深度理解分析第14页

递归实例：登台阶问题:假如有n个台阶，一次只能上1个台阶或2个台阶，请问走到第n个台阶有几种走法？@C语言

为便于读者理解题意，这里举例说明如下：假如有3个台阶，那么总计就有3种走法：第一种为每次上1个台阶，上3次；第二种为先上2个台阶，再上1个台阶；第三种为先上1个台阶，再上2个台阶。

热心市民小汪·2025-03-23 23:07

某人想将手中的一张面值100元的人民币换成10元、5元、2元和1元面值的票子。要求换正好40张，且每种票子至少一张。问：有几种换法？（C语言）

一、首先分析题目有两点1、总和是100元。2、一共分为四十张且每种至少有一张。二、思路分析。10元的为s张，5元的为w张，2元的为e张，1元的为y张。

热心市民小汪·2025-03-23 23:06

Spring Bean 的生命周期：从创建到销毁的完整解析

在Spring框架中，Bean是应用程序的核心构建块，理解其生命周期对于开发高效、稳定的应用至关重要。

一点多余.·2025-03-23 23:35

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

【软考论文】论软件系统架构评估

目录一、题目二、论文2.1摘要2.2正文三、扩展3.1基础知识3.2评估方式综合对比3.3SAAM基于场景的架构分析方法3.4ATAM架构权衡分析方法3.5质量属性一、题目对于软件系统，尤其是大规模的复杂软件系统来说

罗小爬EX·2025-03-23 22:03

Linux中的 mutex [二] —— 乐观自旋机制

现在的mutex机制，要从这几方面纬度理解：o

jianchi88·2025-03-23 22:02

【指标对比】SMA 和 EMA区别

以下是详细分析：一、核心对比指标SMAEMA权重分配等权重指数衰减权重滞后性较高较低噪声敏感性较不敏感更敏感计算复杂度简单需要递归计算参数敏感性对窗口大小敏感对衰减因子敏感二、特性分析1.SMA（简单移动平均

T-I-M·2025-03-23 22:02

“深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能。（一）投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器

扉间798·2025-03-23 22:01

快速理解Vue3中Pinia里的subscribe方法使用

快速理解Vue3中Pinia里的subscribe方法使用一、Pinia简介Pinia是Vue3的状态管理库，类似Vue2中的Vuex，但使用更简洁高效二、subscribe方法简介subscribe方法是

MXN_小南学前端·2025-03-23 22:01

【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。

开心星人·2025-03-23 22:01

NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的

本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构，帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM（大语言模型）？

Chaos_Wang_·2025-03-23 22:30

在SPSS中进行单因素方差分析（One-Way ANOVA）是一种常见的统计分析方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。

在SPSS中进行单因素方差分析（One-WayANOVA）是一种常见的统计分析方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。以下是进行单因素方差分析的详细步骤：---###1.

zhangfeng1133·2025-03-23 22:00

深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装

目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor

zfgfdgbhs·2025-03-23 22:30

在SPSS的单因素方差分析（One-Way ANOVA）中，F值和t值是两种不同的统计量 f/t

在SPSS的单因素方差分析（One-WayANOVA）中，F值和t值是两种不同的统计量，用于不同的分析场景，具体含义如下：###1.

zhangfeng1133·2025-03-23 22:30

中国大陆网站用了lightHouse之后还有必要用WebPageTest么？

两者并非互斥，而是互补工具，适用于不同维度的性能分析。

混血哲谈·2025-03-23 22:58

23、nc文件快速切片与索引

在处理这些数据时，研究人员常常需要根据特定的地理和时间范围提取数据，以便进行深入分析。为此，我们开发了一个名为nc_slice的Python函数，用于从一个或多个.nc格式文件中高效地筛选和提取数据。

爱转呼啦圈的小兔子·2025-03-23 22:57

HTTP核心知识

理解HTTP协议是优化Web应用性能、调试问题和实现高效通信的基础。

Sean2077·2025-03-23 22:56

华为OD机试统一考试D卷C卷 - 机器人仓库搬砖 py

平安寿险北分和飞鹤职能哪个强度好一些呀，平安寿险北分和飞鹤职能哪个强度好一些呀，两个offer纠结经营分析应该属于什么序列#数据分析#在牛客搜经营分析貌似只有字节有这个单独岗位名字，其他大厂都是在从属于数据分析

