频率点搜索第8页

硬件笔试关于-信号完整性-题库

1.反射系数为负值的反射点有（单选）A.信号线上到地的电容B.信号线上串接的电感解析：答案为A根据《信号完整性揭秘-于博士SI设计手记》中的讲解，在信号线上到地的电容处，信号会发生负反射，因此反射系数为负

honey ball·2025-02-13 17:54

【广度优先搜索】leetcode 116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针

116.填充每个节点的下一个右侧节点指针文章目录题目描述示例1：示例2：提示进阶方法：广度优先搜索解题思路代码复杂度分析题目描述给定一个完美二叉树，其所有叶子节点都在同一层，每个父节点都有两个子节点。

lele_ne·2025-02-13 16:20

leetcode_深度搜索和广度搜索 104. 二叉树的最大深度

104.二叉树的最大深度二叉树的最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode(object):#def__init__(self,val=0,left=None,right=None):#self.val=val#self.left=left#self.right=rightclassSolutio

MiyamiKK57·2025-02-13 16:18

leetcode_深度搜索和广度搜索 112. 路径总和

1.深度优先搜索(DFS)首先判断根节点是否为空。如果为空，则返回False然后检查当前节点是否是叶子节点（即同时没有左右子树）。如果是叶子节点

MiyamiKK57·2025-02-13 16:18

R-CNN架构

虽然R-CNN对特定的区域提议方法不挑剔，但选择性搜索（Selectivesearch）是最常用的方法，以便与之前的检测工作进行有对照的比较。实现在测试时

·2025-02-13 16:10

AI时代前端开发：团队协作与AI代码生成工具的完美结合

AI时代前端开发的团队协作新模式传统的前端开发团队协作模式常常面临诸多痛点。沟通成本高是其中一个主要问题，开发人员、设计师和产品经理之间需要花费大量时间进

·2025-02-13 16:39

从负数绝对值的计算来看Ruby的一个“奇葩”行为

Go语言就要稍微麻烦一点了，因为math包中的Abs()函数仅支持float64类型的参数，如

·2025-02-13 16:05

Error: A ＜Route＞ is only ever to be used as the child of ＜Routes＞ element, never rendered directly.

shengyin714959·2025-02-13 15:41

DeepSeek 实现原理探析

DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术，它通过结合自然语言处理（NLP）、信息检索（IR）和机器学习（ML）等多领域的技术，旨在提供更加精准、智能的搜索结果。

rockmelodies·2025-02-13 15:41

halcon三维点云数据处理（十三）reduce_object_model_3d_by_view

一、reduce_object_model_3d_by_view函数通过将3D对象模型投影到虚拟视图并删除给定区域外的所有点来删除3D对象模型中的点。reduce_

mm_exploration·2025-02-13 15:08

3.Halcon3D点云滤波-降采样/去除离群点/直通滤波/平滑计算/凸包计算

对点云进行滤波的主要意义和目的有以下几点：去除噪声和异常值：由于设备本身的误差或环境因素的影响，采集到的点云数据中可能会包含一些噪声和异常值。这些噪声和异常值会影响后续的点云处理和分析，因此需要通过滤波处理加以去除。提高数据质量：滤波处理可以有效地提高点云数据的质量和精度，使得点云数据更加准确和可靠。这对于后续的点云处理和分析具有重要的意义。局部计算与调整：点云滤波主要通过局部计算的方式，获得一个

黄晓魚·2025-02-13 15:38

9、《参数校验的艺术：@Validated与Hibernate Validator深度实践》

传统的if-else校验方式存在以下痛点：校验逻辑与业务代码高度耦合重复校验逻辑难以复用错误提示格式不统一代码可读性差维护困难二、校验框架技术选型2.1JSR标准演进JSR版本特性发

wolf犭良·2025-02-13 15:37

Java高级特性（基础知识点总结）

文章目录第三章：java高级API1️⃣什么是集合面试题：集合分为2个顶级接口：分别为Collection和Map面试题面试题2：面试题3Map接口：HashMap的数据结构面试题：面试题面试题包装类：JavaApi输入流和输出流会使用File类操作文件或目录File类的构造方法IO流的分类4大顶级抽象父类字符集基础知识：字节输出流写数据的步骤流的关闭与刷新第三章：java高级API1️⃣什么是集

杰—·2025-02-13 15:06

Paimon实战 -- paimon原理解析

二.基本概念1、快照（Snapshot）快照捕获表在某个时间点的状态。用户可以通过最新的快照访

阿华田512·2025-02-13 14:06

基于麻雀优化算法的路径优化问题（Matlab代码实现）

目录1概述1.引言2.麻雀搜索算法（SSA）原理3.改进策略4.实验与结果展示5.考虑几何约束条件的路径优化6.结论与展望2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述路径规划是移动机器人技术研究领域中非常重要的部分

