盒吃掉一个糖果。

设当前状态为ssssss状态下第iii盒剩余的糖果数为bi(s)b_i^{(s)}bi(s)bi(s0)=aib_i^{(s_0)}=a_ibi(s0)=ai。定义启发函数h(s)=∑i=1n−1max⁡(0,bi(s)+bi+1(s)−x)h(s)=\sum\limits_{i=1}^{n-1}\max\left(0,b_i^{(s)}+b_{i+1}^{(s)}-x\right)h(s)=i=1n1max(0,bi(s)+bi+1(s)x),目标状态ttt的启发函数值h(t)=0h(t)=0h(t)=0。对于任何当前状态sss,设下一状态为uuu,如果吃两端(第111盒或第nnn盒)最多只能使h(u)≥h(s)−1h(u)\ge h(s)-1h(u)h(s)1,而吃中间的(第2,3,⋯,n−12,3,\cdots,n-12,3,,n1盒)至多使h(u)≥h(s)−2h(u)\ge h(s)-2h(u)h(s)2,所以吃任何中间的都是最优的。同时,如果ai−1+ai>xa_{i-1}+a_i>xai1+ai>xai+ai+1>xa_{i}+a_{i+1}>xai+ai+1>x,那么吃第iii盒能使h(u)=h(s)−2h(u)=h(s)-2h(u)=h(s)2,最划算。综上,对于ai(2≤i≤n)a_i(2\le i\le n)ai(2in),若bi−1+ai>xb_{i-1}+a_i>xbi1+ai>x,则令ci=ai+1+ai−xc_i=a_{i+1}+a_i-xci=ai+1+aix,使得bi=ai−ci−1b_i=a_i-c_{i-1}bi=aici1。(即ci=max⁡(0,bi−1+ai−x)c_i=\max(0,b_{i-1}+a_i-x)ci=max(0,bi1+aix)。)代码如下:

#include <iostream>using namespace std;const int MAXN = 1e5 + 5;
int n, x, a[MAXN], b[MAXN];int main()
{cin >> n >> x;for(int i = 1; i <= n; ++i) cin >> a[i];long long y = 0;b[1] = a[1];for(int i = 2; i <= n; ++i){if(b[i - 1] + a[i] > x){int c = b[i - 1] + a[i] - x;y += c;b[i] = a[i] - c;}else{b[i] = a[i];}}cout << y << endl;return 0;
}

算法的最优性证明如下:若该策略不是最优,假设有比我们的答案yyy更小的y′y'y,不妨设y′=y−1y'=y-1y=y1,则必∃j(2≤j≤n)\exists j(2\le j\le n)j(2jn)使得ci′=ci−1c_i'=c_i-1ci=ci1。我们知道,ci=max⁡(0,bi−1+ai−x)(2≤i≤n)c_i=\max(0,b_{i-1}+a_i-x)(2\le i\le n)ci=max(0,bi1+aix)(2in),当bi−1+ai−x>0b_{i-1}+a_i-x>0bi1+aix>0时,bi−1+bi=xb_{i-1}+b_{i}=xbi1+bi=x。但ci′=ci−1c_i'=c_i-1ci=ci1,使得bi′=bi+1b_i'=b_i+1bi=bi+1,此时bi−1+bi=x+1>xb_{i-1}+b_i=x+1>xbi1+bi=x+1>x,所以条件不满足,矛盾。因此我们的策略是最优策略。

3. A算法(A Search Algorithm)

A算法的评价函数f(n)=g(n)+h(n)f(n)=g(n)+h(n)f(n)=g(n)+h(n),其中:

  • g(n)g(n)g(n)为从初始状态到当前状态的实际路径代价(并不一定最优,例如可以是当前状态在搜索树中的深度,但不一定是最小深度)
  • h(n)h(n)h(n)是启发函数,代表从当前状态到目标状态估计的最低代价路径的代价
  • f(n)f(n)f(n)是从初始状态经过节点nnn到目标状态的最低代价路径的估计总代价值

优先扩展f(n)f(n)f(n)最小的节点进行扩展

4. A*算法(A* Search Algorithm)

A*搜索:最小化总的解决方案代价估计值的最佳优先搜索

A算法对评价函数中的启发函数未做任何规定,不能评价搜索结果的优劣

A*算法的评估函数f∗(n)=g∗(n)+h∗(n)f^*(n)=g^*(n)+h^*(n)f(n)=g(n)+h(n),其中:

  • g∗(n)g^*(n)g(n):从起始点到节点nnn路径最低代价
  • h∗(n)h^*(n)h(n):从节点nnn到目标节点的最低代价路径的代价
  • f∗(n)f^*(n)f(n):从起始点出发、经过节点nnn、到达目标节点的最佳路径的估计总代价

与A算法相比(参考Stackexchange):

  • g(n)g(n)g(n)是从初始节点到当前节点的(在当前搜索树上的)路径长度,而g∗(n)g^*(n)g(n)是从初始节点到当前节点的最短路径长度,故g(n)≥g∗(n)>0g(n)\ge g^*(n)>0g(n)g(n)>0
  • h(n)h(n)h(n)是从当前节点到目标节点的估计的代价,而h∗(n)h^*(n)h(n)是从当前节点到目标节点的真实的代价,一般h∗(n)h^*(n)h(n)是无法计算的,用h(n)h(n)h(n)代替;h(n)≤h∗(n)h(n)\le h^*(n)h(n)h(n)

保证A*搜索最优化的条件:
A*搜索使用到当前的路径代价g(n)g(n)g(n)+到目标的最低路径代价h(n)h(n)h(n)。若启发函数h(n)h(n)h(n)满足下列条件,则A*算法既完备又最优:

  • 采纳性:启发函数h(n)h(n)h(n)是一个可接受的启发,即不高估到目标的代价(h(n)≤h∗(n)h(n)\le h^*(n)h(n)h(n)),则总代价f(n)f(n)f(n)也不会高估节点nnn的求解的代价
  • 一致性:启发函数h(n)h(n)h(n)是一致的,即通过节点nnn达到目标的代价不高于从节点nnn经过其他节点n′n'n达到目标的代价(类似于三角不等式)

启发式搜索的特点:

  • 优点:
    • 与盲目搜索不同,利用搜索过程中所得到的问题本身的一些特征信息,可缩小搜索范围,减少盲自性,有效提高搜索效率,更容易解决复杂的问题
  • 关键:
    1. 具有启发函数
    2. 具有评价函数
    3. 启发信息(利用额外信息,例如利用曼哈顿距离、切比雪夫距离)
  • 缺点:
    • 可能不会始终提供最佳解决方案,但肯定会在合理的时间内提供良好的解决方案
    • 在不同的启发搜索算法中,使用不同的启发式方法

启发式搜索(以及一致代价搜索)总结:

算法种类估价函数完备性最优性最坏情况下的时间、空间复杂度
一致代价搜索盲目式搜索f(n)=g(n)f(n)=g(n)f(n)=g(n)完备最优(如果路径代价是节点深度的非递减函数)
不一定最优(通常情况下
O(bd)O(b^d)O(bd)bbb为分支因子,ddd为解的深度)
爬山搜索启发式搜索-不完备非最优(仅局部最优)-
贪婪搜索启发式搜索f(n)=h(n)f(n)=h(n)f(n)=h(n)不完备非最优O(bm)O(b^m)O(bm)bbb为分支因子,mmm为搜索空间最大深度)
A算法启发式搜索f(n)=g(n)+h(n)f(n)=g(n)+h(n)f(n)=g(n)+h(n)-不一定-
A*算法启发式搜索f∗(n)=g∗(n)+h∗(n)f^*(n)=g^*(n)+h^*(n)f(n)=g(n)+h(n)(可用h(n)h(n)h(n)代替h∗(n)h*(n)h(n)启发函数满足条件则完备启发函数满足条件则最优-

盲目搜索与启发式搜索的对比:

  • 盲目搜索(非启发式搜索):
    • 只按照预定的控制策略进行搜索,搜索过程中获得的信息并不改变策略
    • 搜索总按照预定路线进行,没有考虑问题本身的特性,缺乏对问题求解的针对性
    • 需求全方位的搜索,没有选择最优的搜索途径,具有盲目性,效率不高
  • 启发式搜索(有信息搜索):
    • 根据问题本身的特性或搜索过程中产生的一些信息改变或调整搜索方向,向最有希望的方向搜索,加速问题求解并找到最优解

搜索算法对比

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一直在想着转硬件学习。现在也是准备入手STM32F4和DSP28335这两种硬件。DSP做图像的板子呢&#xff0c;好的太贵&#xff0c;普通的呢效果不理想。。所以就从28335入手吧。。找了些个人觉得还不错的视频教程&#xff0c;&#xff0c;还是很有用的。。先码着。。 一、STM32学习…...

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引入js <script src"./js/jquery.js"></script> <script src"./js/jquery/jquery.cookie.js"></script> 页面加载时获取Cookie中的内容 function getCookie(){ //获取cookie var username $.cookie("username"); /…...

win11下的MySQL安装

帮到你的话&#xff0c;请点个赞吧 一、下载MySQL 目前官方最新版本是8.0.26&#xff0c;考虑到其稳定性、可靠性还需一定周期保证&#xff0c;所以使用官方版求稳定仍然建议5.7系列 MySQL官方下载连接 1.选择5.7.38 版本安装 二、安装MySQL 1、点击下载好的 mysql-install…...