愤怒的小青春·2025-03-23 22:56

秒开WebView Android性能优化全攻略：深度解析与实战策略

秒开WebViewAndroid性能优化全攻略：深度解析与实战策略在Android开发中，WebView作为一个重要的组件，用于在应用中嵌入和展示网页内容。

俊星学长·2025-03-23 22:26

卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin

卷积神经网络中，每个卷积核的尺寸为k×k×Cin，这一设计的核心原因在于多通道输入的数据结构和跨通道特征整合的需求。以下是详细解释：1.输入数据的结构输入形状：假设输入数据为三维张量，形状为H×W×Cin，其中：H：高度（Height）W：宽度（Width）Cin：通道数（Channelsin）多通道的物理意义：对于RGB图像，Cin=3（红、绿、蓝三通道）。对于中间层的特征图，Cin可能为64、

谦亨有终·2025-03-23 22:26

JavaScript 性能优化实战：优化循环结构提升效率

目录一、理解循环的性能损耗二、减少循环迭代次数（一）缓存数组长度（二）提前终止循环三、优化循环内部操作（一）避免在循环内执行复杂计算（二）减少DOM操作四、选择合适的循环类型（一）for循环与while

deying0865423·2025-03-23 21:25

嵌入式Linux驱动开发：从基础知识到实践精通

本课程从基础知识点出发，详细介绍了内核接口理解、设备树编程、I/O操作、字符与块设备驱动、网络驱动、电源管理、调试技巧、硬件抽象层、设备模型和模块化编程等关键技能，并通过实际操作实践来强化学习，帮助开发者成长为嵌入式

坚持坚持那些年·2025-03-23 21:21

漫谈JVM

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>背景介绍创建了一个技术类公众号:一起源码分析，里面会分享最新的开源代码、源码解读、开发技巧等，欢迎大家关注。

weixin_34111790·2025-03-23 21:50

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

使用 NetworkX 进行图论分析与可视化

使用NetworkX进行图论分析与可视化NetworkX是一个用于创建、操作和研究复杂网络的Python库。它提供了丰富的图论算法和数据结构，适用于各种网络分析任务。

aiweker·2025-03-23 21:18

OpenStack阶梯计价实战：Hashmap模块从入门到精准计费

目录Hashmap模块概述核心概念解析配置步骤详解应用场景分析注意事项与扩展1.Hashmap模块概述OpenStack的Rating模块负责资源使用量的计费统计，而Hashmap是其核心组件，用于定义灵活的计价规则

冯·诺依曼的·2025-03-23 20:17

AIOps：解决企业IT挑战的智能利器

通过收集、监视和理解系统数据，AIOps能够自动化运维任务、实时监控系统状态、预测潜在问题，从而提高效率和稳定性。AIOps尤其适用于IT运维部门，这是一个迫切需要此类技术的群体

雅菲奥朗·2025-03-23 20:46

编译链接过程

程序从文本到可执行文件之间是一个复杂的过程.对于源代码(.c/.cpp)文件我们是不能直接运行的,必须经过一系列的处理才能转化为机器语言,再通过链接相应的文件转化为可执行程序.这个过程称为编译链接过程.本文篇幅较长,想直接看分析过程点击这里下面是从源代码到可执行文件的整个编译链接的过程

YancyKahn·2025-03-23 20:44

Android端ReactNative环境搭建——上

hzulwy·2025-03-23 20:43

C语言指针入门(一)

内存会划分为一个个内存单元（一个内存单元大小为1字节）每个内存单元都有一个编号即地址也被称为指针，我们可以理解为指针就是地址。通过指针可以找到其所指向的内存单元。

