深度学习实战-自学笔记

【Python3】初识Python及其基础知识

前言hi~大家好呀，本篇我在自学Python3过程中的一篇自学笔记，主要参考书上和网络上的内容，有错请大家多多指出，让我们一起学习吧~本篇文章，我会具体学习Python程序的运行原理以及如何运行Python
柒海啦·2023-04-06 07:39

Arduino笔记实验(初级阶段)—火焰传感器+有源蜂鸣器实验

有源蜂鸣器实验文章目录Arduino笔记实验(初级阶段)—火焰传感器+有源蜂鸣器实验前言一、电路图二、火焰传感器(4引脚)-有源蜂鸣器代码实验效果展示三、火焰传感器火焰传感器模块示意图火焰传感器模块电路图实验总结前言自学笔记
宝全哥哥·2023-04-06 05:36

sql自学笔记（二十八）——MySQL8.0版本的新特性（十八）

JSON合并函数MySQL8.0（MySQL5.7.22）增加了JSON_MEFRGE_PATCH()。它用于将两个JSON对象合并为一个对象MySQL8.0（MySQL5.7.22）增加了JSON_MERGE_PRESERV()。他也是用于将两个JSON对象合并为一个对象。MySQL8.0废弃了JSON_MERGE.它们两个的差别在于上面这个函数，如果两个对象当中有相同的结点，它会使用第二个对象
itczt·2023-04-05 15:03

深度学习实战——卷积神经网络/CNN实践(LeNet、Resnet)

第一章深度学习实战——不同方式的模型部署（CNN、Yolo）_如何部署cnn_@李忆如的博客第二章深度学习实战——卷积神经网络实践目录系列文章目录一、实
@李忆如·2023-04-05 14:25

Python深度学习实战PyQt5布局管理项目示例详解

本文具体介绍基本的水平布局、垂直布局、栅格布局、表格布局和进阶的嵌套布局和容器布局，最后通过案例带小白创建一个有型的图形布局窗口布局管理就是管理图形窗口中各个部件的位置和排列。图形窗口中的大量部件也需要通过布局管理，对部件进行整理分组、排列定位，才能使界面整齐有序、美观大方。1.从绝对定位到布局管理1.1什么是布局管理布局管理就是管理图形窗口中各个部件的位置和排列。网站、报纸要对发布的文章设置栏目
Prince_Treasure·2023-04-05 00:26

UVM自学笔记3——项目之三——从零开始搭建ahb_sramc验证平台

创建如下所示的目录结构：2.在tb的文件下：顶层的testbench如下：在tb中，第24行的代码将uvm宏相关的内容include进来，第26行的代码把uvm_pkg包导入进来，然后将agent相关的包（ahb_pkg/sram_pkg），testcase相关的包（uvm_ahb_sram_test_pkg）以及env相关的包(uvm_ahb_sram_env_pkg)都导入进来，在第38行和3
IC_SH·2023-04-04 18:40

深度学习 - 基本网络篇

2RNN(RecurrentNeuralNetwork)1、普通RNN深度学习实战教程(五)：循环神经网络特点：输入不仅有当前的，还有上一时刻的输出；考虑的是时间轴上的关系。
aaa小菜鸡·2023-04-04 13:51

Pytorch深度学习实战3-7：详解数据加载DataLoader与模型处理

目录1数据集Dataset2数据加载DataLoader3常用预处理方法4模型处理5实例：MNIST数据集处理1数据集DatasetDataset类是Pytorch中图像数据集操作的核心类，Pytorch中所有数据集加载类都继承自Dataset父类。当我们自定义数据集处理时，必须实现Dataset类中的三个接口：初始化def__init__(self)构造函数，定义一些数据集的公有属性，如数据集下
Mr.Winter`·2023-04-04 11:31

【Python自学笔记】Python异步装饰器

文章目录说明同步装饰器异步装饰器说明python中的装饰器让我们的代码更加灵活简洁，在同步的情况下我们可以很简单的写出一个同步装饰器，但是在异步函数的情况下，我们要如何写这个装饰器呢，具体方式请参考下列代码同步装饰器示例代码#_*_coding:UTF-8_*_#开发人员：Xiaoqiang#微信公众号：xiaoqiangclub#开发时间：2022/4/309:15#文件名称：decorator
xiaoqiangclub·2023-04-04 07:55

