深度残差收缩网络：（五）实验验证
实验部分将所提出的两种深度残差收缩网络，即“通道之间共享阈值的深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Networks with Channel-shared Thresholds，简称DRSN-CS)”，和“逐通道不同阈值的深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Networks with Channel-wise Thresholds，简称DRSN-CW)”，与传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Networ
linxu基础命令--持续更新
服务管理 systemctl redhat7 systemctl start foo.service 启动服务 systemctl restart foo.service 重启服务 systemctl stop foo.service 停止服务 systemctl reload foo.service 不重启服务下重新加载配置文件 systemctl status foo.service 查看服务状态 systemctl enable foo.service 设置服务开机自动启 systemc
Python笔记_函数，模块，包的关系
A. Python中的函数： 即def定义的一组代码，可以被调用。 1 def func(a, b):
2 c = a + b
3
4 return c B. Python中的模块： 即一个.py文件，在其中可以定义多个函数。 Module.py
def dunc1(a, b):
c = a + b
return c
def func2(a, b, c):
return a + b**c
.... C. Pyt
C++面向对象——第三次作业
作业题目：慕课学习第5章。并选出一个你认为有意义的知识点或难点，在电脑上运行代码进行试验，写出完整的实验验证过程。用实验证明该知识点的使用。 浅析变量的生命周期 一、生命周期的定义：变量在程序运行的时候所存在的时间段。 二、分类： 1、全局变量 程序运行期间一直存在。 2、全局静态变量 程序运行期间一直存在。 3、局部变量 当程序运行出了局部作用域时，变量消失，准确来说是销毁，嘿嘿。 4、静态局部变量 程序运行期间一直存在。（这和我写这篇文章之前的认识似乎不一样，下面我就清楚了） 三、过程验证
Redis 相关功能和实用命令(五)
慢查询原因分析 由于 Redis 是单线程的，它内部维护了一个命令队列，所以当有耗时的命令出现时，比如 keys *，后面的命令会被阻塞，通查查出慢查询可以对服务进一步优化。 设置慢查询阀值：默认10 毫秒，以微秒为单位 6379>config set slowlog-log-slower-than 10000 可直接修改 redis.conf 加上 slowlog-log-slower-than 10000 slow-max-len 用来设置慢查询条数 执行 slowlog get 获取慢查
洛谷-P3796-AC自动机加强版
链接: https://www.luogu.org/problem/P3796 题意: 有NN个由小写字母组成的模式串以及一个文本串TT。每个模式串可能会在文本串中出现多次。你需要找出哪些模式串在文本串TT中出现的次数最多。 思路: 字典树的每个结束节点记录对应的模板串标号, 匹配时记录次数. 代码: #include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector>
//#include <memory.h>
Kubernetes 学习笔记（一）：本地部署一个 kubernetes 集群
前言 前面用到过的 minikube 只是一个单节点的 k8s 集群，这对于学习而言是不够的。我们需要有一个多节点集群，才能用到各种调度/监控功能。而且单节点只能是一个加引号的“集群”。 kubernetes 安装方式面面观 kubernetes 是一个组件化的系统，安装过程有很大的灵活性，很多组件都有多种实现，这些实现各有特点，让初学者眼花缭乱。 而且要把这些组件一个个安装配置好并且能协同工作，也是很不容易的。 因此社区出现了各种各样的安装方案。安装方案如此之多，以致于我不晓得该用哪个好。。
人工智能_4_k近邻_贝叶斯_模型评估
机器学习常用算法
k近邻算法
求出未知点 与周围最近的 k个点的距离
查看这k个点中大多数是哪一类
根号((x已知-x未知)^2+(y已知-y未知)^2) 即平面间2点距离公式
收异常点影响较大,因此需要做标准化处理
API:sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm="auto")
algorithm:{"auto","ball_tree","kd_tree","
【2019.09.29】NCPC2018
补题地址：https://codeforces.com/gym/101933 A: B:签到题，注意他每咬一口数一次，所有第一个数应该是从1开始的。 C: D: E: F: G: H: I: J: K:
《开发者测试》第二章 程序静态分析
