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77. 语言模型以及代码实现

1. 语言模型

  • 给定文本序列 x1,…,xT,语言模型的目标是估计联合概率p(x1,…,xT)
  • 它的应用包括
    • 做预训练模型(eg BERT,GPT-3)
    • 生成文本,给定前面几个词,不断使用xt~p(x1,…,xt-1) 来生成后续文本
    • 判断多个序列中哪个更常见,eg,“to recognize a speech” vs “to wreck a nice beach”

2. 使用计数来建模

在这里插入图片描述

3. N元语法

在这里插入图片描述

4. 代码实现

4.1 自然语言统计

我们看看在真实数据上如果进行自然语言统计。 根据上一篇文章介绍的时光机器数据集构建词表, 并打印前 10 个最常用的(频率最高的)单词。

import random
import torch
from d2l import torch as d2ltokens = d2l.tokenize(d2l.read_time_machine())
# 因为每个文本行不一定是一个句子或一个段落,因此我们把所有文本行拼接到一起
corpus = [token for line in tokens for token in line]
# for line in tokens: # 获取到每一行
#       for token in line:  # 再获取到每一行的每一个词元token
vocab = d2l.Vocab(corpus)
vocab.token_freqs[:10]

运行结果:

在这里插入图片描述
正如我们所看到的,(最流行的词)看起来很无聊, 这些词通常(被称为停用词)(stop words),因此可以被过滤掉。 尽管如此,它们本身仍然是有意义的,我们仍然会在模型中使用它们。 此外,还有个明显的问题是词频衰减的速度相当地快。 例如,最常用单词的词频对比,第 10 个还不到第 1 个的 1/5 。 为了更好地理解,我们可以画出词频图

# vocab.token_freqs 一个由多个元组构成的list,每个元组是:(token,出现次数)
freqs = [freq for token, freq in vocab.token_freqs]
d2l.plot(freqs, xlabel='token: x', ylabel='frequency: n(x)',xscale='log', yscale='log')

运行结果:

在这里插入图片描述
由图可以看出大概两三百个词出现了超过10词,然后后面大概1000个词是没有出现超过10次的。

通过此图我们可以发现:词频以一种明确的方式迅速衰减。 将前几个单词作为例外消除后,剩余的所有单词大致遵循双对数坐标图上的一条直线。 这意味着单词的频率满足齐普夫定律(Zipf’s law), 即第 𝑖 个最常用单词的频率 𝑛𝑖 为:

在这里插入图片描述

等价于:

在这里插入图片描述
其中 𝛼 是刻画分布的指数, 𝑐 是常数。 这告诉我们想要通过计数统计和平滑来建模单词是不可行的, 因为这样建模的结果会大大高估尾部单词的频率,也就是所谓的不常用单词。 **那么其他的词元组合,比如二元语法、三元语法等等,又会如何呢?**我们来看看二元语法的频率是否与一元语法的频率表现出相同的行为方式。

bigram_tokens = [pair for pair in zip(corpus[:-1], corpus[1:])]
bigram_vocab = d2l.Vocab(bigram_tokens)
bigram_vocab.token_freqs[:10] # 得到二元词的出现次数

运行结果:

在这里插入图片描述
这里值得注意:在十个最频繁的词对中,有九个是由两个停用词组成的, 只有一个与“the time”有关。 我们再进一步看看三元语法的频率是否表现出相同的行为方式。

trigram_tokens = [triple for triple in zip(corpus[:-2], corpus[1:-1], corpus[2:])]
trigram_vocab = d2l.Vocab(trigram_tokens)
trigram_vocab.token_freqs[:10] # 得到三元词的出现次数

运行结果:

在这里插入图片描述

最后,我们直观地对比三种模型中的词元频率:一元语法、二元语法和三元语法。

bigram_freqs = [freq for token, freq in bigram_vocab.token_freqs]
trigram_freqs = [freq for token, freq in trigram_vocab.token_freqs]
d2l.plot([freqs, bigram_freqs, trigram_freqs], xlabel='token: x',ylabel='frequency: n(x)', xscale='log', yscale='log',legend=['unigram', 'bigram', 'trigram'])

运行结果:

在这里插入图片描述

这张图非常令人振奋!原因有很多:

  1. 除了一元语法词,单词序列似乎也遵循齐普夫定律, 尽管公式 中的指数 𝛼 更小 (指数的大小受序列长度的影响);
  2. 词表中 𝑛 元组的数量并没有那么大,这说明语言中存在相当多的结构, 这些结构给了我们应用模型的希望;
  3. 很多 𝑛 元组很少出现,这使得拉普拉斯平滑非常不适合语言建模。 作为代替,我们将使用基于深度学习的模型。

4.2 读取长序列数据

由于序列数据本质上是连续的,因此我们在处理数据时需要解决这个问题。 我们以一种相当特别的方式做到了这一点: 当序列变得太长而不能被模型一次性全部处理时, 我们可能希望拆分这样的序列方便模型读取。

在介绍该模型之前,我们看一下总体策略。 假设我们将使用神经网络来训练语言模型, 模型中的网络一次处理具有预定义长度 (例如 𝑛 个时间步)的一个小批量序列。 现在的问题是如何随机生成一个小批量数据的特征和标签以供读取。

首先,由于文本序列可以是任意长的, 例如整本《时光机器》(The Time Machine), 于是任意长的序列可以被我们划分为具有相同时间步数的子序列。 当训练我们的神经网络时,这样的小批量子序列将被输入到模型中。 假设网络一次只处理具有 𝑛 个时间步的子序列。 下图画出了 从原始文本序列获得子序列的所有不同的方式, 其中 𝑛=5 ,并且每个时间步的词元对应于一个字符。 请注意,因为我们可以选择任意偏移量来指示初始位置,所以我们有相当大的自由度。

在这里插入图片描述

因此,我们应该选择哪一个呢? 事实上,他们都一样的好。 然而,如果我们只选择一个偏移量, 那么用于训练网络的、所有可能的子序列的覆盖范围将是有限的。 因此,我们可以从随机偏移量开始划分序列, 以同时获得覆盖性(coverage)和随机性(randomness)。 下面,我们将描述如何实现随机采样(random sampling)顺序分区(sequential partitioning)策略。

4.3 随机采样

在随机采样中,每个样本都是在原始的长序列上任意捕获的子序列。在迭代过程中,来自两个相邻的、随机的、小批量中的子序列不一定在原始序列上相邻。 对于语言建模,目标是基于到目前为止我们看到的词元来预测下一个词元, 因此标签是移位了一个词元的原始序列。

下面的代码每次可以从数据中随机生成一个小批量。 在这里,参数batch_size指定了每个小批量中子序列样本的数目, 参数num_steps是每个子序列中预定义的时间步数。

# 可以认为是之前的tau
def seq_data_iter_random(corpus, batch_size, num_steps): # 现在我假设corpus是[0,34]的list,长度为35,batch_size=2,num_steps = 5"""使用随机抽样生成一个小批量子序列"""# 从随机偏移量开始对序列进行分区,随机范围包括num_steps-1# random.randint(参数1,参数2):从[参数1,参数2]中随机取数# 从[0,num_steps - 1]中随机取一个数作为序列的起始索引# 假设随机从[0,5-1]中抽取的数是1,则corpus是[1,34]corpus = corpus[random.randint(0, num_steps - 1):]# 减去1,是因为我们需要考虑标签:# 如果取到子序列[26,27,28,29,30]那么它的label是[27,28,29,30,31],# 我们需要把最后的“31”保留下来作为label的一部分# num_subseqs = 34-1 // 5 = 6...3 也就是说总共有6个子序列,每个子序列长度为5。num_subseqs = (len(corpus) - 1) // num_steps# 长度为num_steps的子序列的起始索引# list(range(1, 30, 5):[1,6,11,16,21,26]是子序列的起始所索引initial_indices = list(range(0, num_subseqs * num_steps, num_steps))# 在随机抽样的迭代过程中,# 来自两个相邻的、随机的、小批量中的子序列不一定在原始序列上相邻# 把起始索引打乱,如[6,1,11,16,21,26]random.shuffle(initial_indices)def data(pos):# 返回从pos位置开始的长度为num_steps的序列# 假设返回[pos:pos+5]的序列return corpus[pos: pos + num_steps]# 因为假设了batch_size为2,那么num_batches = 6 // 2 =3# 也就是说经过3个小批量随机取样,就能遍历一遍完整的所有的子序列num_batches = num_subseqs // batch_sizefor i in range(0, batch_size * num_batches, batch_size):# range(0, 6, 2)也就是range(0, 2, 4),因此循环三次即可# 在这里,initial_indices包含子序列的随机起始索引# [i: i + batch_size]分别是[0,1],[2,3]和[4,5]# 去initial_indices中取得到[6,1],[11,16],[21,26]得到initial_indices_per_batch# 由此可以看出:到这一步做到了随机抽取,一次抽取2个子序列initial_indices_per_batch = initial_indices[i: i + batch_size]# [6,1]对应[6,7,8,9,10]和[1,2,3,4,5]# [11,16]对应[11,12,13,14,15]和[16,17,18,19,20]# [21,26]对应[21,22,23,24,25]和[26,27,28,29,30,31]X = [data(j) for j in initial_indices_per_batch]# Y与X与之对应的是[7,2],那么子序列分别是[7,8,9,10,11]和[2,3,4,5,6]# Y与X与之对应的是[12,17],那么子序列分别是[12,13,14,15,16]和[17,18,19,20,21]# Y与X与之对应的是[21,26],那么子序列分别是[21,22,23,24,25]和[26,27,28,29,30,31]Y = [data(j + 1) for j in initial_indices_per_batch]yield torch.tensor(X), torch.tensor(Y)