PyTorch 深度学习实战 |用 TensorFlow 训练神经网络

为了更好地理解神经网络如何解决现实世界中的问题，同时也为了熟悉TensorFlow的API，本篇我们将会做一个有关如何训练神经网络的练习，并以此为例，训练一个类似的神经网络。我们即将看到的神经网络，是一个预训练好的用于对手写体数字（整数）图像进行识别的神经网络，它使用了MNIST数据集(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)，这是一个经常被用于研究模式识别任务的经典的
TiAmo zhang·2023-04-03 20:19

PyTorch深度学习实战

本专栏分为两大部分，专栏内容如下：第1部分探讨PyTorch与其他深度学习框架的区别。如何在PyTorchHub中下载和运行模型。PyTorch的基本构建组件——张量展示不同类型的数据如何被表示为张量，以及深度学习模型期望构造什么样的张量。梯度下降机制，以及PyTorch如何实现自动微分。利用PyTorch的神经网络（nn）和优化（optim）模块来建立和训练一个用于回归的神经网络的过程。构建一个
雍珑庚·2023-04-03 15:35

PyTorch深度学习实战 | 计算机视觉

深度学习领域技术的飞速发展，给人们的生活带来了很大改变。例如，智能语音助手能够与人类无障碍地沟通，甚至在视频通话时可以提供实时翻译；将手机摄像头聚焦在某个物体上，该物体的相关信息就会被迅速地反馈给使用者；在购物网站上浏览商品时，机器也在同时分析着用户的偏好，并及时个性化地推荐用户可能感兴趣的商品。原先以为只有人类才能做到的事，现在机器也能毫无差错地完成，甚至超越人类，这显然与深度学习的发展密不可分
TiAmo zhang·2023-04-03 14:27

《Python+Kivy(App开发)从入门到实践》自学笔记：简单UX部件——CheckBox复选框

章节知识点总揽4.5CheckBox复选框CheckBox复选框包括一个特定的两种状态按钮：可以选中或取消选中。如果一个组中只有一个CheckBox，它将成为一个单选按钮。与ToggleButton按钮在设置CheckBox.group时，一次只能选择一个单选按钮一样。4.5.1使用方法在.py文件内使用复选框需要引入CheckBox类，通过CheckBox类生成一个复选框并设置相关样式，再通过a
静候光阴·2023-04-03 09:58

PyTorch 深度学习实战 | DIEN 模拟兴趣演化的序列网络

01、实例：DIEN模拟兴趣演化的序列网络深度兴趣演化网络(DeepInterestEvolutionNetwork,DIEN)是阿里巴巴团队在2018年推出的另一力作,比DIN多了一个Evolution,即演化的概念。在DIEN模型结构上比DIN复杂许多,但大家丝毫不用担心,我们将DIEN拆解开来详细地说明。首先来看从DIEN论文中截下的模型结构图,如图1所示。■图1DIEN模型结构全图这张图初
TiAmo zhang·2023-04-02 23:01

【机器学习自学笔记6】高斯混合模型(GMM)

我们知道生活中的很多现象，比如身高体重的分布，都满足高斯分布(正态分布)。而高斯混合模型，则是通过多个高斯分布的叠加，实现对数据集的拟合。高斯分布如果学过概率论，我们知道高斯分布的公式如下：X∼N(μ,σ2)X\simN(\mu,\sigma^2)X∼N(μ,σ2)生活中的很多现象，比如身高，都近似一种高斯分布：考虑一个问题，如果有一组数据，其中包括男性和女性的身高，比起使用一个高斯分布，使用两个
Koorye·2023-04-02 21:31

机器学习自学笔记（1）sklearn数据集的简单使用

sklearn简介Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(DimensionalityReduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时，便可根据下图来选择相应的方法。Sklearn具有以下特点：简单高效的数据挖掘和数据分析工具
悠然;̀͒̏ۖ·2023-04-02 21:08

AI-机器学习-自学笔记（七）支持向量机（SVG）算法

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-marginhyperplane）在二维空间上，两类点被一条直线完全分开叫做线性可分。从二维扩展到多维空间中时，将两类N维空
阿尔法羊·2023-04-02 21:06

零基础"机器学习"自学笔记|Note4:线性代数回顾

4.线性代数回顾4.1矩阵和向量如图：这个是4×2矩阵，即4行2列。矩阵的维数即行数×列数。向量是一种特殊的矩阵，讲义中的向量一般都是列向量，如：为四维列向量（4×1）。如下图为1索引向量和0索引向量，左图为1索引向量，右图为0索引向量，一般我们用1索引向量。4.2加法和标量乘法矩阵的加法：行列数相等的可以加。例如：矩阵的乘法：每个元素都要乘组合算法也类似。4.3矩阵向量乘法矩阵和向量的乘法如图：
木舟笔记·2023-04-02 21:47