2.1 程序静态分析概述 ·定义：在不运行程序的前提下，仅通过分析或检查程序的语法、结构、过程、接口等对程序进行分析的过程。 ·目的：检测软件中的缺陷。 2.1.1 代码评审 常见代码评审项目 ·所有的设计要求是否都实现？ ·每一项功能目的是否都有注释？ ·代码编制是否遵照编码规范？ ·是否按注释类型格式编写注释？ ·所有的代码是否风格保持一致？ ·代码注释量是否达到了规定值？ ·所有的注释是否清楚和正确？ ·所有变量的命名是否依照规则？ ·所有代码的异常处理是否都有注释？ ·循环嵌套
测绘数据国内外现状概述
主流测绘数据国内外现状 人类自有历史以来,就不断的探索和认识自身所处的自然系统,并尝试用各种方法来描述、表达空间环境的信息。随着信息技术的发展,地理信息技术在工程应用中的更加深入,测绘地理信息的作用也将越来越重要。新的信息传播方式、新的应用需求,必然促使对地形信息的生产、管理和表达提出新的要求。 数字高程模型 数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）的数据组织与表达形式包含点状、线状、面状多种形式，在数字地形的工程应用和理论研究中,DEM的结构模型主要有规则格网模
软件工程基础第三次作业
一.博客要求 这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/xnsy/Autumn2019SoftwareEngineeringFoundation 这个作业要求在哪里 https://www.cnblogs.com/harry240/p/11524127.html 这个作业的目标 对比常见的原型工具，根据项目需求设计原型。 二.对比原型工具 墨刀： 优点：内置丰富的组件库和图标库，简单拖拽、排列组合，顷刻间完成精美界面设计 缺点：画原型的时候不能标注，没
<console>:14: error: not found: value spark import spark.implicits.
启动 ./spark-shell
出现问题 启动 hadoop, 并创建，解决 hadoop fs -mkdir /directory
解决了
Kamil and Making a Stream
E. Kamil and Making a Stream 参考：Codeforces Round #588 (Div. 2)-E. Kamil and Making a Stream-求树上同一直径上两两节点之间gcd的和 思路：求的就是1~n之间所有最短路的gcd之和。 用一个set来储存每一个结点可能的gcd，另外再用一个三维的map来记录每一个结点的每一个gcd出现的次数。 代码： // Created by CAD on 2019/9/28.
#include <bits/stdc++
螺栓的预紧力和拧紧力矩计算
螺栓的预紧力和拧紧力矩可查阅机械设计手册计算，机械设计手册采用成大先的第五版，以下为计算步骤： 螺栓的预紧需要执行者使用力矩扳手操作，参考扳手上的力矩指示标志，如下图所示，所以我们最终的目的是确定拧紧力矩，用来指导生产。 既然我们要计算拧紧力矩，那接下来我们就看一下拧紧力矩的计算式：（手册5-70页） 从计算式中我们可以看到，经过简化后T与系数K、预紧力F’和螺纹公称直径d相关。变量d非常容易确定，也就是我们使用多粗的螺栓，例如使用M12的螺栓，d即为12mm。那如何确定变量K呢？ 手册中给出
玩转Django2.0---Django笔记建站基础九(二)
9.4 设置用户权限 用户权限主要是对不同的用户设置不同的功能使用权限，而每个功能主要以模型来划分。以9.3节的MyDjango项目为例，在Admin后台管理系统可以查看并设置用户权限，如下图： 用户权限设置 上图左边列表框中列出了整个项目的用户权限，以user|用户|Can add user为例： 1、user代表项目的App。 2、用户代表App所定义的模型MyUser。 3、Can add user代表该权限可对模型MyUser执行新增操作。 一般情
金山云笔试题：AKM函数
1. 题目描述 /**
阿克曼(Ackmann)函数
【题目描述】
阿克曼(Ackmann)函数A(m，n)中，m，n定义域是非负整数(m<=3,n<=10)，函数值定义为：
akm(m,n) = n+1; (m=0时)
akm(m,n) = akm(m-1,1); (m>0,n=0时)
akm(m,n) = akm(m-1,akm(m, n-1)); （m,n>0时)
【输入】输入m和n。
【输出】函数值。
【输入样例】2 3
【输出样例
能够自平衡的【红黑树】，必知必会
红黑树 红黑树（英语：Red–black tree）是一种自平衡二叉查找树，是在计算机科学中用到的一种数据结构，典型的用途是实现关联数组。它是在1972年由鲁道夫·贝尔发明的，他称之为”对称二叉B树”，它现代的名字是在Leo J. Guibas和Robert Sedgewick于1978年写的一篇论文中获得的。它是复杂的，但它的操作有着良好的最坏情况运行时间，并且在实践中是高效的：它可以在 O(logn)时间内做查找，插入和删除，这里的n是树中元素的数目，摘自：维基百科-红黑树。 特点(需要满
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