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  • [综合] 设计心理学2-与复杂共处【读书笔记】

    1,主要内容: 探讨了为什么我们的生活需要复杂,而不是简单,而设计促成了复杂生活的实现。当物品的设计师可以被理解的,易于管理的,令人愉悦的,在适度情况下,在合适的时间里,我们渴望的是复杂。通过基于良好的设计,复杂可以被管理近而生产处最实用的产品,形成理想的,以人为本的设计; 说明:下面小标题内容与书...

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  • [综合] 如何安装和启动 Jupyter Notebook

    如何安装和启动JupyterNotebook 废话少说直接干 我这里用的是Windows系统 1.安装 安装前提 安装JupyterNotebook的前提是需要安装了Python(其它版本我不知道,我用的是3.6的版本,这里我不介绍python的安装了) 当你直接终端输入下面这段代码后按回...

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  • [综合] 几个关于GetMemory的经典问题

    TEST1 voidGetMemory1(char*p) {p=(char*)malloc(100); }voidTest1(void) {char*str=NULL;GetMemory1(str);strcpy(str,"helloworld");printf(str); } 调用GetMe...

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  • [综合] python——加权平均问题,保留一位小数,且不四舍五入

    result=0 arr=input("") score_weight=[int(n)forninarr.split()] foriinrange(1,len(score_weight)+1):result+=i*score_weight[i-1] result_final=int((result/...

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  • [综合] FSimage源码剖析

    FSImage文件主要是用来存储hdfs文件系统元数据信息(文件及目录结构组成文件的块的信息副本数量信息等),并且NameNode会定期将文件系统的命名空间元数据信息保存到fsimage文件中;以防止NameNode掉电或者进程崩溃;但是如果实时的将内存中的hdfs文件系统元数据信息保存同步到fsi...

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  • [综合] 1 使用字符编码输出特殊字符

    通过字符码来输出特殊字符,字符码可以在Windows的字符映射表里查看,通过chr()函数解析字符编码,再通过print()函数输出出来。 也可以用for循环连续输出特殊符号,这几个特殊符号的字符码必须是连续的,否则for循环会打印出其他的特殊符号。例如:foriinrange(10048,1005...

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  • [综合] Batch Size的理解

    1、为什么用batchsize 当网络在训练的时候,如果将样本一个一个输入,网络对每一个输入都会计算一个梯度,不同样本梯度不同,会使得梯度方向不准确甚至跳动,所以需要同时输入网络batchsize大小个样本,这样计算的梯度是由输入样本一起决定的,有一种类似平均的概念在里边,可以避免极端数据造成的梯度...

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  • [综合] 开题报告

    你把当初得到的大问题拆解开,得到了几个小问题,也能从不同的角度看这个问题。 这个时候,就是要开题的时候了。开题的时候,老师会让你写开题报告,好长好长的哦,其实大部分是对研究现状的总结,也就是把你之前搜集的,觉得有用的论文整理一下,这个过程是你学习如何整理文献,学用文献管理软件的过程,当然了,还有学习...

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  • [综合] Promise.all和Promise.race区别示例

    一、Pomise.all的使用 常见使用场景:多个异步结果合并到一起Promise.all可以将多个Promise实例包装成一个新的Promise实例。用于将多个Promise实例,包装成一个新的Promise实例。1.它接受一个数组作为参数。2.数组可以是Promise对象,也可以是其它值,只有...

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  • [综合] 网易2020/8/8笔试题(一)

    给出含有n个正整数的数组a,对于每个a[i],将a[i]拆为若干个和为a[i]的正整数,问拆后最多能有多少个素数。 如5可以拆为2,3,则有两个素数(1不为素数)。6可以拆为2,2,2,则有三个素数。 因为需要最大化拆后的素数个数,故思路为:将数组a中所有数字取一一出来,若数字为奇数,则拆为一个3和...

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  • [综合] C#可能为空对象属性取值比较的方法

    stringstrs=null;//出现异常boolbool1=strs.Length==0;//不会出现异常strs?.Length的类型是int?(可为null的int类型)boolbool2=(strs?.Length??0)==0;

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  • [综合] 训练好后的神经网络如何快速定点化?

    训练好后的神经网络如何快速定点化? 如何把浮点权重快速定点化后使用在嵌入式设备中 tensorflow模型的定点化 如何量化和量化意义?网络参数是按层组织,每层数值都在同一数量级,即范围相差不大,如[-6.0,4.0],有大量论文研究表明确认值最大和最小后每层数据使用8bit定点化量化已可以很好满...

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  • [综合] TCP /IP端口的分配

    端口概念 逻辑意义上的端口,即TCP/IP协议中的端口,在报头中占2个字节即16位,范围是从0-65535。端口号用来表示和区别网络中的不同应用程序,即不同的进程。 端口的分类 (1)公认的端口0~1023,这些端口明确绑定某些服务协议,不能随便分配。 FTP:21TELNET:23SMTP:25D...

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  • [综合] OpenCV学习笔记-视频读取、播放和保存

    视频的读取 可以通过本地相机、本地视频或者ip摄像头读取视频 API接口 cv2.VidwoCapture(<int/str>path) 参数1path:为0即可读取本地USB摄像头;为视频路径即可读取本地视频文件;读取ip摄像头需要填写具体设备厂商的读取url。 代码示例 impor...

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  • [综合] 训练model过程中,loss=nan问题时该怎么解决?

    当我在UCF-101数据集训练alexnet时,epoch设为100,跑到三十多个epoch时,出现了loss=nan问题,当时是一脸懵逼,在查阅资料后,我通过减小学习率解决了问题,现总结一下出现这个问题的可能原因及解决方法: 1.减小整体学习率。学习率比较大的时候,参数可能overshoot了,结...

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  • [综合] Docker部署mysql 主从复制

    目录 1、拉取mysql。 2、创建容器并运行: 创建主数据库: 创建从数据库: 1、拉取mysql。 我这拉取的是mysql5.7 dockerpullmysql:5.7 2、创建容器并运行: 创建主数据库: dockerrun-p3307:3306--namemysql-master\-...

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  • [综合] Matlab 图像几何变换 双线性插值

    functionnew_img=zoom_bilinear(filename,s_x,s_y)%图像缩放变换双线性插值%输入:%img灰白图像(彩色要多一个color维度或转化为灰度图)%s_xx方向上的比例系数%s_yy方向上的比例系数%输出:%缩放后的新图像%%双线性插值注意点:%双线性插值需要...

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  • [综合] 数据结构--链表基本操作

    1.链表删除其中一个元素 /***Definitionforsingly-linkedlist.*structListNode{*intval;*ListNode*next;*ListNode(intx):val(x),next(NULL){}*};*/ classSolution{ public...

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  • [综合] JDK和Open JDK的区别

    历史上的原因是,openjdk是jdk的开放原始码版本,以GPL协议的形式放出。在JDK7的时候,openjdk已经成为jdk7的主干开发,sunjdk7是在openjdk7的基础上发布的,其大部分原始码都相同,只有少部分原始码被替换掉。使用JRL(JavaResearchLicense,Java研...

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