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儒雅芝士
pythonnumpy机器学习
代码来自up主【强化学习的数学原理-作业】GridWorld示例代码(已更新至DQN、REINFORCE、A2C)_哔哩哔哩_bilibiliSGD、GD、MGD举例:#先初始化一个列表,未来要在这100个样本里面再sample出来np.random.seed(0)X=np.linspace(-10,10,1000)Y=2*X**2+3*X+5#用作真实值#定义二次函数,找到一组参数a、b、c使得
- 频域分析:利用傅里叶变换(Fourier Transform)对图像进行深度解析
那雨倾城
OpenCV应用计算机视觉图像处理pythonopencv视觉检测
在图像处理和计算机视觉领域,傅里叶变换(FourierTransform)是一项基础而强大的工具。它将时域信号(如图像)转化为频域信号,为我们提供了图像的频率特性,这对于图像的分析、压缩、去噪和特征提取等任务非常重要。本文将深入探讨傅里叶变换在图像中的应用,并通过实例展示如何利用傅里叶变换对输入图像进行频域分析。1.什么是傅里叶变换?傅里叶变换是一种数学变换,它将信号从时域(或空间域)转换到频域。
- MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析(附python代码实现)
林聪木
matlab人工智能大数据
目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数(即k的值)sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法1.协方差+特征值分解方法2:奇异值分解对比不同方法计算效率物理意义算法步骤SPSSAU主成分(pca)分析说明1、信息浓缩2、权重计算3、综合得分【综合竞争力】疑难解惑成分得分后用于
- 嵌入式工程师必学(63):频谱分析仪的使用方法
芯片-嵌入式
嵌入式硬件
概述:自19世纪60年代以来,工程师和科学家一直在寻找射频技术的创新用途,当时詹姆斯·克拉克·麦克斯韦(JamesClerkMaxwell)在数学上预测了能够在太空中传输能量的电磁波的存在。1886年,海因里希·赫兹(HeinrichHertz)对“无线电波”进行了物理演示,尼古拉·特斯拉(NikolaTesla)、古列尔莫·马可尼(GuglielmoMarconi)和其他人开创了操纵这些电波以实
- Python NumPy 深度解析:科学计算的得力助手
tekin
Python高阶工坊pythonnumpy科学计算
PythonNumPy深度解析:科学计算的得力助手在Python数据科学和科学计算领域,NumPy是一个核心且基础的库。它提供了强大的多维数组对象以及用于处理这些数组的各种工具,包括高效的数学运算、线性代数操作、随机数生成等功能。本文将全方位详细介绍NumPy,从数组的创建、操作到高级应用,深入探讨索引和切片操作、广播机制等重要特性,还会对NumPy与其他可选计算方式进行比较,帮助读者深入理解并掌
- FFT去除频率分量的完整流程与数学分析
喵喵锤锤你小可爱
pythonFFT数字滤波器通信
FFT去除频率分量的完整流程与数学分析1.FFT处理的分段本质FFT确实是处理离散时间信号的,一般是对一段采样数据进行分析。在实际应用中,通常会将连续的信号分段处理。每段信号称为“帧”或“窗口”,每帧信号的长度为固定的$N$点。2.如何保证输出的连续性?关键方法a)重叠处理(Overlap)原理:对输入信号分段时,相邻数据块部分重叠(例如50%重叠)。假设块长度为1024,每次新块保留前512点,
- Mac电脑用Latex论文排版3天速成5天实战de笔记
荔枝要赚大钱的luu(养成系)
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言论文常用1.摘要2.页码3.目录与章节4.单图5.多图6.最基本的三线格7.复杂表格8.数学公式$\[...\]公式块9.伪代码10.无序圆点11.引用12.参考文献13.附录与代码14.分页符15.零碎的细节遇到困难总结前言我后悔了,这五天竞赛搞得我视力都下降了...一个冲动的决定后成为数模竞赛论文写手,3天速成+5天时
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卷积的定义数学概念:在数学上,卷积是一种操作,通常用于两个函数之间的运算。对于图像处理而言,这些函数通常是输入图像和一个称为“卷积核”或“滤波器”的小矩阵。在CNN中的应用:卷积操作是通过滑动窗口(卷积核)与输入数据进行点乘并求和来提取特征的。具体步骤定义卷积核:一个卷积核是一个小矩阵,通常为3x3、5x5等尺寸。卷积核中的每个值称为权重(weights),这些权重是通过训练过程优化得到的。滑动窗
- DeepSeek R1 详解:思维链、强化学习和蒸馏
前网易架构师-高司机
2025年最新-深度学习+AIDeepSeek和AI工具深度学习Deepseek
目录思维链强化学习蒸馏DeepSeek是如何做到的?训练过程较小模型基准为什么Deepseek很重要DeepSeekR1常见问题解答来自中国的新型大型语言模型DeepSeekR1的发布在人工智能研究界引起了轰动。这不仅仅是又一次渐进式改进。DeepSeek代表着一次重大飞跃。大多数新的人工智能模型感觉都像是小步前进,DeepSeek-R1则不同。Deepseek的基准在推理任务(数学、编码和科学)
- 2025 年考研数学二大纲原文(完整版)
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数学二学习考研
2025年考研数学二大纲原文(完整版)考试科目:高等数学、线性代数考试形式和试卷结构一、试卷满分及考试时间试卷满分为150分,考试时间为180分钟.二、答题方式答题方式为闭卷、笔试.三、试卷内容结构高等教学约80%线性代数约20%四、试卷题型结构单项选择题10小题,每小题5分,共50分填空题6小题,每小题5分,共30分解答题(包括证明题)7小题,共70分高等数学一、函数、极限、连续考试内容函数的概