总结一下,上面代码的作用就是,传入一个num_steps,选一个随机数,在0到num_steps之间,这之前的token不要了,只对剩余部分做处理,剩余部分平均分成多个长度为num_steps的小句子/子序列,再确定好批量大小,每次迭代就从corpus中随机取一个批量大小的小句子,这样的话,经过一次epoch,也就是扫一次数据,所有的小句子都取到了,只是说可能不同的epoch之间的划分序列是不一样的。

所以有很多epoch时,所有切法都可能被取到,最好的情况就是tau(num_steps)个epoch就能把所有子序列都取到。因为有k(0到tau之间的一个随机值)的存在,使得我们能遍历出所有可能的序列。

ps:以下为简写,以字符为例,可以把每个字符看成一个单词:
在这里插入图片描述

下面我们生成一个从 0 到 34 的序列。 假设批量大小为 2 ,时间步数为 5 ,这意味着可以生成 ⌊(35−1)/5⌋=6 个“特征-标签”子序列对。 如果设置小批量大小为 2 ,我们只能得到 3 个小批量。

my_seq = list(range(35))
for X, Y in seq_data_iter_random(my_seq, batch_size=2, num_steps=5):print('X: ', X, '\nY:', Y)

运行结果:

在这里插入图片描述

4.4 顺序分区

在迭代过程中,除了对原始序列可以随机抽样外, 我们还可以保证两个相邻的小批量中的子序列在原始序列上也是相邻的。 这种策略在基于小批量的迭代过程中保留了拆分的子序列的顺序,因此称为顺序分区。

def seq_data_iter_sequential(corpus, batch_size, num_steps):"""使用顺序分区生成一个小批量子序列"""# 从随机偏移量开始划分序列offset = random.randint(0, num_steps)num_tokens = ((len(corpus) - offset - 1) // batch_size) * batch_sizeXs = torch.tensor(corpus[offset: offset + num_tokens])Ys = torch.tensor(corpus[offset + 1: offset + 1 + num_tokens])Xs, Ys = Xs.reshape(batch_size, -1), Ys.reshape(batch_size, -1)num_batches = Xs.shape[1] // num_stepsfor i in range(0, num_steps * num_batches, num_steps):X = Xs[:, i: i + num_steps]Y = Ys[:, i: i + num_steps]yield X, Y

基于相同的设置,通过顺序分区读取每个小批量的子序列的特征X和标签Y。 通过将它们打印出来可以发现: 迭代期间来自两个相邻的小批量中的子序列在原始序列中确实是相邻的。

for X, Y in seq_data_iter_sequential(my_seq, batch_size=2, num_steps=5):print('X: ', X, '\nY:', Y)

运行结果:

在这里插入图片描述
现在,我们将上面的两个采样函数包装到一个类中, 以便稍后可以将其用作数据迭代器。

class SeqDataLoader: """加载序列数据的迭代器"""def __init__(self, batch_size, num_steps, use_random_iter, max_tokens):if use_random_iter:self.data_iter_fn = d2l.seq_data_iter_randomelse:self.data_iter_fn = d2l.seq_data_iter_sequentialself.corpus, self.vocab = d2l.load_corpus_time_machine(max_tokens)self.batch_size, self.num_steps = batch_size, num_stepsdef __iter__(self):return self.data_iter_fn(self.corpus, self.batch_size, self.num_steps)

最后,我们定义了一个函数load_data_time_machine, 它同时返回数据迭代器和词表, 因此可以与其他带有load_data前缀的函数 (如 之前定义的 d2l.load_data_fashion_mnist)类似地使用。

def load_data_time_machine(batch_size, num_steps, use_random_iter=False, max_tokens=10000):"""返回时光机器数据集的迭代器和词表"""data_iter = SeqDataLoader(batch_size, num_steps, use_random_iter, max_tokens)return data_iter, data_iter.vocab

总结

  • 语言模型估计文本序列的联合概率
  • 使用统计方法时,常采用n元语法

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并查集 并查集&#xff0c;在一些有N个元素的集合应用问题中&#xff0c;我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合&#xff0c;然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并&#xff0c;其间要查找一个元素在哪个集合中。 比如下面这幅图&#xff0c;总共有 10 …...

【达内课程】联系人项目(总)

系列文章&#xff1a; 1、知识预热 2、ViewPager和底部联动 3、查询联系人数据 4、显示联系人数据 5、显示通话记录 6、显示拨号界面 7、短信显示 8、短信详情显示 源码下载 这个源码并不是一个完整的项目&#xff0c;里边的代码就是我以上所有列出的文章内的代码&am…...

kubernetes专题:k8s概述与特性

目录 一、概述 二、k8s特性 2.1. 自动装箱 2.2. 自我修复&#xff08;自愈能力&#xff09; 2.3. 水平扩展 2.4. 服务发现&#xff08;负载均衡&#xff09; 2.5. 滚动更新 2.6. 版本回退 2.7. 密钥和配置管理 2.8. 存储编排 2.9. 批处理 一、概述 k8s是谷歌在2014…...

微信图片转换成文字的方法

手机里拍摄了一些文字图片资料&#xff0c;需要将这些图片转换成文字&#xff0c;但是图片过多&#xff0c;自己一个字一个字的敲上去&#xff0c;费时又费力&#xff0c;今天小编就教大家一个方法&#xff0c;用微信轻轻松松的将图片转换成文字。 1&#xff1a;打开微信-发现…...

android studio viewBinding 老爆红

android 节点下新增 sourceSets {debug {java.srcDirs [src/main/java, build/generated/data_binding_base_class_source_out/debug/out]}} 然工程记得取主动加载。而不是。。有时候给忘记了。。...

VsCode 配置PySide6及测试

目录VSCode插件安装安装Python插件安装PySide6插件&#xff0c;PySide6安装PySide6配置VSCode创建UI文件![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/cbf7cd76d7d84048ab5a8a331187aaa5.png#pic_center)测试代码运行测试参考链接VSCode插件安装 安装Python插件 安装Py…...

ASEMI快恢复二极管FR107参数,FR107实物,FR107应用

编辑-Z ASEMI快恢复二极管FR107参数&#xff1a; 型号&#xff1a;FR107 峰值重复反向电压&#xff08;VRRM&#xff09;&#xff1a;1000V 最大有效值电压&#xff08;VRMS&#xff09;&#xff1a;700V 平均整流正向电流&#xff08;IF&#xff09;&#xff1a;1A 非重…...

FR9888经典款降压芯片,可含税FR9888

Description The FR9888 is a synchronous step-down DC/DC converter that provides wide 4.5V to 23V input voltage range and 3.5A continuous load current capability. The FR9888 fault protection includes cycle-by-cycle current limit, input UVLO, output over vo...

MySQL中给字符串字段加索引

文章目录前言一、前缀索引和普通索引二、前缀索引对覆盖索引的影响三、优化前缀索引前言 学完了MySQL索引部分&#xff0c;我们清楚的认识到给子段添加索引可以快速的进行查询&#xff0c;节约时间。但是索引有很多。那么对于字段怎么加索引&#xff0c;加什么索引。加到索引不…...

