SRAM存内计算第3页

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

2025计算机毕设全流程实战指南：Java/Python+协同过滤+小程序开发避坑手册

技术框架的选择是项目开发的关键起点，直接影响开发效率和最终成果质量。然而，许多开发者在选择技术框架时面临困难：现有知识储备不足以支撑复杂项目需求，团队经验有限，框架选择缺乏前瞻性常导致后期问题。尽管技术框架的选择过程充满挑战，但合适的框架能为项目开发和维护奠定基础，而不当的选择则可能带来持续的技术债务和开发困扰。所以，建议对项目技术框架把握不好的同学，最好是找自己的研究生学长或者老师详细的把关机技

启点毕设·2025-03-24 03:11

网络安全知识：网络安全网格架构

在这种情况下，保护组织资产免受威胁涉及实现一个统一的框架，该框架根据组织内每个实体的上下文提供安全性。此外，强化组合环境需要可互操作的跨域功能，以增强协作，这样就不需要多个解决方案来实现相同的功能。

网络安全-杰克·2025-03-24 02:05

【嵌入式学习2】指针 - 数组

##指针步长###指针步长的计算方式##空指针和野指针##多级指针##指针与常量##函数参数传递内

XYN5114·2025-03-24 02:34

致现在的我与未来的我：编程长河中的摆渡手札

记得仿写京东首页时，一个浮动布局的错位让我通宵调试，最终发现竟是未闭合的标签——这让我想起《代码大全》中的警示：“计算

星糖曙光·2025-03-24 02:31

C++：函数指针进阶（三）：Lambda函数详解：概念详解

.*/}（1）[capture]：[]内为外部变量的传递方式，值、引用等，如下[]//表示的是在lambda定义之前的域，对外部参数的调用；[=]//表示外部参数直接传值[&]//表示外部参数传引用，可修改值

FishAnd_Yu·2025-03-24 01:26

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

基于JAVA中的spring框架和jsp实现自然灾害论坛平台项目【附项目源码+论文说明】

摘要在上个世纪末期，也就是20世纪末，随着计算机技术的发展与进步和数据库方面的知识在互联网的大力运用，互联网技术以及网站技术在网上的大力推广，网上论坛（自然灾害论坛）也逐渐在网兴起，它的出现帮助了网上各种特定的群体进行一个在线的知识传递与信息的交流

大雄是个程序员·2025-03-24 01:53

计算机网络&性能优化相关内容详解

1.优化页面性能：根据搜索结果，优化可以从资源加载、渲染优化、缓存策略等方面入手。网页1提到合并文件、压缩图片、使用CDN和HTTP/2。网页2和3强调了关键资源划分、减少HTTP请求、代码拆分和预加载。我需要综合这些点，分块回答。2.滚动性能优化及虚拟滚动核心：用户提到虚拟滚动是关键。网页6、8、9、10详细介绍了虚拟滚动的原理，即仅渲染可视区域元素，减少DOM操作。需要总结这些内容，并指出核心

GISer_Jinger·2025-03-24 01:22

股票量化交易开发 Yfinance

以下是一段基于Python的股票量化分析代码，包含数据获取、技术指标计算、策略回测和可视化功能：pythonimportyfinanceasyfimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfrombacktestingimportBacktest

数字化转型2025·2025-03-24 01:22

计算机网络课程内容详解-ChatGPT4o作答

计算机网络课程是一门系统讲解网络体系结构、通信协议、网络技术和应用的专业课程，旨在帮助学生理解计算机网络的工作原理、设计思想和实际应用。

部分分式·2025-03-24 00:19

Docker 容器基础技术：namespace

在容器内进程是隔离的，比如容器有自己的网络和文件系统，容器内进程的PID为1，这些都是依赖于Linuxnamespace所提供的隔离机制。

寻雾&启示·2025-03-24 00:46

计算机基础：编码04，认识反码和补码

（一）WIn32专栏导航上一篇：计算机基础：编码03，根据十进制数，求其原码回到目录下一篇：无（二）MFC专栏导航上一篇：计算机基础：编码03，根据十进制数，求其原码回到目录下一篇：无本节前言在前两节，

水饺编程·2025-03-24 00:15

Uni-App 双栏联动滚动组件开发详解 (电梯导航)

props:{leftData:{//左侧导航数据type:Array,default:()=>['章节1','章节2','章节3','章节4','章节5','章节6'],},rightData:{//右侧内

FFF-X·2025-03-24 00:45

3招隐藏技巧秒存！安卓/iOS双端亲测有效，最后1招官方都默许

平台生态维护鼓励用户在微信生态内互动（点赞、评论、分享），减少内容外流[1]。用户体验优化避免用户因下载导致存储空间不足或下载速度问题[1]。

微丽宝·2025-03-23 23:10

回答我！！！如何用“快递分拣”讲明白OSI五层模型？

刚开始学习计算机网络时，会比较难理解计算机网络的五层协议，毕竟确实挺抽象的，接下来我用寄快递的过程来类比计算机网络的五层协议（物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层），帮助大家理解每一层的功能和作用

茫忙然·2025-03-23 23:39

Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现

全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全

Java老徐·2025-03-23 23:38

【Spark】查询优化中分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）是什么关系？什么时候应当分区，什么时候应当分桶？