机器学习自学笔记——感知机

感知机预备知识神经元感知机算法最初是由科学家从脑细胞的神经凸起联想而来。如下图，我们拥有三个初始xxx值，x1,x2,x0x_1,x_2,x_0x1,x2,x0。其中x0=1x_0=1x0=1为一个初始的常量，专业上称作“偏置”。每个xxx的值都会乘上一个权重值www，再线性组合生成一个多项式，这个多项式经过一个分类函数fff生成yyy。这个分类函数的作用就是将类别转化成0,10,10,1或者−1
康康好老啊·2023-04-02 21:23

百面机器学习 自学笔记

第一章特征工程①②③④⑤⑥⑦⑧⑨1、常用特征归一化特征归一化①线性函数归一化（Min-MacScaling）:对原始数据进行线性变换，使结果映射到[0，1]的范围，实现对原始数据的等比缩放。②零均值归一化（Z-ScoreNormalization）:将原始数据映射到均值为0，标准差为1的分布上。均值为μ，标准差为σ归一化：更容易通过梯度下降找到最优解（决策树不适用），因为决策树节点分裂时是数据集D
jiangnan955·2023-04-02 21:48

sql自学笔记（十九）——MySQL8.0版本的新特性（九）

窗口函数基本概念MySQL8.0支持窗口函数（WindowsFunction）,也称分析函数。窗口函数与分组聚合函数类似，但是每一行数据都生成一个结果。聚合窗口函数：SUM/AVG/COUNT/MAX/MIN等等。首先创建一张表，如图所示：select*fromsales;利润表首先先来回顾一下聚合函数例，按照国家来计算一下每一个国家的利润总和selectcountry,sum(profit)as
itczt·2023-04-02 21:03

机器学习自学笔记

目录一绪论1.1机器学习定义1.2机器学习任务的分类1.3机器学习算法的过程二、支持向量机2.1线性可分定义2.2问题描述2.3优化问题2.4线性不可分割情况2.5低维到高维的映射2.6核函数的定义2.7原问题和对偶问题2.8转化为对偶问题2.10兵王问题描述一绪论1.1机器学习定义1.机器学习是这样的领域，它是赋予计算机学习的能力，这种学习能力不是通过显著式编程获得的让计算机自己总结规律的编程方
努力变强的小白菜·2023-04-02 21:16

机器学习自学笔记——聚类

聚类的基本概念聚类，顾名思义，就是将一个数据集中各个样本点聚集成不同的“类”。每个类中的样本点都有某些相似的特征。比如图书馆中，会把成百上千的书分成不同的类别：科普书、漫画书、科幻书等等，方便人们查找。每一种类别的书都有相似之处：比如科普书类别中的书基本上都是普及一些科学知识，这就是他们的相似之处。而聚类可以理解为“将一堆图书分为不同的类别的过程”。这里不得不说明一下“聚类”和“分类”的区别：聚类
康康好老啊·2023-04-02 20:57

信息系统项目管理师自学笔记（八）——软件设计

2.4软件设计从工程管理角度来看，软件设计可分为概要设计和详细设计两个阶段。概要设计也称为高层设计，即将软件需求转化为数据结构和软件的系统结构。概要设计主要包括设计软件的结构、确定系统由哪些模块组成，以及每个模块之间的关系。详细设计也称为低层设计，即对结构图进行细化，得到详细的数据结构与算法。同样如果采用结构化设计，则详细设计的任务就是为每个模块进行设计。总的来说，在整个软件设计过程中，需完成以下
烧麦Sn0wSt@r·2023-04-02 16:51

PyTorch深度学习实战 | 猫狗分类

本文内容使用TensorFlow和Keras建立一个猫狗图片分类器。图1猫狗图片01、安装TensorFlow和Keras库TensorFlow是一个采用数据流图（dataflowgraphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机
TiAmo zhang·2023-04-02 15:13

