对数换底公式

如何查看华为服务器配置信息,华为服务器查看配置

华为服务器查看配置内容精选换一换网站的访问与云服务器的网络配置、端口通信、防火墙配置、安全组配置等多个环节相关联。任意一个环节出现问题，都会导致网站无法访问。本节操作介绍网站无法访问时的排查思路。
Zcc四月·2025-03-09 22:35

系统服务器一般都要求冗余配置,服务器冗余配置

服务器冗余配置内容精选换一换迁移前，若选择迁移到已有服务器，请做以下准备工作：需配置目的端服务器所在VPC安全组，如果是Windows系统需要开放TCP的8899端口、8900端口和22端口；如果是Linux
白药葫芦·2025-03-09 22:05

python刷题:哥德巴赫猜想

对于每一个数，程序输出存在的素数对数。注意
小赵睡不醒：·2025-03-09 22:34

算法008——四数之和

四数之和（点击跳转）在完成四数之和之前，一定要先知道三数之和和两数之和是怎样的思想，可以看我前两篇博客三数之和、两数之和先对数组排序在三数之和中，我们是依次固定一个数i，在剩下的区间内找到两数之和为-i
旺旺碎冰冰、·2025-03-09 20:54

[网络安全提高篇] 一二八.恶意软件分析之利用MS Defender实现恶意样本家族批量标注（含学术探讨）

换专业确实挺难的，Web渗透也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。
Eastmount·2025-03-09 20:52

SpringBoot过滤器（Filter）的使用：Filter接口、FilterRegistrationBean类配置、@WebFilter注释

1、过滤器（Filter）的介绍SpringBoot的过滤器用于对数据进行过滤处理。
pan_junbiao·2025-03-09 19:15

简记_ MCU管脚的防静电处理

ESD的频谱是宽带的（指的是各种频率分量都有），频率范围大概是几十MHz到500MHz，ESD波形具有0.7~1ns的上升沿，通过上升沿跟最大带宽的计算公式0.35/tr，可得最大带宽约为：0.35/0.7ns
土豆19891021·2025-03-09 19:42

《职场趣事：“懂哥”的电脑乌龙记》

系列文章目录文章目录系列文章目录引子一、懂哥强行认机二、又又又打脸的懂哥总结引子在职场这片满是公式的“神秘丛林”里，“懂哥”宛如一个独特的“神奇变数”，总能凭借那些令人啼笑皆非的“神操作”，为平淡如水的工作日常添上一抹别样的
故障抖机灵大师·2025-03-09 18:02

【更新至2024年】1978-2024年全国GDP平减指数、实际GDP测算数据（可任意调整基期）

GDP平减指数、实际GDP测算数据（可任意调整基期）1、时间：1978-2024年2、来源：国家统计局、统计年鉴3、指标：名义GDP、实际GDP、国内生产总值指数、GDP平减指数4、数据内含原始数据计算公式代码
m0_71334485·2025-03-09 18:58

QT/C++获取电脑CPU实时占用率

在计算CPU的占用率时，我们首先了解一下CPU使用率的计算方式，无论是单个进程cpu占用率还是系统整个cpu使用率，都是一样的计算公式：1、cpu使用率=运行时间/间隔时间2、运行时间=内核时间+用户时间
云开发者联盟·2025-03-09 16:45

004-获取CPU占用率

以下是具体实现方法及核心代码示例：一、获取系统整体CPU占用率方法1：基于GetSystemTimes函数原理：通过计算两次采样的系统空闲时间、内核时间和用户时间差值，结合公式得出整体CPU使用率。
郑天佐·2025-03-09 16:12

论文阅读方法

如果不相干，可以随时停止，换篇文章看。阅读摘要摘要一般包含了整篇文章的主要内容，是非常非常重要的部
某风吾起·2025-03-09 14:32

BMI值（Body Mass Index，简称BMI），是指身高体重指数，是国际上常用的衡量人体肥胖程度和是否健康的重要标准，BMI的计算公式是：体重指数（BMI）=体重（kg）÷身高2（m）。

