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  • labview总结

    基本概念 labview是NI公司推出的一种图形化编辑编程语言,特点是代码图形化。 数据流是labview编程的核心,字符串输入控件就是数据源,数据最终流入的是显示控件;文件后缀为VI(虚拟仪器),VI包括前面板和程序框图,控件放前面板,函数放程序框图,在前面板放置显示控件后,在程序框图会自动出现对应的接线端子,以供数据的流入和流出。控件是数据的容器,数据不能离开控件而独立存在(移位寄存器和常量除外),一般的控件具有属

  • 如何介绍自己的项目

    第一、对项目整体设计的感受如何(画架构图也行) 第二、在这个项目中你负责了什么,做了什么,担任怎样的一个角色 第三、可以描述出你在这个项目学会了哪些技术点,使用到了哪些技术,使用之后带来了怎样的好作用 第四、项目中遇到哪些棘手的问题,怎样解决的等等 第五、使用的新技术对比以前的老技术,有什么体悟,有怎样的好处等等。

  • 机器学习-决策树

    学习知识的步骤: 看书、摘抄、理解  ---------- 做题、实践、检验 ---------- “大妈级”语言讲述 参考文章: 《机器学习-周志华》 《统计学习方法-李航》 《机器学习实战-Peter Harrington》 《Pattern Recognition and Machine Learning》 1、决策树介绍: 选择所有特征属性中信息熵最大的特

  • WorldWind源码剖析系列:表面影像类SurfaceImage

    表面影像类SurfaceImage描述星球类(如地球)表面纹理影像。该类的类图如下。   表面影像类SurfaceIma

  • 【Lintcode】926. Shortest Word Distance III

    题目地址: https://www.lintcode.com/problem/926/ 给定一个长 n n

  • HTML布局

    页面布局方式,主要包含:文档流 HTML页面的标准文档流(默认布局)是:从上到下,从左到右,遇块级元素换行。 所谓的浮动层就是给元素的float属性赋值后,就是脱离文档流,进行左右浮动,紧贴着父元素(默认为body文本区域)的左右边框。 而此浮动元素在文档流空出的位置,由后续的(非浮动)元素填充上去:块级元素直接填充上去,若跟浮动元素的范围发生重叠,浮动元素覆盖块级元素。内联元素:有空隙就插入。

  • Efficient Net简单介绍

    Efficient_Net算法 论文原文 EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

  • 随机向量的统计描述

    由随机变量组成的向量称为随机向量,在信号处理、自动控制、通信、电子工程、神经网络等应用中,观测数据和加性噪声通常取随机变量。 先介绍随机向量的一阶统计量,再介绍二阶统计量,最后介绍一阶与二阶的关系与相关性质。 均值向量 一个 m × 1 m\times 1

  • 数字电路要点总结-数模模数转换电路

  • 8、TypeScript-解构赋值

    1、数组的解构赋值   2、对象的解构赋值

  • Jetty+json-lib库抛异常的问题解决过程(java.lang.NoClassDefFoundError: net/sf/json/JSONObject)

    Jetty+json-lib库抛异常的问题解决过程(java.lang.NoClassDefFoundError: net/sf/json/JSONObject) 参考文章: (1)Jetty+json-lib库抛异常的问题解决过程(java.lang.NoClas

  • Python/socket编程

    Python/socket编程 客户端/服务器架构 即c/s架构,包括 1.硬件c/s架构(打印机) 2.软件从c/s架构(web服务) c/s架构中 c便是客户端,s便是服务端 server端要: 1.力求一直提供服务 2.要绑定一个唯一的地址,让客户端能明确的找到

  • 机器学习之树算法(1)--- 决策树

      以下内容摘选自http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html 1、决策数的定义   决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树)。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,

  • 【Android 开发教程】Activity的生命周期

    本章节翻译自《Beginning-Android-4-Application-Development》,如有翻译不当的地方,敬请指出。 原书购买地址http://www.amazon.com/Beginning-Android-4-Applica

  • Python 优化—算出每条语句执行时间

    用Python写的程序,确实在性能上会比其他语言差一些,这是因为Python为了最大化开发效率,牺牲了一定的运行效率。开发效率和运行效率往往是鱼与熊掌不可兼得的关系。 不过,程序性能较差有很多原因,并不能全把锅甩到Python身上,我们应该首先从自己的代码上找原因,找原因最快的方法就是算出自己写的语句或函数的执行时间。这时候,很多人都会选择用以下的形式打印出语句的执行时间: import time a = time.time() temp =

  • linux命令deploy_Linux deploy 超详细入门教程

    在接触一个新的事物时,我首先会探究它能解决什么问题,再考虑它是否有研究的价值。 作为一名程序员,不管是前端还是后端,自然是离不开和服务器打交道的。比如我就一直想有一台自己的linux服务器。无奈各种XX云的云服务器漫天要价,树莓派4代400+的价格对于我这种不研究外设的性价比又不高,那还没有别的选择呢?当然有,只要一台旧安卓手机即可。废话不说直接开始流程: 1. 当然是准备手机以及SD卡 首先运行Linux deploy是需要root权限的,目前自用的OPPO R15舍不得用来折腾,更别说它还不支持root。所以只能去万能的咸鱼挑一

  • 简单的python实现16进制转换string,有一个小界面,第一次写 勿喷!!!