Tomcat过时了?别多想,很多公司还是在用的。这份Tomcat架构详解,真的颠覆你的认知

Tomcat 不但没有过时&#xff0c;Spring Boot 还给 Tomcat 第二春了。 微服务的兴起&#xff0c;Tomcat 针对很多应用已经做成 embedded 模式了&#xff0c;Tomcat 本身是容器&#xff0c;Tomcat 的出现就是为了解决但是 EJB 和 Weblogic&#xff0c;JBoss 这种大而全的大象导致…...

【APUE笔记】第十一章 终端I/O

文章目录1.综述2.特殊输入字符3.获得和设置终端属性4.波特率函数5.行控制函数6.终端标识7.规范方式8.非规范方式9.termcap,terminfo和curses1.综述 终端I/O有两种不同的工作方式&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;规范方式输入处理。在这种方式中&#xff0c;终端输入以行…...

【MySQL8入门到精通】高可用-MySQLRouter读写分离负载均衡

作者:IT邦德 中国DBA联盟(ACDU)成员,目前从事DBA及程序编程 (Web\java\Python)工作,主要服务于生产制造 现拥有 Oracle 11g OCP/OCM、 Mysql、Oceanbase(OBCA)认证 分布式TBase\TDSQL数据库、国产达梦数据库以及红帽子认证 从业10年以上DBA工作,在数据库领域有丰富的经…...

python对象的生命周期_Python对象生命周期特征

注意&#xff1a;如果你知道任何(非精细的)库代码可以做我想要的,请启发一位C/C程序员,我会接受这个答案.我有一个全局变量设置为以下类的实例.它的目的是允许我设置一些手动中断点,在scrapy spider中放置一些快速和脏的printf样式调试点(我特别需要在满足某些条件来调整解析器…...

全球名校AI课程库(30)| MIT麻省理工 · 深度学习与无人驾驶课程『Deep Learning for Self-Driving Cars』

&#x1f3c6; 课程学习中心 | &#x1f6a7; 其他名校AI课程合辑 | &#x1f30d; 课程主页 | &#x1f4fa; 中英字幕视频 | &#x1f680; 项目代码解析 课程介绍 MIT 6.S094 是麻省理工学院深度学习和自动驾驶课程&#xff0c;介绍了深度学习的相关知识&#xff0c;以及深…...

【2012NOIP普及组】T2. 寻宝 试题解析

【2012NOIP普及组】T2. 寻宝 试题解析 时间限制: 1000 ms 内存限制: 131072 KB 【题目描述】 传说很遥远的藏宝楼顶层藏着诱人的宝藏。小明历尽千辛万苦终于找到传说中的这个藏宝楼,藏宝楼的门口竖着一个木板,上面写有几个大字:寻宝说明书。说明书的内容如下: 藏宝…...

BusyCal v2021.4.3 Mac版 日历应用

Mac毒搜集到的BusyCal 是一款曾经获得大奖的日历应用程序&#xff0c;在一个界面友好、可自定义、简单易用的应用包中提供功能强大、节省时间的效率工具。 应用介绍 BusyCal 的独特、强大功能包括可自定义的日历视图、滚动的月和周视图、集成的信息面板&#xff08;方便快速查…...

MySql安装教程,Win11环境

换了电脑&#xff0c;重新安装环境&#xff0c;顺便记录~~~ 安装环境&#xff1a;Win11 目录 MySQL的两种安装方式&#xff1a; .msi安装 1.通过上方链接进入官网下载页面 2.选择下载 3.不注册登录&#xff0c;直接下载 开始安装 1.找到下载好的安装包&#xff0c;双…...

imx6ull非标准波特率的内核修改和应用配置

最近工作上需要用到非标波特率187500&#xff0c;以前用单片机的时候都是直接配置寄存器&#xff0c;所以没有觉得有什么区别。现在需要在linux的环境下开发应用程序&#xff0c;发现linux原生并不支持这种特殊的波特率。 打开内核目录下drivers/tty/tty_ioctl.c&#xff0c;可…...

推荐5个超级实用的 Python 模块,不知道就out啦!

点击上方“菜鸟学Python”&#xff0c;选择“星标”公众号超级无敌干货&#xff0c;第一时间送达&#xff01;&#xff01;&#xff01;编辑&#xff1a;乐乐 | 来自&#xff1a;网络正文大家好&#xff0c;我是菜鸟哥。Python 标准库有超过 200 个模块&#xff0c;程序员可以在…...

滤波器设计之巴特沃斯滤波器

滤波器设计之巴特沃斯滤波器巴特沃斯滤波器简介巴特沃斯滤波器设计步骤巴特沃斯低通滤波器设计实例注意事项巴特沃斯滤波器简介 巴特沃斯低通滤波器的幅度平方函数定义为&#xff1a; ∣H(jλ)∣11C2λ2N\left | H(j\lambda ) \right | \frac{1}{1C^{2}\lambda ^{2N}} ∣H(jλ…...

vmlogin浏览器设置Cookies导入导出教程

Google或Firefox浏览器的Cookie导出&#xff1a; 1、打开Google或Firefox的扩展程序页面&#xff0c;搜索“Cookie-Editor”&#xff1b; 2、添加Cookie-Editor插件至Google或Firefox浏览器; 3、点击Cookie-Editor的“Export”按钮&#xff0c;导出Cookie&#xff1b; 4、在…...

React 学习笔记:JSX 语法

JSX JSX 是 JavaScript XML 的简写&#xff0c;表示了在 JavaScript 中书写 XML 格式的代码。它可以让我们在 React 中创建元素更加简单&#xff0c;并且保留 HTML 代码的结构更直观&#xff0c;提高开发效率。 注意&#xff1a;JSX 是 JavaScript 的语法扩展&#xff0c;无法…...

视频打赏/付费视频引流吸粉/定时弹窗广告+自带视频+支付接口+自适应设计/带安装教程

源码pc和H5自适应&#xff01;视频引流吸粉源码&#xff0c;弹窗支付&#xff01;自带上万部高清视频&#xff01;绝对是吸金神器。 功能介绍&#xff1a; 1.带有开启是否连续自动播放功能 2.支持手动点击看下一个视频 3.支持引流跳转指定网址&#xff0c;产品地址&#xf…...

中国大学MOOC 视频字幕获取及处理方法

最近上课需要做笔记&#xff0c;但是&#xff0c;一句句的抄字幕工作量有点大&#xff0c;于是查找了一此方法&#xff0c;尝试成功&#xff0c;在此记录下下&#xff1a; 1、首先&#xff0c;打开你所要下载字幕的视频&#xff0c;如 https://www.icourse163.org/learn/NUDT-…...

Python 接口并发测试详解

一、接口并发测试简介 1、性能测试简介 性能测试是通过自动化测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件对系统的各项性能指标进行的测试。负载测试和压力测试都属于性能测试&#xff0c;两者可以结合进行。通过负载测试&#xff0c;确定在各种工作负载下系统的性能&#xff…...

MySQL的安装(详细教程)

文章目录前言一、概述二、下载三、安装四、卸载五、可能遇到的问题前言 本文的主要目的是在 Windwos 上安装 MySQL&#xff0c;以下内容是源于 B站 - MySQL数据库入门到精通 整理而来。 如果想要在 Linux 下安装 MySQL &#xff0c;详见 Linux-安装MySQL&#xff08;详细教程…...

STC 51单片机51——直流电机PWM

//开发板按钮K3和K4用于调速&#xff0c;直流电机接部件电机模块Vcc和O1 #include"reg52.h" #define u8 unsigned char #define u16 unsigned int sbit O1P1^0;//ULN2003 sbit K3P3^2; //减速 sbit K4P3^3; //加速 u8 Flag; u16 T, PWM, Temp;//T为控制周期…...

记住密码的实现的2个方案

设置有效时间很长的Token同时存在两个登录接口&#xff0c;一个勾选记住密码的登录接口&#xff0c;一个没有勾选记住密码的登录接口&#xff0c;这样就可以解决密码明文暴露存在于Cookie, localStorage的问题。...

C# DataView常见操作

//DataTable 转 DataViewDataView dv dt.DefaultView; //DataView 根据某个字段的值进行筛选dv.RowFilter string.Format("字段9527");//DataView 排序dv.Sort "字段 asc";//dt只想要dv中的某几列DataTable dataTablene dv.ToTable(false, new strin…...

JS方法之slice()

slice方法slice()通过索引位置获取新的数组&#xff0c;该方法不会修改原数组&#xff0c;只是返回一个新的子数组。 用法&#xff1a;array.slice(start,end) 下标包含start 但不包含end array&#xff1a;原始数组start(必填)&#xff1a;它是设定新数组的起始位置&#xf…...

ETL VS ELT

文章目录什么是ETL什么是ELTETL vs ELT相关框架-kestra介绍参考ETL和ELT是两种数据集成方法&#xff0c;它们主要的任务就是将数据从一个地方转移到另一个地方。两者最大的区别是&#xff1a;ETL在转移之前会对数据进行转换&#xff1b;而ELT是在转移之后再进行数据转换。ETL是…...

