数学阅读

Python数据科学入门：NumPy、Pandas和Matplotlib的实用指南

数据科学是一个跨学科的领域，结合了统计学、计算机科学和数学，用来分析和解读复杂的数据。Python作为数据科学的主流编程语言之一，拥有强大的库和工具，使得数据分析、科学计算、数据可视化变得更加简便。
威哥说编程·2025-03-25 02:27

前端 -- 计算机图形学基础：光与三角形面（Mesh）求交

数学基础1️⃣光线的表示方式2️⃣三角形面的数学表达3️⃣光线与三角形求交的算法基本步骤：️实践案例：光与三角形求交的实现基本代码实现优化思路与扩展拓展知识：光追与Mesh求交的高级应用总结与感悟文末开篇语哈喽
喵手·2025-03-25 01:52

《 C++ 点滴漫谈： 三十一 》写好递归不踩坑：C++ 递归函数的精髓与实战

摘要递归是C++语言中至关重要的编程技术，广泛应用于数据结构、算法设计和数学计算等领域。本文系统讲解了递归的基本概念、分类及其工作原理，并分析了常见应用，如二分查找、快速排序和深度优先搜索。
Lenyiin·2025-03-25 00:43

《Operating System Concepts》阅读笔记：p473-p480

《OperatingSystemConcepts》学习第38天，p473-p480总结，总计8页。一、技术总结1.RAIDs(1)定义redundantarraysofindependentdisks(RAID)：Adiskorganizationtechniqueinwhichtwoormorestoragedevicesworktogether,usuallywithprotectionfro
·2025-03-25 00:00

希冀 操作系统 实验二 进程调度

目录一.补全代码及分析二.总结经过上一节的介绍，相信你一定已经了解进程调度最为简单常见的三种算法，这一节的实验需要你阅读并理解所给源代码，然后补全代码，编译运行它们，体会先来先服务算法、短作业优先算法和轮转调度算法的实现过程
ssr——ssss·2025-03-24 22:01

c++基础算法（认识图论）

大家好，我是图论，我在大部分领域都有一席之地；接下来，请跟随我的视角，走进图论的世界，第一章、自我介绍：图论是数学中的一个分支，研究图的性质和图的相关问题。
sjzwer_·2025-03-24 22:57

EdDSA (Edwards-curve Digital Signature Algorithm)算法详解及python实现

1.2EdDSA的数学原理1.3应用场景第二部分：EdDSA签名生成与验证流程2.1签名生成流程2.2签名验证流程第三部分：Python实现：EdDSA签名生成3.1安装依赖3.2EdDSA签名生成的Python
闲人编程·2025-03-24 21:18

Java 程序员必读书单

如果你最近在准备面试或阅读相关技术文档，则本文正是适合你。在本文中，我将给你一些你可能不知道的关于Java的重要概念和知识，并通过具体的代码示例和图表来帮助你理解这些
AI天才研究院·2025-03-24 20:10

Python 学习笔记1 - 认识Python

一、什么是Python1989年圣诞节期间，荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum（吉多.范罗苏姆）决心开发一个新的解释程序，作为ABC语言的替代品。
Scora_liu·2025-03-24 20:39

C++ 的内存管理有哪些改进？

这些方法虽然有效，但代码往往难以阅读和维护，且容易出错。C++20的协程提供了
·2025-03-24 20:22

从阅读空间到知识孵化器，AI时代智慧图书馆何为？

从传统的阅读空间到如今的知识孵化器，智慧图书馆在AI时代肩负着新的使命与挑战。本文将探讨智慧图书馆在AI时代的发展方向，并引入生成式人工智能认证（GAI）认证，为图书馆从业者的技能提升提供新思路。
技能咖·2025-03-24 19:35

中频信号解析：瞬时相位信息的原理与应用

本文将从数学原理、信号处理价值、典型应用三个维度深入剖析瞬时相位的本质。
小驴技术站·2025-03-24 18:21

基于推理的强化学习智能体设计与开发

数学建模：扩展MDP为R-MDP：⟨S,A,P
由数入道·2025-03-24 17:45

python ppt转pdf macos_如何在 macOS 上一键批量把 PPT 和 Word 文件转成 PDF

原标题：如何在macOS上一键批量把PPT和Word文件转成PDF相信不少人都有或曾经有过需要将多个PPT/Word文件转为PDF的需求，可能是一堆PPT课件为了方便批注，也可能是一些Word文档为了方便阅读
weixin_39857792·2025-03-24 17:41

掌握 Postman：高级 GET 请求技术与响应分析

欢迎阅读本指南，它将详细介绍如何在Postman中发送GET请求并理解API响应。对于希望提升API测试和开发能力的开发者来说，这是不可或缺的技能。
·2025-03-24 15:44

C++ 的内存管理有哪些改进？

这些方法虽然有效，但代码往往难以阅读和维护，且容易出错。C++20的协程提供了
·2025-03-24 15:43

SQL中体会多对多

会用到JOIN``LEFTJOIN两种连接1.学生表（students）student_idstudent_name1张三2李四3王五2.课程表（courses）course_idcourse_name1数学
PlumCarefree·2025-03-24 15:59

