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  • 【StoneDB研发日志】列式存储 delete方案调研2022-08-16 16:32:42

    MySQL删除数据的方式 以MySQL 5.7为例,数据库删除数据的方式一共有以下三种: delete truncate drop 以上三种方式都可以删除数据,但是使用场景是不同的。 对于整个表进行删除的执行速度来说: drop > truncate >> delete MySQL删除数据的方式-delete delete是属于数据库的DML操作语言

  • 20220713树剖2022-07-13 09:36:21

    A 树剖求lca 板子 C 一道树剖板子题 D 树剖题单里混进了一个奇怪的东西 根号分治 对于跳的步长大于sqrt(n),我们直接暴力跳就行了 而步长小于时维护从某点一直以某一步长跳到根的和,然后使用差分求得答案。 点击查看代码 #include<bits/stdc++.h> #define M 50005 #define N 250 us

  • cir·cu·late2022-06-16 20:01:16

    Circulation may refer to: Atmospheric circulation, the large-scale movement of air Circulation (physics), the path integral of the fluid velocity around a closed curve in a fluid flow field Circulatory system, a biological organ system whose primary func

  • 微信公众号h5实现点击按钮跳转到小程序2022-05-12 18:00:29

    微信公众号h5实现点击按钮跳转到小程序,先决条件是小程序和公众号已进行关联。 1、登录微信公众平台-设置-关联设置 进行关联 2、登录微信公众平台-设置-基本设置-账号信息-原始ID 复制 3、代码如下 <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv=

  • 图以及搜索2022-03-29 21:34:39

    1.图的介绍 图分为有向图和无向图,而无向图可以看成是一种特殊的有向图,存储图可以使用邻接表,以及邻接矩阵。 个人一般使用邻接表来进行,邻接矩阵适合数据量较多的情况来使用,例如稠密图。 const int MAX = 100; vector<int>edge[MAX]; //使用vrctor数组来存储

  • 面向物联网的可重构流式深度卷积神经网络加速器2022-03-02 06:31:05

    面向物联网的可重构流式深度卷积神经网络加速器 摘要 卷积神经网络(CNN)在图像检测中具有显著的准确性。为了在物联网设备中使用CNN实现图像检测,提出了一种流媒体硬件加速器。建议的加速器通过避免不必要的数据移动来优化能效。利用独特的滤波器分解技术,加速器可以支持任意卷积窗口

  • 第八章 CPU的结构和功能2022-02-27 15:12:42

    8.1 CPU的结构 IR:指令寄存器 8.2 指令周期 不同CPU、不同指令集会把完成一条指令进行不同分类 中断请求:需要响应中断,保存断点、形成中断程序的入口地址、硬件关中断 CU给出地址到MAR 中断程序的入口地址由CU给出 8.3 指令流水 后续例子只有取指和执行两个阶段

  • 1806TIP_ETH-CNN和ETH-LSTM应用在HEVC帧内编码块划分加速2021-12-09 22:31:29

    文章目录 Title: Reducing Complexity of HEVC_ A Deep Learning ApproachIntroduction相关工作1. 启发式算法(heuristic approaches)2. 基于学习的方法(learning-based approaches) 从回归的视角看待CU划分建立帧内模式数据集降低HEVC帧内模式复杂度——ETH-CNN1. 一种新的

  • Python 连接oracle 时查询数据结果显示列名2021-11-07 13:33:46

      连接并登陆数据库 # 导入cx_oracle import cx_oracle as oracle   # 连接并登陆数据库 入参: user password ip地址与实例 db = oracle.connect(username, password, ip:port/example) # 使用tns串连接 oracle_tns = cx_Oracle.makedsn('XXX.XXX.XXX', 15

  • VS2015编译GPU程序2021-10-28 18:31:41

    1 安装软件 VS2015 CUDA cuDNN 下载和安装方法这里不再赘述,如需要可参考之前文章。 2 工程建立及配置 2.1 工程建立 采用通常方法建立工程即可,没有特殊要求。 2.2 工程配置 项目右键-生成依赖项-生成自定义,弹出“Visual C++ 生成自定义文件”对话框,勾选CUDA x.x,其中x.x是安装

  • 13.半监督学习2021-10-08 11:00:32

    看周志华老师写的机器学习,看的头都要掉了,记下笔记给自己点耐心接着看下去,希望能够有所收获,第13章:半监督学习 的部分内容。 13.1 未标记样本unlabeled sample (1)主动学习active learning: 数据集:一部分已标记样本Dl;一部分未标记样本Du。 进行如下过程: 1.使用Dl训练一个模型 2

  • LinkList怎么手动创建、手动写一个2021-08-04 23:01:39

    public class Link { /** * 存放数据 */ public int data; /** * 存放下一个节点 */ public Link next; public Link(int data) { this.data = data; } public Link(int data, Link next) { this.data = d

  • CUnit单元测试代码实例2021-07-17 21:02:50

    #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <assert.h> #include "CUnit/Basic.h" #include "CUnit/TestDB.h" #include "CUnit/CUnit.h" int max(int i, int j) { return i>j? 0: -1; } void test1() {