    在这里要运行一下程序你需要检查一下你是否安装一下的包import Tkinter import tkFileDialog from Tkinter import * import sys import os import Tkinter import tkFileDialog from Tkinter import * def Brove(): filename=tkFileDialog.askdirecto

  • 机器学习之决策树

    基本思想 决策树是一个树结构。每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点,将叶子节点存放的类别作为决策结果。 作为一个基本的机器学习算法,目前很多实用性很强的著名算法都是基于决策树构建的,比如 XGBoost, LightGBM, GBDT, Adaboost, Random Forest

  • 机器学习之决策树

    前言 决策树是很常见的机器学习分类算法,竟然叫决策树,那么它的模型其实就像树一样。通过对样本集的学习,挖掘出有用的规则。对于程序员来说或许以条件语句来看就更好理解了,决策树可以看成是多个if then条件语句的集合。这种模型等同于我们写的条件语句,所以它的预测分类速度是很快的。 例子 来个例子了解下决策树分类过程,以女生相亲挑“高富帅”为例吧,遇到已婚的肯定是不交往了,在未婚的情况下接着要看是否有房产,没有的话也免

  • linux设置全局ssh key,linux使用ssh key设置免密码登录

    linux使用账号密码连接服务器既不方便,也不安全,一旦密码被泄露,或者部门有人离职,都对服务器的安全产生隐患,最好的方式是通过公钥登录

  • python重量计算月球地球_没有vpython如何在数值模拟中用python求解地球和月球轨道?...

    我要计算没有vpython的两个物体重力系统(地球和月球)。在 这个代码的目的是练习数值计算,这是我的代码。在import numpy as np from math import * from astropy.constants import * import matplotlib.pyplot as plt import time start_time = time.time() """ G = Gravitational constant g0 = Sta

  • 机器学习算法之--决策树

    决策树学习通常包括3个步骤:特征选择,决策树生成,决策树修剪。 决策树的一个重要性质: 路径是互斥且完备的。 决策树通常是递归的选择最优特征,根据该特征对数据进行分割。可能会有过拟合问题,所以在生成决策树之后要进行剪枝。 1. 特征选择 数据集会有很多各种各样的特征,怎么选取最优的特征,最具分类能力的特征,排除无关影响? 通常特征选择的准则是信息增益或信息增益比 最大的。 信息增益:表示得知特征X

  • 机器学习之决策树

    决策树和支持向量机一样, 决策树是一种多功能机器学习算法, 即可以执行分类任务也可以执行回归任务。决策树也是随机森林的基本组成部分,而随机森林是当今最强大的机器学习算法之一。 一、决策树分类 1.1 实现决策树分类 from sklearn.datasets import load_iris

  • JS swal() 弹出层的用法

    $grid->actions(function ($acti

  • shell 监控

    shell 监控    #!/bin/bash #The shell function used to watch the file state #if [ "$1"="" ] || [ "$2"="" ] if [ "$1" = "" ] || [ "$2" = "" ] then echo "Please input the two file names" exit 1 fi #if [ -e "$2" ]

  • ArrayList容器

    package com.test.xiti; import java.util.*; import com.test.tools.*;  class Apple{ private static long counter; private final String id="abcd";   public int id(){ return id.length(); }

  • 【TypeScript】TS类型守卫(六)

    🐱个人主页:不叫猫先生 🙋‍♂️作者简介:前端领域优质创作者、阿里云专家博主,专注于前端各领域技术,共同学习共同进步,一起加油呀! 💫系列专栏:

  • Vue3+Ant-design项目启用ts/typescript

    Ant-design官方文档提供了js和ts两种案例,按照文档给项目install ant-design后写了个组件编译时发现只要加上`<script >`就会得到错误: Module parse failed: Unexpected token (5:27) File was processed with these loaders:  * ./node_modules/vue-loader/dist/templateLoader.js  * ./node_modules/vue-loader/dist

  • TS与JS的区别

    TypeScript 和 JavaScript 是目前项目开发中较为流行的两种脚本语言。 JavaScript 是轻量级的解释性脚本语言,可嵌入到 HTML 页面中,在浏览器端执行。而TypeScript 是JavaScript 的超集,即包含JavaScript 的所有元素,能运行JavaScript 的代码,并扩展了

