408学习系列

Rust-所有权（ownership）

文章目录前言一、管理计算机内存的方式所有权规则二、Rust中的moveCopytrait三、Rust中的clone总结前言Rust入门学习系列-Rust的核心功能（之一）是所有权（ownership）。
TE-茶叶蛋·2024-02-19 16:10

Kotlin学习系列（二）Kotlin语法基础

本系列内容均来自《Kotlin从小白到大牛》一书，感谢作者关东升老师。标识符和关键字1标识符标识符就是变量、常量、函数、属性、类、接口和扩展等由程序员指定的名字。构成标识符的字符均有一定的规范，Kotlin语言中标识符的命名规则如下：区分大小写：Myname与myname是两个不同的标识符。首字符，可以是下划线（_）或字母，但不能是数字。除首字符外其他字符，可以是下划线（_）、字母和数字。硬关键字
Fakecoder_Sunis·2024-02-15 08:11

快意恩仇录 408．岸上伏兵

人们在远远的地方看到了荡魔神侠在炸雷滚滚的海浪滔天中，孤胆一力打的五峰岛海盗的千人大部队崩溃四逃，更认为荡魔神侠就是匡世正风之天降的战神。待郑义带着一身云淡风轻的潇洒之态，驾船来到众人跟前时，又是一场大跪拜。郑义对众人说道：“有罪之身，神尺定命，拜天拜地不如去积德行善。你们只有积德行善，才能使善恶量转定命尺中的由短变长。它见恶则短缩，见善则伸延，尺之缩延，决定你们的寿命长短。各位，神尺千万不可由恶
言若诺33·2024-02-14 20:07

2021-3-15 第408篇 《每天早起锻炼身体好处》

冬天的时候早起，可能真的有点困难，每个人都喜欢暖洋洋的被窝，喜欢懒个床，春天来啦，开始早起锻炼身体通过这半个多月的锻炼身体，自己明显的感觉到，身上特别的轻盈，虽然每天早上六点半起床，晚上12点钟才睡会，早上起床的时候会比较困难，但是我还是坚持早起每天早起之后锻炼半个小时的身体，再看会儿书，给自己做一个早餐去上班，真的整个早上觉得身体很轻盈，思维也特别的清晰，而且状态非常的好同事看到我明显感觉肤色特
ALady155·2024-02-14 18:59

广州某某画苑美术培训儿童课

坐公交304，408A，408,496，503,506,547,582,7
某某画苑·2024-02-14 07:44

【玩转408数据结构】线性表——定义和基本操作

考点剖析线性表是算法题命题的重点，该类题目实现相对容易且代码量不高，但需要最优的性能（也就是其时间复杂度以及空间复杂度最优），这样才可以获得满分。所以在考研复习中，我们需要掌握线性表的基本操作，在平时多进行代码练习。当然在考场上，我们并不一定要求代码具有实际的可执行性，但我们需要去清晰的表达出算法的思路步骤，且算法题目只允许使用C/C++语言进行实现。线性表知识点关于线性表这章内容其实并不多，我们
凉云生烟·2024-02-13 07:05

【玩转408数据结构】线性表——线性表的顺序表示（顺序表）

知识回顾通过前文，我们了解到线性表是具有相同数据类型的有限个数据元素序列；并且，线性表只是一种逻辑结构，其不同存储形式所展现出的也略有不同，那么今天我们来了解一下线性表的顺序存储——顺序表。顺序表的定义顺序表指的是将逻辑上相邻的元素存储在物理位置上也相邻的存储单元中，元素之间的关系由存储单元的邻接关系来体现。所以顺序表的特点就是其逻辑顺序与其物理顺序相同。我们不妨将设线性表L存储的起始位置为LOC
凉云生烟·2024-02-13 07:35

Zookeeper学习系列【二】Zookeeper 集群章节之集群搭建

前言同道们，好久不见，上一章中，我主要讲了Zookeeper的一些基础的知识点。数据模型+原语集+Watches机制。本章内容主要讲的是集群搭建相关的知识。本篇的内容主要包含以下几点：Zookeeper运行模式Zookeeper搭建一、Zookeeper运行模式Zookeeper有两种运行模式，单点模式和集群模式。单点模式（standalonemode）-Zookeeper只运行在单个服务器上，常
Richard_易·2024-02-13 04:20

