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桃木山人
考研数学离散数学期末
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- PCL 点云OBB包围盒(二)
大鱼BIGFISH
点云进阶C++PCL点云OBB包围盒
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- PyWavelets(pywt)安装与使用指南
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- PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程
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老照片承载着我们的成长历程、家庭的变迁以及社会的发展印记。然而,岁月无情,它们逐渐失去了原本的光彩,让我们在回忆时总觉得少了些什么。但随着自动修复软件的出现,让老照片的修复变得不再遥不可及。这些软件利用先进的图像处理技术,能够自动识别并修复照片上的瑕疵,让老照片重焕光彩。下面小编就来给大家分享几款AI自动修复工具,帮助你找回那些遗失的美好时光。一、牛学长图片修复工具牛学长图片修复工具是一款功能强大
- 蓝桥杯备赛笔记--差分、离散化、贪心
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- Smart contract -- 自毁合约
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在区块链开发中,Solidity语言提供了强大的功能,其中自毁合约是一个独特且重要的特性。今天,就让我们深入探讨一下Solidity中的自毁合约,以及如何使用selfdestruct函数。注意:使用继承时请确保代码的正确性,以防丢失个人财产,在这里友情提示您,不要复制来源不明的solidity代码并进行部署。本文为自己梳理总结,如有不足还请指出,感谢包容。学习更多solidity知识请访问Gith
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在区块链的世界里,智能合约是实现去中心化应用(DApp)的核心技术之一。Solidity是一种专门用于编写以太坊智能合约的编程语言,它可以帮助开发者构建各种功能,包括支付功能。今天,我们就来探讨如何使用Solidity实现以太坊主币的支付功能,以及如何通过智能合约接收和管理这些资金。注意:使用继承时请确保代码的正确性,以防丢失个人财产,在这里友情提示您,不要复制来源不明的solidity代码并进行
- 【脑洞小剧场】零帧起手创业小公司之 第一次项目团建
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点击查看小剧场合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12896948.html阳光明媚的周末,本应是睡懒觉、打游戏或者追剧的好时光,但对于这家小公司的员工们来说,却迎来了他们成立以来的第一次团建活动。全栈工程师全搞一脸无奈地站在公司门口,看着手里的团建通知,心里嘀咕着:“团建?不会是又要加班吧?还说是去爬山,这是要累死我们吗?”场景一:全栈工程
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- HDU多校2019 第三场 1007(HDU 6609) Find the answer(离散化+树状数组)
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- 离散化+树状数组解决逆序对问题
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1、问题来源剑指Offer51.数组中的逆序对2、解决办法:《1》使用暴力法,双层for循环,时间复杂度为O(n^2)《2》借助归并排序来实现。归并排序的原理就是将一个序列无限二分,直到每个部分只有一个元素,那这部分就是有序的了,再对两个元素进行比较排序,分别放入左半部分和右半部分;对左半部分和右半部分分别进行有序插入后合并,如此反复......例如,我们现在有两个部分:现在进行合并,对两个部分的
- 数据结构-第十期——树状数组 - 逆序对与离散化
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例题:逆序对问题【题目描述】给定一个序列。若i<j且;,则<i,>j就是为一个“逆序对"。请你写一个程序,在尽量短的时间内统计出"逆序对“的数目。【输入格式】第1行是整数n(1≤n<500000),接下来1行,n个整数。【输出格式】一个整数,为逆序对的数目。【输入样例】6542631【输出样例】11样例分析:5后面有4个数比它小,
- DP 问题 -- LQR中的DP问题
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深入地介绍线性二次调节问题(LinearQuadraticRegulator,LQR),并详细说明它作为动态规划(DP)的一个经典应用问题的求解过程。一、LQR问题定义(最优控制视角)LQR问题是一种特殊的最优控制问题,系统动力学为线性、代价函数为二次型的优化问题:离散时间线性系统:xt+1=Axt+Butx_{t+1}=Ax_t+Bu_txt+1=Axt+Butxt∈Rnx_t\in\mathb
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Type:光照类型,一共有四种Directionallight:方向光,类似太阳的日照效果。Pointlight:点光源,类似蜡烛。Spotlight:聚光灯,类似手电筒。AreaLight:区域光,无法用作实时光照,一般用于光照贴图烘培Color:光源的颜色,自己选Mode:光照模式Realtime实时:运行时每帧计算并更新实时灯光。没有预先计算实时灯光。Mixed混合:一种提供烘焙和实时功能的
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本人往期文章可查阅:深度学习总结词嵌入是一种用于自然语言处理(NLP)的技术,用于将单词表示为数字,以便计算机可以处理它们。通俗的讲就是,一种把文本转为数值输入到计算机中的方法。之前文章中提到的将文本转换为字典序列、one-hot编码就是最早期的词嵌入方法。Embedding和EmbeddingBag则是PyTorch中的用来处理文本数据中词嵌入(wordembedding)的工具,它们将离散的词
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- 三大范式,让数据库更规范、高效!