VMware15.1.0详细安装教程

VMware15.1.0详细安装教程 1. 下载VMware到本机&#xff0c;下面是网盘链接&#xff0c;永久有效 链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1QywEZc4uLwRZ5GHRclE4Eg 提取码&#xff1a;xq15 2.下载后的软件如下&#xff1a; 3.双击软件&#xff0c;如下&#xff0c;点击下…...

TiDB学习笔记【初阶】

文章目录一、TiDB简介五大核心特性四大核心应用场景二、快速上手三、TiDB架构原理1、TiDB数据库的存储——TiKV ServerTiKVRaft和RocksDBRegion概念MVCCGC2、TiDB数据库的计算——TiDB ServerSQL映射KV分布式SQL运算SQL执行流程3、TiDB数据库的调度——PD Server调度场景调度需…...

python分析股票数据_Python数据可视化——股票数据分析

1.背景 GAFATA&#xff0c;它表示的是GOOGLE,AMAZON,FACEBOOK,APPLE,TENCENT,ALIBABA这六家互联网巨头的首字母缩写。本文主要分析GAFATA这六家公司股票近一年的的涨跌情况。 2.过程 先使用conda安装&#xff1a; 1&#xff09;在python环境下安装数据分析pandas包&#xff0c;…...

5g fr1 fr2_第2部分:Fr(动作)是什么?

在Debugging CSS Grid系列的第二部分中&#xff0c;我们将研究fr &#xff08;或分数 &#xff09;单位。 Fr单元对于确定网格轨迹的尺寸非常有用&#xff0c;并且大大简化了构建响应式布局的过程。 但是&#xff0c;如果您不了解它们的工作方式&#xff0c;可能会遇到一两种意…...

子域名收集方法总结

文章目录1. 通过nmap1.1 通过svr进行子域名收集1.2 通过域传送收集子域名2. 利用证书透明度收集子域3. 公网的公开数据4. 利用威胁情报平台数据收集子域5. 利用googlehacking6. 利用工具查询7. 参考文章1. 通过nmap 1.1 通过svr进行子域名收集 原理&#xff1a; 通过枚举常见…...

基于富芮坤的FR801 BLE芯片开发

基于富芮坤的FR801 BLE芯片开发 前言&#xff1a;本篇主要讲解如何利用官方的SDK和ble 协议栈知识开发所需的功能 注意:因为官方是每个工程都导入同一个底层…所以一旦修改了components ,全部工程受影响,所以建议copy一份出来.自己乱改都没事… 文章目录基于富芮坤的FR801 BL…...

广告语CPV

CPV千次播放成本...

html5播放1080p,1080p播放流畅且支持多种格式_手机Android频道-中关村在线

新闻客户端软件是现在很多手机都内置的&#xff0c;不过各家内置的很多都不一样。但是大型门户网站也就那么几家&#xff0c;所以手机新闻客户端不外乎搜狐和网易。双核版ThL V12内置的为网易新闻客户端。从浏览信息量以及功能来讲&#xff0c;这款新闻客户端还是非常不错的。同…...

一个相见恨晚的学习网站,全1080P视频教学!

现在工作那么忙&#xff0c;很多人都说没什么时间充电学习了……这都是借口&#xff0c;网络这么发达的今天&#xff0c;要学习还怕找不到资源&#xff1f;&#xff01;要是你真的找不到什么教程网站学习的话&#xff0c;我分享一个给你&#xff0c;全部都是高质量的系列视频教…...

nohup + 命令实现后台不挂断地运行程序

nohup&#xff1a; nohup&#xff1a;不挂断地运行程序&#xff0c;就是即便关闭终端的窗口&#xff0c;程序还会继续执行。 $ nohup python merge_reasons.py可以看到终端仍在被占用&#xff0c;同级目录下生成了一个nohup.out文件&#xff0c;本来输出到终端的信息&#xf…...

k910 Android 5,5.5英寸1080P+骁龙800 联想VIBE Z图赏

2013年9月28日&#xff0c;联想在北京正式推出了旗下全新子品牌--VIBE&#xff0c;并在新品牌发布当日发布了VIBE系列的首款机型VIBE X&#xff0c;作为联想主推的时尚设计机型VIBE X无论是做工用料还是软件界面与体验都让人耳目一新。时隔不久&#xff0c;联想又紧锣密鼓的推出…...

ffmpeg在线文档

地址&#xff1a;http://www.ffmpeg.org/ffmpeg.html ffmpeg Documentation Table of Contents 1 Synopsis2 Description3 Detailed description 3.1 Filtering 3.1.1 Simple filtergraphs3.1.2 Complex filtergraphs3.2 Stream copy4 Stream selection 4.1 Description 4.1.…...

直播技术:如何实现1080P延迟低于500ms的实时超清直播传输技术

若该文为原创文章&#xff0c;未经允许不得转载 原博主博客地址&#xff1a;https://blog.csdn.net/qq21497936 原博主博客导航&#xff1a;https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062 本文章博客地址&#xff1a;https://blog.csdn.net/qq21497936/article/…...

笔记本HDMI1.4 1080p下外接高刷显示器的实现方法之一

笔记本HDMI1.4 1080p下外接高刷显示器的实现方法之一基本环境简介笔记本外接显示器的坑解决方案基本环境简介 笔记本是联想小新air14 2021锐龙版&#xff0c;HDMI接口是1.4b 显示器是华硕的电竞屏24寸&#xff0c;8bit RGB&#xff0c;最高有165HZ&#xff0c;显示器上的HDMI接…...

GIT ---- GitHub配置SSH Key的完整步骤

1. 配置 SSH Key 由于提交代码每次输入用户名和密码&#xff0c;很繁琐&#xff0c;所以直接配置 SSH Key&#xff0c;直接自动验证&#xff0c;减少提交代码的操作步骤。 2. 查看配置命令 git config --list 查看当前Git环境所有配置&#xff0c;还可以配置一些命令别名之类…...

推荐几个著名的电子书免费下载网站!

北极星书库 http://www.ebook007.com/ 资料全&#xff0c;内容多&#xff0c;免费电子书下载 。学术名著名家作品集现代文学当代文学外国文学古典名著武侠言情电脑教程编程技巧等等。 公益电子书 http://www.gy16.com/ 免费电子书下载&#xff0c;成功励志经济管理语音视频eboo…...

华为MPLS跨域C2方案实验配置

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js实现唐伯虎‘点‘秋香

<button id"btn">唐伯虎</button> <script>//事件源var btndocument.getElementById(btn);//事件类型 点击btn.onclick function () {alert(点秋香);}//事件处理程序 </script><div id"dv">点我</div> <script&g…...

透彻理解---C#中的事件(唐伯虎点秋香小游戏)

因为时间的关系暂时没有写注释&#xff0c;也没有给出理解事件的文字。 先贴出代码。周末再补上。有不明白的朋友请与我联系。 1 usingSystem;2 3 namespacedemo_24 {5 ///<summary>6 ///Class1 的摘要说明。7 ///</summary>8 publicdelegatevoiddelegate_hand…...

唐伯虎点秋香中的一段对白!

宁 王&#xff1a;素闻太师才高八斗&#xff0c;我有一个参谋将军想跟你切磋切磋&#xff01; 华夫人&#xff1a;我们老爷怎么可以以大欺小呢&#xff1f; 华太师&#xff1a;是呀&#xff0c;是呀&#xff01; 参谋&#xff1a;文学切磋是不分辈份的&#xff01; 宁王&am…...

攻防世界crypto高手题之Decrypt-the-Message

攻防世界crypto高手题之Decrypt-the-Message 继续开启全栈梦想之逆向之旅~ 这题是攻防世界crypto高手题的Decrypt-the-Message 下载附件&#xff0c;是个.txt文件&#xff0c;内容是诗歌&#xff0c;下面是一行四不像的英文&#xff0c;后来发现是加密后的密文&#xff1a; …...

【字符串处理】【RQNOJ】伯虎点秋香

题目描述 题目描述:上次唐伯虎点秋香那是秋香自己跑出来滴,这次他可要真的自己点了,下面由我来描述一下点的规则.当然事先要列举所有姑娘的匿名咯,我要对他进行1次提问,我问他对第几个姑娘感兴趣,他选的当然是他的意中人咯. 输入格式 第一行为一个整数小于1001的整数n,k.从第…...

唐伯虎点秋香剧本精选------小强和旺财的诞生!

&#xff08;华府西门前&#xff0c;唐伯虎和船夫推着木车&#xff09; 唐伯虎&#xff1a;哎~~~戏要上演了&#xff0c;等一下打死你都不能动哦。 船夫&#xff1a;你说卖的所有钱都给我&#xff0c;不许赖皮哦。 唐伯虎&#xff1a;以你的智慧&#xff0c;唬得了你吗&…...