PyTorch深度学习实战 | 基于ResNet的人脸关键点检测

人脸关键点检测指的是用于标定人脸五官和轮廓位置的一系列特征点的检测，是对于人脸形状的稀疏表示。关键点的精确定位可以为后续应用提供十分丰富的信息。因此，人脸关键点检测是人脸分析领域的基础技术之一。许多应用场景(如人脸识别、人脸三维重塑、表情分析等)均将人脸关键点检测作为其前序步骤来实现。本文将通过深度学习的方法来搭建一个人脸关键点检测模型。1995年，Cootes提出ASM(activeshapem
TiAmo zhang·2023-04-02 14:42

深度学习实战22(进阶版)-AI漫画视频生成模型，做自己的漫画视频

大家好，我是微学AI，今天给大家带来深度学习实战22(进阶版)-AI漫画视频生成模型。
微学AI·2023-04-02 12:17

《R语言实战》自学笔记41-生成频数表

数据准备df<-read.table(file="D:/Documents/Rwd/df.csv",header=T,sep=",",colClasses=c(year="character",nitrogen="character",variety="character",block="character"))#数据导入。df#查看数据。##yearnitrogenvarietyblockv1v
zjh9280·2023-04-02 04:50

WinEdt11自学笔记———— 打开期刊模板

以前觉得下载winEdt很麻烦，懒得下，一直用overleaf在线写论文，后面老师帮我改论文很不方便，还是老老实实下载吧，但是不会用，又懒得学，算了还是学一学。首先是找个教程学习如何安装以及激活（啊烦死了烦死了）1、安装教程（师姐给我的，蛮有用，给师姐点赞）CTex+WinEdt10.2安装详细教程与破解-飞翔的拖拉机-博客园2、使用那都是要钱的，白嫖党当然是选择破解啊（删注册表那个方法我试了不管
gby2020·2023-04-01 22:48

Tensorflow深度学习实战之(一)--Tensorflow 基本运算机制

Tensorflow基本运算机制本人学习编写有关深度学习的第一篇博客，包括CSDN博客的写法不是很熟悉，所以不要太在意排版的错误，哈哈哈一起学习到内容才是我的初衷，继续加油吧思文！！！该系列专栏所涉及到的Tensorflow配置的环境说明1.CPU版本的Tensorflow==1.13.12.GPU版本的Tensorflow==2.6.2,英伟达显卡驱动CUDA版本==11.6，Python版本=
TORE007·2023-04-01 21:37

Pytorch深度学习实战3-6：详解网络骨架模块nn.Module(附实例)

目录1什么是nn.Module？2从一个例子说起3nn.Module主要方法4自定义网络一般步骤1什么是nn.Module？在实际应用过程中，经典网络结构(如卷积神经网络)往往不能满足我们的需求，因而大多数时候都需要自定义模型，比如：多输入多输出(MIMO)、多分支模型、跨层连接模型等。nn.Module就是Pytorch中用于自定义模型的核心方法。在Pytorch中，自定义层、自定义块、自定义模
Mr.Winter`·2023-04-01 21:18

全栈开发自学日志(持续更新)

前言这里筑梦师,是一名正在努力学习的iOS开发工程师,目前致力于全栈方向的学习,希望可以和大家一起交流技术,共同进步,用记录下自己的学习历程.个人学习方法分享全栈开发自学笔记已开源2017年计算机系书单分享
筑梦师Winston·2023-04-01 19:51

入门力扣自学笔记253 C++ （题目编号：1637）

1637.两点之间不包含任何点的最宽垂直区域题目：给你n个二维平面上的点points，其中points[i]=[xi,yi]，请你返回两点之间内部不包含任何点的最宽垂直区域的宽度。垂直区域的定义是固定宽度，而y轴上无限延伸的一块区域（也就是高度为无穷大）。最宽垂直区域为宽度最大的一个垂直区域。请注意，垂直区域边上的点不在区域内。示例1：输入：points=[[8,7],[9,9],[7,4],[9
DK_Sorhic·2023-04-01 07:00

入门力扣自学笔记254 C++ （题目编号：2367）

2367.算术三元组的数目题目：给你一个下标从0开始、严格递增的整数数组nums和一个正整数diff。如果满足下述全部条件，则三元组(i,j,k)就是一个算术三元组：i&nums,intdiff){intans=0;mapmp;for(inti=0;i
DK_Sorhic·2023-04-01 07:00

入门力扣自学笔记220 C++ （题目编号：1754）

1754.构造字典序最大的合并字符串题目：给你两个字符串word1和word2。你需要按下述方式构造一个新字符串merge：如果word1或word2非空，选择下面选项之一继续操作：如果word1非空，将word1中的第一个字符附加到merge的末尾，并将其从word1中移除。例如，word1="abc"且merge="dv"，在执行此选项操作之后，word1="bc"，同时merge="dva"
DK_Sorhic·2023-04-01 07:30