从零开始,开发一个 Web Office 套件(11):支持中文输入法(or 其它使用输入法的语言)

这是一个系列博客,最终目的是要做一个基于 HTML Canvas 的、类似于微软 Office 的 Web Office 套件(包括:文档、表格、幻灯片……等等)。 博客园:《从零开始, 开发一个 Web Office 套件》系列博客目录 富文本编辑器 Github repo 地址:https://github.com/zhaokang555/can…...

让数据流动起来,RocketMQ Connect 技术架构解析

作者&#xff1a;周波 Why RocketMQ Connect 在业务系统&#xff0c;或者大数据系统中不同数据源之间的数据同步是十分常见的&#xff0c;传统的点对点的数据同步工具&#xff0c;在面临越来越多的数据源点对点的数据同步会产生 N*N 的问题&#xff0c;开发成本&#xff0c;维…...

用Python爬取彼岸图网图片

用Python爬取彼岸图网图片 *使用了 四个模块 import time import requests from lxml import etree import os 没有的话自行百度安装。 #encoding utf-8 import time import requests from lxml import etree import os# http://www.netbian.com/ 爬虫 if __name__ __mai…...

mysql安装了如何启动_Mysql安装、启动与使用

需要学习sql语言&#xff0c;根据过来人的推荐安装了免费的Mysql来学习&#xff01;以前学习过在sql sever上实践过sql语句&#xff0c;由于是在学校机房直接进行的&#xff0c;对于数据管理软件的安装并没有经验。这次在安装Mysql后发现&#xff0c;不知道如何对其进行使用。用…...

oracle中exists ,not exists用法

sql&#xff1a; SELECT c.CustomerId,CompanyName FROM Customers c WHERE EXISTS(SELECT OrderID FROM Orders o WHERE o.CustomerIDc.CustomerID) analyze: 这里面的EXISTS是如何运作呢&#xff1f;子查询返回的是OrderID字段&#xff0c;可是外面的查询要找的是Customer…...

Navicat for MySQL 安装教程

文章目录一、下载地址二、安装步骤1.解压后得到两个应用程序&#xff1a;2.先安装 navicat111_mysql_cs_x64.exe3.再安装 PatchNavicat.exe4.安装成功后&#xff0c;会有成功弹框提示&#xff1b;5.运行Navicat&#xff0c;输入个人信息三、报错1251的详细解决方案1.报错12512.…...

C语言学习笔记—链表(一)

什么是链表&#xff1f; 链表是一种常见而重要的动态存储分布的数据结构。 我们知道数组元素是存储在一段连续地址上的。这样就带来了一线缺点&#xff0c;假如我们要删除或添加一个元素呢&#xff1f;那也就是说一旦增加或者删除元素就要其他相关的元素地址都要进行移动。 我…...

状态模式——水之三态

状态模式——水之三态 什么是状态&#xff1f; 状态即事物所处的某一种形态。状态模式是说一个对象在其内部状态发生改变时&#xff0c;其表现的行为和外在属性不一样&#xff0c;这个对象看上去就像是改变了它的类型一样。因此&#xff0c;状态模式又称为对象的行为模式。 …...

redis cluster 集群模式存在的问题

redis cluster 集群模式存在的问题 说明 author JellyfishMIX - github / blog.jellyfishmix.comLICENSE GPL-2.0 cluster 的集群模式实际中落地的较少&#xff0c;目前个人觉得 cluster 集群模式存在两个明显的缺点&#xff1a; 迁移过程中会导致源 redis 实例和目标 reid…...

jetty在项目中的应用

jetty是一个轻量级容器&#xff0c;你可以使用它作为生产应用服务器&#xff0c;不过我一般用它来做开发环境的启动容器。使用main函数就可以运行起来&#xff0c;使用非常方便。至于生产环境&#xff0c;可替代的方案较多&#xff0c;故而在开发环境使用jetty作为我的应用中间…...

如何启用Weblogic 管理端口以及屏蔽默认管理console页面

前几日&#xff0c;公司因要上新项目&#xff0c;新项目的环境是JDK1.8、MySQL8.0、Weblogic11g&#xff08;12C也有&#xff09;&#xff0c;被客户要求要有过三级等保&#xff0c;无奈之下只能要求第三方安全测评公司进行安全测试。在对Weblogic进行检测时&#xff0c;发现co…...

oracle数据库表exist用法,exists用法示例 数据库中的SQL语句,Etxists的用法?

T-SQL&#xff0c;求IF EXISTS和IF NOT EXISTS的实际使用示例学习if exists 时候&#xff0c;教材竟然是些很搞笑的示例。后来想一想都不符合逻直接drop打头不行的&#xff0c;如果没有该数据库/表。mysql exists 的使用if exists (select * from sys.databases where name ’…...

CN_组帧@帧定界

文章目录组帧帧定界字符计数法字符填充的首尾定界法零比特填充法违规编码法小结例组帧 为了描述方便,将数据链路层(DataLinkLayer)记为DLL&#x1f388;数据链路层的PDU(帧)是最下的传输单元为了能够区分各个帧(比特流串)的开头和结尾,需要同时添加首部和尾部 而高于DLL的各层…...

maven-jetty插件配置时,webdefault.xml的取得和修改

取得 没必要去下载一个jetty客户端去找webdefault.xml了。 可以去maven的本地仓库找到 \org\eclipse\jetty\jetty-webapp\版本号\ 里面的jar文件&#xff0c;解压后找到webdefault.xml进行修改。 修改 1、为了能够在服务器启动时修改静态文件&#xff0c;需要把 useFileMapp…...

4.ArrayList与顺序表

文章目录1.线性表2.顺序表2.1接口的实现3.ArrayList的使用3.1ArrayList的构造3.2 ArrayList的常见操作3.3ArrayList的遍历4.思考&#xff1a;1.线性表 线性表是n个具有相同特性的数据元素的有限序列。线性表在逻辑上是线性结构&#xff0c;但在物理结构上并不一定连续&#xff…...

手机rpg游戏存档在哪_在免费RPG日尝试新游戏

手机rpg游戏存档在哪您是否曾经考虑过尝试《龙与地下城》&#xff0c;但不知道如何开始&#xff1f; 您是否在年轻时玩过Traveler&#xff0c;并一直在考虑重返业余爱好&#xff1f; 您是否对角色扮演游戏&#xff08;RPG&#xff09;感到好奇&#xff0c;但不确定是否要玩角色…...

Oracle exists 用法

demo: select ...from awhere exists (select ... from b where ...) -- a和b在括号中的where 会有连接关系EXISTS 函数 EXISTS(查询结果集)&#xff1a;查询结果集有记录则成立,否则不成立 NOT EXISTS(查询结果集)&#xff1a;与EXISTS相反 优点&#xff1a;一般子查询效率…...

04_SpringBoot整合Mybatis

文章目录SpringBoot整合Mybatis0x01_创建项目导入依赖0x02_编写配置文件0x03_编写功能代码SpringBoot整合Mybatis 欢迎关注公众号“小东方不败” 0x01_创建项目导入依赖 创建项目&#xff1a; 目前稳定的最新版本是2.7.5,勾选两个依赖&#xff1a;Lombok和Spring Web 然后需…...

【JavaWeb】虚拟路径和虚拟主机

jsp: 在HTML中嵌套的java代码 在项目的WEB-INF/web.xml中设置的 初始页面 <welcome-file-list><welcome-file>index.jsp</welcome-file> </welcome-file-list>虚拟路径 将web项目配置到webapps以外的目录 conf/server.xml中配置 host标签中: <…...

第1章 实现安全治理的原则和策略

CIA三元组&#xff08;保密性、完整性、可用性&#xff1a;Confidentiality、Integrity、Availability&#xff09; (1) 保密性(Confidentiality)&#xff1a;确保信息在存储、使用、传输过程中不会泄露给非授权用户或实体。保障数据、客体或资源的保密状态。 致使违反保密性…...

谁还说我没表情包用?马上用Python采集上万张个表情包

前言 今天来表演一手 采集全网表情包图片 虽然我现在的wx表情包已经996个了&#xff0c;但是我还在存表情包哈哈&#xff0c;多了就继续删 现在跟人聊天&#xff0c;不发个表情包&#xff0c;我都觉得不对劲&#xff0c;怪难受的 索性今天就来&#xff0c;给你们分享一下&a…...

k8s基础学习笔记

超详细!Kubernetes 学习笔记总结 写在前面 笔者今年 9 月从端侧开发转到后台开发,第一个系统开发任务就强依赖了 K8S,加之项目任务重、排期紧,必须马上对 K8S 有概念上的了解。然而,很多所谓“K8S 入门\概念”的文章看的一头雾水,对于大部分新手来说并不友好。经历了几天…...

Kali Linux 网络扫描秘籍 第四章 指纹识别(三)

第四章 指纹识别&#xff08;三&#xff09; 作者&#xff1a;Justin Hutchens 译者&#xff1a;飞龙 协议&#xff1a;CC BY-NC-SA 4.0 4.13 SNMPwalk SNMP 分析 SNMPwalk 是个更加复杂的 SNMP 扫描器&#xff0c;可以通过猜测 SNMP 团体字符串来收集来自设备的大量信息。SNM…...