唐伯虎点秋香之不共戴天铃声 唐伯虎点秋香之不共戴天手机铃声...

链接:http://www.baidushifen.cn/mp3/9693.html来自 “ ITPUB博客 ” &#xff0c;链接&#xff1a;http://blog.itpub.net/14463458/viewspace-337126/&#xff0c;如需转载&#xff0c;请注明出处&#xff0c;否则将追究法律责任。 转载于:http://blog.itpub.net/14463458/v…...

【模拟】伯虎点秋香

题目:伯虎点秋香 rqnoj144 题目描述 题目描述: 上次唐伯虎点秋香那是秋香自己跑出来滴,这次他可要真的自己点了,下面由我来描述一下点的规则.当然事先要列举所有姑娘的匿名咯,我要对他进行1次提问,我问他对第几个姑娘感兴趣,他选的当然是他的意中人咯. 输入格式 第一行为一…...

记一下唐伯虎点秋香里的经典台词

唐伯虎点秋香里的经典台词 对穿肠&#xff1a;一乡二里共三夫子&#xff0c;不识四书五经&#xff0c;竟敢教七八九子&#xff0c;十分大胆。 华安&#xff1a;十室九贫&#xff0c;凑得八两七钱六分五毫四厘&#xff0c;但又三心二意&#xff0c;一等下流。 对穿肠&#xff1a…...

视频] 川版<唐伯虎点秋香>片段,

2006.8.28 00:57srchttp://tv.mofile.com/cn/videoplay/clickview.do?vNMCJQNLO&phttp://cache.mofile.com/tv/static/u3/Disk1/cnc/2006/6/15/NM/CJ/NMCJQNLO.jpg&autoplay0 pluginspagehttp://www.macromedia.com/shockwave/download/index.cgi?P1_Prod_VersionSho…...

《唐伯虎点秋香》中的超级对联

一乡二里共三父子不识四书五经六义竟敢教七八九子十分大胆  十室九贫凑得八两七钱六分五毫四里尚且三心二意一等下流 注&#xff1a;上面的对的并不工整&#xff0c;网上有人给了个绝对工整的&#xff1a; 一乡二里共三父子不识四书五经六义 竟敢教七八九子十分大胆十寺…...

阴天(唐伯虎点秋香版)2铃声 阴天(唐伯虎点秋香版)2手机铃声免...

链接:http://www.baidushifen.cn/mp3/2800.html来自 “ ITPUB博客 ” &#xff0c;链接&#xff1a;http://blog.itpub.net/14463458/viewspace-333808/&#xff0c;如需转载&#xff0c;请注明出处&#xff0c;否则将追究法律责任。 转载于:http://blog.itpub.net/14463458/v…...

阴天(唐伯虎点秋香版)3铃声 阴天(唐伯虎点秋香版)3手机铃声免...

链接:http://www.baidushifen.cn/mp3/2801.html来自 “ ITPUB博客 ” &#xff0c;链接&#xff1a;http://blog.itpub.net/14463458/viewspace-333807/&#xff0c;如需转载&#xff0c;请注明出处&#xff0c;否则将追究法律责任。 转载于:http://blog.itpub.net/14463458/v…...

《唐伯虎点秋香》随想----插件

唐伯虎&#xff1a;哈哈~~~~天下第一奇毒&#xff0c;哪轮得到你那“一日丧命散”&#xff1f;&#xff01;应该是我们唐家的“含笑半步颠”才对&#xff01; 华夫人&#xff1a;哈哈~~~~废话&#xff01;我们“一日丧命散”是用七种不同的毒虫&#xff0c;再加上鹤顶红&…...

阴天(唐伯虎点秋香版)1铃声 阴天(唐伯虎点秋香版)1手机铃声免...

链接:http://www.baidushifen.cn/mp3/2799.html来自 “ ITPUB博客 ” &#xff0c;链接&#xff1a;http://blog.itpub.net/14463458/viewspace-333809/&#xff0c;如需转载&#xff0c;请注明出处&#xff0c;否则将追究法律责任。 转载于:http://blog.itpub.net/14463458/v…...

唐伯虎怎么才能快速找到秋香-二分查找算法

&#x1f37b;算法讲解针对于想要丰富自己相关知识和语法的小伙伴们&#x1f37b; &#x1f379;可以选择性观看&#xff0c;小博主尽力做到每个知识点详细讲解和拓展&#x1f379; &#x1f384;文章尽可能声形并茂&#xff0c;还要靠各位小伙伴们三连改善&#x1f384; &…...

【求神——唐伯虎点秋香】

【歌词】 唐&#xff1a;求神求神 求亲又求求媒人 求观音兼职爱神——————————&#xff08;兼职&#xff1a;兼职做。&#xff09; 同小姐你成为情人—————————&#xff08;同&#xff1a;和&#xff0c;与。&#xff09; 芳心即刻过敏———————————&…...

唐伯虎点秋香的启示

江南才子唐伯虎在江南一庙宇偶遇前来进香的秋香&#xff0c;一见钟情&#xff0c;遂生共结连理之意。为此&#xff0c;他一路跟踪秋香到太师府&#xff0c;又想方设法以伴读书僮的身份混进府&#xff0c;谋得了接触秋香的机会&#xff0c;后在府中多次接触秋香并表心意&#xf…...

约瑟夫问题java 递归_约瑟夫环:递归算法(唐伯虎点秋香)

约瑟夫环&#xff1a;递归算法假设下标从0开始&#xff0c;0&#xff0c;1&#xff0c;2 .. m-1共m个人&#xff0c;从1开始报数&#xff0c;报到k则此人从环出退出&#xff0c;问最后剩下的一个人的编号是多少&#xff1f;现在假设m100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 k3第一个人出列后…...

唐伯虎点秋香中出现的经典对联

参谋:一乡二里共三夫子,不识四书五经六义,竟敢教七八九子,十分大胆! 唐伯虎:十室九贫,凑得八两七钱六分五毫四厘,尚且三心二意一等下流! 参谋:图画里,龙不吟虎不啸,小小书僮可笑可笑! 唐伯虎:棋盘里,车无轮马无缰,叫声将军提防提防! 参谋:莺莺燕燕翠翠红红处处融融洽洽! 唐伯…...

唐伯虎找秋香(bfs)

题目描述 唐伯虎上次点秋香成功&#xff0c;嘚瑟的很&#xff0c;于是秋香为了让唐伯虎懂得珍惜&#xff0c;决定把自己藏起来。 如果天黑之前唐伯虎找不到她&#xff0c;那唐今晚就要睡沙发了&#xff01; 已知秋香把自己藏在一个nm的迷宫里&#xff0c;唐伯虎的位置在(1,1)&a…...

唐伯虎找秋香

题目描述 唐伯虎上次点秋香成功&#xff0c;嘚瑟的很&#xff0c;于是秋香为了让唐伯虎懂得珍惜&#xff0c;决定把自己藏起来。 如果天黑之前唐伯虎找不到她&#xff0c;那唐今晚就要睡沙发了&#xff01; 已知秋香把自己藏在一个n*m的迷宫里&#xff0c;唐伯虎的位置在(1,1)&…...

《唐伯虎点秋香》

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 良心画质哟。 http://www.bilibili.com/video/av3470439/ 转载于:https://my.oschina.net/RabbitXiao/blog/618188...

瑞博奥IPO过会:年营收2.85亿 黄若磐家族均为美国籍

雷递网 雷建平 10月28日瑞博奥&#xff08;广州&#xff09;生物科技股份有限公司&#xff08;简称&#xff1a;“瑞博奥”&#xff09;日前IPO过会&#xff0c;准备在深交所创业板上市。瑞博奥计划募资4.1亿元&#xff0c;其中&#xff0c;1.23亿元用于IVD产品研发及产业化项目…...

Python入门之综合实训 python实训作业

第1关&#xff1a;表达式计算 任务描述 ####编程要求 直接在print_&#xff08;&#xff09;中填入正确的表达式&#xff0c;输出该题的答案&#xff0c;答案占一行&#xff0c;无需空行&#xff01; 参考答案&#xff1a; def print_(x):if type(x) float:print("%.4…...

【产业互联网周报】罗永浩AR创业公司获美团领投;英特尔自动驾驶子公司Mobileye敲定IPO条款;星环科技登陆科创板...