MySQL学习系列之四——数据过滤和过滤数据

在上一篇内容中我们介绍了简单的select查询、查询结果返回固定条数以及对查询结果进行排序。这一篇内容会介绍简单的数据过滤，主要包括where子句操作符、AND、OR、IN、NOT操作符。实际应用中，数据过滤分两种，可以在应用层通过代码过滤，在数据库中取出所有的值，然后通过代码循环判断，取出符合条件的值，但是这种方法效率非常低，会传给应用多余数据，浪费网络带宽，一般只有写不出对应的数据库脚本时，才
小詹小詹·2024-02-12 17:20

锦绣河山，优雅中华文化源远流长

408位。其中:秦朝2位，汉朝31位，三国1
Wangyifang·2024-02-12 13:23

机器学习系列（8）——提升树与GBDT算法

本文介绍提升树模型与GBDT算法。0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：其中，表示决策树，为决策树的
陌简宁·2024-02-11 14:40

Java并发包源码学习系列：阻塞队列实现之LinkedBlockingDeque源码解析

文章目录LinkedBlockingDeque概述类图结构及重要字段linkFirstlinkLastunlinkFirstunlinkLastunlink总结参考阅读系列传送门：Java并发包源码学习系列
天乔巴夏丶·2024-02-11 14:37

机器学习系列——（十三）多项式回归

引言在机器学习领域，线性回归是一种常见且简单的模型。然而，在某些情况下，变量之间的关系并不是线性的，这时候我们就需要使用多项式回归来建模非线性关系。多项式回归通过引入高次项来扩展线性回归模型，从而更好地拟合数据。本文将详细介绍多项式回归的原理、应用场景和实现步骤，并通过一个实际案例演示如何使用多项式回归进行预测。一、原理多项式回归是一种形式上为多项式的函数与自变量之间的线性回归关系。其基本原理是通
飞影铠甲·2024-02-10 21:06

冷月手撕408之操作系统(16)-虚拟内存管理

操作系统的虚拟内存管理，是内存管理中逻辑扩充内存的一个重点，必须掌握其原理和经典的页面置换算法。主要的重点冷月做出了标识，知识点如下图（pdf版或xmind源文件请私聊我：操作系统）。file冷月点睛虚拟内存管理基本概念驻留性原理时间局部性当前访问的数据、指令在不久的将来可能会再次访问空间局部性当前访问的存储单元附近的存储空间在不久的将来可能会再次访问高速缓存技术把使用更加频繁的数据放到更高速的存
学长冷月·2024-02-10 12:44

机器学习系列——（二十二）结语

随着我们的机器学习系列的探索画上句号，我们不禁感慨于这一领域的广阔和深邃。从最初的基础概念到复杂的算法，从理论的探讨到实际应用的示例，我们一起经历了一段非凡的旅程。
飞影铠甲·2024-02-10 11:53

机器学习系列——（二十一）神经网络

引言在当今数字化时代，机器学习技术正日益成为各行各业的核心。而在机器学习领域中，神经网络是一种备受瞩目的模型，因其出色的性能和广泛的应用而备受关注。本文将深入介绍神经网络，探讨其原理、结构以及应用。一、简介神经网络是一种受到人类神经系统启发而设计的计算模型。它由大量的人工神经元组成，这些神经元之间通过连接进行信息传递和处理。神经网络的主要目标是从数据中学习规律，并能够进行预测、分类、识别等任务。二
飞影铠甲·2024-02-10 11:23

机器学习系列——（二十）密度聚类

引言在机器学习的无监督学习领域，聚类算法是一种关键的技术，用于发现数据集中的内在结构和模式。与传统的基于距离的聚类方法（如K-Means）不同，密度聚类关注于数据分布的密度，旨在识别被低密度区域分隔的高密度区域。这种方法在处理具有复杂形状和大小的聚类时表现出色，尤其擅长于识别噪声和异常值。本文将详细介绍密度聚类的概念、主要算法及其应用。一、概述密度聚类基于一个核心思想：聚类可以通过连接密度相似的点
飞影铠甲·2024-02-10 11:53

公开课

2018.4.23（408～焦点388）上公开课就像是做一道菜。课的主题就是菜名。要做出一道什么样的菜？首先要准备原材料。要想让顾客喜欢那就需要色香味俱全。看着想吃，闻着有味儿，品着有嚼头。
方正省·2024-02-10 09:33