Kubernetes基础详解

1. Kubernetes介绍 1.1 应用部署方式演变 在部署应用程序的方式上&#xff0c;主要经历了三个时代&#xff1a; 传统部署&#xff1a;互联网早期&#xff0c;会直接将应用程序部署在物理机上 优点&#xff1a;简单&#xff0c;不需要其它技术的参与 缺点&#xff1a;不能为应…...

运维架构层级

运维架构层级/运维角度 内容描述/主要技术关键词 监控体系 自动化/DevOps 云计算 客户端层 浏览器 Cookie、浏览器缓存协商&#xff08;Last-Modified、Expires、Etag&#xff09;、组件分离、前端优化、运维检测工具 舆论监控 外部网络监控 APM 故障检测工具 DNS服务 CDN服…...

2021 最牛逼的监控系统,它始终位列第一!

点击关注公众号&#xff0c;回复“1024”获取2TB学习资源&#xff01;本文来说说什么是 APM 系统&#xff0c;也就是大家平时说的监控系统&#xff0c;以及怎么实现一个 APM 系统。因为一些特殊的原因&#xff0c;我在文中会使用 Dog 作为我们的系统名称进行介绍。我们为 Dog 规…...

网络编程一 - 计算机网络体系基础知识

目录 一、OSI七层模型 二、TCP/IP模型 三、TCP/IP协议族 四、TCP和UDP 五、地址和端口号 端口号的确定 端口号与协议 六、TCP/IP介绍 6.1、TCP链接建立-三次握手 TCP的三次握手的漏洞 无效连接监视释放 延缓TCB分配方法 使用防火墙 6.2、TCP链接的释放-四次挥手&…...

开启企业云计算之门的金钥匙:基础框架和技术标尺(3)

【核心提示】 在企业进行IaaS平台规划时&#xff0c;基于IaaS平台成熟度模型和CCRA IaaS平台采用模式&#xff0c;再结合客观实际情况&#xff0c;就可以拿出一份令人信服的整体设计报告。 说句大白话&#xff1a;看了这一系列文章&#xff0c;就能早些完成云平台的规划设计&…...

linux基础命令_Linux零基础:常见网络命令

接下来通过一些网络命令来加深对网络的理解。计算机网络是由负责传输数据的网络传输介质和网络设备、使用网络的计算机终端设备和服务器、以及网络操作系统所组成。Internet 是全球规模最大、应用最广的计算机网络。它是由院校、企业、政府的局域网自发地加入而发展壮大起来的超…...

计算机网络基础知识总结【转自微信公众号杰哥的IT之旅】

为了使不同计算机厂家生产的计算机能够相互通信&#xff0c;以便在更大的范围内建立计算机网络&#xff0c;国际标准化组织&#xff08;ISO&#xff09;在1978年提出了“开放系统互联参考模型”&#xff0c;即著名的OSI/RM模型&#xff08;Open System Interconnection/Referen…...

【抗疫不出门】李宏毅教授机器学习课程笔记三——攻击和防御

这一讲是&#xff1a;Attack and Defense 视频地址 Attack讲的是如何攻击机器学习 Defense讲的是如何来抵御这个攻击 攻击是比较容易的&#xff08;现有的很多机器学习模型都容易被攻击&#xff09;。防御却比较困难&#xff08;如何有效防御&#xff0c;还有很远的路要走&am…...

【Paper】Few-Shot Charge Prediction with Discriminative Legal Attributes

传送门&#xff1a; paper——COLING2018 paper、codes 文章目录Abstract1 Introduction2 Related Work2.1 Zero-Shot Classification2.2 Charge Prediction3 Method3.1 Discriminative Charge Attributes3.2 Formalizations3.2.1 Charge Prediction3.2.2 Attributes Predicti…...

常见算法

首页 论坛 新闻 文章 下载 源码 网友作品 合作开发 招聘 刻盘服务 编程爱好者光盘请登陆或者注册新用户 用户名 密 码 记住密码 注册新用户 忘记密码了您所在位置&#xff1a;编程爱好者论坛 — C/C语言讨论区 — 我见到过的一些常用算法C/C语言讨论区&#xff1a; 提…...

六级短对话场景标志词

短对话的常见场景 学校场景 课程分类 Optional course 选修课 Required course 必修课 Day course 白天的课 Evening course 晚上的课 经常出现的科目或专业 Chinese 中文 English 英语 mathematic 数学 history 历史 chemistry 化学 Literature 文学 考试 Final exam 期终考试…...

自动驾驶之点云与图像融合综述

本文来源&#xff1a;韦心雕龙/ 导读 /这几天偷懒&#xff0c;也确实没有时间来进行更新&#xff08;更新频率越来越低了&#xff09;&#xff0c;这里接着一篇去年的综述来开始中断的学习之旅《Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Revi…...

面试准备(常见问题)

一.网页制作流程 版本一 内容分析&#xff1a;分清展现在网络中内容的层次和逻辑关系 结构代码&#xff1a;写出合理的html结构代码 布局设计&#xff1a;使用htmlcss进行布局 样式设计&#xff1a;首先要使用reset.css 交互设计&#xff1a;鼠标特效 行为设计&#xff1a;js代…...

colab 数据集_Google Colab上的YOLOv4:轻松训练您的自定义数据集(交通标志)

colab 数据集Traffic sign detection with YOLOv4YOLOv4的交通标志检测 Colab Notebook for training YOLOv4 with custom dataset (traffic signs) Colab Notebook&#xff0c;用于使用自定义数据集(交通标志)训练YOLOv4 大纲 (Outline) Introduction 介绍 Why YOLOv4? 为什么…...

MySQL 8.0.19 下载与安装(Windows系统)

MySQL 8.0.19 community版本安装包 百度网盘链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1mhewOx774iuvjUkqg-A7BA 提取码&#xff1a;h9ec 一、MySQL下载 1.1进入MySQL官网 官网地址&#xff08;中文&#xff09;&#xff1a;https://www.mysql.com/cn/ 1.2下拉到页面底部找…...

本周推荐 | mysql中业务系统可借鉴的设计

推荐语&#xff1a;学习优秀的开源系统来优化我们业务的架构设计&#xff0c;这是我们作为业务开发的必修课&#xff0c;这篇文章从经典的mysql系统原理引申到业务系统设计思考&#xff0c;让人耳目一新&#xff0c;值得我们学习。——大淘宝技术工程师 默达如果一个系统能存活…...

Ubuntu:无法打开文件夹

软件&#xff0c;系统总是一个神奇的存在&#xff0c;啥也没干就会出现一个意想不到的问题&#xff0c;今天LZ 就碰到一个问题&#xff0c;平时点一下菜单栏中文件夹就能打开对应的文件&#xff0c;今天确毫无反应&#xff0c;最后尝试更新无效后&#xff0c;找到了一个方法 k…...

如何批量提取文件夹名称?

如何批量提取文件夹名称&#xff1f;前几天公司其它部门的一个同事向我求助&#xff0c;她电脑里有数量较多的文件夹&#xff0c;现在需要将这些文件夹的名称提取出来&#xff0c;她用复制再粘贴的方法搞了一上午&#xff0c;才提取完了三分之一&#xff0c;问我有没有快速处理…...

怎么批量提取文件夹名称?

怎么批量提取文件夹名称&#xff1f;昨天有个同事遇到一个麻烦的工作&#xff0c;需要将大量的文件夹的名称提取出来&#xff0c;放到一个excel表格里&#xff0c;由于文件夹数量比较多&#xff0c;搞了一天时间都没弄完&#xff0c;下班的时候发现他还不走&#xff0c;才知道他…...

IDEA-webapp文件夹没有蓝色小圆点的解决方案

IDEA webapp文件夹没有蓝色小圆点的解决方案1、点击file ----->project Structure2、然后点击 Modules 中的 &#xff0c;在出现的列表中下滑选择Web1、点击file ----->project Structure 2、然后点击 Modules 中的 &#xff0c;在出现的列表中下滑选择Web 选择对应路劲…...

Linux ls文件夹颜色(蓝色)的改变方法

Linux ls文件夹颜色&#xff08;蓝色&#xff09;的改变方法 2011-11-02 09:37:48| 分类&#xff1a; Linux|字号 订阅 改成别的颜色的方法&#xff1a;首先# vi /etc/DIR_COLORS内的设定“DIR 01&#xff1b;34”&#xff0c;为ls命令的目录的颜色设置&#xff0c;01表示粗…...

intellij idea 修改文件后,文件夹路径也变为蓝色

idea文件修改后&#xff0c;默认只有当前文件更改而父文件没有标注&#xff0c;很不直观&#xff1b;进行如下修改文件夹路径也变为蓝色&#xff1a; File—->settings—->version control—–>勾选show directories with changed descendants...

[附源码]Python计算机毕业设计Django旅游网的设计与实现

项目运行 环境配置&#xff1a; Pychram社区版 python3.7.7 Mysql5.7 HBuilderXlist pipNavicat11Djangonodejs。 项目技术&#xff1a; django python Vue 等等组成&#xff0c;B/S模式 pychram管理等等。 环境需要 1.运行环境&#xff1a;最好是python3.7.7&#xff0c;…...

python安装第三方库有哪些_python安装第三方库的三种方法

使用pip 大多数库都可以通过pip安装&#xff0c;安装方法为&#xff0c;在命令行窗口输入 pip install libname libname为库名 某些库通过pip安装不了&#xff0c;可能是因为没有打包上传到pypi中&#xff0c;可以下载安装包之后离线安装&#xff0c;方法是 pip install libpat…...

db file sequential read等待事件

这个等待事件通常是由i/o等待造成的。 首先我们可以通过v$session_wait视图找到该等待。其中&#xff0c; p1&#xff1a;oracle要读取的数据文件的文件号。 p2&#xff1a;oracle从这个文件中开始读取的block号。 p3&#xff1a;oracle从这个文件开始读取的block号后读取的blo…...