#includevoidisFit(){intkg;doubleBMI,m;printf("请输入体重:");scanf("%d",&kg);printf("请输入身高:");scanf("%lf",&m);BMI=kg/(m*m);if(BMI24){printf("超重");}}intmain(){isFit();}
liuyang___·2025-03-09 14:56

PyTorch系列教程：编写高效模型训练流程

这个过程包括组织和执行对数据、参数和计算资源的操作序列。让我们深入了解关键组件，并演示如何构建一个精细的训练循环流程，有效地处理数据处理，向前和向后传递以及参数更新。
梦想画家·2025-03-09 13:24

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（九）

4.八股写一下LR—逻辑回归损失公式：当y=1时，损失函数等于y_hat的负对数，即越接近1，损失越小；越
秋冬无暖阳°·2025-03-09 13:51

8.6 “6.7GB→3.9GB！“Facebook OPT模型4-bit量化实战：显存狂降85%教程

以OPT-6.7B模型为例，其参数量为6.7B，每个参数默认使用FP32（4字节）存储时，显存占用计算公式为：显存占用=参数量×数据类型字节数=6.7B×4B=26.8GB当前主流的量化技术路线对比如
少林码僧·2025-03-09 12:44

眼见不一定为实，孙悟空教你AI换脸换声的技术原理及如何用火眼金睛识别新型诈骗

话说俺老孙自从大闹天宫归来，闲来无事，忽闻人间兴起一门奇术——所谓“换脸换声”。听说那乃现代科学家利用人工智能之奥秘，将人脸、声音通通变换得跟戏法似的，让人真假难辨。
非知名人士·2025-03-09 12:42

25年应该买哪个品牌的nas？

在如今这个数据量爆炸式增长的时代，大家对数据存储的需求越来越高，NAS私有云也就成了很多人存储和管理数据的好帮手。市场上的NAS私有云品牌多得让人眼花缭乱，到底该怎么选呢？
亿欧科技·2025-03-09 10:02

golang深度学习-性能分析

pprof工具：常用于分析资源的使用情况，可以采集程序运行时的多种不同类型的数据（例如CPU占用、内存消耗和协程数量等），并对数据进行分析聚合生成的报告。
老狼伙计·2025-03-09 08:26

2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用

注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重？）
weixin_贾·2025-03-09 06:35

常用的三角函数公式

sin⁡2x+cos⁡2x=1\sin^2x+\cos^2x=1sin2x+cos2x=1tan⁡x=sin⁡xcos⁡x\tanx=\dfrac{\sinx}{\cosx}tanx=cosxsinxcot⁡x=1tan⁡x=cos⁡xsin⁡x\cotx=\dfrac{1}{\tanx}=\dfrac{\cosx}{\sinx}cotx=tanx1=sinxcosxsec⁡x=1cos⁡x\se
Jackey_Song_Odd·2025-03-09 05:01

基于STC89C52的八位数码管显示单个数字

通过单片机对数码管进行精准控制，能够清晰、明了地呈现各类数字信息。
@小张要努力·2025-03-09 03:19

总体方差和样本方差

总体方差计算公式：σ2=∑(X−μ)2N\sigma^2=\frac{\sum(X-\mu)^2}{N}σ2=N∑(X−μ)2公式中σ2\sigma^2σ2为总体方差，XXX为变量，μ\muμ为总体均值
然后就去远行吧·2025-03-09 02:29

关于无感方波启动预定位阶段

一、预定位的核心目标与原理消除启动不确定性无位置传感器下，转子初始位置未知，直接换相可能导致反转或失步。预定位通过施加固定方向磁场，强制转子对齐至预定角度（通常0°或60°电角度），建立初始位置基准。
蓑衣客VS索尼克·2025-03-09 01:34