机器学习系列——（十九）层次聚类

引言在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它试图将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，不同组间的样本相似度低。层次聚类（HierarchicalClustering）是聚类算法中的一种，以其独特的层次分解方式，在各种应用场景中得到广泛应用，如生物信息学、图像分析、社交网络分析等。一、概述层次聚类算法主要分为两大类：凝聚的层次聚类（AgglomerativeHie
飞影铠甲·2024-02-10 07:47

算法学习系列（三十三）：线性DP

目录引言一、数字三角形二、最长上升子序列三、最长公共子序列引言这个线性DP其实也就是一种描述吧，有的是一维、二维、多维的，就是这个动规方程是按顺序来的，所以叫做线性，然后还是得按题目来看，把每种题都见过才能有思路，才会写，DP其实没啥思想规范，就是做题见题，才会做题。一、数字三角形思路：把这个三角形看成二维的，横着的代表行，斜着的代表列，则f[i][j]=max(f[i−1][j−1],f[i−1
lijiachang030718·2024-02-10 05:42

算法学习系列（三十二）：背包问题

目录引言一、01背包1.二维代码模板2.一维代码模板二、完全背包1.朴素代码模板2.二维优化代码模板3.一维代码模板三、多重背包1.朴素做法2.优化版本四、分组背包1.朴素做法2.一维优化引言从这一篇文章开始，就开始学习动态规划了，也就是DP了，然后就是DP可以说是整个算法中的最难学的部分之一，好写是非常的好写的，每道题也只有很短的代码量，但是主要是它这个动归方程不好想，也不好推导出来，而且这类题
lijiachang030718·2024-02-10 05:12

本科计算机专业考北大软微,2019北大软微计算机867高分经验分享

总分为408分，政治65，英语一79，数学一141，专业课123。全程复习时长是4个月，本科就读于华中科技大学，专业是工业工程，几乎没有计算机的基础。因为专业课少一门，一开始选择了两所学校：北
凡狗蛋·2024-02-09 09:45

机器学习系列——（十七）聚类

引言在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为了解锁数据潜能的关键技术之一。其中，聚类作为机器学习领域的一个重要分支，广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用，为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类？聚类是一种无监督学习（UnsupervisedLearning）技术，它的目标是将相似的对象分组到一起，形成簇（Cluster）。与有监督学习
飞影铠甲·2024-02-09 09:08

Rust 格式化输出

操作符循环打印前言Rust学习系列-本文根据教程学习Rust的格式化输出，包括fmt::Debug，fmt::Display等。一、format!宏在Rust中，可以使用format!
TE-茶叶蛋·2024-02-09 09:57

机器学习系列——（十八）K-means聚类

引言在众多机器学习技术中，K-means聚类以其简洁高效著称，成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析，还是图像处理等领域，K-means都扮演着至关重要的角色。本文旨在深入解析K-means聚类的原理、实现方式、优缺点及其应用，以期为读者提供全面而深入的理解。一、K-means聚类简介K-means是一种基于划分的聚类算法，它的目标是将n个对象根据属性分为k个簇，使
飞影铠甲·2024-02-09 08:04

【西风不瘦】钟爱的好联赏析(之五百五十八)（运生会归尽；终古谓之然）

戊申岁为晋安帝义熙四年（408年），陶渊明44岁，辞去彭泽县令
西风不瘦·2024-02-09 07:56

Kubernetes有状态应用管理——PetSet

目录贴：Kubernetes学习系列1、介绍在Kubernetes中，大多数的Pod管理都是基于无状态、一次性的理念。
zyydd_·2024-02-09 06:39

408:互联网与人工智能的本质？

408：互联网与人工智能的本质？创建于2020年01月16日互联网这个大脑未能有效工作的根源？我们没有认清这个大脑的根本属性和第一因。
匿名者云钱包·2024-02-09 00:40

C++基础入门（七）—— 指针

C++系列内容的学习目录→\rightarrow→C++学习系列内容汇总。
大彤小忆·2024-02-08 15:27

神经网络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning 课程笔记 第一周

NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周文章目录神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周深度学习简介什么是神经网络使用神经网络进行监督学习为什么神经网络会兴起本文是吴恩达深度学习系列课程的学习笔记
林间得鹿·2024-02-08 09:21

机器学习系列——（十五）随机森林回归

引言在机器学习的众多算法中，随机森林以其出色的准确率、对高维数据的处理能力以及对训练数据集的异常值的鲁棒性而广受欢迎。它是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行预测和分类。本文将重点介绍随机森林在回归问题中的应用，即随机森林回归(RandomForestRegression)。一、概念随机森林回归是基于决策树的集成学习技术。在这个模型中，我们构建多个决策树，并将它们的预测结果合并来得到最终的回
飞影铠甲·2024-02-08 06:37