入门力扣自学笔记222 C++ （题目编号：1759）

1759.统计同构子字符串的数目题目：给你一个字符串s，返回s中同构子字符串的数目。由于答案可能很大，只需返回对109+7取余后的结果。同构字符串的定义为：如果一个字符串中的所有字符都相同，那么该字符串就是同构字符串。子字符串是字符串中的一个连续字符序列。示例1：输入：s="abbcccaa"输出：13解释：同构子字符串如下所列："a"出现3次。"aa"出现1次。"b"出现2次。"bb"出现1次。
DK_Sorhic·2023-04-01 07:30

入门力扣自学笔记251 C++ （题目编号：1626）

1626.无矛盾的最佳球队题目：假设你是球队的经理。对于即将到来的锦标赛，你想组合一支总体得分最高的球队。球队的得分是球队中所有球员的分数总和。然而，球队中的矛盾会限制球员的发挥，所以必须选出一支没有矛盾的球队。如果一名年龄较小球员的分数严格大于一名年龄较大的球员，则存在矛盾。同龄球员之间不会发生矛盾。给你两个列表scores和ages，其中每组scores[i]和ages[i]表示第i名球员的分
DK_Sorhic·2023-04-01 07:30

入门力扣自学笔记215 C++ （题目编号：1971）

1971.寻找图中是否存在路径题目：有一个具有n个顶点的双向图，其中每个顶点标记从0到n-1（包含0和n-1）。图中的边用一个二维整数数组edges表示，其中edges[i]=[ui,vi]表示顶点ui和顶点vi之间的双向边。每个顶点对由最多一条边连接，并且没有顶点存在与自身相连的边。请你确定是否存在从顶点source开始，到顶点destination结束的有效路径。给你数组edges和整数n、s
DK_Sorhic·2023-04-01 07:59

入门力扣自学笔记217 C++ （题目编号：1753）

1753.移除石子的最大得分题目：你正在玩一个单人游戏，面前放置着大小分别为a、b和c的三堆石子。每回合你都要从两个不同的非空堆中取出一颗石子，并在得分上加1分。当存在两个或更多的空堆时，游戏停止。给你三个整数a、b和c，返回可以得到的最大分数。示例1：输入：a=2,b=4,c=6输出：6解释：石子起始状态是(2,4,6)，最优的一组操作是：-从第一和第三堆取，石子状态现在是(1,4,5)-从第一
DK_Sorhic·2023-04-01 07:59

入门力扣自学笔记203 C++ （题目编号：878）

878.第N个神奇数字题目：一个正整数如果能被a或b整除，那么它是神奇的。给定三个整数n,a,b，返回第n个神奇的数字。因为答案可能很大，所以返回答案对109+7取模后的值。示例1：输入：n=1,a=2,b=3输出：2示例2：输入：n=4,a=2,b=3输出：6提示：1=n)right=mid-1;elseleft=mid+1;}return(right+1)%mod;}};也可以用枚举，但是枚举
DK_Sorhic·2023-04-01 07:59

入门力扣自学笔记179 C++ （题目编号：1441）

1441.用栈操作构建数组题目：给你一个数组target和一个整数n。每次迭代，需要从list={1,2,3...,n}中依次读取一个数字。请使用下述操作来构建目标数组target："Push"：从list中读取一个新元素，并将其推入数组中。"Pop"：删除数组中的最后一个元素。如果目标数组构建完成，就停止读取更多元素。题目数据保证目标数组严格递增，并且只包含1到n之间的数字。请返回构建目标数组所
DK_Sorhic·2023-04-01 07:29

入门力扣自学笔记183 C++ （题目编号：1700）

1700.无法吃午餐的学生数量题目：学校的自助午餐提供圆形和方形的三明治，分别用数字0和1表示。所有学生站在一个队列里，每个学生要么喜欢圆形的要么喜欢方形的。餐厅里三明治的数量与学生的数量相同。所有三明治都放在一个栈里，每一轮：如果队列最前面的学生喜欢栈顶的三明治，那么会拿走它并离开队列。否则，这名学生会放弃这个三明治并回到队列的尾部。这个过程会一直持续到队列里所有学生都不喜欢栈顶的三明治为止。给
DK_Sorhic·2023-04-01 07:29