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点

转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后，已经把这个模型训练出来了2KNN算法根据你的邻居来推测你的类别，如何确定谁是你的邻居（用距离公式
qq_43625764·2025-03-09 01:05

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估
生信与基因组学·2025-03-09 00:18

单例模式(懒汉式和饿汉式)

#include#include//懒汉式以时间换空间,线程不安全classSingleClass1{private:SingleClass1();~SingleClass1();staticSingleClass1
一问一个不吱声·2025-03-09 00:54

Java 中数据脱敏的实现

通过这个思路，就可以得到一个方案，就是在JSON序列化这个层面，去解决这个问题，从而对数据进行脱敏。1.自定义
Code额·2025-03-09 00:23

深入探究 ES6 数组扩展：扩展运算符的神奇应用与实战

ES6(ECMAScript2015)对数组提供了许多扩展，使得数组的操作更加便捷和高效。
疯狂的沙粒·2025-03-08 23:19

【mockito实战】mockito+junit搞定单元测试，包含测试代码及被测试项目

mockito+junit搞定单元测试一、简介1.1单元测试的特点配合断言使用(杜绝System.out)可重复执行不依赖环境不会对数据产生影响spring的上下文环境不是必须的一般都需要配合mock类框架来实现
Julia2016·2025-03-08 22:45

c程序设计-3.1（求我国国民生产总值与现在相比增长多少百分比）

假如我国国民生产总值的年增长率为7%，计算10年后我国国民生产总值与现在相比增长多少百分比：*运行结果：1.967152*计算公式：p=(1+r)^n*r为年增长率，n为年数，p为与现在相比的倍数#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS
小年客·2025-03-08 21:59

python量化数据8：计算东方财富KDJ指标数值金叉死叉

一、KDJ计算公式K:SMA(RSV,5,1);D:SMA(K,M1,1);J:3*K-2*D;defKDJ(CLOSE,HIGH,LOW,N=9,M1=3,M2=3):'''超卖超买类RSV赋值:(收盘价
ETF股债基指标·2025-03-08 20:07

【AI-42】如何调整参数和超参

作用：在模型训练过程中，权重不断调整，使得模型能够学习到输入数据中的各种特征和模式，从而实现对数据的准确
W Y·2025-03-08 19:59

华为OD机试 C++ - Excel单元格数值统计

为简化计算，假设当前输入中每个单元格内容仅为数字或公式两种。
steven_moda·2025-03-08 19:54

华为OD机试-Excel单元格数值统计（Java 2024 E卷 200分）

给定一个表格区域，每个单元格的内容可能是数字或公式。公式可以是引用其他单元格的值，或者进行简单的加减运算。我们的任务是计算选定区域内所有单元格的数值总和。
蓝白咖啡·2025-03-08 19:32

看视频学习方法总结

目标拆解技术将视频内容分解为「核心概念」「操作步骤」「应用场景」三部分，提前标注重点（如：视频05:30处有关键公式推导）。场景化学习
长勺·2025-03-08 19:29

如何选择适合你的AWS EC2实例？场景化分析助你精准决策

然而，面对数十种实例类型、数百种配置选项，许多用户常常陷入选择困难。本文将从实际业务场景出发，分析不同需求下的EC2选型策略，帮你避开配置陷阱，提升资源利用率。
AWS官方合作商·2025-03-08 18:49

redis分布式锁

，与传统的单体项目中的synchronized,他是基于jvm的锁，即在一个springboot服务下能保证线程同步的问题，但现在我们大部分的项目部署不局限于一台服务器，此时会出现多把jvm锁无法保证对数据的互斥原则
JLiuli·2025-03-08 18:18

微信群二维码采集，帮助企业或个人获客

前几天准备找人换群来着却发现采集群二维码接口，自己动手写了个免费微信群二维码采集工具下载好，直接打开使用即可使用软件下载地址：微群多多.zip-蓝奏云
e4ert·2025-03-08 16:44

