\[对于数列 x_{n},\\若当n无限增大时，通项x_{n}无限接近于某个常数a，则称常数a为数列x_{n}的极限，或称数列x_{n}收敛于a. \]\[记为: \lim_{n \to \infty}x_{n}=a \\或 x_{n}\to (n\to \infty) \]\[若这样的常数a不存在，就说明数列x_{n}没有极限,或者说数列x_{n}是发散的， \]\[习惯上表
在正则表达式中，\b表示在单词边界处开始。 有点好奇为什么b是边界的意思，便有了以下现象的出现： 首先，求助百度，没查到想要的结果。当时还有其它事，就先放一放了。 接着，再次学习正则表达式，找了一个网页资料，微软官网的。发现，原来b表示单词boundary，即边界的意思。 最后，发散思维联想
1 专注思维和发散思维 2 结构安排 3专注思维和发散思维-画家达利也在运用 4 什么是学习 5 拖延症简介 6 实践记忆永存 7 记忆简介 8 睡眠在学习中的重要性 9 特伦斯·谢诺沃斯基博士访谈 10MaryAnna特别提示 11 关于学习语言的采访 12 关于创造力的采访 13写作教练Daphne访谈
1、简单归纳几点,自己的一些感想和整合,少不了很多错误,师傅们多多指教 目标性 知道自己学习的目标 分块性 学习硬骨头分小块的去学,解决问题拆分步骤理解思路去做 分享性 用自己的话转述分享给朋友 甚至试图教会他 巩固自己也授予他人知识 反射性 能用身体学习的知识就不用脑子
作为一个 ctfer 做题时的思维真的太重要了，有的题明明很简单却总是卡在最后一步，以几个题为例说一下啥是逆向思维和发散思维 逆向思维 逆向思维当然在逆向中是最常用的，但是misc，web中也会遇到 一个misc题： # js逆向算法 /** * Pseudo md5 hash function * @param {string} stri
一、类的创立目的以及作用 C++的四大特点是抽象、封装、多态、继承派生。个人理解为抽象是基础，封装和继承派生是方法，多态是工具。 一般来讲，对一个问题的抽象应该包括两个方面：数据抽象和行为抽象。前者描述某类对象的属性或状态，也就是此类对象区别于彼类对象的特征；后者描述
1 现象，监控显示某从库存在从库延时，登录现场查看发现 从库的io和sql线程状态为NO，从而导致从库延时报警，start slave后等待延时追上，则拓扑恢复正常 2 排查 2.1 查看error log 2021-08-31T09:14:03.272155+08:00 0 [System] [MY-010116] [Server] /usr/local/mysql-8.0.20/
智⼒发散题 推荐刷题顺序： LeetCode #636 函数的独占时间 LeetCode #1124 表现良好的最⻓时间段 Leecode #54 螺旋矩阵 1. LeetCode #636 函数的独占时间 题目描述： 有一个 单线程 CPU 正在运行一个含有 n 道函数的程序。每道函数都有一个位于 0 和 n-1 之间的唯一标识符。
对于梯度下降算法，我们知道α值过小时，每次下降的程度非常小，导致接近最小值的过程较长，而当α值过大时，就特别容易发散。处理时可以使用数据归一化 对于α值的设置需要十分小心。我通过拟合一元线性回归时，使用梯度下降算法不断最小化损失函数
希腊的哲学家芝诺曾经辩论说，一支箭永远不能达到它的目标。他说，首先箭要到达目标距离的一半，然后又必须到达剩余距离的一半，然后还有一半，这样就没有穷尽。因为这个旅程有无限个部分，所以箭要花费无限的时间才能结束这个旅程。这就是“芝诺悖论”。芝诺的结论是——时间是不存在的
我们已经学习了有限区间上的积分，但对于无穷的情况和区间上有奇点的情况仍无法理解。这就需要无穷积分和瑕积分来处理了，它们看起来十分有趣。 增长和衰减速率 通过上一章的内容，我们已经可以做出一些总结，在洛必达法则中，如果f(x) << g(x)且f,g > 0，那么当x→∞时，f(x)/g(x)→0；如
\(设a_n=1/n^q，S_n=a_1+a_2+...+a_n，\) 当q=1时，取ε=1/2，则\(lim_{n→∞}sup_{p>0}=|S_{n+p} -S_n|≥S_{2n}-S_n=\frac{1}{n+1}+\frac{1}{n+2}+...+\frac{1}{n+n}≥1/2>0\) 由Cauchy准则，级数发散。 当q=2时，对于任意正整数n,p, $|S_{n+p} -S_n|=\frac{1}{(n+1)^2}+\frac{1}{(n+2)^