在学习Spark的过程中，分区和分桶乍一看很像，都能为了计算加速，但是仔细一想，一查还是有些差异的，甚至说差异很大。那么具体有什么差异点，有什么相同点。我做出了如下的整理，供大家参考，欢迎指正。

petrel2015·2025-03-23 23:37

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

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

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。

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。

万里守约·2025-03-23 22:04

V Rising夜族崛起的管理员指令大全

使用方法：如果没有启用控制台需要先启用控制台打开游戏点击选项（如果在游戏内点击ESC即可），在通用页面找到启用控制台，勾选右边的方框启用在游戏内点击键盘ESC下方的波浪键（~）使用控制台指令：addtime

莱卡云（Lcayun）·2025-03-23 22:03

【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

动态规划-01背包

并将子问题的解储存下来，避免重复计算。而背包问题，就是动态规划延申出来的一个大类。而01背包，就隶属于背包问题。那什么又是01背包呢？01背包有n件物品，与一次最多能背w重量的背包。

ん贤·2025-03-23 22:01

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

它是通过比较组间方差与组内方差的比值来计算的，具体公式为：**F值=组间方差/组内方差**-**F值的意义**：-F值越大，说明组间差异相对于组内差异越大，即不同组之间的均值差异越显

zhangfeng1133·2025-03-23 22:30

北单109 德国 vs 意大利

北单109德国vs意大利两强对攻激战可期进球大战一触即发阵容动态德国：上轮欧国联客场采用「4-2-3-1」阵型，朱利安·布兰特顶替受伤的凯·哈弗茨出任单箭头，穆西亚拉、萨内与阿米里组成前场攻击群。

weixin_66725336·2025-03-23 22:59

Python读取.nc文件的方法与技术详解

netCDF4库打开.nc文件获取变量读取变量数据案例与代码三、使用xarray库读取.nc文件安装xarray库导入xarray库打开.nc文件访问变量数据案例与代码四、性能与优化分块读取使用Dask进行并行计算减少不必要的变量加载五

傻啦嘿哟·2025-03-23 22:29

架构师必知必会系列：数据架构与数据管理

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍数据架构与数据管理介绍数据架构是指用来定义企业数据的逻辑结构、物理存储结构和数据的流转过程。

AI天才研究院·2025-03-23 22:29

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

代码随想录算法训练营Day10 | Leetcode 150逆波兰表达式求值、239滑动窗口最大值、 347前 K 个高频元素

请你计算该表达式。返回一个表示表达式值的整数。注意：有效的

Dominic_Holmes·2025-03-23 22:58

matlab近似计算联合密度分布

计算A大于B的逻辑数组：使用关系运算符>来创建一个逻辑数组，其中每个元素表示A中对应位置的元素是否大于B中对应位置的元素。

小蜗笔记·2025-03-23 22:28

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，所以这俩昇腾计算岗位扩招

愤怒的小青春·2025-03-23 22:56

如何进行PHP性能优化？

可以通过页面缓存、数据缓存、内存缓存等方式来减少重复计算。例如，使用APC、Memcached或Redis进行内存缓存，或者利用文件系统进行数据缓存。使用索引、优化SQL查询语句以及使用

破碎的天堂鸟·2025-03-23 22:56

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

LeetCode算法题(Go语言实现)_07

题目数据保证数组nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在32位整数范围内。请不要使用除法，且在O(n)时间复杂度内完成此题。

LuckyLay·2025-03-23 21:55

网络空间安全专业发展历程及开设院校

一、专业发展历程1.早期探索阶段（1990年代末—2000年代初）（1）背景：1990年代互联网进入中国，计算机病毒、黑客攻击等问题逐渐显现，社会对信息安全人才的需求开始萌芽。

菜根Sec·2025-03-23 21:52

网络空间安全专业培养方案及学习建议

详情参见：https://cse.whu.edu.cn/rcpy/lxspy/zyjs/wlkjaqzypyfa.htm1、培养目标网络空间安全学科是综台计算机、通信、电子、数学、物理、生物、管理、法律和教育等学科

菜根Sec·2025-03-23 21:52

Python环境管理新利器：UV工具详解

如果在公司内使用，就需要格外小心，可能会招来官司。在我们公司，Anaconda（包括Miniconda）就是禁止安装的软件之一。

云水木石·2025-03-23 21:19

Spring事务失效的常见场景

一个事务内的所有SQL语句同步执行（依靠undo.log日志保证）一致性(Consistency)：事务前后总量不变，数据库完整性约束没有被破坏隔离性(Isolation)：一个事务执行不被其他事务干扰

红云梦·2025-03-23 21:49

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。从推荐系统到自动驾驶汽车，再到语音助手，机器学习的应用无处不在。然而，对于许多人来说，机器学习仍然是一个神秘而复杂的领域。本文将用通俗易懂的语言，带你走进机器学习的世界，了解它的基本原理和应用。什么是机器学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

计算机基础：源码、反码、补码、位运算。盘点源码常见的位运算操作，祝您源码阅读更上一层楼。

源码、反码、补码计算机中对数字的编码表示有三种方式：「原码」，「反码」，「补码」：「原码」：原码表示法在数值前面增加了一位符号位（即最高位为符号位）：正数该位为0，负数该位为1。

pumpkin的玄学·2025-03-23 20:45

Rust + 时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器

TDengine是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。

涛思数据（TDengine）·2025-03-23 20:44

MATLAB数据的保存与读取

在工程应用中，我们经常需要将未处理完的数据保存起来以便后期使用，或者在一些复杂计算中，我们需要多次计算过程中，由于系统的工作空间会随着系统的关闭而被释放掉，导致下次使用时无法快速调用，所有需要对数据进行保存与读取

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

MATLAB的function函数的使用

在工程应用中，我们经常会遇到算法的计算较为复杂，很多算法的过程重复次数过多的问题，针对这个问题我们可以考虑使用function函数简化代码编写的工作量。