关注ITValue&#xff0c;看企业级最新鲜、最价值报道&#xff01;&#xff08;10月17-23日&#xff09;工信部&#xff1a;建设战略科学家梯队&#xff0c;培养大批卓越工程师&#xff1b;杉岩数据完成过亿元C轮融资&#xff0c;深智城产投、达晨财智联合领投&#xff1b;亚马逊…...

机器学习/人工智能 实验二:图像特征自动学习方法实践与分析

写在前面 参考的是https://zh.d2l.ai/index.html 一、实验目的与要求 (1)利用基于深度学习的特征自动学习方法完成图像特征提取的实验方案的设计。 (2)编程并利用相关软件完成实验测试&#xff0c;得到实验结果。 (3)通过对实验数据的分析、整理&#xff0c;得出实验结论&am…...

Python将文件夹中的照片按名字与Excel中的数据对应并排序,重命名

Python将文件夹中的照片按名字与Excel中的数据对应并排序&#xff0c;重命名 文件夹中是人的照片&#xff0c;照片名是人名&#xff0c;格式是任意图片格式。 目标是按照Excel中表“st”的顺序将他们重新排序&#xff0c;通过重命名来表现排序的结果。 代码如下&#xff1a;…...

java excel 函数的使用方法_Java开发之Excel函数VLOOKUP的使用技巧

前言Excel是我们日常办公或者开发中比较常见一款办公软件&#xff0c;因为其方便性&#xff0c;大大被人们所青睐。最近在做中图分类法时遇到了一个难题&#xff0c;那就是已知Excel中存储着中图分类法的名称和中图分类号以及每个中图分类号的父级分类号&#xff0c;如何根据这…...

离散数学——图论中图的同构的应用

我选择图的同构这块知识点&#xff0c;首先图的同构可以形象的说&#xff0c;若图的结点可以任意挪动位置&#xff0c;而边是完全弹性的&#xff0c;只要在不拉断的条件下&#xff0c;一个图可以变形为另一个图&#xff0c;那么称这两个图同构。 同构是在数学对象之间定义的一…...

轻量级深度学习网络概览

调研了一下最近的一些轻量级网络&#xff0c;列举并简单介绍各个网络的设计思路 PVANET 2016年1月在arxiv网站第一次提交 文章地址&#xff1a;https://arxiv.org/abs/1608.08021 代码链接&#xff1a;https://github.com/sanghoon/pva-faster-rcnn 文章目的是减少网络计算量…...

深度学习入门 之 Matplotlib学习笔记(二)

上一篇笔记我们主要学习的是在一个figure里画图&#xff0c;很多情况下我们可能需要在一个窗口中分区域画几个图像&#xff0c;那么该如何实现呢~ 目录 一、 sublplot多合一显示 二、 subplot分格显示 2.1 subplot2grid 2.2 gridspec 2.3 easy to define structure 三、…...

matlab读取txt,excel文件数据,图中图,局部放大

matlab读取txt文件方式1&#xff08;缺点&#xff1a;文件名固定&#xff09;&#xff1a;使用magnify.m小工具获取局部图形&#xff08;附件有点击打开链接&#xff09; matlab测试demo如下&#xff1a; filename F:\matlab document\data.txt; %要读取的txt文件名(两列数据…...

mysql语句执行顺序

SQL语句执行顺序&#xff1a;FROM、ON 、JOIN、WHERE、GROUP BY、AGG_FUNC、WITH、HAVING、SELECT、UNION、DISTINCT 、ORDER BY、LIMIT。 在实际执行过程中&#xff0c;每个步骤都会为下一个步骤生成一个虚拟表&#xff0c;这个虚拟表将作为下一个执行步骤的数据。 1、FROM&…...

阿里云服务器安装图形界面

为了自动化流程安装图形界面&#xff0c;我的服务器是Centos7 1、yum安装gnome图形界面 yum groupinstall “GNOME Desktop” -y 2、安装远程桌面服务端 yum -y install tigervnc-server -y 3、启动远程桌面服务端(将桌面服务绑定到5903端口) vncserver :3 4、阿里控制台放开59…...

研究亥姆霍兹线圈轴线磁场分布(2)

【实验目的】 1.测量圆形线圈中轴线上的磁感应强度; 2.测量亥姆霍兹线圈中轴线上的磁场分布; 3.了解亥姆霍兹线圈磁场的特点以及磁场叠加原理; 4.学习使用霍尔效应法测量磁场。 【实验原理】 磁场起源于电荷的运动&#xff0c;通常用磁感应强度B(包括方向和大小)表述磁场…...

研究亥姆霍兹线圈轴线磁场分布(3)

【实验目的】 1.测量圆线圈轴线上的磁感应强度; 2.测量亥姆霍兹线圈轴线上的磁场分布; 3.了解亥姆霍兹线圈磁场的特点以及磁场叠加原理; 4.学习使用霍尔效应法测量磁场。 【实验原理】 磁场起源于电荷的运动&#xff0c;通常用磁感应强度B(包括方向和大小)表述磁场性质&am…...

Unidbg模拟执行某段子so实操教程(二) LoadSo对比

一、目标 上篇文章里面&#xff0c;我们跑出来的结果有点不对头&#xff0c;多个一个 ABC。 这次我们试试用 LoadSo的方式来排查下问题。 参考&#xff1a; [借鸡生蛋之SandHook的使用(一)] 二、步骤 我们先用Android Studio 4.0 来编译一个so 打开AS&#xff0c;然后用向…...

乌隆他尼皇家大学举办第48届泰国大学生运动会新闻发布会

乌隆他尼皇家大学新闻发布会准备-举办泰国第48届大学生运动会“Dok Jan Ban Chiang Games” 2022 年 7 月 22 日上午 9 点 30 分&#xff0c;在语言和计算机中心大楼的会议室&#xff0c;乌隆他尼皇家大学Danuch Tanthoddit博士&#xff0c;高等教育、科学、研究和创新部 (TSU…...

《高级无线网络—4G技术》——1.5参考文献

本节书摘来自异步社区《高级无线网络—4G技术》一书中的第1章&#xff0c;第1.5节,作者&#xff1a; 【芬】Savo G. Glisic 更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.5参考文献 [1] M. Mouly and M.-B. Pautet. The GSM System for Mobile Communications. Pal…...

[转]用76种语言说“我爱你”

爱的最高境界是经得起平淡的流年。 英 语&#xff1a;i love you 法 语&#xff1a;je t’aime,je t’adore 德 语&#xff1a;ich liebe dich 希 腊语&#xff1a;s’agapo 犹 太语&#xff1a;ani ohev otach(male o* **male),ani ohevet otcha (male o* **male) 匈 牙 利&am…...

清迈府Chiang Mai

清迈府Chiang Mai概述清迈是泰国的第二大城市&#xff0c;是泰国北部的政治、经济和文化的中心&#xff0c;其发达程度仅次于曼谷。市区风景秀丽&#xff0c;遍植花草&#xff0c;尤以玫瑰花最著名&#xff0c;有“北京玫瑰”的雅号。 清迈的自然环境十分优美&#xff0c;临近…...

用76种语言说“我爱你”(zt)

不记得看了什么电视是说到这三个字顺手找了一下这76种用76种语言说“我爱你” “我爱你”这三个字很容易就说出口了&#xff0c;靠着激情、靠着欲望&#xff0c;我们站在心爱的人面前&#xff0c;带着“怦怦”的心跳说&#xff1a;“我爱你”。这三个字即是承诺也是烙印&#x…...

这次的深夜食堂来到了清迈,只为寻找那些…

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> Casa Diverso 清迈最为著名的意大利餐厅 坐落在清迈古城西南边的Casa Diverso是清迈现在口碑最好的意大利餐厅。这里有着优雅又有情调的用餐环境、口耳相传的美食以及热情周到的服务&#xff0c;每一个来到这里的人都能拥…...

模拟QQ登录

2018-10-28 15:54:38 开始写 1 import javax.swing.JFrame;2 import javax.swing.JPanel;3 import javax.swing.border.EmptyBorder;4 import javax.swing.JLabel;5 import javax.swing.JOptionPane;6 7 import java.awt.Font;8 import javax.swing.JTextField;9 import javax.…...

Linux服务器后门检测RKHunter及被***后处理思路

前言rootkit是Linux平台下最常见的一种木马后门工具&#xff0c;它主要通过替换系统文件来达到***和和隐蔽的目的&#xff0c;这种木马比普通木马后门更加危险和隐蔽&#xff0c;普通的检测工具和检查手段很难发现这种木马。rootkit***能力极强&#xff0c;对系统的危害很大&am…...