- 梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液
AOIWB
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梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。本文从数学原理、算法变种、应用场景到实践技巧,用三维可视化案例和代码实现揭示其内在逻辑,为你构建完整的认知体系。优化算法一、梯度下降法的定义与核心原理定义:梯度下降法是一种通过迭代更新参数来最小化目标函数的优化算法,其核心思想是沿着当前点的负梯度方向逐步逼近函数最小值。数学表达:参数更新公式为
- GNNs入门(三)GraphSAGE
我也秃了
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GraphSAGE什么是GraphSAGE?GraphSAGE的动机GraphSAGE的基本原理采样策略聚合函数的设计与选择参数学习和泛化能力GraphSAGE的应用场景实践经验与建议总结什么是GraphSAGE?GraphSAGE(GraphSampleandAggregation)是一种专注于图数据的归纳表示学习(inductiverepresentationlearning)方法,由Will
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贪心算法贪心算法(Greedyalgorithm)(贪婪算法)基本思想:多机调度问题是一个多项式复杂程度的非确定性问题(Non-deterministicPolynomial),具有一定的复杂程度,当前没有有效的解决方法。相较于其它算法,贪心算法求解不从整体最优上加以考虑,。而是寻求某种意义上的局部最优解,从而做出当下最好的选择。因此,在求解并行机调度问题上,贪心算法容易获得近似最优解的答案,更有
- 【Java】如何高效计算斐波那契数列:递归与循环的比较与优化
小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳
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博客主页:[小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳]本文专栏:Java文章目录前言斐波那契数列的递归实现1.递归的基本思路2.递归实现的细节解析3.递归效率分析斐波那契数列的循环实现1.循环实现的代码2.循环实现的细节解析3.循环实现的优缺点4.举例说明优化:递归与循环的改进1.记忆化递归(Memoization)2.优化效果总结前言斐波那契数列是计算机科学和数学中经典的数列之一,它不仅在理论上具有重要意义,在实际编
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在当今这个信息爆炸的时代,金融领域正经历着一场前所未有的变革。传统的金融分析方法逐渐被更加科学、精准的量化技术所取代。量化金融,这个曾经高不可攀的领域,如今正逐渐走进大众的视野。它将数学、统计学、计算机科学与金融学深度融合,为我们提供了一种全新的视角去理解和探索金融市场的奥秘。作为一名对量化金融充满热情的自学者,我深知在这个领域中,每一步都充满了挑战与机遇。从最初对复杂数学公式的困惑,到逐渐掌握编
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在工程中,标定实验是经常要做的,有一些小伙伴可能不太清楚标定是什么,所以我就拿机器人来举例说明一下。前几章的主要任务是建立模型,那我们为什么要建立(数学)模型呢?(数学)模型又是什么呢?(数学)模型是对现实世界中各种物体、运动、或者工作过程的一种抽象,即用数学语言描述我们存在的世界。我们了解自然的目的是让自然界更友好地对待我们人类,让我们人类生存在这个地球上更容易一些。既然要改造自然,那前提是了解
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目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift算法的核心思想是通过在高维空间中计算密度梯度并进行移动,找到数据点的密度峰值,从而实现聚类。下面详细介绍该算法的数学原理和每一步的推理公式。1.密度估计MeanShift算法通过核密度估计(
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1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络,被模仿出了简化的人工神经网络(ANN,artificialneuralnetwork)。ANN结构为:输入层、隐藏层、输出层人工神经元:基于生物神经元的数学模型ANN过程:输入---加权求和---激活函数激活函数:类似生物神经元的阈值,达到阈值输出信号(‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数)2、深度学
- 2.4K star的GOT-OCR2.0:端到端OCR 模型
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GOT-OCR2.0是一款新一代的光学字符识别(OCR)技术,标志着人工智能在文本识别领域的重大进步。作为一款开源模型,GOT-OCR2.0不仅支持传统的文本和文档识别,还能够处理乐谱、图表以及复杂的数学公式,为用户提供了更加全面和高效的解决方案。产品功能及特点多语言支持:GOT-OCR2.0主要支持中文和英文字符识别,并能够通过进一步的微调扩展到更多语言。这种灵活性使其适用于国际化应用,满足不同
- 数学建模(6)——预测类模型目录