H.323Api.h

/** file h323msapi.h * /brief the file brief * * /version 1.0.0 * /author lianhy * /date 2004/03/29 * * /note the detail of file * /note * /note version 2.0.0 * 2004.12.02 lianhy 添加位图采集相关的函数 * …...

div层、fieldset分组标签、table表格的居中特效的综合运用

今天&#xff0c;我的一个同学问我一个问题&#xff0c;fieldset标签中的内容如何居中呢&#xff1f; 代码也发给我看了&#xff0c;以下是代码(内容有所修改如下只是部分代码)&#xff1a; <form action"http://www.cnblogs.com/userregist" method"POST&qu…...

jmockit mock 方法内创建对象的方法调用

测试的过程中&#xff0c;经常会出现的情况是有些需要mock的对象是在方法调用过程中创建的&#xff1b;我们不能通过创建mock对象然后设置到被测对象中的方式来实现&#xff1b; 天无绝人之路&#xff0c;jmockit给我们提供了可以mock一个类的所有被创建的对象&#xff0c;…...

ssh框架开发过程问题及其解决方法log

资料管理系统 开发环境&#xff1a; - ssh框架&#xff1a;spring 3.2.4&#xff0c;struts 2.3&#xff0c;hibernate 3.6 - 数据库&#xff1a;兼容达梦数据库和oracle数据库 - web服务器:tomcat 以下是项目开发过程中遇到的小问题汇总 1、 tomcat打开超时 SLF4J: Fai…...

macos pip install 一直报错的解决方法

执行 $pip install xxx(软件名) 之后报一堆错,比如: Command "/usr/bin/python -u -c "import setuptools, tokenize;__file__/private/tmp/pip-build-5CyiYk/python-gflags/setup.py;fgetattr(tokenize, open, open)(__file__);codef.read().replace(\r\n, \n);f…...

将文件转换为base64字符串,然后还原

package com.um.banks.xinlian.utils; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import sun.misc.BASE64Decoder; import sun.misc.B...

深度相机的精度问题及Kinect2标定

本文转载自&#xff1a;https://www.jianshu.com/p/1a916ed3c503 kinect2标定&#xff1a;http://www.manongjc.com/article/31797.html 常用的三种类型的深度相机[1]&#xff0c;大致分为以下三种&#xff1a;基于主动投射结构光的深度相机&#xff08;如Kinect 1.0, Intel R…...

bpipe

Welcome to Bpipe Bpipe为运行大型生物信息学作业提供了一个平台&#xff0c;这些作业由一系列处理阶段组成&#xff0c;称为“管道”。 Bpipe已经发表在《生物信息学》杂志上! Bpipe官网 Bpipe脚本的一些特性: 运行任务的简单定义——Bpipe几乎按原样运行shell命令——不需要编…...

内涝预测过程的噪音_一般环境影响评估报告中需提交的空气及噪音影响预测模型或...

未能全面就有關環評報告提供技術意見&#xff0c;其中包括但不限於以下內容&#xff1a;空氣質量定量影響評估(因應環評中採用的評估方法而提交相應的模型檔案)*1.AERMOD模型(1).AERMOD fileAERMOD input file (*.inp或*.adi或*.ami)AERMOD output file (*.out或*.ado或*.a…...

一二级菜单的小米商城自动轮播图(HTML+CSS+JS实现)

实验结果如下&#xff1a; 如上图&#xff0c;主要仿小米商城的轮播图&#xff0c;左边为菜单栏&#xff0c;分为一二级菜单 如下所示&#xff1a; 项目结构如下&#xff1a; 废话少说&#xff0c;直接上代码&#xff1a; index.html <!DOCTYPE html> <html lang…...

pip操作指令

# 查看pip版本 pip -V pip --version # 下载包 pip install <package name> # 删除包 pip uninstall <package name> # 升级包 pip upgrade <package name> # 显示包的详细信息 pip show <package name> # 显示已下载的包 pip list # 输出已下载的包信…...

针对mac系统下安装ipython时出现的OSError的解决方案

这几天学Python时&#xff0c;被人推荐去下载ipython&#xff0c;于是参考了网上得到如下方法&#xff1a; $ sudo pip install ipython --upgrade --ignore-installed six 本人Mac系统为Sierra&#xff0c;多次尝试后总是出现这样的错误&#xff1a; OSError: [Errno 1] O…...

python2.7 reached the end of_MAc python爬虫实战之-环境安装第三步-python3安装遇到DEPRECATION: Python 2.7 will reach t

问题背景MacOS系统自带的Python是2.7&#xff0c;因此使用pip安装一些东西的时候就会弹出这个警告。通过homebrew安装Python3。即终端执行 brew install python3。先看下默认使用的python和pip是哪里的&#xff0c;即终端输入 which python以及which pip。再看看新下载的python…...

pip的安装--macOS

最近项目中用到Python来爬虫&#xff0c;在安装pip的时候出了点小问题&#xff0c;特此记录下来&#xff1a; pip是常用的Python包管理工具&#xff0c;类似于Java的maven。用python的同学&#xff0c;都离不开pip。 在新mac中想用home-brew安装pip时&#xff0c;遇到了一些小…...

python中安装一个第三方库的命令格式是-无法使用pip命令安装python第三方库的彻底解决方案...

无法使用pip命令安装python第三方库的原因及解决方法 再dos中无法使用pip&#xff0c;命令主要是没有发现这个命令。我们先找到这个命令的位置&#xff0c;一般是在python里面的Scripts文件夹里面。我们可以把dos切换到对应的文件夹&#xff0c;再使用pip命令就可以了。 如果你…...

java计算机毕业设计疫情期间高校师生外出请假管理系统录屏源程序+mysql+系统+lw文档+远程调试

java计算机毕业设计疫情期间高校师生外出请假管理系统录屏源程序mysql系统lw文档远程调试 java计算机毕业设计疫情期间高校师生外出请假管理系统录屏源程序mysql系统lw文档远程调试本源码技术栈&#xff1a; 项目架构&#xff1a;B/S架构 开发语言&#xff1a;Java语言 开发…...

2018.6.11(python)第三方库的安装

pip方法&#xff1a; 使用python自带的pip安装工具&#xff08;命令行下执行&#xff09; windows / Mac OS / linux pip -h 可以查看命令帮助信息 pip install<第三方库名> ---安装指定第三方库 pip install -U<第三方库名> ---更新已…...

树莓派4b pip安装opencv(附赠镜像)

树莓派4b pip安装opencv&#xff08;附赠镜像&#xff09; 树莓派4bpip安装opencv&#xff08;附赠镜像&#xff09;前言正式安装准备工作换源安装 aptitudepip安装参考镜像连接参考链接后言 前言 写这篇博客的目的&#xff1a; 记录自己安装心路&#xff08;被折磨&#xff…...

使用anaconda安装snapy_如何在Windows 10上安装snappy C库,以便在Anaconda中使用python-snappy?...

的蟒蛇2安装中使用安装PIP parquet for python安装时我遇到了被描述here错误&#xff0c;安装程序无法找到snappy-c.h。在答案中没有提到如何在Windows上安装它。从我的错误信息我会假设头文件需要在C:\Users\...\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\include&#xff0c;但在do…...

使用anaconda安装snapy,如何在Windows 10上安装snappy C库以与Anaconda中的python-snappy配合使用?...

I want to install parquet for python using pip within an Anaconda 2 installation on Windows 10.While installing I ran into the error that is described here, the installer cant find snappy-c.h.There is no mention on how to install this on Windows in the an...

office2019打开一直显示更新,而后提示0xc0000142错误

office2019打开一直显示更新&#xff0c;而后提示0xc0000142错误&#xff08;亲身经历的方法&#xff09; 如该方法尝试后&#xff0c;重新打开office&#xff0c;仍出现该问题&#xff0c;或者其他问题&#xff0c;可以去office2019的贴吧逛逛&#xff0c;里面挺多大神的&…...

Win10系统下Visio安装失败问题

最近换Win10系统&#xff0c;想安装一个Visio2013&#xff0c;出现提示&#xff1a;安装失败&#xff0c;正在回滚更改&#xff0c;如下图所示&#xff1a; 上网百度&#xff0c;在visio贴吧找到解决方案&#xff1a;贴吧404&#xff1b; 在官网重新下载下最新版本的Microsoft…...

office登录不上 显示执行此操作需要Internet

嗯。。这是一次没有技术含量博客&#xff0c;并且有些许迷幻。 如题&#xff0c;登录不上了&#xff0c;word, onenote之类的office都登不上&#xff0c;然而&#xff0c;我明明是联了网的呀&#xff01; 网上找了很多方法&#xff0c;什么重置IE浏览器的Internet选项呀&…...