之前有个开发遇到个生产问题，开发发现有时候CS之间的心跳直接丢了，查看日志发现客户端一直没收到心跳报文，但服务端其实已经把报文发了，觉得很奇怪，TCP 是可靠链接，不可能丢了吧，最终是发现了netstat 里的recv-q 有积压导致的，问题虽然解决了，但还是需要复盘一下，看看细节。 先看下啥是Recv-
目录概念和性质级数的概念级数的性质级数的审敛准则正项级数交错级数任意项级数绝对收敛和条件收敛的概念绝对收敛和条件收敛的基本结论 概念和性质 级数的概念 \[\sum_{n=1}^{\infty}{u_n}=u_1+u_2+u_3+\cdots +u_n+\cdots \]令\(S_n=\sum_{n=1}^n{u_i}\)称为部分和数列 若级数，
随着美联储主席鲍威尔重复那套“通胀不会持久，将坚持宽松政策”的说辞令市场大失所望，整个市场除了油气板块受OPEC+会议利好带动上涨外普遍下跌。而周五压轴出场的非农报告成了本周美股市场的“最后一根稻草”，但数据太好或太坏都有可能被市场解读为“坏消息”。 北京时间周五2
信息技术智能化在近几年飞速发展，最典型的就是机器人。机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，格物斯坦认为：也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，我们身边有许许多多的机器人，虽然
比值判别法 设 Σ n = 1 ∞ a
我们生活在一个绝望的时代。在人们的记忆当中，就业竞争还从来没有这么激烈过。求职面试难得令人匪夷所思，这是失业型复苏和工作性质改变带来的苦果。2020年Q1的大学生招聘需求人数为1237W，而求职申请人数为896万，环比大学生招聘需求人数减少了16.77％，而求职申请人数呢？环比增加了百
如题~ 1/1 + 1/2 + 1/3 + 1/4 + … 在数学上称为调和级数。 它是发散的，也就是说，只要加上足够多的项，就可以得到任意大的数字。 但是，它发散的很慢： 前1项和达到 1.0 前4项和才超过 2.0 前83项的和才超过 5.0 那么，请你计算一下，要加多少项，才能使得和达到或超过 15.0 呢？ 首先，这样
A 无穷处可能存在瑕点，此时p=1，q≤1，所以发散 B 无穷处可能存在瑕点，此时p=1，q=1，发散 C 无穷处可能存在瑕点，此时p=1，q=2，收敛 D 无穷处可能存在瑕点，此时p=1，q=1/2，发散 A 0处可能存在瑕点，x->0，等价于 1/x，所以发散 A 无穷处可能存在瑕点，p < 1，发散 B
原命题 我们从下面的题目直接看一般情况： eg: 判定级数 \(a_n = \displaystyle\frac{1}{n^p}(n \geq 1, p > 0)\) 的敛散性. 解：\(f(x) = x^{-p}\) 在 \([1, +\infty)\) 上单调减；积分 \(\int_1^{+\infty} x^{-p}dx\) 在 \(p > 1\) 时收敛，在 \(p \leq 1\) 时发散. 由定理4(积分判别法
值类型 引用类型 值类型表示存储在栈上的类型，包括简单类型（int、long、double、short）、枚举、struct定义； 引用类型表示存在堆上的类型，包括数组、接口、委托、class定义； string 是引用类型 字符特殊性 不可变性。字符串创建后，重新赋值的话，不会更新原有值，而是将引用地址更新到一个
根插入方法中，我们通过旋转把插入节点带到树根位置。这里，我们考虑如何使得旋转操作使树达到平衡。我们不考虑递归地使用把新近插入节点带到树顶部的单一旋转操作，而考虑把节点从作为树根的孙子（根的两代，也就是与根相距两层）之一的一个位置带到树顶部的两个旋转操作。首先，我们执行一次
反常积分和变限求导积分都是由定积分推出来的 反常积分如果收敛，则可以用奇偶性 上下限为无穷，奇函数积分，不一定是对称的，因为无穷可以无限加，无法定量 但是取两个定值(-R, R)，R趋向于∞，这个就不一样了，R是个定值，积分就是0了 第二条，假设f(x)=x，这个极限存在且为0，但这个反常积
这是个不是好回答的问题，但这确实是一个值得思考的问题，其关键在于到底是什么造成了计算机发展的迅猛，而工具在其中起到了什么关键作用？作为一个程序员，如何理解并应对这种发展？ 而这些问题带给技术人员一个直接的焦虑便是技术的更新太过迅猛，对工具的追求更甚于理论，而不清楚什么才是核心