Shell 编程进阶(一)

条件判断 if 语法格式&#xff1a; 单分支 if 判断条件;then条件为真的分支代码 fi 双分支 if 判断条件;then条件为真的分支代码 else条件为假的分支代码 fi 多分支 if 判断条件1;then条件为真的分支代码elif 判断条件2;then条件为真的分支代码elif 判断条件3;then条件为真的分…...

2017-2018 ACM-ICPC, NEERC, Southern Subregional Contest (Online Mirror, ACM-ICPC Rules, Teams Prefer

先把代码扔上来E. Field of Wonderstime limit per test3 secondsmemory limit per test256 megabytesinputstandard inputoutputstandard outputPolycarpus takes part in the "Field of Wonders" TV show. The participants of the show have to guess a hidden wo…...

使用JFileChooser实现在指定文件夹下批量添加根据“数字型样式”或“非数字型样式”命令的文件夹...

2018-11-05 20:57:00开始写 Folder.java类 1 import javax.swing.JFrame;2 import javax.swing.JPanel;3 import javax.swing.border.EmptyBorder;4 import javax.swing.JLabel;5 import javax.swing.JOptionPane;6 7 import java.awt.Font;8 import javax.swing.JTextField;9 …...

信号覆盖 蓝桥杯模拟

信号覆盖&#xff08;暴力模拟&#xff09; ❓️问题描述 小蓝负责一块区域的信号塔安装&#xff0c;整块区域是一个长方形区域&#xff0c;建立坐标轴后&#xff0c;西南角坐标为(0, 0)&#xff0c; 东南角坐标为(W, 0)&#xff0c; 西北角坐标为(0, H)&#xff0c; 东北角坐标…...

Java使用Lombok详解

文章目录Lombok 快速入门Lombok 简介Lombok 安装Lombok 使用Getter and SetterNonNullToStringEqualsAndHashCodeDataCleanupSynchronizedSneakyThrowsLombok 使用注意点谨慎使用 BuilderData 注解和继承Lombok 快速入门 Lombok 简介 Lombok 是一种 Java 实用工具&#xff0c…...

Fragstats的土地利用景观格局分析

土地利用以及景观格局是当前全球环境变化研究的重要组成部分及核心内容&#xff0c;其对区域的可持续发展以及区域土地管理有非常重要的意义。通过对土地利用时空变化规律进行分析可以更好的了解土地利用变化的过程和机制&#xff0c;并且通过调整人类社会经济活动&#xff0c;…...

为什么0代码自动化测试越来越受欢迎?一文2000字解析

目录 01、什么是零代码自动化测试 02、为什么零代码自动化测试越来越受欢迎 03、有代码和零代码自动化有什么区别 04、零代码自动化测试可以帮助你做什么 05、零代码自动化测试方法&#xff1a;NLP&#xff08;自然语言处理&#xff09; 06、为什么我们需要零代码自动化测…...

GORM 基础 -- CRUD 接口

1、Create 1.1 创建纪录 user : User{Name: "Jinzhu", Age: 18, Birthday: time.Now()}result : db.Create(&user) // pass pointer of data to Createuser.ID // 回填插入数据的主键 result.Error // 返回的 error 信息 result.RowsAffect…...

【C++】map和set(一文拿捏,包教包会)

目录 1.关联式容器和序列式容器 2.键值对 3.树型结构的关联式容器 4.set 5.multiset 6.map 7.multimap 1.关联式容器和序列式容器 set&#xff1a;关联式容器——数据之间关联紧密 线性表&#xff08;vector&#xff0c;list&#xff0c;deque&#xff09;&#xff1a;序…...

基于springboot实现校园在线拍卖电商系统【源码】

基于springboot实现校园在线拍卖系统演示开发语言&#xff1a;Java 框架&#xff1a;springboot JDK版本&#xff1a;JDK1.8 服务器&#xff1a;tomcat7 数据库&#xff1a;mysql 5.7 数据库工具&#xff1a;Navicat11 开发软件&#xff1a;eclipse/myeclipse/idea Maven包&…...

kongfuScript——诞生由来和设计思路

上面的图就是kongfuScript编译器的源代码结构图&#xff0c; 我最开始不懂汇编语言&#xff0c; 更不用说编译原理了&#xff0c; 当时在上海做游戏&#xff0c;我跟老师bolow说&#xff0c;我想做RPG游戏&#xff0c; 那种带剧情的游戏&#xff0c;就像是早期电脑上《仙剑…...

【Java|golang】2395. 和相等的子数组---滑动窗口

给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums &#xff0c;判断是否存在 两个 长度为 2 的子数组且它们的 和 相等。注意&#xff0c;这两个子数组起始位置的下标必须 不相同 。 如果这样的子数组存在&#xff0c;请返回 true&#xff0c;否则返回 false 。 子数组 是一个数组中一段…...

Oracle 数据库连接不上 登录就一直卡死

新安装了Oracle数据库和Navicat 16 for Oracle程序后&#xff0c;连接、创建视图/表都是正常的&#xff0c;玩了1个星期的时间&#xff0c;然后重启电脑了&#xff0c;就出现神奇的问题&#xff1a;oracle 本地数据库神奇的连接不上了。 使用Navicat 16 for Oracle连接时&#…...

分销系统开发|分销模式玩法机制详解

分销系统开发|分销说白了就是让更多的人帮助企业卖货&#xff0c;企业通过一定的返利机制&#xff0c;促使分销员积极裂变推广产品&#xff0c;从而达到快速销售商品的目的。 分销模式一般有三种&#xff1a;一级分销、二级分销和三级分销。 一级分销相比于其他两种&#xff0…...

(QT安装与开发工具理解)

一、Linux&#xff08;Ubuntu&#xff09;下安装QT 1.QT安装包选择&#xff1a;Index of /archive/qthttps://download.qt.io/archive/qt/ 2.使用mget 下载文件链接的方式下载QT安装包 wget http://download.qt.io/archive/qt/5.12/5.12.9/qt-opensource-linux-x64-5.12.9.…...

算法刷题Java技巧

文章目录1. 大根堆、小根堆2. 二维数组排序3.一维数组int[]排序4. 最大值最小值5. Map的便捷方法6. 栈的实现7. 数组默认值8. 异或9. Arrays10. JAVA的ArrayDeque,一个数据结构直接搞定栈队列1. 大根堆、小根堆 java可用优先队列 PriorityQueue 在构造时就指定比较器即可 // …...

导数与微分的关系

这是我看到的比较好的清晰的阐述导数与微分的关系的文章。在知乎——湖心亭看雪。 话说当年学习导数和微分的时候&#xff0c;我也是一头雾水。当时我的感觉就是都有导数了&#xff0c;干嘛还要微分&#xff1f;&#xff1f;而且微分看起来和导数长的那么像&#xff0c;咋看都…...

【C++进阶】类型转换和特殊类设计

文章目录类型转换C语言中的类型转换C强制类型转换static_castreinterpret_castconst_castdynamic_cast为什么C需要四种类型转换特殊类的设计请设计一个类&#xff0c;不能被拷贝请设计一个类&#xff0c;只能在堆上创建对象请设计一个类&#xff0c;只能在栈上创建对象请设计一…...

Ae:时间轴面板 - 图层控制区

Ae 的大量工作都是在时间轴面板来完成的。时间轴面板可分为两大部分&#xff1a;图层控制区域及时间线区域。图层控制区域由以下十四列组成&#xff0c;在列标题栏上右击选择“列数” Columns&#xff0c;即可选择隐藏或显示哪一列。A/V 功能A/V Features视频Video虽然名为视频…...

linux下go语言连接达梦数据库

一、前言 Go 语言标准库 database/sql提供了一系列数据库操作的标准接口&#xff0c;DM 数据库基于 GO 1.13 版本通过实现 database/sql 包的接口&#xff0c;向开发人员提供 DM 数据库操作的 Go 语言接口。 二、开发环境准备 名称版本DM 数据库DM 8.0 及以上版本GOGo 1.17.…...

济南高新技术企业认定条件

济南高新技术企业认定条件2022 &#xff08;一&#xff09;企业申请认定时须注册成立一年以上&#xff1b; &#xff08;二&#xff09;企业通过自主研发、受让、受赠、并购等方式&#xff0c;获得对其主要产品&#xff08;服务&#xff09;在技术上发挥核心支持作用的知识产权…...