机器学习系列——（十六）回归模型的评估

引言在机器学习领域，回归模型是一种预测连续数值输出的重要工具。无论是预测房价、股票价格还是天气温度，回归模型都扮演着不可或缺的角色。然而，构建模型只是第一步，评估模型的性能是确保模型准确性和泛化能力的关键环节。本文将详细介绍几种常用的回归模型评估方法。一、均方误差（MeanSquaredError,MSE）均方误差是最常用的回归评估指标之一，它计算了预测值与真实值之间差异的平方的平均值。公式如下：
飞影铠甲·2024-02-08 06:31

2021-07-21

中原焦点团队网络中26坚持分享第408天，约练227场，本周4（20210721）约练感悟，我是观察员。贴得紧，咨询师稳稳的贴着来访者的脉络，展开小情绪的梳理。
如鱼饮水2020·2024-02-07 23:26

ChatGPT学习大纲

2月份左右开始使用ChatGPT时，就被它强大的理解能力和应答效果所折服，这期间一直在断断续续的学习和使用，也没形成一个完整的学习过程，最近刚好有空，就寻思着好好再学习总结一下，故写出了ChatGPT学习系列的文章
冷暖从容·2024-02-07 19:34

小样本学习系列工作（持续更新）

小样本学习系列工作有关小样本学习的各类文章通常会将其方法分成几个大类：基于度量学习的小样本方法、基于数据增强的小样本学习方法和基于模型初始化的小样本学习方法。
MingchenS·2024-02-07 16:10

【埋点学习系列】02如何设计数据埋点方案

数据埋点是数据采集的关键一环，目前的数据采集方式归结为可视化/全埋点、代码埋点三类。可视化/全埋点使用这种方案，必须在产品中嵌入SDK，等于做了一个统一的埋点，因此“无埋点”的叫法实际上是“全埋点”的代名词。代码埋点代码埋点又分为前端代码埋点和后端代码埋点。前端代码埋点类似于全埋点，都是在前端嵌入SDK的方式，所不同的是，对于每一个关键行为，我们都需要调用SDK代码，将必要的事件名、属性字段等写入
tricking紫枫·2024-02-07 15:54

408. Valid Word Abbreviation

Givenanon-emptystringsandanabbreviationabbr,returnwhetherthestringmatcheswiththegivenabbreviation.Astringsuchas"word"containsonlythefollowingvalidabbreviations:["word","1ord","w1rd","wo1d","wor1","2rd
zshouyi·2024-02-07 10:21

Leetcode408.Valid Word Abbreviation

defvalidWordAbbreviation(word,abbr):i,j=0,0whilei=len(word):returnFalseifnotabbr[i].isdigit():ifabbr[i]!=word[j]:returnFalsei+=1j+=1else:ifabbr[i]=='0':returnFalsen=''whilei
笃定1109·2024-02-07 10:50

Leetcode 408: Valid Word Abbreviation

问题描述：Astringcanbeabbreviatedbyreplacinganynumberofnon-adjacentsubstringswiththeirlengths.Forexample,astringsuchas“substitution”couldbeabbreviatedas(butnotlimitedto):“s10n”(“substitution”)“sub4u4”(“sub
weixin_51401145·2024-02-07 10:50

[LeetCode] 408. Valid Word Abbreviation

ProblemGivenanon-emptystringsandanabbreviationabbr,returnwhetherthestringmatcheswiththegivenabbreviation.Astringsuchas"word"containsonlythefollowingvalidabbreviations:["word","1ord","w1rd","wo1d","wor
weixin_33817333·2024-02-07 10:20

leetcode - 408. Valid Word Abbreviation

DescriptionAstringcanbeabbreviatedbyreplacinganynumberofnon-adjacent,non-emptysubstringswiththeirlengths.Thelengthsshouldnothaveleadingzeros.Forexample,astringsuchas“substitution”couldbeabbreviatedas(
KpLn_HJL·2024-02-07 10:46

arcgis学习系列11--绘制不自己交叉的Polygon

概述本文演示如何阻止用户使用Draw画子线交叉的线。Draw操作使用视图事件生成一组坐标，可以从中创建不同类型的几何图形。每种几何类型都有一个对应的drawaction类。实例化Draw之后，调用draw.create()方法将返回一个drawAction的引用。在这一篇文章中，draw.create()方法被调用，并传递polyline作为参数，我们监听PolylineDrawAction的相关
naturessdfsafagf·2024-02-07 07:10