螺旋折线 | 第九届蓝桥杯省赛C++B组

数据范围−109≤X,Y≤109输入样例：01输出样例：3题解：数学计算题目，
@Mr.stone·2025-03-24 15:58

高等数学，对梯度的理解

梯度（Gradient）是多变量微分中非常重要的概念。它描述了一个多元函数在某一点的最大上升方向及其变化率，是向量微积分中的基本工具。定义对于一个多变量标量函数f(x,y,z,… )f(x,y,z,\dots)f(x,y,z,…)梯度是一个向量，记为∇f\nablaf∇f或gradfgradfgradf梯度向量的分量是函数fff对各自变量的偏导数，即：∇f=(δfδx,δfδy,δfδz,… )\
伶星37·2025-03-24 14:56

《Operating System Concepts》阅读笔记：p408-p448

《OperatingSystemConcepts》学习第34天，p408-p448总结，总计41页。一、技术总结2.page-replacementalgorithmInmemorymanagement,thealgorithmthatchooseswhichvictimframeofphysicalmemorywillbereplacedbyaneedednewframeofdata.(1)FI
codists·2025-03-24 12:03

《Operating System Concepts》阅读笔记：p272-p285

《OperatingSystemConcepts》学习第27天，p272-p285总结，总计14页。一、技术总结1.semaphoreAsemaphoreSisanintegervariablethat,apartfrominitialization,isaccessedonlythroughtwostandardatomicoperations:wait()andsignal().2.monit
codists·2025-03-24 12:33

Java设计模式之解释器模式

场景1.需要解释特定领域的语言：如数学公式、正则表达式、SQL查询等。2.语法相对简单且稳定：若语法频繁变化或过于复杂，建议使用解析器生成工具（如ANTLR）。3.需要灵活扩展语法
飞翔中文网·2025-03-24 11:24

数据库数值函数详解

各类资料学习下载合集https://pan.quark.cn/s/8c91ccb5a474数值函数是数据库中用于处理数值数据的函数，可以用于执行各种数学运算、统计计算等。
web安全工具库·2025-03-24 10:23

股票市场的量化交易策略如何应对市场情绪变化？

推荐阅读：《程序化炒股：如何申请官方交易接口权限？个人账户可以申请吗？》股票市场的量化交易策略如何应对市场情绪变化？
云策量化·2025-03-24 10:16

股神系列：蒋菲的量化投资中，如何利用大数据优化模型？她的数据来源有哪些？

推荐阅读：《程序化炒股：如何申请官方交易接口权限？个人账户可以申请吗？》标题：股神系列：蒋菲的量化投资中，如何利用大数据优化模型？她的数据来源有哪些？
云策量化·2025-03-24 10:16

基于WebAssembly的浏览器密码套件

目录一、前言二、WebAssembly与浏览器密码套件2.1WebAssembly技术概述2.2浏览器密码套件的需求三、系统设计思路与架构3.1核心模块3.2系统整体架构图四、核心数学公式与算法证明4.1AES-GCM
闲人编程·2025-03-24 09:13

绘图更新~

最近正在添加平行四边形，作者正在用仅剩不多的数学才能计算，所以会更新很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢很慢
饼干帅成渣·2025-03-24 09:42

Hamcrest的介绍以及在项目中的实际应用

Hamcrest的核心特点声明式语法：Hamcrest的匹配器语法更接近自然语言，易于阅读和理解。可组合性：匹配器可以组合使用，构建复杂的断言逻辑。丰富的匹配器库：提供了大量内置匹配器，支持对象、集
噔噔噔噔@·2025-03-24 09:12

“统计视角看世界”专栏阅读引导

根据文章主题和逻辑关系，我为您设计以下阅读引导方案：1.六西格玛基础2.帕累托图3.直方图4.散点图基础5.散点图高阶6.多变量可视化7.密度图进阶8.回归分析配套文字说明：入门基石（必读）《1.六西格玛遇上
赛卡·2025-03-24 09:40

密码学，算法在人工智能的实战利用

密码学的概述即常用加密方式密码学（Cryptography）是数学和计算机科学的一个分支，它涉及保护信息的安全性和隐私性。
china—hbaby·2025-03-24 09:09

2024年第五届MathorCup数学应用挑战赛--大数据竞赛思路、代码更新中.....

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️研赛及概况一、竞赛背景与目的二、组织机构与参赛对象三、竞赛时间与流程四、竞赛要求与规则五、奖项设置与奖励六、研究文档撰写建议七、参考资料与资源1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版324年研赛资源下载4思路、Python、Matlab代码分享......⛳
宇哥预测优化代码学习·2025-03-24 08:03

第6章：Dockerfile最佳实践：多阶段构建与镜像优化

第6章：Dockerfile最佳实践：多阶段构建与镜像优化作者：DogDog_Shuai阅读时间：约30分钟难度：中级目录1.引言2.Dockerfile基础3.多阶段构建4.镜像优化技术5.最佳实践指南
DogDog_Shuai·2025-03-24 08:03