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预测模型是一类通过分析和建模历史数据来预测未来结果的算法或模型。这些模型广泛应用于各种领域,包括金融、医疗、市场营销、气象、制造业等。以下是一些常见的预测模型:1.回归模型线性回归(LinearRegression):用于预测连续变量,通过拟合一个线性方程来最小化预测值和实际值之间的误差。多元线性回归(MultipleLinearRegression):扩展线性回归模型,使用多个特征进行预测。岭回
- 头文件和源文件
刘慈欣让你写
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C语言头文件和源文件:从原理到实践一、为什么需要头文件和源文件分离?模块化开发将代码按功能拆分,避免代码臃肿多人协作时降低代码冲突概率代码复用通过头文件声明接口,避免重复编写声明(后续会发布如何如何将函数声明放在头文件)示例:math.h声明数学函数,多个文件可调用编译效率修改源文件时只需重新编译对应模块大型项目避免全量编译的耗时问题二、头文件(.h)与源文件(.c)的区别特性头文件(.h)源文件
- 大模型训练与微调(4)——Top-k 和 Top-p 采样策略介绍
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大模型训练与微调(4)——Top-k和Top-p采样策略介绍**一、Top-k采样****1.核心思想****2.数学实现****3.示例****4.特点****二、Top-p(Nucleus)采样****1.核心思想****2.数学实现****3.示例****4.特点****三、Top-kvs.Top-p对比分析****四、联合使用与调参建议****1.常见组合****2.参数选择参考****五
- 解构R语言底层逻辑:用语言学思维进行降维打击
南大小程聊科研
r语言
以我多年自学以及辅导身边同学、同事的经验来看,许多人不是学不会R语言,而是刚开始就对“编程”这两个字带有一种潜意识里面的恐惧感,然后想着编程肯定需要数学基础,自己没学过等等负面情绪。实际上,对于R语言来讲,和我们以前学过的英语没有任何区别,用语言学的方法去带入,就可以非常快速的对R语言产生理解。下面,我将利用语言学思维,对R语言的底层逻辑进行降维打击。一、R语言赋值语句就是主系表结构在刚开始学英语
- python中的“@”与“*”运算符
汤姆_布利柏
pythonnumpy
1、@运算符@运算符是对矩阵进行矩阵乘法(即数学上的矩阵相乘)来用的。1.1、二维方阵生成二维矩阵a和b:importnumpyasnpa=np.arange(1,10).reshape(3,3)print(a)print(a.shape)print(type(a))print(a.dtype)[[123][456][789]](3,3)int32b=np.array(np.arange(0,9)
- 关系型数据库与非关系型数据库
看清所苡看轻
关系型数据库非关系型数据库
数据库按照其结构可以分为关系型数据库与其他数据库,而这些其他数据库我们将其统称为非关系型数据库。1.关系型数据库关系型数据库是一-个结构化的数据库,创建在关系模型基础上,一般面向记录。它借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。关系模型指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一-个数据组织。现实世界中,各种实体与实体之间的各种联系都可以用关系模型来表示。SQL
- 大语言模型原理与工程实践:手把手教你训练 7B 大语言模型 自动化训练框架
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理与工程实践:手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词:大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践:手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4
- 小白学Python:Numpy(二)
洲洲的笔记
小白学Pythonpythonnumpy数据分析
目录引言数组的基本数学运算数组变换总结引言NumPy库是Python中用于科学计算的核心库。它提供了一个高性能多维数组对象,以及使用和处理这些数组的工具。Numpy是每一位学习python的小伙伴的必修课,因为它真的真的太实用了。举几个例子:我们在线性代数中学习的向量就是一维数组,矩阵就是二维数组,而Numpy就是专业来处理数组的,因此我们可以使用Numpy进行向量和矩阵的运算。图片本质上都可以用
- 【读书笔记】《What is Mathematics》第一章:自然数
还没入门的大菜狗
具体数学读书笔记
为什么要读这本书啊?为什么要学数学?正如书的扉页所述:两千年以来,谙熟一定的数学知识是每一个文明人应有的基本智力为什么作为一个程序猿,也要从头学数学?我数学渣锻炼自己解决问题的能力数据结构逻辑训练为将来转行数据科学做底子(也许永远都不会转)考研(emmm想考一个非全日制玩一玩,感觉非全日制很适合工科学生)嗯,有了以上的理由,所以一定要坚持下去✊为什么是这本书?那么这本书做了什么呢?对整个数学领域中
- torch对于tensor的常规操作
何33512336
DeepLearningpythonpythonpytorch
前言使用pytorch框架,会常操作tensor,以下则是对tensor常规操作的汇总。importtorchtorch.Tensor会继承某些torch的某些数学运算,例如sort,min/max....不需要调用相应的torch.funciton进行处理,下文中如果是torch/Tensor即表示该函数可以直接对self的tensor使用,也可以使用torch给的相应函数接口1.torch/T
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理