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linux学习day3——shell脚本上

shell语法 概论 注释 变量 默认变量 数组 expr命令 read命令 echo命令 printf命令 test命令与判断符号[] 判断语句 循环语句 函数 exit命令 文件重定向 引入外部脚本 1.shell语法——概论 概论 shell是我们通过命令行与操作系统沟通的语言。 shell脚本可以直接在命令行中执行,也可以将一套逻辑组织成一个文件,方便复用。 AC Terminal中

Complete the Sequence (生成完整序列数)第一次做英文c++的题

了解到了大意,大意为输入n组数据,其中输入x个数,然后找出它的规律,输出接下来的y个数。比如一组数据,1、2、3、4、5、6,要输出剩下的数据,你肯定会不有毫不犹豫的回答。7、8。是的,这就是规律,但是有1组数据难倒了:它有9个1,还有一个2,然后它样例输出却是11,56。这道规律生生难倒了我,可是也只能硬着头皮往前做了,然后发现有一个规律,很深的规律。发现它是一个关于分差的问题,简单来说它

如何使用卷积神经网络(CNN)进行图像识别

卷积神经网络(CNN)是一种强大的深度学习技术,用于图像识别任务。如何使用CNN来进行图像识别,包括:1、数据准备;2、网络架构设计;3、训练过程和应用实例。在使用CNN进行图像识别之前,首先需要准备好训练数据。这包括收集并整理具有标签的图像数据集。 一、数据准备 在使用CNN进行图像识别之前,首先需要准备好训练数据。这包括收集并整理具有标签的图像数据集。标签是图像的分类或描述,例如猫、狗、汽

游戏系统代码1.0

using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class InventoryPanel : MonoBehaviour { // Start is called before the first frame update void Start()

数学建模习题6.1

非赋权图: import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() nodes = ['v1', 'v2', 'v3', 'v4', 'v5', 'v6'] G.add_nodes_from(nodes) edges = [ ('v1', 'v2'), ('v1', 'v3'), ('v1', 'v4'), ('v2

数学建模习题6.5

`import numpy as np distances = np.array([ [0, 2, 7, np.inf, np.inf, np.inf], [2, 0, 4, 6, 8, np.inf], [7, 4, 0, 1, 3, np.inf], [np.inf, 6, 1, 0, 1, 6], [np.inf, 8, 3, 1, 0, 3], [np.inf, np.inf, np.in

云原生应用是什么

云原生应用是一种专门为云计算环境设计并优化的应用程序。它采用了微服务架构,容器化部署,以及持续集成和持续交付的开发方式,以便更好地利用云环境的优势,提高应用的可扩展性,弹性和可维护性。云原生应用通常使用微服务架构,将复杂的应用程序分解为一组小的、松耦合的、自治的服务。 云原生应用是什么 云原生应用,如其名,是为云环境设计并优化的应用程序。这种应用程序采用了一种新的开发方式,以便更好地利用云环

烧碱的节奏

 三波起头 预示着三波回撤。

2024/10/27

今天我根据黑马程序员上的教程完成了数据库的下载与安装,为明天的期中考试做准备。并决定明天早上再进一步学习有关数据库的知识。

CSP-S 2024 游寄

Day -1 最后一场模拟赛了,但是谁家模拟赛不用 freopen 啊。 喜提保龄,我吃柠檬。 Day 0 赶火车。 Day 1 上午出门时被门划伤了。 早餐很烂,吃完后到同学房间开摆,包括并不限于打 gen,看别人玩原神,看别人当兵王,打牌。 中餐还是很烂,看了下 Tarjan 和 exgcd 的代码。 1:00 从酒店出发,到达蚌埠二中,1:30 进场开始敲板子,随便敲了个 dsu 和树状数组

数学建模习题6.6

`import numpy as np matches = np.array([ [0, 1, 0, 1, 1, 1], # 1队 [0, 0, 0, 1, 1, 1], # 2队 [1, 1, 0, 1, 0, 0], # 3队 [0, 0, 0, 0, 1, 1], # 4队 [0, 0, 1, 0, 0, 1], # 5队 [0, 0, 1, 0, 0, 0] # 6队 ],

系统设计之业务逻辑错误处理的妥善方式

由于业务中存在不可控因素,包括网络、部署环境、客户端环境等等,系统出现错误不可避免。 如何妥善处理业务系统中的报错呢?本文以错误结果产生的影响这个角度来思考此问题。 一、最终结果正确类 例如IM软件,聊天消息下送失败,导致未收到此消息。解决方案如下: 1. 通过产品设计,抹平错误影响 发送时将聊天数据落地,接收人客户端重新获取数据即可,推拉结合保证结果不丢。 优点:最终正确 缺点:客户无法正确