【赛题】2024年MathorCup数学应用挑战赛D题赛题发布

2024年MathorCup数学应用挑战赛——正式开赛！！！
睿森竞赛·2025-03-24 08:59

2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享

一、经验分享1.工具选择：顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择，二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显，而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展，其功能也愈发全面与强大，因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法：多多益善。不一定要精通所有的算法，但是手上至少要准备一些常用的算法（
美赛数学建模·2025-03-24 08:27

Lua自带库

print(os.time({year=2021,month=10,day=19}))当前时间os.date("*t")fork,vinpairs(os.date("*t"))doprint(k,v)end数学绝对值
心前阳光·2025-03-24 07:51

css filter属性详解

cssfilter属性详解文章中codepen例子，无法实时预览，可以在这里获得更好阅读体验。
pengfeixc·2025-03-24 06:39

R语言基础常用代码总结

路径操作getwd():获取当前工作目录setwd():设置当前工作目录#基础运算10%/%3#整除<−、=、<<−#左赋值1%in%a#判断元素是否在向量里E%*%t(E)#用于矩阵与它转置的矩阵相乘#数学函数
WhyteHighmore·2025-03-24 05:29

python爱心代码高级

这个示例将使用更复杂的数学公式和图形操作来绘制一个更精致的爱心形状。
youyouxiong·2025-03-24 04:18

多种方法判断一个数是否为素数的实现与优化

素数，又称质数，是一个在数学和计算机科学中非常重要的概念。它是大于1的自然数中，除了1和它本身，不能被其他数整除的数。
徐浪老师·2025-03-24 03:14

手把手教你完成 MATLAB 的下载安装与激活（详细图文教程）

引言MATLAB是当前最流行的科学计算软件之一，被广泛应用于工程、数学、金融等多个领域。对于新用户而言，下载安装MATLAB可能会遇到一些困惑。
徐浪老师·2025-03-24 03:44

Java高频面试之集合-13

哈希函数通过以下核心机制有效降低碰撞概率，确保不同输入尽可能映射到不同的哈希值：一、设计原理与数学基础均匀分布（UniformDistribution）目标：使任意输入经过哈希计算后，结果在输出空间中均匀分布
牛马baby·2025-03-24 03:42

使用 Python 绘制爱心图形（高级版）

以下是一段使用Python绘制高级“爱心”图案的代码，结合数学公式生成精美的爱心形状，并附加一些交互式的效果，比如渐变颜色或动态展示：动态渐变爱心importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.animationasanimation
徐浪老师·2025-03-24 03:11

量化交易简介

这里写目录标题1是什么2为什么3开源量化交易项目中国德国美国4商业版交易平台5量化界大佬3.1先驱者3.2其他知名人物1是什么借助数学方法，利用计算机技术进行交易的证券投资技术。一般流程想到一种策略。
终回首·2025-03-24 01:55

六十天前端强化训练之第二十九天之深入解析：从零构建企业级Vue项目的完整指南

目录一、Vite核心原理与开发优势二、项目创建深度解析三、配置体系深度剖析四、企业级项目架构设计五、性能优化实战六、开发提效技巧七、质量保障体系八、扩展阅读推荐一、Vite核心原理与开发优势1.1为什么选择
编程星辰海·2025-03-23 22:35

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。通常，这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集（holdoutset）来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数，通常假设模型在验证集上的
开心星人·2025-03-23 22:34

【论文阅读】实时全能分割模型

文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域，针对实时多任务分割的需求日益增长，特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。为了解决这些挑战，本文介绍了一种新方法——RMP-SAM（Real-TimeMulti-PurposeSegmentAnything），旨在实现实时的多功能分割。RMP-SAM结合了动态卷积与高效的模型
万里守约·2025-03-23 22:04

论文阅读：2023 arxiv Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts

总目录大模型安全相关研究：https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328MultiscalePositive-UnlabeledDetectionofAI-GeneratedTextshttps://arxiv.org/abs/2305.18149https://www.doubao.com/chat/211427064915225
CSPhD-winston-杨帆·2025-03-23 22:32

论文阅读笔记——MAGICDRIVE: STREET VIEW GENERATION WITH DIVERSE 3D GEOMETRY CONTROL

MagicDrive论文MagicDrive通过对3D数据和文本数据的多模态条件融合和隐式视角转换，实现了高质量、多视角一致的3D场景生成。几何条件编码Cross-attention：针对顺序数据，适合处理文本标记和边界框等可变长度输入。Additiveencoderbranch：对于地图等网络状规则数据，能够有效保留空间结构。对于文本按照模版构建：“Adrivingsceneat{locatio
寻丶幽风·2025-03-23 22:02

技术大佬和普通程序员改bug的区别！

阅读本文大概需要2min文/强哥；未经授权禁止转载在我这么多年的工作生涯里，难免遇到那些工作糊弄的开发同事，随意编程的实习生，不够细致的测试，缺乏专业度的产品...产品的体验，取决于多个环节的把控，但很多情况下
程序员干货站·2025-03-23 22:02

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。例如，一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像，用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧，许多数据投毒攻击被提出，以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使模型无法从数据中学习太多信息，从而导致模型在未见
开心星人·2025-03-23 22:01
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