长安程序猿·2025-02-13 14:35

Django学习笔记（第一天：Django基本知识简介与启动）

一方面为了解决当前公司没有自动化测试平台的痛点，另一方面为了向更高级的测试架构师转型，于是重温Django的知识，用于后期搭建测试自动化平台。

S1901·2025-02-13 14:35

Halcon 维测量: 点云数据处理与断线拟合

点云图转深度图：点云图转深度图是将一个由三维点坐标组成的点云数据转换为二维深度图的过程。这对于后续的形状分析和特征提取等任务非常有用。

QfcaLinux·2025-02-13 14:04

【原创】Android Studio 中好用的翻译插件

https://plugins.jetbrains.com/plugin/8579-translation在AndroidStudio中打开设置\插件，搜索Translation即可，

赵庆明老师·2025-02-13 14:02

ARM 处理器架构

ARM架构支持跨跃多个性能点的实现，并已在许多细分市场中成为主导的架构。ARM架构支持非常广泛的性能点，因而可以利用最新的微架构技术获得极小的ARM处理器实现和极有效的高级设计实现。实现规模、

yuanfen139re·2025-02-13 14:01

matlab进行电机仿真,MATLAB simulink在电机中的仿真.ppt

4.2异步电机模型例3.一台三相四极鼠笼型转子异步电动机，额定功率Pn=10kw,额定电压u1n=380v，额定转速n=1455r/min,额定频率50Hz，已

xr7m99·2025-02-13 14:00

企业如何做好百度下拉框优化？下拉框优化的价值和作用有哪些？

袁yuelin·2025-02-13 14:00

使用Python爬虫获取淘宝item_search_tmall API接口数据

一、引言在电商运营和市场分析中，获取商品搜索数据是了解市场动态、用户需求和竞争对手的重要手段。

API快乐传递者·2025-02-13 13:58

Linux基于Redis实现短地址服务（迭代版）

301对搜索引擎更友好，同时对服务器压力也会有一定减少。可以通生成参数定义302重定向的短链接。2.基于epoll使用

百晓生-小小白·2025-02-13 13:57

【协同任务】VFH算法多无人机协同控制技术【含Matlab源码 1999期】

对每个候选方向,首先估算出机器人沿该方向前进一段距离ds后的新位置,然后以该位置为中心,再建立新的向量场,对新的向量场继续分析得到若干候选方向,如此继续下去,重复ng次,就建立了一个深度为ng的搜索树。

Matlab领域·2025-02-13 13:25

Python环境搭建与量化交易开发入门指南

量化投资技术·2025-02-13 13:51

【Elasticsearch】词干提取（Stemming）

这确保了在搜索过程中，一个词的不同变体能够匹配到彼此。例如，`walking`（行走）和`walked`（走过）可以被还原到同一个词根`walk`（走）。

risc123456·2025-02-13 12:20

Sentinel 是什么

Sentinel以流量为切入点，从流量控制、熔断降级系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。Sentinel的历

xinyi_java·2025-02-13 12:18

SpringBoot适配Sentinel

Sentinel以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。

清扬叶·2025-02-13 12:12

安装软件相关指令（推荐使用第二种安装方式）

Day06安装软件rpm-----安装工具（包名软件名）.rpm格式的软件包本地获取（1）#mount/dev/sr0/mnt挂载命令光盘设备挂载点目录（临时生效仅在主机运行状态下生效）（2）#rpm-ivh

beyoundout·2025-02-13 12:12

模型应用管理的成功之道：策略、工具与团队协作

●超参数调优：通过交叉验证、网格搜索等方法优化模型超参数。2.模型部署●

·2025-02-13 11:28

【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系

3.概率论与统计二、自然语言处理领域三、语音识别领域四、数学在AI不同领域应用的逻辑图五、参考资料数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数图像变换：想象我们有一张二维图片，图片里有个点，

我的青春不太冷·2025-02-13 11:09

数学建模与MATLAB实现：插值技术详解

一、插值基础理论1.一维插值定义：已知函数在有限点x0,x1,…,xnx_0,x_1,\dots,x_nx0,x1

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

数学建模与MATLAB实现：稳定状态模型与资源管理策略

本章介绍如何通过微分方程稳定性理论，结合再生资源管理、种群竞争等案例，分析系统的平衡点及稳定性，为实际决策提供数学依据。

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

2024年前端最全Java进阶(五十五)-Java Lambda表达式入门_eclipse lambda(2)，程序员面试技巧和注意事项

算法冒泡排序选择排序快速排序二叉树查找:最大值、最小值、固定值二叉树遍历二叉树的最大深度给予链表中的任一节点，把它删除掉链表倒叙如何判断一个单链表有环由于篇幅限制小编，pdf文档的详解资料太全面，细节内容实在太多啦