计算机密钥毕业设计贴吧,求计算机毕业设计

该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼摘要随着经济的日益增长&#xff0c;信息化时代已经到来&#xff0c;生活中各种信息趋向数字化、清晰化。同时各地区的车辆数量增长迅速&#xff0c;由此各地的车辆管理所需要保管的机动车档案资料增加迅速。随着档案资料的增加&am…...

过计算机二级的计划,【图片】学长帮你们过二级,计算机二级突击学习计划【武汉长江工商学院吧】_百度贴吧...

该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼全国计算机等级考试二级MS Office高级应用考试大纲(2017年版)基本要求1. 掌握计算机基础知识及计算机系统组成。2. 了解信息安全的基本知识,掌握计算机病毒及防治的基本概念。3. 掌握多媒体技术基本概念和基本应用。4. 了解计算机网…...

关于无人职守创建office文档的问题

我发现我很懒&#xff0c;好久没有来博客园看看了&#xff0c;更别提更新自己的博客了&#xff0c;今天来主要是想记录下最近遇到的一个很头疼的问题&#xff0c;到现在基本上没有解决&#xff0c;贴上来希望看到的同学如果有更好的解决办法来一起分享下&#xff0c;本帖也算是…...

pythonweb开发实战pdf百度贴吧_Python 有哪些好的学习资料或者博客?

大概浏览了一下这个问题下的答案&#xff0c;几乎都是清一色推荐 Python Web 方向的学习资源&#xff0c;给人一种 Python 就是用来做 Web 的错觉。不过大部分高票答案都出现在前两年&#xff0c;Web 开发确实也火过一段时间&#xff0c;但随着岗位工资的回落&#xff0c;这个风…...

Mac版office word保存后退出文件莫名被删除问题

来源百度贴吧&#xff1a;http://tieba.baidu.com/p/3674902738 在mac terminal 中执行&#xff1a; sudo find / -name *.tmp 按提示输入密码&#xff08;一般就是电脑开机密码&#xff09; 在/private/var/folders/jc/7xvqb82s0c9f8hwhpgmtj51h0000gn/T/com.microsoft.Wo…...

NPOI office 组件资料汇总 (excel, word)

POI 是一套用Java写成的库&#xff0c;能够帮助开发者在没有安装微软Office的情况下读写Office 的文件&#xff0c;支持的文件格式包括xls, doc, ppt等。 NPOI 是POI的.net 版本。 最新版本是 杨晓东 Savorboard 移植的 .net core 2.0 版本。具体使用方法与原有版本一致 原作…...

计算机应用基础贴吧,计算机应用基础(本) 形成性考核作业

该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼西安广播电视大学 编制实训作业与要求本课程要求学生完成4个实训项目&#xff0c;实训项目要求突出应用技能的训练&#xff0c;选用日常学习、工作中经常遇到的实际工作任务。通过实训项目的实践操作&#xff0c;掌握Windows操作系…...

安装MSOffice笔记

笔记本自带的正版Windows系统居然不带Office软件&#xff08;可能是我想多了&#xff09;。用了一段时间的WPS&#xff0c;感觉不太好用&#xff0c;广告多&#xff0c;还总是卡死。于是就想换MSOffice。很不幸&#xff0c;安装过程中遇到很多问题&#xff0c;经过一番努力&…...

鼎盛合方案——轮胎充气泵方案

轮胎的质量好坏直接影响到备胎上位的时间长短&#xff0c;而在轮胎的使用中如果充气不恰当则是又给了备胎一个摩拳擦掌准备登场的机会。诶、怎么今天老是说备胎备胎的&#xff0c;对象和她的蓝颜知己这几天确实走的近了一些。发展方向有点不对……她们昨天还一起吃饭也没叫我&a…...

Python常见异常类型

开发人员在编写程序时&#xff0c;难免会遇到错误&#xff0c;有的是编写人员疏忽造成的语法错误&#xff0c;有的是程序内部隐含逻辑问题造成的数据错误&#xff0c;还有的是程序运行时与系统的规则冲突造成的系统错误&#xff0c;等等。总的来说&#xff0c;编写程序时遇到的…...

测试工作杂记

1、安卓 测试过程中系统突然卡住不能动了、系统直接&#xff08;Crash&#xff09;崩溃掉了、应用程序无响应&#xff08;ANR&#xff09;&#xff0c;即出现闪退或者异常的情况下 adb logcat -c && adb logcat > d:\logcat.txt 抓包工具android studio (接口、参…...

数据库笔记(三)

havingwhere后面只能写普通字段条件,不能写聚合函数条件having关键字专门用来写聚合函数条件的,并且需要和group by结合使用,写在分组的后面查询每个部门的平均工资,要求平均工资大于2000;select dept_id, avg(sal) a from emp group by dept_id having a>2000;查询每种工作…...

AD硬件电路学习笔记(四)四层板实战(上)之常见模块要求

系列文章目录 AD硬件电路学习笔记&#xff08;一&#xff09;常见的管脚名字以及FPGA、Lora AD硬件电路学习笔记&#xff08;二&#xff09; GND的种类及PCB布线实战 AD硬件电路学习笔记&#xff08;三&#xff09;mos管开关电路学习总结 文章目录系列文章目录常见要点防静电…...

Grafana 系列文章(十):为什么应该使用 Loki

&#x1f449;️URL: https://grafana.com/blog/2020/09/09/all-the-non-technical-advantages-of-loki-reduce-costs-streamline-operations-build-better-teams/ &#x1f4dd;Description: 我们都知道为什么 Loki 对日志管理有很大帮助。但这里有所有的原因&#xff0c;为什…...

((蓝桥杯 刷题全集)【备战(蓝桥杯)算法竞赛-第7天-贪心专题】( 从头开始重新做题,记录备战竞赛路上的每一道题 )距离蓝桥杯还有60天

&#x1f3c6;&#x1f3c6;&#x1f3c6;&#x1f3c6;&#x1f3c6;&#x1f3c6;&#x1f3c6; 欢迎观看我的博客&#xff0c;如有问题交流&#xff0c;欢迎评论区留言&#xff0c;一定尽快回复&#xff01;&#xff08;大家可以去看我的专栏&#xff0c;是所有文章的目录&a…...

Anchor Free的孪生目标跟踪

Anchor Free的孪生目标跟踪 跟踪任务可以看成是分类任务与状态估计任务的结合。分类任务的目的是精确定位目标的位置&#xff0c;而状态估计获得目标的姿态&#xff08;即目标框&#xff09;。SiamFC一文将当前的跟踪器按照不同状态估计的方法分为三类&#xff1a; 以DCF和Si…...

【6s965-fall2022】神经架构搜索 Neural Architecture Search

在很长一段时间里&#xff0c;研究人员都是手动设计神经网络的架构。神经网络架构的设计空间非常大&#xff0c;它包括#layers、#channel width、#branches、kernel sizes、input resolutions。因此&#xff0c;手动调整这些参数非常困难。而神经架构搜索&#xff0c;NAS&#…...

如何从脚本小子变成黑客大神?【网络安全】

学前感言: 1.这是一条坚持的道路,三分钟的热情可以放弃往下看了. 2.多练多想,不要离开了教程什么都不会了.最好看完教程自己独立完成技术方面的开发. 3.有时多google,baidu,我们往往都遇不到好心的大神,谁会无聊天天给你做解答. 4.遇到实在搞不懂的,可以先放放,以后再来解决. …...

Suflo-Cyanine5.5 Tyramide,Suflo-Cyanine3 TSA,磺酸基-花青素Cy5 酪酰胺

一、试剂基团反应特点&#xff08;Reagent group reaction characteristics&#xff09;&#xff1a;TSA主要原理是利用酪胺Tyramide的过氧化物酶反应(酪胺盐在HRP催化H202下形成共价键结合位点)&#xff0c;产生大量的酶促产物&#xff0c;该产物能与周围的蛋白残基(包括色氨酸…...

LaoCat带你认识容器与镜像(实践篇一下)

实践篇主要以各容器的挂载和附加命令为主。 本章内容 本文实操全部基于Ubuntu 20.04 宿主机 > linux服务器本身 Docker > 20.10.22 从该章开始&#xff0c;我们就进入了Docker实践篇系列了&#xff0c;主要介绍Docker相关附加命令&#xff0c;与实际日常生产部署注意点…...

Android设备的各种唯一标识符 ID

IMEI 只有Android手机才有&#xff0c; IMEI号是一串15位的号码&#xff0c;比如像这样 359881030314356 TelephonyManager TelephonyMgr (TelephonyManager)getSystemService(TELEPHONY_SERVICE); String szImei TelephonyMgr.getDeviceId();需要权限android.permission.R…...

git串讲笔记

1.注册2.gitee 创建 仓库3. 你的电脑 git软件4. 将上边软件的安装路径需要设置到idea中file settting git path to git executeable: C:\Program Files\Git\bin\git.exe5.vcs create git repository6.点 对号 将idea代码提交本地仓库中7.点 斜右上 方绿色箭头 &#xff1a; 将本…...

ChIP-seq 分析:原始数据质控(2)

1. ChIPseq 简介 染色质免疫沉淀&#xff0c;然后进行深度测序 (ChIPseq) 是一种成熟的技术&#xff0c;可以在全基因组范围内识别转录因子结合位点和表观遗传标记。 ChIPseq1.1. 实验处理 ChIPseq2交联和蛋白质结合的 DNA。通过抗体富集特定蛋白质或 DNA 。添加 末端修复、A 尾…...