入门力扣自学笔记202 C++ （题目编号：808）

808.分汤题目：有A和B两种类型的汤。一开始每种类型的汤有n毫升。有四种分配操作：提供100ml的汤A和0ml的汤B。提供75ml的汤A和25ml的汤B。提供50ml的汤A和50ml的汤B。提供25ml的汤A和75ml的汤B。当我们把汤分配给某人之后，汤就没有了。每个回合，我们将从四种概率同为0.25的操作中进行分配选择。如果汤的剩余量不足以完成某次操作，我们将尽可能分配。当两种类型的汤都分配完
DK_Sorhic·2023-04-01 07:29

入门力扣自学笔记175 C++ （题目编号：1790）

1790.仅执行一次字符串交换能否使两个字符串相等题目：给你长度相等的两个字符串s1和s2。一次字符串交换操作的步骤如下：选出某个字符串中的两个下标（不必不同），并交换这两个下标所对应的字符。如果对其中一个字符串执行最多一次字符串交换就可以使两个字符串相等，返回true；否则，返回false。示例1：输入：s1="bank",s2="kanb"输出：true解释：例如，交换s2中的第一个和最后一个
DK_Sorhic·2023-04-01 07:28

入门力扣自学笔记169 C++ （题目编号：811）

811.子域名访问计数题目：网站域名"discuss.leetcode.com"由多个子域名组成。顶级域名为"com"，二级域名为"leetcode.com"，最低一级为"discuss.leetcode.com"。当访问域名"discuss.leetcode.com"时，同时也会隐式访问其父域名"leetcode.com"以及"com"。计数配对域名是遵循"repd1.d2.d3"或"repd1
DK_Sorhic·2023-04-01 07:58

入门力扣自学笔记171 C++ （题目编号：1800）

1800.最大升序子数组和题目：给你一个正整数组成的数组nums，返回nums中一个升序子数组的最大可能元素和。子数组是数组中的一个连续数字序列。已知子数组[numsl,numsl+1,...,numsr-1,numsr]，若对所有i（l&as){f[0]=as[0];intres=f[0];intn=as.size();for(inti=1;ias[i-1])f[i]=f[i-1]+as[i];
DK_Sorhic·2023-04-01 07:58

入门力扣自学笔记167 C++ （题目编号：1784）

1784.检查二进制字符串字段题目：给你一个二进制字符串s，该字符串不含前导零。如果s包含零个或一个由连续的'1'组成的字段，返回true。否则，返回false。如果s中由连续若干个'1'组成的字段数量不超过1，返回true。否则，返回false。示例1：输入：s="1001"输出：false解释：由连续若干个'1'组成的字段数量为2，返回false示例2：输入：s="110"输出：true提示：
DK_Sorhic·2023-04-01 07:58

入门力扣自学笔记252 C++ （题目编号：1638）

1638.统计只差一个字符的子串数目题目：给你两个字符串s和t，请你找出s中的非空子串的数目，这些子串满足替换一个不同字符以后，是t串的子串。换言之，请你找到s和t串中恰好只有一个字符不同的子字符串对的数目。比方说，"computer"and"computation"只有一个字符不同：'e'/'a'，所以这一对子字符串会给答案加1。请你返回满足上述条件的不同子字符串对数目。一个子字符串是一个字符串
DK_Sorhic·2023-04-01 07:22

信息系统项目管理师-自学笔记

软考-信息系统项目管理自学笔记感谢卢海强老师编写时间2021-06-0109:39:21选择说明:第一章，选择题大约占20分，要看教材的120页左右第2、4-12(项目管理)、16(变更)、20(项目集
孙烨_·2023-04-01 03:30

《Unity Shader入门精要》自学笔记（二）矩阵、空间以及获取变换矩阵思路的总结

学习目标了解空间变换时获得新坐标的思路，尽量不深究矩阵的运算矩阵的基础知识矩阵是什么线性代数的本质-03-矩阵与线性变换（真的没有偷懒）正交矩阵作用这是个很有诱惑力的矩阵，因为如果一个矩阵被证明是正交矩阵，那就等价于：MTM^TMTMMM=III，MMMMTM^TMT=III，M−1M^{-1}M−1=MTM^TMT判断主要有两种方法判断：构成矩阵的向量是一组标准正交基（即组成某个坐标系的三个轴的
LuckySawa·2023-04-01 01:59
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