机器学习系列——（十四）正则化回归

引言在机器学习领域，正则化回归是一种常用的技术，旨在解决过拟合问题，提高模型的泛化能力。本文将简单探讨正则化回归的概念、类型和应用，帮助读者更好地理解和运用这一重要技术。一、概念正则化回归是一种通过引入额外信息（约束或惩罚项）来调整模型复杂度的方法，从而防止过拟合，提高模型的泛化能力。简单来说，正则化就是在模型训练过程中加入一个正则项，以限制模型参数的大小。那么，为什么需要正则化？在机器学习中，模
飞影铠甲·2024-02-07 06:28

深度强化学习系列【1】- 强化学习的背景、基础理论等

深度强化学习系列【1】-强化学习的背景、基础理论等1.深度强化学习的背景、发展与理论变迁1.1序1.2AlphaGo的崛起1.3Waymo(谷歌收购)加州公共道路无人驾驶项目获批1.4关于生物的神经元数
cnjs1994·2024-02-06 17:52

25计算机408考研网盘

欢迎大家申请加入25年考研资料百度云群，关于2025考研资料,都同意同步百度云群。加群方式：关注公众号：亦航云科技回复关键词：计算机考研即可群内文件库共享最新2025全年的政治、英语、数学各机构公共课和专业课考研资料，每日更新。目前2025课程新课较少，官方主要也是沿用2024版的基础内容，每年基础班课程基本上没有变化，可以先看看2024基础班内容，是一样的。2025新课会逐渐更新。
g6677789·2024-02-06 15:45

笔记_408_操作系统_01. 计算机系统概述

01.计算机系统概述1.1OS的基本概念操作系统（OS）指控制和管理整个计算机系统的硬件和软件资源，并合理地组织调度计算机的工作和资源的分配——系统资源的管理者以提供给用户和其他软件方便的接口和环境——向上层提供方便易用的服务是计算机系统中最基本的系统软件——最接近硬件的一层软件OS的目标和功能计算机系统资源的管理者处理机管理：可以归结为对进程的管理（多道程序环境下，处理机的分配和运行都是以进程为
ll._.ll·2024-02-06 13:32

笔记_408_计算机组成原理_01. 计算机系统概述

01.计算机系统概述1.1计算机发展历程408不考1.2计算机系统的层次结构1.2.1计算机硬件的基本组成硬件系统和软件系统共同构成一个计算机系统软硬件在逻辑功能上是等价的（某一功能既可以用软件实现又可以硬件实现
ll._.ll·2024-02-06 13:32

笔记_408_数据结构_02. 线性表

02.线性表2.1线性表的定义和基本操作定义线性表是具有相同数据类型的n(n≥0)n(n≥0)n(n≥0)个数据元素的有限序列，其中nnn为表长，当n=0n=0n=0时线性表是一个空表。若用LLL命名线性表，则其一般表示为L=(a1,a2,…,ai,ai+1,…,an)L=(a_1,a_2,…,a_i,a_{i+1},…,a_n)L=(a1,a2,…,ai,ai+1,…,an)aia_iai是线性
ll._.ll·2024-02-06 13:32

笔记_408_数据结构_01.绪论

01.绪论1.1数据结构基本概念基本概念数据：信息的载体【数据元素】：数据的基本单位，通常作为一个整体进行考虑和处理。一个数据元素可由若干数据项组成。数据项：构成数据元素的不可分割的最小单位。数据对象：具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集数据结构：相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，又称为数据的逻辑结构数据结构在计算机中的表示（又称映像）称为数据的物理结构/存储结构存储数据时
ll._.ll·2024-02-06 13:02

笔记_408_计算机网络_02. 物理层

02.物理层2.1通信基础2.1.1基本概念1.数据、信号、码元数据：传送信息的实体传输方式：串行传输（距离远，速度慢），并行传输（距离短，速度快；多条信道）信号：数据的电气或电磁表现，是数据在传输过程中的存在形式模拟数据（信号）：连续变化的数据（信号）数字数据（信号）：取值仅允许为有限的几个离散数据（信号），01码元：用固定时长的信号波形（数字脉冲）表示一位k进制数字，代表不同离散数值的基本波形
ll._.ll·2024-02-06 13:01
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