对几万行数据的调优操作,调优后系统性能提升明显

文章目录 前言一、问题一:对几万条数据筛选二、问题二:对几万条数据增删查改总结前言 对几万行的数据的处理或者对几万行数据与数据库的交互操作,虽然严格意义上来说,并不是很多,但是如果按照传统普通的流程一次性的遍历处理操作数据,也是会性能很差,有可能到分钟级别;…...

索尼官方答疑,你关心的PS VR2问题都在这里

随着索尼PS VR2即将开售&#xff0c;索尼在近期也逐渐公布更多关于PS VR2的消息&#xff0c;包括首发阵容&#xff08;2-3月期间&#xff09;共计37款。与此同时&#xff0c;外界对于索尼PS VR2提出了更多担心&#xff0c;彭博社爆料称&#xff1a;因PS VR2的预订量未及预期&am…...

SSM企业权限管理项目(一)

AdminLTE AdminLTE是一款建立在bootstrap和jquery之上的开源的模板主题工具&#xff0c;它提供了一系列响应的、 可重复使用的组件&#xff0c;并内置了多个模板页面&#xff1b;同时自适应多种屏幕分辨率&#xff0c;兼容PC和移动端后台模板框架github获取AdminLTE源码&#…...

C++设计模式(10)——原型模式

亦称&#xff1a; 克隆、Clone、Prototype 意图 原型模式是一种创建型设计模式&#xff0c; 使你能够复制已有对象&#xff0c; 而又无需使代码依赖它们所属的类。 问题 如果你有一个对象&#xff0c; 并希望生成与其完全相同的一个复制品&#xff0c; 你该如何实现呢&…...

uniCloud 云函数/云对象 node版本改变成12或18解决方案

爆红信息 right-hand side of instanceof is not an object 今天卡到一个本地跑好好的云对象部署云端直接报错了。 原因是这样的&#xff01;&#xff01; 1、你去看看你云函数依赖那npm install的插件node版本是不是有要求&#xff0c;博主开github看了尽然是node>12 2、…...

面对元宇宙算力瓶颈,AI算力专家宁畅开出三大秘方

文 | 智能相对论作者 | 沈浪元宇宙这把火&#xff0c;从2022继续烧到了2023。目前来看&#xff0c;资本市场对扎克伯格的元宇宙故事依旧抱以希望。2月1日美股收盘&#xff0c;Meta涨2.79%&#xff0c;报收153.12美元/股&#xff0c;盘后股价一度涨逾19%&#xff0c;市值暴涨将近…...

(考研湖科大教书匠计算机网络)第三章数据链路层-第七节:MAC地址、IP地址和ARP协议

pdf下载&#xff1a;密码7281专栏目录首页&#xff1a;【专栏必读】考研湖科大教书匠计算机网络笔记导航 文章目录一&#xff1a;MAC地址&#xff08;1&#xff09;概述&#xff08;2&#xff09;IEEE 802局域网的MAC地址A&#xff1a;地址格式B&#xff1a;地址表示方法C&…...

LeetCode刷题模版:273 - 275、278 - 279、283 - 284、287、289 - 290

目录 简介273. 整数转换英文表示【未理解】274. H 指数275. H 指数 II278. 第一个错误的版本279. 完全平方数283. 移动零284. 顶端迭代器287. 寻找重复数289. 生命游戏290. 单词规律结语简介 Hello! 非常感谢您阅读海轰的文章,倘若文中有错误的地方,欢迎您指出~ ଘ(੭ˊᵕ…...

HDFS基本命令

目录 1.上传文件到HDFS文件系统 2.查看HDFS文件系统中的文件 3.查看上传到HDFS文件系统中指定文件的内容 4.从HDFS文件系统下载指定文件&#xff0c;并存放在指定文件中 5.删除HDFS文件系统中的指定文件 6.创建目录 7.创建多级目录 8.递归删除目录下的所有文件 9.删除…...

Java中if结构语句有几种格式?怎样执行?

在一个程序执行的过程中&#xff0c;各条语句的执行顺序对程序的结果是有直接影响的。所以&#xff0c;我们必须清楚每条语句的执 行流程。而且&#xff0c;很多时候要通过控制语句的执行顺序来实现我们想要的功能。流程控制类语句包括顺序、分支、循环三个结构语句。下面就来了…...

百趣代谢组学分享:基于大规模多中心人群的肝癌血清标志物研究

为什么都是多组学发的高分文章&#xff0c;我只想做代谢组学可以发高分吗&#xff1f; 答案当然是 Yes。接下来Lavender就为大家分享由大连物化所许国旺老师课题组发表在HEPATOLOGY上面的一篇文章。 百趣代谢组学文献分享&#xff0c;文章的题目为&#xff1a;A Large-Scale,…...

java面试题(十四)数据库之sql

开启掘金成长之旅&#xff01;这是我参与「掘金日新计划 2 月更文挑战」的第 N 天&#xff0c;点击查看活动详情 1.1 介绍一下数据库分页 参考答案 MySQL的分页语法&#xff1a; 在MySQL中&#xff0c;SELECT语句默认返回所有匹配的行&#xff0c;它们可能是指定表中的每个…...

Java顺序表模拟实现 + ArrayList介绍

文章目录前言一、模拟实现顺序表成员属性成员方法1&#xff0c;构造方法2&#xff0c;add——新增元素&#xff0c;默认在数组末尾新增2.1&#xff0c; isFull——判断顺序表是否已满2.2&#xff0c; expandCapacity——扩容3&#xff0c;add——在 pos 位置新增元素3.1&#x…...

html+css网页练习四

文章目录一、购物网站页面1、要求2、效果图3、index.html4、style.css二、活动页面1、要求2、效果图3、index.html4、style.css三、电商网站页面1、要求2、效果图3、index.html4、style.css四、搜索引擎页面1、要求2、效果图3、index.html3.1、index1.html3.2、index2.html4、s…...

行云洞见|为何行业权威都预测“云原生IDE 将成为常态”?

原文&#xff1a;《The year of the Cloud Development Environment 》 作者&#xff1a;RedMonk创始人 James Governor 最近CNCF在2023年云原生预测中谈到“云原生IDE 成为常态”&#xff0c;让CloudIDE又成为了云原生的焦点&#xff0c;市场上对CloudIDE的态度以及发展趋势讨…...

Fluke ADPT连接器给福禄克万用表插上翅膀

所需设备&#xff1a; 1、Fluke ADPT连接器&#xff1b; 2、Fluke 15B / 17B / 18B 简介 Fluke ADPT连接器允许个人计算机通过串行口与福禄克万用表进行通信。 计算机PC程序通过图形界面来输入数据和命令&#xff0c;与福禄克万用表进行交互。 Fluke ADPT连接器是一款先…...

VUE 年份范围选择器

VUE 年份范围选择器遇到一个需求,需要写一个年份选择器,是范围的年份选择器,比如:xxx年到xxx年 在使用elment UI的时候发现没有这种功能,于是采用el-date-picker 的年份选择器自己后封装了一个年份范围选择器 由于组件使用的地方很多,所以格式化都在组件中处理,回传格式在回传的…...

工业以太网交换机功能测试标准和方法

一、 数据帧过滤&#xff1a;测试被测设备数据帧过滤功能。 a) 测试步骤&#xff1a;1) 按图1搭建测试环境&#xff1b;2) 网络测试仪测试口1向测试口2和测试口3线速发送数据帧&#xff1b;3) 记录网络测试仪测试口2和测试口3数据接收情况&#xff1b;4) 在被测设备上配置端口2…...

Prometheus监控Elasticsearch

1 下载elasticsearch exporterhttps://github.com/prometheus-community/elasticsearch_exporter2 systemd 管理elasticsearch exporter service文件: /usr/lib/systemd/system/es_exporter.service[Unit] Descriptiones_exporter Documentationhttps://prometheus.io Afterne…...

Linux C 中数组名和结构体变量名代表的含义

在linux c 中数组和结构体是常见的数据结构类型&#xff0c;那么他们的标号名称 有代表神魔呢&#xff1f; 比如&#xff1a; int a&#xff0c; a 代表的是一个变量名程&#xff0c;它对应的地址中&#xff08;&a&#xff09;存的是一个整形值&#xff0c; 那么 char buf…...

如何控制Facebook投放广告成本?

一&#xff0c;Facebook广告成本高的原因和常见问题广告的成本很高&#xff0c;因为我们需要扩张正如前几篇文章所说&#xff0c;我们所要做的就是扩大对表现良好的产品和广告的广告。有两种扩展方式&#xff1a;这个过程也是我们的AD优化测试的一部分。因为在扩大规模的过程中…...

LeetCode——1604. 警告一小时内使用相同员工卡大于等于三次的人

一、题目 力扣公司的员工都使用员工卡来开办公室的门。每当一个员工使用一次他的员工卡&#xff0c;安保系统会记录下员工的名字和使用时间。如果一个员工在一小时时间内使用员工卡的次数大于等于三次&#xff0c;这个系统会自动发布一个 警告 。 给你字符串数组 keyName 和 …...