【数据仓库与数据挖掘基础】第一章 概论/基础知识

知识点复习：事务（关于事务的一些知识点可以点这里）一、数据仓库的一些基本的知识1.从数据库到数据仓库1.1数据库用于事务处理1.1.1定义：事务处理是指对数据库中数据的操作，这些操作通常包括插入、更新、
精神病不行计算机不上班·2025-03-08 16:24

Selenium库打开指定端口（9222、9333等）浏览器【已解决！！！】

就是在写动态爬虫爬取数据的过程中，如果用selenium的话，有一个缺点，就是当我们去测试一个网站能不能爬取，它都会重新换端口打开一个浏览器，不会使用上一次使用的浏览器，在实际使用过程中这样调试很烦，总是会重新打开而不是就用上一次打开过的调试
我是神哥·2025-03-08 14:07

C# WinForm、上位机与 WPF 教程大起底

你是否曾望着复杂的编程世界，满心憧憬却又因零基础而望而却步？今天，咱们就专为编程小白打造，深入剖析C#WinForm、上位机与WPF的神秘面纱，开启一段轻松愉悦的编程学习之旅！一、C#基础——编程世界的敲门砖C#作为一门功能强大且应用广泛的编程语言，是踏入编程领域的绝佳起点。对于零基础的朋友，先得了解它的基本语法，像变量、数据类型、控制语句这些基础概念，就如同搭建房子的砖块，看似简单，却是构建复杂
七七知享·2025-03-08 13:45

3.6手写数字识别项目

-通过`transforms.Compose`对数据进行预处理，包括转换为张量和归一化。-使用`DataLoader`创建训练和测试数据集的生成器。
不要不开心了·2025-03-08 11:33

矩阵压缩（数组降维，对角矩阵，对称矩阵，稀疏矩阵）

映射公式：按行优先展平（Row-majororder）：二维数组A[m][n]展开成一维数组B[m*n]，映射公式为：B[i×n+j]=A[i][j]\mathbf{{\color{Red}B[i×n+
Amazing_snack·2025-03-08 09:31

量化企业间合作关系、竞争关系和资源流动

公式被用来量化企业间合作关系、竞争关系和资源流动的程度，并通过分析网络结构来识别产业链中的关键企业和集群合作权重（W_cooperation）公式：Wcooperation(i,j)=α⋅max(freq
Atlas Shepherd·2025-03-08 09:26

matlab中logm函数的应用,matlab 各种 对数函数 用法以及实例是什么

在MATLAB中输入对数函数主要分为以下两种类型：一、直接型以e、2或者是10为底的对数的话，直接输入：y=log(x)，y=log2(x)，y=log10(x)。
刘惠昌·2025-03-08 06:35

计算机二级第32套题

选中图片点击不显示4添加合适的可选文字：信息→检查辅助功能→选择要添加的文字，随便添加Word1插入文本框：上下型环绕2制表位位置40字符，右对齐，制表符形状33转换为图表不要带单位，Excel升序排列，显示单位无，对数刻度
计算机小林·2025-03-08 06:56

为啥图片会模糊，canvas显示优化

naturalHeight,原始高度样式尺寸img标签上的width，height缩放倍率，受浏览器缩放影响大小，跟操作系统设置也有关系，反正最后就是个值window.devicePixelRatio清晰度高满足如下公式原始尺寸
·2025-03-08 06:49

玩转python：掌握Python数据结构之栈Stack

这一端被称为栈顶（Top），另一端被称为栈底（Bottom）。栈的操作主要有两
千益·2025-03-07 23:19

基于PCA+RF的数据分类模型含matlab代码（PCA降维后输入进RF模型）

步骤：标准化数据：为了使每个特征对总的方差贡献相似，通常需要对数据进行标准化处理。计算协方差矩阵：确定数据集中特征之间的协方差。计算特征值和特征向量：从协方差矩阵中提取特
Jason_Orton·2025-03-07 23:48
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