悄悄敲敲敲·2025-03-23 20:13

使用AIOps进行更好的事件管理

随着AIOps的集成，自动化更进一步，使用人工智能为团队提供更快的根本原因分析和算法降噪。主要从采用AIOps中受益的主要领域之一是事件管理。

茵赛飞3D CAD数据转换软件·2025-03-23 20:11

React Native 迁移的阵痛

我在《ReactNative技术选型分析》中，阐述了对现有原生工程集成ReactNative的

Ethan. L·2025-03-23 20:41

Android React Native应用逆向分析初探

随着移动互联网时代的到来，用户在移动设备上花费的时间越来越多，不仅是因为移动设备方便携带，而且还因为层出不穷的大量应用提供为用户使用，以往在电脑上才能做的事情，现在仅靠一部手机就可以解决了。当前的移动设备厂商很多，但是被广泛使用的主流系统却只有两个，Android和iOS，因此现在大多数应用都会有两个版本，Android版本和iOS版本。然而这两种应用的开发方式却完全不同，移动客户端开发人员不得不

byc6352·2025-03-23 20:11

DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元

DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。

XRC2231·2025-03-23 20:11

【005安卓开发方案调研】之Flutter+Dart技术开发安卓

基于2025年国内移动开发环境现状，结合多份行业分析报告和技术文档，对Flutter+Dart开发安卓应用的技术成熟度和生态适配性分析如下：一、技术成熟度评估1.跨平台能力达到生产级标准Flutter的

ThinkPet·2025-03-23 20:10

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

强调了语言模型不仅辅助其他NLP任务，本身也蕴含大量知识，如地理信息、语义理解和推理能力。随着技术的发展，尤其是trans

你觉得205·2025-03-23 19:39

LTE与5G NR频段组合：理解流数和双连接模式

LTE与5GNR频段组合：理解流数和双连接模式在现代移动通信技术中，LTE（4G）和5GNR（NewRadio）的频段组合是提高网络吞吐量、降低延迟和提升用户体验的关键之一。

空间机器人·2025-03-23 19:06

【分治法】最接近点对问题 C++（附代码分析及实例）

问题描述给定平面上n个点，找其中的一对点，使得在n个点组成的所有点对中，该点对间的距离最小问题分析先考虑一下一维情况下，取中间某个点m，将所有点划分为两个集合，递归的找出左右集合的最接近点对，最后再和最靠近点

haaaaaaarry·2025-03-23 19:34

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文慧的科技江湖·2025-03-23 19:02

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

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2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据1、时间：2014-2023年2、来源：北大数字普惠金融指数3、范围：2800个县4、指标：综合指数、覆盖广度、使用深度、支付业务、保险业务、货币基金业务、

-夜深-·2025-03-23 18:31

通过SSH隧道与跳板机实现本地端口映射访问服务器文件

SSH隧道建立1.直接连接场景2.通过跳板机连接三、Windows端配置1.使用PowerShell建立隧道2.保持隧道稳定四、浏览器验证五、高阶配置建议1.生产环境增强2.SSH安全加固故障排查指南原理解析场景需求在

t.y.Tang·2025-03-23 18:31

小白学AI量化：DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人

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老余捞鱼·2025-03-23 18:00

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

租赁APP开发的全攻略和市场潜力分析

为了更直观地理解市场，我们可以参考以下表格：行业增长率

红点聊租赁·2025-03-23 18:24

新需求如何实现

，面对新需求时，我会结合产品管理和项目管理的双重逻辑，采用以下结构化流程，确保需求既能满足用户价值，又能高效落地：一、需求澄清与价值验证（NPDP核心逻辑）需求背景挖掘与需求提出方（用户/业务/领导）深度沟通

火火PM打怪中·2025-03-23 18:24

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

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️深入理解<和>：HTML实体转义的核心指南️在编程和文档编写中，符号无处不在，但它们也是引发语法错误、安全漏洞和渲染混乱的头号元凶！

小丁学Java·2025-03-23 17:48

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模型限制：算法无法直接理解原始数据（如文本、日期需要数值化）。提升效果：好特征能显著提升模型性能（准确率提升10%~5

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

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以下是对AutoImageProcessor类的整理，按照类属性、类方法、静态方法、实例属性和实例方法分类，并对每个方法的功能进行了描述。类属性无显式定义的类属性。全局方法IMAGE_PROCESSOR_MAPPING_NAMES1.遍历IMAGE_PROCESSOR_MAPPING_NAMES字典formodel_type,image_processorsinIMAGE_PROCESSOR_MA

fydw_715·2025-03-23 17:46

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