vmware安装centos7 并且克隆
1. centos 7.8镜像下载下载地址2.vmware安装镜像点击完成3.安装操作系统默认最小就好这里我选默认分区4. 配置网络和静态ip地址：桥接模式网络配置1.配置ip地址等信息在/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33文件里做如下配置：vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33TYPE="Ethernet" # 网络类型为以太网B
29.MyBatis体系结构与工作原理
1.MyBatis的工作流程分析一、解析配置文件启动MyBatis时要解析配置文件，包括全局配置文件和映射器配置文件,这里面包含了我们怎么控制MyBatis的行为，和我们要对数据库下达的指令,也就是我们的SQL信息。我们会把它们解析成一Configuration对象。二、提供操作接口接下来就是我们操作数据库的接口，它在应用程序和数据库中间，代表我们跟数据库之间的一次连接：这个就是SqISession对象。我 们 要 获 得 一 个 会 话 ，必 须 有 一 个 会 话 工 厂 SqISessio
面向初学者的 MQL4 语言系列之3——技术指标和内置函数
简介这是“面向初学者的 MQL4 语言”系列的第三篇文章。在前两篇文章中， 我们学习了 MQL4 的基础知识，它们是进一步开发的基石。现在我们将学习使用内置 函数和用于技术指标的函数。后者对于以后开发你自己的 Expert Advisor 和指标至 关重要。另外，我们将通过一个简答的例子，解释如何追踪进入市场的交易信号， 以及如何正确使用指标。在文章的末尾，你将学到一些关于语言本身的新鲜有
【图像去躁】基于BM3D图像去噪matlab源码
一、 总览BM3D是2007年TIP的文章，题目是Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative ltering，论文、项目的地址是http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/，提供matlab代码；http://www.ipol.im/pub/art/2012/l-bm3d/为C++的实现，这篇论文里面有对BM3D实现的更为详细的说明。处理灰度图的BM3D以及它的变体CBM3D（彩色图）、VBM3D（
30.MyBatis插件原理与Spring集成
目录插件使用与原理编写自定义插件掌握Spring集成myBatis原理1.插件使用与原理1.1.插件使用编写插件编写拦截器类，以PageHelper为例1）实现Interceptor接口public class PageInterceptor implements Interceptor {2）实现方法。intercept就是拦截方法，增强代码写里面。3）在拦截器类上加上参数。注解签名注明拦截对象、拦截方法、拦截方法参数。下面拦截Executor中的两个query方法。@I
李航《统计学习方法》第2版 第5章 Python编程决策树（ID3未剪枝） 实现mnist数据集分类
代码（有注释）：# coding=utf-8# Author:Dodo# Date:2018-11-21# Email:[email protected]'''数据集：Mnist训练集数量：60000测试集数量：10000------------------------------运行结果：ID3(未剪枝) 正确率：85.9% 运行时长：356s'''import timeimport numpy as npdef loadData(fileNam
Select, Answer and Explain: Interpretable Multi-hop Reading Comprehension over Multiple Documents
《Select, Answer and Explain: Interpretable Multi-hop Reading Comprehension over Multiple Documents》这篇文章是发表在2020年AAAI上的，京东实验室。在hotpotQA数据集取得了较好的效果。是一个pipeline的结构，先检索然后再结合GNN进行推理。分以下四部分介绍：MotivationModelExperimentDiscussion1、MotivationMost existin
Leetcode刷题 2021.02.04
Leetcode刷题 2021.02.04Leetcode643 子数组最大平均数 ILeetcode1248 统计「优美子数组」Leetcode907 子数组的最小值之和Leetcode643 子数组最大平均数 I给定 n 个整数，找出平均数最大且长度为 k 的连续子数组，并输出该最大平均数。每日一题，和前两天做的那道题很像，就是遍历求和而已。没什么好说的。class Solution { public double findMaxAverage(int[] nums, int k) {
【图像去噪】均值滤波matlab源码
均值滤波是一种线性滤波器，处理思路也很简单，就是将一个窗口区域中的像素计算平均值，然后将窗口中计算得到的均值设置为锚点上的像素值。该算法有优点在于效率高，思路简单。同样，缺点也很明显，计算均值会将图像中的边缘信息以及特征信息“模糊”掉，会丢失很多特征。计算均值滤波时可以采用很多优化手段，例如使用积分图的方法对图像进行预处理，处理过后的图像可以通过O(1)的时间复杂度获取窗口区域中的像素和。如果使用并行以及SSE指令集来进行加速，效果会更快。下面代码使用简单的卷积方案来实现，既然是计算窗口区域中的像
LeetCode 23. 移动零
A23. 移动零/** * [23. 移动零](https://leetcode-cn.com/problems/move-zeroes/) * 给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。 * 输入: [0,1,0,3,12] * 输出: [1,3,12,0,0] * 解释：将0移到最后，其余数字顺序不许改变。要在原数组上操作。 * 1.统计0的个数，两个循环。 * 2.双指针。从头遍历到尾。非0就放在前面。 */public cl
李航《统计学习方法》第2版 第6章课后习题答案
习题6.1题目：确认逻辑斯谛分布属于指数分布族.习题6.2题目：写出逻辑斯谛回归模型学习的梯度下降算法.习题6.3题目：写出最大熵模型学习的DFP算法.（关于一般的DFP算法参见附录B）解：这个DFP算法可参考书本附录B对于习题6.2的逻辑斯蒂回归算法，这里用python自编程实现（学习算法采用梯度下降法）梯度下降法：""" python自编程实现逻辑斯谛回归 学习方法：梯度下降法 任务：根据正负实例数据集，分类正负实例点"""import numpy as .