  • 【NOIP2020】移球游戏2021-06-12 19:34:31

    假设当前每一列的数字都属于 \([l,r]\),把属于 \([l,mid]\) 的数字视为 \(0\), \([mid + 1,r]\) 视为 \(1\)。 那么把属于 \(0\) 和 \(1\) 的数字分开,保证每一列全为 \(0\) 或 \(1\),然后递归求解子问题。 任意两列 \(u,v\) 至少有一种数字次数不少于 \(m\),不妨设为 \(0\)。 可以

  • rx6700xt和rtx3070的差距有多大 RX6700 XT和rtx3070有什么区别2021-04-15 15:55:45

    RX6700 XT采用了全新RDNA 2架构打造,核心代号为Navi 22。 选rx6700xt还是rtx3070这些点很重要看过你就懂了 http://www.adiannao.cn/dq RX 6700 XT内含40组CU单元,每个CU计算单元内拥有64个流处理器,一共有2560个流处理器,虽然在CU单元和流处理器的个数方面与上代的RX 5700 XT保持了一

  • rx6700xt和rtx3060ti的差距大吗 哪个好2021-04-15 15:54:51

    RX6700 XT采用了全新RDNA 2架构打造,核心代号为Navi 22。 选rx6700xt还是rtx3060ti这些点很重要看过你就懂了 http://www.adiannao.cn/dq RX 6700 XT内含40组CU单元,每个CU计算单元内拥有64个流处理器,一共有2560个流处理器,虽然在CU单元和流处理器的个数方面与上代的RX 5700 XT保持了

  • 第五章 UT单元测试——CUnit框架学习2021-03-22 16:05:17

    系列文章目录 第一章 UT单元测试——GoogleTest通用构建说明 第二章 UT单元测试——GTest框架实例 第三章 UT单元测试——CPU与内存使用率限制 第四章 UT单元测试——gcov/lcov代码覆盖率测试 第五章 UT单元测试——CUnit框架学习 文章目录 系列文章目录前言一、CUnit是什

  • HEVC编码结构简要总结2021-03-10 22:01:57

    HEVC编码结构简要总结 感谢原创转载自 从数学游到计算机的咸鱼:https://blog.csdn.net/qq_21506301/article/details/107289576?spm=1001.2014.3001.5501 第1章 编码结构 1.1 视频编码标准简介 视频编码标准只是规定了编码码流的语法语义和解码器,只要求视频编码后的码流

  • python学习4--python3连mysql增删改查2020-08-17 16:32:10

    前言 pymysql是在Python3.x版本中用于连接MySQL服务器的一个库,Python2中则使用mysqldb。 环境准备 python3.7 使用pip安装PyMySQL pip install pymysql    先使用第三方工具连接mysql数据库,比如navicat连接mysql 连接名:随便命名 主机名或ip地址:mysql服务的ip地址 端口:3306 (端口

  • 什么是5G前传、中传、回传?2020-06-04 12:39:56

    5G网络有接入网、承载网、核心网三部分。接入网一般是无线接入网(RAN),主要由基站(Base station)组成。 那么基站又包括什么呢?一个基站,通常包括BBU(主要负责信号调制)、RRU(主要负责射频处理),馈线(连接RRU和天线),天线(主要负责线缆上导行波和空气中空间波之间的转换)。 4G每个

  • 5G无线网络架构及规划2020-06-02 13:02:25

    5G无线网络架构及规划 文章目录5G无线网络架构及规划5G通信网络架构接入网的发展历程C-RAN:云无线接入网核心网5G三朵云架构愿景 5G通信网络架构 移动通信网络由三部分构成 接入网 承载网 核心网 接入网的发展历程 1G基站:BS 2G基站:BTS 3G基站:NodeB 4G基站:eNB 5G基站:gNB 基

  • 聊基站 聊5G 聊通信2020-05-12 11:42:00

    >>>聊基站<<< 2G通信系统采用3级网络架构,即:BTS-BSC-核心网。2G核心网同时包含CS域和PS域,后来发展成为分布式基站架构,分布式基站架构将BTS分为RRU和BBU。CS域是电路承载域,走语音的,PS域是数据域,走得是IP,用于手机上网。 3G为了节约网络建设成本,3G网络架构基本与2G保持一致。3G通信

  • 5G学习笔记之UE接入消息详解2020-05-07 13:36:48

    一点一点,就是进步~~ N3IWF:Non 3GPP InterWorking Function NRPPa:NR Positioning Protocol Annex NSCI:New Security Context Indicator NSSAI:Network Slice Selection Assistance Information S-NSSAI:Single Network Slice Selection Assistance Information 目录 UE接入

  • 5G学习笔记之E1AP2020-05-06 23:07:07

    参考资料:3GPP 38.463 gNB-CU:gNB Central Unit,一个逻辑节点,承载gNB的RRC、SDAP、PDCP协议,或en-gNB的RRC和PDCP协议。 gNB-DU:gNB Distributed Unit ,一个逻辑节点,承载gNB或en-gNB的RLC、MAC和PHY。 gNB-CU-CP:gNB-CU-Control Plane,一个逻辑节点,承载gNB或en-gNB的RRC以及PDCP控

  • 5G名词术语2020-05-06 17:05:02

    英文缩写  说明   VR(Virtual Reality) 虚拟现实   VLOG(Video blog) 视频网络日志   AR(Augmented Reality) 增强   MR(Mixed Reality) 混合现实    SON(self-organizing network)  自组织网络   CDN(content distribution network)  内容分发网络   D2D( devi

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