2401_84435192·2025-02-13 11:38

联想小新PRO16 ARM-7换固态硬盘和装双系统win11和ubuntu2022.04

希望能给各位一点帮助。

Coding Happily·2025-02-13 11:36

SpringBoot服务器的采购上，服务器的数量和性能配置如何取舍【无标题】

以下是一些关键点：1.应用需求分析用户量：用户量越大，需要的服务器性能和数量越多。请求频率：高并发请求需要更强的CPU和内存支持。数据处理：数据密集型应用需要更高的I/O性能和存储容量。

陈老师还在写代码·2025-02-13 10:33

科普：数据存储时，考虑“冷数据”和“热数据”

冷数据和热数据是根据数据的访问频率和重要性来定义的两种数据类型。热数据（HotData）：定义：指的是访问频率高、对业务和应用至关重要的数据。

人工干智能·2025-02-13 10:01

Java 微服务网关详解

微服务网关是一个介于客户端与后端服务之间的中间层，它充当了所有服务请求的入口点。客户端无需直接与后端服务进行通信，而是通过网关完成请求的路由、过滤、安全认证等功能。

一休哥助手·2025-02-13 10:59

python栈实战迷宫寻找出口

在众多的解决方案中，利用栈来实现深度优先搜索（DFS）是一种直观且高效的方法。栈，作为一种基础的数据结构，其特性使得它在处理需要回溯的场景时显得尤为合适。

#岩王爷·2025-02-13 09:26

Win11华硕笔记本打不开edge浏览器怎么办？

编辑2、然后在搜索框中输入“用户账户控制”。编辑3、点击进入之后，将下方的滑块划动至上半部分。编辑4、然后点击“确定”，并重启计算机，打开ed

xhp618·2025-02-13 09:54

树Tree

树结构在计算机科学中被广泛应用，例如二叉树、二叉搜索树、堆、Trie树等。树的基本概念1.节点（Node）：-树的最基本单位，每个节点包含数据和指向其子节点的引用。

顾北辰20·2025-02-13 09:24

中国人工智能的起步/发展，与这位数学家密切相关

这一年发生了诸多大事，也被视为中国在政治、经济、科技、文化等多个领域的一个重要转折点和中国近现代历史重要的时期断代点之一。

东锋1.3·2025-02-13 09:52

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-A题深度解读

COMAP2025A题全面深度解答：基于多尺度建模与智能分析的楼梯磨损研究一、问题背景与核心挑战题目要求：通过非破坏性测量方法，分析楼梯的磨损特征（如深度、形状、材料成分），推断以下信息：使用频率：每日或每年的使用次数

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

使用Neo4j-Cypher-FT与自然语言交互

技术背景介绍说白了，这就是把自然语言转换成Neo4j的查询语言Cypher，解决直接用Cypher写查询的痛点。

qq_37836323·2025-02-13 09:50

PCDN的拨号功能

以下是关于PCDN拨号的一些关键点：1.定义PCDN拨号是指用户端设备（例如电脑、安卓电视盒子等）

黑石云·2025-02-13 08:44

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction

qq742234984·2025-02-13 07:39

线性回归、逻辑回归及SVM

可以简单的理解为：在给定训练样本点和已知的公式后，对于一个或多个未知参数，机器会自动枚举参数的所有可能取值（对于多个参数要枚举它们的不同组合），直到找到那个最符合样本点分布的参数（或参数组合）。

@迷途小书童·2025-02-13 07:38

红队攻防渗透技术实战流程：云安全之云原生安全：K8s搭建及节点漏洞利用

红队云攻防实战1.云原生-K8s安全-名词架构&各攻击点1.1云原生-K8s安全-概念1.2云原生-K8s安全-K8S集群架构解释1.2.1K8s安全-K8S集群架构-Master节点1.2.2K8s安全

HACKNOE·2025-02-13 07:38

图像处理之调整亮度与对比度

基本原理：图像亮度本质上图像中每个像素的亮度，每个像素的亮度本质上RGB值的大小，RGB值为0是像素点为黑色，RGB都为255时像素点最亮，为白色。对比度则是不同像素点之间的差值，差

奋斗年轻人·2025-02-13 07:35

【微信_小游戏_canvas_基础_笔记1】

type=bloggame.js文件基础导入,不懂的自行搜索用途import'./js/lib

adminwxs·2025-02-13 07:03

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