排序 (蓝桥杯) JAVA

目录题目描述&#xff1a;冒泡排序算法(排序数字&#xff0c;字符)&#xff1a;String与String buffer的区别:纯暴力破解(T到爆炸)&#xff1a;暴力破解加思考(bingo)&#xff1a;总结&#xff1a;题目描述&#xff1a; 小蓝最近学习了一些排序算法&#xff0c;其中冒泡排序让他…...

基于物联网技术的能耗监测系统全面解析

能源管理与能耗分析软件通过对各种能源(电、水、天然气、蒸汽、压缩空气、工业氮气、油、煤等)实时采集、动态监测、能耗分析、成本核算、绩效考核和报表发布等功能&#xff0c;实现企业能源管理精细化&#xff0c;促进节能降耗。 不只在普遍意义上的生产企业&#xff0c;像是…...

进销存系统的作用有哪些?哪个进销存系统好用?

进销存系统是专门为企业或中小商户开发的一款管理软件&#xff0c;帮助企业或中小商户解决库存堆积过多、收银混乱、门店业绩下滑的问题。一、进销存系统的5大作用进销存系统的作用主要是帮助企业实现进货、销售和库存的全面管理&#xff0c;并通过经营分析和财务管理等功能&am…...

Incari 人机界面开发平台 安装介绍

目前&#xff0c;Incari依赖于Visual Studio&#xff08;免费版&#xff09;附带的 Windows SDK 。因此&#xff0c;第一步是安装 Visual Studio 2019 Community Edition&#xff08;Desktop Development C setup&#xff09;&#xff0c;启动一次&#xff0c;然后创建配置文件…...

华中师范大学研究生学位论文规范及排版技巧

研究生学位论文规范研究生学位论文是学位申请者获取博士、硕士学位的重要依据&#xff0c;是研究生科研能力、科研成果的集中体现&#xff0c;同时也是重要的社会文献资料。为了规范学位论文撰写&#xff0c;提高我校研究生学位论文质量&#xff0c;根据GB/T7713-1987《科学技术…...

论文阅读笔记《Is Mapping Necessary for Realistic PointGoal Navigation?》

Is Mapping Necessary for Realistic PointGoal Navigation&#xff1f; 现实 点目标导航 是否需要地图&#xff1f; CVPR 2022 Partsey R, Wijmans E, Yokoyama N, et al. Is Mapping Necessary for Realistic PointGoal Navigation?[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conf…...

Springboot项目如何实现mybatis的流式查询

前言 mybatis的流式查询&#xff0c;有点冷门&#xff0c;实际用的场景比较少&#xff0c;但是在某些特殊场景下&#xff0c;却是十分有效的一个方法。很多人没有听说过&#xff0c;实际上是对mybatis没有太重视&#xff0c;对mybatis想法还停留一个dao接口对应着mapper里的一个…...

大量产品“GPT 化”,开源大模型 AI 应用开发框架发布

大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;的出现&#xff0c;让我们看到了 AI 在自然语言处理方面的潜力&#xff0c;它涌现出来的创造力和思维能力令人叹为观止&#xff0c;并在新一代人机交互领域释放了大量的想象空间。 目前&#xff0c;决策者、产品负责人和开发者都在抢滩…...

logback-spring.xml日志配置

springboot为我们提供了一个规则&#xff0c;按照规则组织配置文件名&#xff0c;就可以被正确加载&#xff1a; Logback&#xff1a;logback-spring.xml, logback-spring.groovy, logback.xml, logback.groovy Log4j&#xff1a;log4j-spring.properties, log4j-spring.xml, …...

五、寄存器方式LED灯控制

寄存器方式LED灯控制 1、原理 电路图中相同网络标号表示它们是连接在一起&#xff0c;STM32F103ZET6的PC0-PC7 管脚连接D1-D8发光二极管阴极&#xff0c;如要使 D1 指示灯亮&#xff0c;只需控制 PC0 管脚输出低电平。 2、工程文件 Keil工程包含main.c、stm32f10x.h、start…...

【C++STL】vector的使用及其模拟实现

文章目录一、vector的介绍二、vector的使用1.构造函数2.扩容机制3.三种遍历方式4.容量操作5.元素访问6.增删查改三、vector深度剖析及模拟实现1.核心框架2.reserve使用memcpy拷贝问题3.构造函数错误调用问题4.insert和 erase迭代器失效问题5.模拟实现完整代码6.1 vector.h6.2 t…...

python快速编程入门 • 第1章 Python概述

全部章节 >>>> 文章目录1.1 认识Python1.1.1 Python的前世今生1.1.2 Python语言的特点1.2 安装Python解释器1.3 常用的Python编辑器1.3.1 PyCharm1.3.2 Jupyter Notebook1.4 开发第一个Python程序1.4.1 使用PyCharm编写Python程序1.4.2 使用Jupyter编写Python程序1…...

Cursor软件,内含GPT服务,软件免费,可以进行聊天

Cursor软件,内含GPT服务,软件免费,可以进行聊天 Cursor这个软件的安装 安装好后,双点击使用: 最后有软件地址 如果英文不好,怎么办,搭配有道词典: 效率嘎嘎快 用Ctrl+K进行代码指令后面如下自动生成代码 也可以在聊天框里面进行代码的编写和对话...

现在大专生转IT可行吗?

当然可行的。 大专也是人&#xff0c;为什么不可以选择喜欢的专业学习&#xff0c;现在大学生遍地都是&#xff0c;学历已经不是限制你发展的因素了。有的人就是不擅长理论学习&#xff0c;更喜欢技术。IT也只是一个普普通通的技术行业&#xff0c;跟其他技术行业一样&#xf…...

MySQL高级第八篇:关联查询、子查询和排序相关优化

MySQL高级第八篇&#xff1a;关联查询、子查询和排序相关优化一、关联查询的优化情况1&#xff1a;左外连接(和右外连接相似)情况2&#xff1a;内连接JOIN 语句原理二、子查询优化三、排序相关优化问题&#xff1a;WHERE条件上加了索引&#xff0c;为什么还要在 ORDER BY字段加…...

python消息队列4种方法及使用场景

Python 有许多消息队列实现&#xff0c;其中一些最流行的包括&#xff1a;一&#xff1a;RabbitMQ是一个高度可靠的消息队列系统&#xff0c;用于发送和接收消息&#xff0c;支持多种消息协议。一个开源的消息队列系统&#xff0c;具有高可用性、高可靠性和高可扩展性等特点&am…...

【JavaScript基础语法】判断数组对象是否含有某个值的方法(6种)

【JavaScript基础语法】web前端判断数组对象是否含有某个值的方法&#xff08;6种&#xff09;知识回调场景复现实现方式&#xff08;6种&#xff09;利用循环遍历数组元素利用some&#xff0c;filter方法利用array.indexOf方法利用array.includes方法利用array.find方法利用se…...

看完不再愁 | 图解TCP 重传、滑动窗口、流量控制、拥塞控制

目录 前言 正文 &#x1f332; 重传机制 1. 超时重传 2. 快速重传 3. SACK 方法 4. Duplicate SACK &#x1f332; 滑动窗口 &#x1f333; 流量控制 &#x1f333; 拥塞控制 1. 慢启动 2. 拥塞避免算法 3. 拥塞发生 4. 快速恢复 前言 前面我们讲到「硬不硬你说…...

Oracle集群管理ASM-扩容磁盘组报错ora-15137

1 内容描述 今日对19c集群磁盘组进行扩容&#xff0c; [rootdb1 ~]# oracleasm createdisk DATA7 /dev/sdm1 Writing disk header: done Instantiating disk: done [rootdb1 ~]# oracleasm createdisk DATA8 /dev/sdn1 Writing disk header: done Instantiating disk: done 使…...

【内网安全】 横向移动PTH哈希PTT票据PTK密匙Kerberos密码喷射

文章目录章节点域横向移动-PTH-Mimikatz&NTLM概述1、Mimikatz2、impacket-at&ps&wmi&smb域横向移动-PTK-Mimikatz&AES256概述域横向移动-PTT-漏洞&Kekeo&Ticket概述1、漏洞-MS14-068(webadmin权限) 利用漏洞生成新用户(高权限)的票据2、kekeo(高权…...

【1638. 统计只差一个字符的子串数目】

来源&#xff1a;力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 描述&#xff1a; 给你两个字符串 s 和 t &#xff0c;请你找出 s 中的非空子串的数目&#xff0c;这些子串满足替换 一个不同字符 以后&#xff0c;是 t 串的子串。换言之&#xff0c;请你找到 s 和 t 串中 恰好 只有…...