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目录一、为什么要使用范式?二、第一范式(1NF)三、第二范式(2NF)四、第三范式(3NF)五、总结我的其他文章也讲解的比较有趣,如果喜欢博主的讲解方式,可以多多支持一下,感谢!了解MVCC请看:MVCC:多版本并发控制,让数据“时光倒流”的秘密!其他优质专栏:【SpringBoot】【多线程】【Redis】【✨设计模式专栏(已完结)】…等如果喜欢作者的讲解方式,可以点赞收藏加关注,你的支持就是我
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友情提示:本文内容由银河易创(https://ai.eaigx.com)AI创作平台DeepSeek-v3模型生成,文中所有概念解释均有AI生成,仅供参考。引言人工智能(AI)作为当今科技领域的热门话题,已经渗透到我们生活的方方面面。然而,对于初学者或非技术背景的读者来说,AI领域中的各种专业术语和缩写常常令人困惑。本文旨在通过系统化的梳理,帮助读者快速掌握AI中的关键名词,从基础概念到进阶术语,
- 一体式 IO 模块助力 PLC,开启纺织机自动化高效新篇章
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在当下纺织行业竞争愈发激烈的大环境中,提升生产效率、降低运营成本成为企业在市场中脱颖而出的关键。传统纺织机依赖人工操作和离散控制的模式,不仅效率低下,还存在诸多问题,如设备停机频繁、能耗居高不下、维护成本不断攀升等。而随着工业自动化技术的飞速发展,明达技术推出MR20一体式IO模块与PLC的深度融合,为纺织机实现高效连续自动化作业提供了创新且可行的解决方案。传统困境多设备协同难题:纺织生产流程包含
- 年末福利丨2024年哔哩哔哩技术精选技术干货
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在我们目前看到的例子中,每个特性只能具有两个可能的值中的一个,耳朵形状不是尖的就是软的,脸型不是圆就是不圆,胡须不是存在就是不存在,但是如果特性可以具有两个以上的离散值呢?如何使用一个热编码来解决这样的特性?下图是我们宠物收养中心申请的新培训集,所有的数据都是一样的,除了耳形特征有尖软之外还有椭圆形,所以这个特征仍然是一个分类值特征,但它可以有三个可能的值,而不仅仅是两个可能的值,这意味着当你在这
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前言线性回归解决的是回归问题,而逻辑回归解决的是分类问题,这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型,而后者的目标属性是离散的标称类型。可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元,因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归?逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型,是监督学习的一种重要方法,主要用于二分类问题,但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是,对于一个二分类问题,先根据
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matlab曲线拟合与数值点标注实例_工程科技_专业资料。实例1:现已知两组...Matlab教程曲线拟合工具箱数学科学与技术学院胡金燕lionfr@曲线拟合定义在实际工程应用和科学实践中,经常需要寻求两个(或多个)变量间的关系,而......(p,x);%获得x点处对相应的y值plot(x,y,'r*',x,y1,'b');%画出离散点和拟合曲线xlabel('墨水浓度');ylabel('吸光
- 遗传算法基础讲解
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一、遗传算法基础1.什么是遗传算法?一种模拟生物进化过程的优化算法,基于达尔文的“自然选择”和“遗传学理论”。核心思想:通过选择(优胜劣汰)、交叉(基因重组)、变异(基因突变)操作,逐步逼近问题的最优解。2.为什么用遗传算法?适用性强:解决复杂的非线性、多峰、离散或连续优化问题。无需梯度信息:对目标函数的数学性质要求低,适合黑箱优化。全局搜索能力:通过种群并行搜索,避免陷入局部最优,适合多维优化。
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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.INITCAP(字符串) 将首字母大写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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- 页面校验-新建项目
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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