CF1158B The minimal unique substring

这题是有迹可循的!下面从一个思考者的角度讲述解题方法。 首先这两条限制很奇怪,但感觉都是很强的性质。所以这道题光想入手都是比较难的,先考虑怎么入手。 第二条限制相对简单,先考虑第二条限制。我们注意到,如果一个串的数字全是 (1),显然可以满足限制一。那限制二我们考虑将一个 (1) 变成 (0) 达到。考虑变第一个 (1),发现有烦人的性质一,考虑把第 (k) 个 (1) 变成 (0),并将末尾变成

【不定时更新补充】边学习边用flutter开发一款社区App,记录下每次的踩坑记录。

目录 组件 待补充 状态 setState方法 当我们在有状态下的组件(StatefulWidget)时,可以动态的更新组件状态。 例如我的组件是展示用户昵称,也包含修改用户昵称的功能。 那么setState实际做了什么事情呢? func内的逻辑执行,做一些修改动作 触发当前class 的build方法,对当前页进行重新绘制,最终起到了动态修改name的作用。 因此我们要注意,在使用setS

分享CentOS-7+win7+win10 三镜像

分享CentOS-7+win7+win10 三镜像 创建时间:20241027 为什么我要分享这些镜像呢?因为就是想分享,我喜欢分享。。。 当然这是主要的原因 三个镜像,自己选择。 在msdn 下载的,大家也可以去原网站下载。 非常棒的网站 ——msdn,直接百度搜索就能找到。在这个网站上有很多镜像资源可供下载。

【C/C++】1.函数传入指针加const的作用及用法区别

在 C/C++ 中,const 用于定义常量,防止数据被意外修改。   ★ 什么时候需要为指针加上const: 保证数据安全:如果函数不需要修改指针指向的数据,用 const 可以防止意外修改,确保数据安全。          void func(const int *ptr){ // 只能读取数据,无

庄景然的第二次作业

<班级链接> <作业的目标> <制作项目字符计数器WC> <姓名-学号> <庄景然>-<2022331200030> <gitee地址> https://gitee.com/zhuang-jingran/edifice16

《代码大全2》第二部分阅读笔记(1)

日常编写代码时,要注重变量的命名与使用。变量的命名应该具有清晰的语义,能够准确反映其代表的含义,并且要遵循一定的命名规范。同时,在使用变量时要注意其作用域和生命周期的合理控制,以避免错误和提高代码的可读性与可维护性。作者通过实际代码示例指出,不清晰的变量命名会导致代码理解困难,增加维护成本。例如,使用单个字母或无意义的缩写作为变量名,在代码阅读时需要花费更多的时间去推测其含义。而合理命名的变量,如

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s1 = [str(x) for x, y in zip(['v'] * 4, range(1, 5))] s2 = list(zip('abcd', range(4))) print(s1); print(s2)

《代码大全2》第二部分阅读笔记(2)

编写高质量的函数:函数应该具有单一的明确功能,函数体要短小精悍,避免过长和复杂。同时,要注意函数的参数设计合理,返回值清晰明确,并且函数之间的耦合度要低,内聚性要高。如一个函数承担了过多不同的任务,导致函数逻辑混乱,难以理解和维护。而高质量的函数,如计算两个数之和的简单函数,功能单一明确,代码简洁易懂。对于函数参数,过多或不合理的参数传递会增加函数调用的复杂性和出错概率,通过实际案例说明了如何选择

第三章作业3035

习题3.2 习题3.3

智能家居和传统家居有哪些不同

智能家居与传统家居的主要区别体现在:1.技术集成与互联性不同;2.能源效率不同;3.安全与监控功能差异;4.舒适与便利性不同;5.成本与维护差异;6.定制化与个性化差异;7.用户界面与操作不同。其中,技术集成与互联性是二者最大的不同点,智能家居通过高科技设备的集成,实现设备间的智能互联,而传统家居则侧重于基本功能和传统的使用方式。 1. 技术集成与互联性不同 智能家居通过集成先进的技术,如物联

第五章作业3035

习题5.4 习题5.5 习题5.7

多线程102

多线程102

2.34

程序文件ex2_34.py import numpy as np a = np.array([[3, 1], [1, 2]]) b = np.array([9, 8]) x1 = np.linalg.inv(a) @ b #第一种解法 上面语句中@表示矩阵乘法 x2 = np.linalg.solve(a, b) #第二种解法 print(x1); print(x2)

02.物理层(一层)

物理层设备 Hub 工作原理:无脑广播,不管你需不需要,收到数据包就广播

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