1.计算机操作系统概述

思考 一.什么是计算机操作系统概述&#xff1f;&#xff08;What&#xff09; 1.操作系统的概念、功能、目标 1.操作系统概念 2.操作系统功能、目标 3.总结 2.操作系统的四大特征 1.并发 2.共享 3.虚拟 4.异步 5.总结 3.操作系统的发展和分类 1.操作系统的分类及其…...

telnet命令详解及使用示例

telnet 是一种用于远程访问和管理计算机网络设备、服务器和服务的协议和命令行工具。它可以用于连接到运行 Telnet 服务器软件的任何计算机&#xff0c;并在远程计算机上执行命令和操作。以下是 telnet 命令的详细解释和使用示例。 通常我们会使用该命令传参测试你的服务器与其…...

STFCN学习笔记

文章目录STFCN: Spatio-Temporal FCN for Semantic Video Segmentation论文abstractpointLSTMRNNRNN的应用RNN局限性——长期依赖&#xff08;Long-TermDependies&#xff09;问题LSTM1 Introductionpoint2 Related Work2.1 Feature Extraction2.2 Segmentation MethodspointRG…...

网络作业4【计算机网络】

网络作业4【计算机网络】前言推荐网络作业4一. 单选题&#xff08;共5题&#xff0c;25分&#xff09;二. 填空题&#xff08;共3题&#xff0c;21分&#xff09;三. 判断题&#xff08;共3题&#xff0c;15分&#xff09;四. 阅读理解&#xff08;共1题&#xff0c;39分&#…...

Java_Spring:7. AOP 的相关概念

目录 1 AOP 概述 1.1 什么是 AOP 1.2 AOP 的作用及优势 1.3 AOP 的实现方式 2 AOP 的具体应用 2.1 案例中问题 2.2 问题的解决 2.3 动态代理回顾 2.3.1 动态代理的特点 2.3.2 动态代理常用的有两种方式 2.3.3 使用 JDK 官方的 Proxy 类创建代理对象 2.3.4 使用 CGLi…...

HTML 标签和属性

一些标签 单双标签 双标签。双标签指标签是成对出现的&#xff0c;也就是有一个开始标签和一个结束标签&#xff0c;开始标签用 <标签名> 表示&#xff0c;结束标签用 </标签名> 表示&#xff0c;只有一对标签一起使用才能表示一个具体的含义。例如 <html>&…...

try... excpet BaseException(异常处理捕获)

try ...except 是最常见的捕获处理异常的结构&#xff0c;其主要作用是将可能出现问题的代码块用try &#xff1a;包裹起来&#xff0c;不至于出现错误让程序崩溃&#xff0c;无法执行下去常见的try ...excpet 的结构有三种try&#xff1a;pass except BaseException as e &…...

C++————构造函数与析构函数

在C中&#xff0c;我们有一个专门有一个函数给类的成员赋值&#xff0c;这个赋初值的工作由构造函数来完成。 说明&#xff1a; 1.构造函数的名字必须与类名相同&#xff0c;否则编译程序将把它当成一般的成员函数来处理。 2.构造函数没有返回值&#xff0c;在定义构造函数时&a…...

Spring Boot连接Redis问题

Spring Boot连接Redis问题序我的问题序 之前其实也遇到过连接不上的问题&#xff0c;常规无非是bind问题或者是保护机制、防火墙等。 可查看这篇文章进行解决&#xff1a; java.io.IOException: 你的主机中的软件中止了一个已建立的连接。 &#xff08;踩坑经历&#xff09; …...

最新前端面试知识点总结-2023(3w+字,长篇幅)

2023-前端面试知识点总结面试题总览javascript相关一、js 代码的常用优化手段二、es5 构造函数与继承三、new 一个对象的过程四、防抖与节流五、promise/A规范概述六、实现一个柯里函数封装七、事件队列八、微任务是哪些宏任务是哪些九、执行js代码时&#xff0c;同步任务、微任…...

python@调用系统命令行@os.system@subprocess@标准输入输出@sys.stdin@sys.stdout@input@print

文章目录python调用系统命令行os.system标准输入输出sys.stdinsys.stdoutinputprint概要os.systemdemoswindows命令解释器ComSpecsubprocessrecommended&#x1f388;基本用法demos标准输入输出sys.stdininput()sys.stdin.inputinput()交互模式小结sys.stdoutsys.stdout.wirte(…...

浅谈Scrapy框架普通反爬虫机制的应对策略

简单低级的爬虫速度快&#xff0c;伪装度低&#xff0c;如果没有反爬机制&#xff0c;它们可以很快的抓取大量数据&#xff0c;甚至因为请求过多&#xff0c;造成服务器不能正常工作。而伪装度高的爬虫爬取速度慢&#xff0c;对服务器造成的负担也相对较小。 爬虫与反爬虫&…...

NVT | NT96660 文件系统库应用说明

NVT | NT96660 文件系统库应用说明 时间:2023-03-27 文章目录 `NVT` | `NT96660` 文件系统库应用说明1.介绍2.特色3.操作3-1.`FileSys_Init`3-2.`FileSys_Open`3-3.`FileSys_Close`3-4.`FilesysTsk`3-5 .`FileSys_* API`4.用法4-1. 装载存储4-2.获取盘信息4-3.格式化5.`UART`…...

GPT4会应用到Playwright 中对 Selenium进行降维打击吗?

最近调研了Playwright&#xff0c;Playwright是微软开发的一个端到端的Web测试和自动化库。该框架的主要作用是测试Web应用程序&#xff0c;也可以将其应用于网页抓取。另外进行了初步学习后&#xff0c;发现网络更为关注的是Playwright和Selenium的对比&#xff01;Playwright…...

SpringBoot集成Apollo和自动注册Consul

本文将介绍如何在 Spring Boot 中集成阿波罗&#xff08;Apollo&#xff09;和 Consul&#xff0c;并使用 Apollo 和 Consul 实现配置管理和服务注册与发现的功能。 1. 什么是阿波罗 阿波罗是携程开源的分布式配置中心&#xff0c;支持多种编程语言和框架。它提供了一套完整的…...

PyTorch 两大转置函数 transpose() 和 permute() 以及 view()和resize()

文章目录1. 官方文档transpose()permute()2. 相同点3.不同点合法性不同例子:4.关于连续contiguous()5.总结6.view()7.reshape()在pytorch中转置用的函数就只有这两个1.transpose()2.permute()注意只有transpose()有后缀格式&#xff1a;transpose_()&#xff1a;后缀函数的作用…...

地表最强,接口调试神器Postman ,写得太好了

postman是一款支持http协议的接口调试与测试工具&#xff0c;其主要特点就是功能强大&#xff0c;使用简单且易用性好 。 无论是开发人员进行接口调试&#xff0c;还是测试人员做接口测试&#xff0c;postman都是我们的首选工具之一 。 那么接下来就介绍下postman到底有哪些功…...

2023年全国最新保安员精选真题及答案34

百分百题库提供保安员考试试题、保安职业资格考试预测题、保安员考试真题、保安职业资格证考试题库等&#xff0c;提供在线做题刷题&#xff0c;在线模拟考试&#xff0c;助你考试轻松过关。 341.道路与铁路平面交叉道口有两个红灯交替闪烁或者一个红灯亮时&#xff0c;&#x…...

Linux内核模块开发之创建slab内存缓存(kmem_cache_*)

Linux内核模块开发之创建slab内存缓存&#xff08;kmem_cache_*&#xff09;一、创建专用的内存缓存编程接口二、实现步骤三、内存缓存的数据结构四、完整代码示例4.1、源代码4.2、编译和执行一、创建专用的内存缓存编程接口 创建内存缓存 kmem_cache_create。指定内存缓存分配…...

后端Springboot框架搭建APi接口开发(第一章)

本文章以IDEA为开发工具&#xff0c;使用SSM框架进行项目编写 第一节:设计并创建数据库 我们用一个简单的用户表进行操作演示 首先创建Data数据库 create database data;创建User数据表&#xff0c;表中包含用户邮箱&#xff0c;用户姓名&#xff0c;用户密码 create tabl…...

一位软件测试小姐妹的五万字面试宝典

本文干货成吨&#xff0c;全程高能 宝典内容包括测试理论、Linux基础、MySQL基础、Web测试、接口测试、App测试、管理工具、Python基础、Selenium相关、性能测试、LordRunner相关等 通过大数据总结发现&#xff0c;其实软件测试岗的面试都是差不多的。常问的有下面这几块知识…...