【老刘谈算法002】反向快速比较——instring函数的汇编实现分析
版权声明：本文为老刘的原创文章，转载需注明出处。 https://blog.csdn.net/qq_23693343/article/details/80968950 挂下代码先， ;注释修改&中文注释添加 by 老刘
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; 这个算法的子循环代码被EKO重新设计来反向执行比较，
; 这种比较方法通过分支比较减少了需要执
【老刘谈算法003】命令行参数的处理和获取——ArgCl函数实现分析
版权声明：本文为老刘的原创文章，转载需注明出处。 https://blog.csdn.net/qq_23693343/article/details/81952620 在非汇编语言中，处理并分割命令行参数（CmdLine）一般是由编译器在可执行文件中预置处理代码或者调用运行时库完成， 而在汇编中，我们需要手动调用Windows的API——GetCommandLine函数来获得一份杂乱的字符串（包含了可执行文件路径以及命令行参数）， 还好在MASM32Library中，汇编爱好者们提供了一个取得
一个非常简单的C程序的逆向
版权声明：本文为老刘的原创文章，转载需注明出处。 https://blog.csdn.net/qq_23693343/article/details/82181419 文件名：[email protected] 大小：17,859字节 Md5：FD57FCD3A3DE6D14BF2E1614814C289C 下载：https://www.lanzous.com/i1rbaaj 作者：小茗（Q：954407878） 作者要求： 1、求出使程序退出的方法 2、求出程序ExitC
【老刘谈算法005】多次多项式的快速求值——字符串转双字函数分析（2）
版权声明：本文为老刘的原创文章，转载需注明出处。 https://blog.csdn.net/qq_23693343/article/details/88181067 在Masm32Lib中给出了3个十进制的字符串转双字函数，其1和其2如下， a2dw.Asm ; #########################################################################
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避障程序matlab 一
clear all close all %Set up field figure(‘position’, [300, 50, 600, 600]); axis([0, 400, 0, 400]); axis square grid on%添加栅格 grid minor hold on %User defined constants 用户自定义变量 XSTART = 30;%机器人起始点 YSTART = 30; TSTART = pi; XEND = 370;%机器人终点 YEND = 370
机器人避障程序matlab 三
clear all close all %Set up field figure(‘position’, [300, 50, 600, 600]); axis([0, 400, 0, 400]); axis square grid on%添加栅格 grid minor hold on %User defined constants 用户自定义变量 XSTART = 30;%机器人起始点 YSTART = 30; TSTART = pi/2; XEND = 370;%机器人终点 YEND = 3
机器人避障matlab 二
clear all close all %Set up field figure(‘position’, [300, 50, 600, 600]); axis([0, 400, 0, 400]); axis square grid on grid minor hold on %User defined constants 用户自定义变量 XSTART = 30;%机器人起始点 YSTART = 30; TSTART = pi/4; XEND = 370;%机器人终点 YEND = 370; R
Python(80)_使用selenium实现第一个web自动化程序
百度搜索 #-*-coding:utf-8-*-
from selenium import webdriver
f = webdriver.Chrome("D:\\Documents\\Downloads\\chromedriver.exe")
f.get("http://www.baidu.com")
f.find_element_by_id('kw').send_keys('selenium')
f.find_element_by_id('su').click()
linux内核makefile概览
linux内核makefile概览 本博客参照内核官方英文文档 linux的内核makefile主要用于编译整个内核源码，按照用户的需求生成各种目标文件，对于用户来说，编译内核时非常简单的，只需要几个指令就可以做到，但是对于一个驱动开发者而言，了解内核源码的编译机制是非常必要的。 make 和 makefile 需要了解的是：make是linux下的一个程序软件，makefile相当于针对make程序的配置文件，当我们执行make命令时，make将会在当前目录寻找Makefile文件，然后根据
SpringMvc @InitBinder
这篇博客记录@InitBinder怎么起作用、起什么作用？ 首先,该注解被解析的时机，是该匹配Controller的请求执行映射的方法之前; 同时 @InitBinder标注的方法执行是多次的，一次请求来就执行一次。 当某个Controller上的第一次请求由SpringMvc前端控制器匹配到该Controller之后，根据Controller的 class 类型 查找 所有方法上标注了@InitBinder的方法，并且存入RequestMappingHandlerAdapter的 initB
[ichunqiu笔记] python安全应用编程入门
01 python正则表达式 02 Python Web编程 03 Python多线程编程 04 Python网络编程 05 Python数据库编程 ------------------------------------- 01 python正则表达式 对字符串的匹配和检索，通过re模块提供对正则表达式的支持。 . 匹配任意换行符以外的字符 1 #python 3.6
2 import re
3 word = 'https://www.ichunqiu.com python_1.1'
史上最全面的Spring Boot Cache使用与整合
一：Spring缓存抽象 Spring从3.1开始定义了org.springframework.cache.Cache和org.springframework.cache.CacheManager接口来统一不同的缓存技术；并支持使用JCache（JSR-107）注解简化我们开发； Cache接口为缓存的组件规范定义，包含缓存的各种操作集合； Cache接口下Spring提供了各种xxxCache的实现；如RedisCache，EhCacheCache ,ConcurrentMapCache等；
第三次、第四次面试总结
第三次： 是一家略远的公司，旁边比较荒凉，楼都还在盖，很多还在打地基。领导不在（领导不在还约我面试干嘛，也没和我说要换时间），换了一个比较年轻的小伙子来聊了会，现在都回忆不起谈了些什么，感觉谈不到一块，对岗位要求和未来规划，没有清晰的描述。技术面试走后，很久都没人搭理，在会议室坐了半小时前台才来问我面试得怎么样了，说找不到刚才的小伙子。。。最后虽说客套地让我回来等通知，但感觉不合适，也不会去。 第四次： 就在住的小区对面，之前晚上闲逛时有路过几次，看环境还可以，如果能入职这里，以后上下班就太方
python基础 day3
1，上周五内容回顾。 格式化输出 %s %d %% 编码： ascii 只能显示英文，特殊字符，数字。 万国码：unicode 最开始16位，中文不够32位 4个字节。 占用资源多。 升级：utf-8 utf-16 utf-32 utf-8:最少用一个字节，8位表示一个英文。 欧洲16位，两个字节。 亚洲 24位，三个字节。 gbk：中国国产，只能用于中文和ascii码中的文字。 2，作业讲解。 .... 什么数据类型。 int 1,2,3用于计算。 bool：True，False，用户判断。
好的LCT板子和一句话
typedef long long ll;
const int maxn = 400050;
struct lct {
int ch[maxn][2], fa[maxn], w[maxn];
bool col[maxn], rev[maxn];
ll lans[maxn], rans[maxn], ans[maxn], tt[maxn], tt2[maxn], w2[maxn];
inline void Rev(const int& x) {
Quantization Mimic: Towards Very Tiny CNN for Object Detection 论文笔记
摘要 在本文中，我们提出了一个简单而通用的框架，用于训练非常微小的CNN（例如，通道数减少到1/32的VGG）用于目标检测。由于表示能力有限，为检测等复杂任务训练非常小的网络具有挑战性。据我们所知，我们称为Quantization Mimic的方法是第一个专注于非常小的网络的方法。我们使用两种类型的加速方法：模仿和量化。 Mimic通过从教师网络传输知识来提高学生网络的性能。量化将全精度网络转换为量化网络，而不会降低性能。如果教师网络被量化，则学生网络的搜索范围将更小。使用量化的这个特征，
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