  • 机器学习-决策树

    一、决策树   决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型,广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树,在使用模型进行预测时,根据输入参数依次在各个判断节点进行判断游走,最后到叶子节点即为预测结果。   在数据挖掘中,决策树主要有两种类型:

  • 多模块构建

    第一步: 父项目jar改pom

  • 【TypeScript】TS条件类型(十)

    🐱 个人主页:不叫猫先生 🙋‍♂️ 作者简介:2022年度博客之星前端领域TOP 2,前端领域优质作者、阿里云专家博主,专注于前端各领域技术,共同学习共同进步,一起加油呀! 💫优质专栏:

  • TypeScript:初识ts、ts的数据类型、一些语法细节、函数中的类型、泛型

    TypeScript 一、初识TypeScript1.TS是干嘛的

  • 17 张图看穿 synchronized 关键字

    点赞关注,不会迷路!    文末有惊喜 小艾和小牛在路上相遇,小艾一脸沮丧。 小牛:小艾小艾,发生甚么事了?

  • java托盘区怎样在图标上添加右键事件_程序托盘图标+右键弹出菜单

    开场白 本次介绍两个非常棒且实用的技巧:程序托盘图标和右键弹出菜单,效果如下图。 程序托盘图标用了迅雷的图标,

  • 109.Two Sum

    Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target. You may assume that each input would have exactly one solution. Example: Given nums = [2, 7, 11, 15],

  • 以设计淘宝网的后台架构为例,介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程

    前言 双 11 即将来临,本文以设计淘宝网的后台架构为例,介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程 同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知。 文章最后汇总了一些架构设计的原则。

  • 8086寄存器分类

    8086寄存器分类 一:简述         寄存器是中央处理器内的组成部份。寄存器是有限存贮容量的高速存贮部件,它们可用来暂存指令、数据和位址。         在中央处理器的控制部件中,包含的寄存器有指令寄存器(IR)和程序计数器(PC)。在中央处理器的算术及逻

  • Linux 制作系统镜像

    在 RHEL 7.3 上面搭建好了 Apache Web 服务,现在想把 RHEL 8.1 系统镜像上传到 Apache Web 根目录,但由于 RHEL 8.1 系统镜像的大小为 7.31 GB,已经超过 4 GB ,通过 rz 无法上传。解决方法是把 RHEL 8.1 系统镜像挂载到 RHEL 7.3 系统上再制作一个新系统镜像,然后把新系统镜像移动到 Apache Web 根目录里面的系统镜像目录即可,也可以先到 Apache Web 根目录里的系统镜像目录再制作新系统镜像,这样就可以省去移动新系统镜像的步骤了。

  • Halcon采集助手

    Halcon采集助手

  • 8086寄存器简介

      引子 打算写几篇稍近底层或者说是基础的博文,浅要介绍或者说是回顾一些基础知识, 自然,还是得从最基础的开始,那就从汇编语言开刀吧, 从汇编语言开刀的话,我们必须还先要了解一些其他东西, 像  CPU ,内存这些知识点还是理解深刻一点的比较好, 所以这一篇博文就绕着 80x86  CPU 中寄存器的基础部分下手,至于其他的一些将会在后续的博文中介绍 。 同时在这里说明一下,本篇博文介绍的算是比较详细的

  • 小度关灯Blinker

    /* **************************************************************** * ESP8266连网,Blinker平台,控制舵机实现远程和小度语音关灯,实现基本功能,有待改进。 * ***************************************************************** * * Blinker 库下载地址: * https://github.com/bl

  • 修改android的framework层操作小记

    1. 首先要在工程目录下运行: . ./build/envsetup.sh    这样在之后就可以使用mm命令了 2.例如要修改services下的文件那么编辑完成后      cd frameworks/base/services/     mm 3.替换修修改的文件 编译后用生成的包替换手机上 /system/framework/ 中相应的文件 $ adb remount$ cd out/target/product/general/system/framework/$ adb

  • 数据结构——树和二叉树

    文章目录 **一 数的基本概念****1 定义**

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  • 关于DuiLib高DPI适配问题

    在某些情况下,虽然在高DPI的设置下DuiLib能正常的缩放,但是缩放后的显示效果很不好,文字图片显示模糊,影响用户体验,经过多次试验,解决办法如下: 在工程文件设置中,对相应工程做属性设置: 一 在工程->属性->清单工具->输入和输出->附加清单文件,在此配置项中选择相应的清单文件,清单文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <assembly xmlns="urn:schemas-microsoft-com:asm.v1"

  • bzoj 1101 [POI2007]Zap 莫比乌斯反演

    莫比乌斯反演裸题 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define N 51000 #define ll long long in

  • Velocity模板技术学习笔记

    基本语句语法可以查看https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-velocity1/ HelloVelocity.java public