message passing neural network——MPNN
《message passing neural network 》这篇工作是2017 年的工作《Neural Message Passing for Quantum Chemistry》，消息传递神经网络（Message Passing Neural Network，MPNN）分为以下几个部分介绍：CONTRIBUTIONINTRODUCTIONMETHODRESULTSCONLUSIONCONTRIBUTIONMPNN在13个靶向物中达到很好的效果，而且在13个靶向物中的11个进行
面向初学者的 MQL4 语言系列之5——自定义指标2
简介这是“面向初学者的 MQL4 语言”系列的第五篇文章。今天我们将学习使用图形对象，这是个非常强大的开发工具，可以大幅拓宽指标的应用范围。此外，它们可以用于脚本和 Expert Advisor。我们将学习创建对象，更改其参数以及检查错误。当然，我不可能详细地描述所有对象，那也太多了。但你会获得让你能够自主学习这些对象的所有必要知识。本文还包含一个逐步引导你创建复杂信号指标的示例。于此基础
Leetcode刷题 2021.02.05
Leetcode刷题 2021.02.05Leetcode1267 统计参与通信的服务器Leetcode1415 长度为 n 的开心字符串中字典序第 k 小的字符串Leetcode1186 删除一次得到子数组最大和Leetcode1267 统计参与通信的服务器这里有一幅服务器分布图，服务器的位置标识在 m * n 的整数矩阵网格 grid 中，1 表示单元格上有服务器，0 表示没有。如果两台服务器位于同一行或者同一列，我们就认为它们之间可以进行通信。请你统计并返回能够与至少一台其他服务器进行通信
【雷达通信】距离多普勒（RD）、CS、RM算法的机载雷达成像matlab源码
一、简介1 RD由来R：距离(m)，有时可以用回波延迟时间(s)表示，对于大多数雷达R = c * t / 2。D：多普勒频率，可以用于表示目标的速度，或间接测量目标方位。对于大多数雷达，fd = 2 * v * cosθ / λ。以脉冲体制雷达为例，我们可以发现回波脉冲的延迟时间与目标相对于雷达的距离有关；而回波脉冲的幅度则受到多普勒频率 fd 的调制，即回波脉冲的幅度以频率为 fd 的正弦规律变化。1.2划分方法因此，我们将一维的时间序列按照重复周期进行分割，不同的重复周期占据不同行。如下
李航《统计学习方法》第2版 第6章 Python编程逻辑斯谛回归与最大熵模型 实现mnist数据集分类
（参考深度之眼dodo老师代码，代码注释中有老师博客地址）逻辑斯谛回归模型（学习算法：梯度下降）# coding=utf-8# Author:Dodo# Date:2018-11-27# Email:[email protected]# Blog:www.pkudodo.com'''数据集：Mnist训练集数量：60000测试集数量：10000------------------------------运行结果： 正确率：98.91% 运行时长：59s
学习设计模式应该读哪些书
国内目前能够找到的有关设计模式的书按照出版时间排列有以下几本（含点评）：* GoF的《设计模式》1994年英文版出版，2000.09中文版出版大师之作，经典作品，言简意赅，归纳充分。可惜中文版翻译质量很低，有些句子不通顺，好像是机器翻译的，有个别难译的句子干脆没有翻译（如Chain of responsibility一章的适用性一节的and the handler isn't known
极客时间-算法训练营-第一周
学习笔记文章目录学习笔记1.git基本操作2.如何高效学习3.精通一个领域三步走4.训练环境配置5.时间和空间复杂度6.数组7.链表8.跳表9.栈10.队列11.双端队列作业**绘制自己的数据结构和算法脑图**简单用 add first 或 add last 这套新的 API 改写 Deque 的代码分析 Queue 和 Priority Queue 的源码删除排序数组中的重复项旋转数组合并两个有序链表合并两个有序数组两数之和移动零加一中等设计循环双端队列困难接雨水1.git基本操作# 版本号git
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