NLP之相似文本搜索

NLP之相似文本搜索相似文本搜索介绍应用场景常见算法1.text2vec流程代码2.gensim流程代码相似文本搜索 介绍 相似文本搜索是一种特殊的文本搜索&#xff0c;它的目的是找到与指定文本最相似的文档。这种技术通常通过计算文本间的相似度来实现&#xff0c;相似度可以通过各种方…...

python数据可视化开发(4):爬取对应地址的pdf文档并分类保存到本地文件夹(爬虫)

系列文章目录 python开发低代码数据可视化大屏&#xff1a;pandas.read_excel读取表格python实现直接读取excle数据实现的百度地图标注python数据可视化开发(1)&#xff1a;Matplotlib库基础知识python数据可视化开发(2)&#xff1a;pandas读取Excel的数据格式处理python数据可…...

Nginx是什么?有哪些优点?

Nginx(“engine x”)一个具有高性能的【HTTP】和【反向代理】的【WEB服务器】&#xff0c;同时也是一个【POP3/SMTP/IMAP代理服务器】&#xff0c;是由伊戈尔赛索耶夫(俄罗斯人)使用C语言编写的&#xff0c;Nginx的第一个版本是2004年10月4号发布的0.1.0版本。另外值得一提的是…...

matplotlib在一张图上绘制包含多条折线的多个子图

matplotlib在一张图上绘制包含多条折线的多个子图问题描述解决办法问题描述 实验用了多个数据集&#xff0c;并且用了多种对比实验的方法&#xff0c;想把结果展示在一张图上&#xff0c;就需要在一个图上画多个折线图&#xff0c;并且需要在一张大图上绘制多个小图。 解决办…...

【LeetCode每日一题】【2023/2/7】1604. 警告一小时内使用相同员工卡大于等于三次的人

文章目录1604. 警告一小时内使用相同员工卡大于等于三次的人方法1&#xff1a;哈希表1604. 警告一小时内使用相同员工卡大于等于三次的人 LeetCode: 1604. 警告一小时内使用相同员工卡大于等于三次的人 中等\color{#FFB800}{中等}中等 力扣公司的员工都使用员工卡来开办公室的…...

Arbitrum上首个跨链互操应用开启空投计划!

2月6日消息&#xff0c;波卡生态跨链互操作应用Avault 全链产品正式上线。据悉&#xff0c;该版本代码经由派盾完成审计&#xff0c;并在本周一正式支持Arbitrum网络。这标志着Avault从波卡生态出发&#xff0c;正式升级为区块链世界中第一个严格意义上的一站式跨链收益平台。 …...

浅学persistent

文章目录1. 背景2. 开机自启动流程3. adb kill -9 杀进程后会自动重启4. 小结1. 背景 在应用AndroidManifest文件下添加 android:persistent“true” 关键字&#xff0c;并把Apk预置到system/app目录下&#xff0c;可以给应用实现开机自启动和保活效果。 从以下两个疑问去找答…...

LeetCode题解 动态规划(二):62 不同路径;63 不同路径II

62 不同路径 medium 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 &#xff08;起始点在下图中标记为 “Start” &#xff09;。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角&#xff08;在下图中标记为 “Finish” &#xff09;。 问总共有多少条不同的路径&a…...

Flowable涉及的表介绍

文章目录一、ACT_RE_1、介绍2、表1、act_re_model&#xff08;流程模型&#xff09;2、act_re_deployment&#xff08;部署单元信息&#xff09;3、act_re_procdef&#xff08;已部署的流程定义&#xff0c;部署时加载的xml信息&#xff09;二、ACT_RU_1、介绍2、表1、act_ru_e…...

CompletableFuture的使用

文章目录1、Future2、CompletableFuture并行&#xff0c;并发 并发&#xff1a;一个实体上&#xff0c;多个任务有序执行 并行&#xff1a;多个实体上&#xff0c;多个任务同时执行 用户线程 用户线程是系统的工作线程&#xff0c;会完成程序需要完成的业务操作 守护线程 是一…...

【JavaSE】fail-fast与fail-safe源码分析

文章目录1. fail-fast与fail-safe概述2. fail-fast源码分析3. fail-safe源码分析4. 总结1. fail-fast与fail-safe概述 快速失败(fail-fast)&#xff0c;快速失败是Java集合的一种错误检测机制。 出现场景&#xff1a;线程A在使用迭代器遍历一个集合对象的时候&#xff0c;线程…...

LeetCode-127-单词接龙

1、虚拟节点广度优先搜索 为了获得最短转化序列中的单词数目&#xff0c;我们可以假设每个单词是一个节点&#xff0c;可以互相转化的节点之间存在边&#xff0c;这样我们就能将最短转化序列问题转化为图的广度优先搜索问题。考虑到图中可能存在环&#xff0c;因此我们需要额外…...

【pytorch】图片分类问题处理一般数据集,使其满足torchvision.datasets.ImageFolder调用结构

torchvision.datasets.ImageFolder调用结构&#xff1a; 对于简单的图像分类任务&#xff0c;并不需要自己定义一个 Dataset类&#xff0c;可以直接调用 torchvision.datasets.ImageFolder 返回训练数据与标签。 数据集应满足pytorch的格式要求&#xff0c;即将数据集分割为训…...

利用泰克示波器MSO56完成LED行业的测试

1、 测试需求背景LED 是英文 Light Emitting Diode 的简称&#xff0c;是一种具有两个电极的半导体发光器件&#xff0c;让其流过小量电流就会发出可见光。LED的电性能测试特点与其实与开关电源的电性能测试基本相同&#xff0c;但更加侧重电流测试&#xff0c;因为LED是由开关…...

分享106个JS选项卡,总有一款适合您

分享106个JS选项卡&#xff0c;总有一款适合您 106个JS选项卡下载链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1kdRJvTgcuZe_TpzrcnmQDQ?pwd0k2d 提取码&#xff1a;0k2d Python采集代码下载链接&#xff1a;https://wwgn.lanzoul.com/iKGwb0kye3wj css手风琴效果选项卡 jQ…...

2023年,想要年赚百万必懂的道理?

1.一个人只有经历过风雨沧桑&#xff0c;才会明白一个道理&#xff1a;“这个世界最大的监狱就是人的思维&#xff0c;而越狱最好的方式就是人的觉醒。” 2.人活明白了就会知道&#xff0c;不要拿自己去跟别人比较&#xff0c;后果不是忘记了自己&#xff0c;就是让自己失落。…...

ANTLR4入门学习(三)

ANTLR4入门学习&#xff08;三&#xff09;一、ANTLR快速指南1.1 匹配算数表达式的语言1.2 java测试代码1.3 增加通用模块1.4 使用访问者模式实现计算器1.5 实现带有清除内存的计算器功能1.6 使用监听器构建一个翻译程序&#xff08;暂无&#xff09;二、定制语法分析过程2.1 在…...

Windows 11数据备份软件怎么选?

Windows 11 有数据备份软件吗&#xff1f; 备份和还原&#xff08;Windows 7&#xff09;以及 Windows 10 中的文件历史记录也保留在 Windows 11 中。因此你可以使用它来备份你的用户文件。但是&#xff0c;仅限于此。备份和还原 (Windows 7) 允许你在 Windows 11 中选择其他文…...

第三章.神经网络的学习—损失函数

第三章.神经网络的学习 3.1 损失函数 损失函数是表示神经网络性能“恶劣程度”的指标&#xff0c;即当前神经网络对监督数据在多大程度上不拟合&#xff0c;在多大程度上不一致。 1.均方误差(mean_squared_error) 1).公式&#xff1a; 参数说明&#xff1a; yk&#xff1a;神经…...

10 个最适合开发人员的 GitHub 代码库 ✅

在 GitHub 的帮助下&#xff0c;开发人员可以轻松访问并与他人共享他们的代码。它已成为开发人员在项目上进行协作并了解最新开发趋势的重要工具。对于开发人员而言&#xff0c;GitHub 是寻找最佳存储库以帮助他们完成开发项目的宝贵资源。有这么多可用的存储库&#xff0c;可能…...

C++多态的一些记录

文章目录俩概念例子多态要满足如何实现纯虚函数和抽象类几个黑马的例子虚析构和纯虚析构俩概念 首先记住俩概念&#xff0c;地址的早绑定和晚绑定 静态多态的函数地址早绑定 - 编译阶段确定函数地址动态多态的函数地址晚绑定 - 运行阶段确定函数地址 &#xff08;我的理解&a…...

JVM笔记(6)—— JVM运行时问题案例

案例一&#xff1a;CPU占用过多 问题场景&#xff1a;服务器告警CPU占用过高 排查&#xff1a; 用top命令查看哪个进程对cpu的占用过高&#xff0c;获取进程id。可以看到PID为32655的进程此时占用了99.2%的CPU 根据进程id用ps命令进一步定位是哪个线程引起的cpu占用过高&am…...

【单细胞高级绘图】06.feature展示

这个图是前两天刚画的。箱型图、散点图、小提琴图组合在一起&#xff0c;档次瞬间上去了。 最近修稿过程中&#xff0c;审稿人提了一个建议&#xff0c;说是在某一张小提琴图上添加点&#xff0c;可以更好反映数据的分布。我理解他的意思&#xff0c;大概就是&#xff1a; 左图…...