#include<stdio.h> #include<stdlib.h> struct Test { int data; struct Test* next; }; void printList(struct Test* head) { struct Test* point; point = head; while(point != NULL) { printf("%d ",point->d
lab2 C 实现的就是持久化非常简单，在mit提供的框架中，持久化是存储在内存中。 首先看论文 需要持久化的元素。 根据lab2C的描述中我们可以知道需要实现的函数： persist 持久化 readPersist 读取持久化数据 实现方式也给了例子非常简单： func (rf *Raft) persist() {
效果 arraySpanMethod({ row, column, rowIndex, columnIndex }) { if (this.rowSpanField.indexOf(column.property) > -1) { return { rowspan: row["rowspan" + column.property], colspan: 1 };
父组件传值dataList [ { name:'测试3', value:'120' }, { name:'测试1', value:'200'
lombok 官網提供了許多注解，但是「勁酒雖好，可不能貪杯」，你用了越多 lombok 的進階用法，會讓整個團隊的學習曲線上升，反而會造成反效果，所以在此處只解釋最最常見、並且我認為最必要的注解使用方式，其他的用法就不介紹了 1. @Getter/@Setter 自動產生 getter/setter 2. @ToString 自動
docker可视化工具Portainer部署与汉化 目录docker可视化工具Portainer部署与汉化1、查询当前Portainer镜像，选择start值比较高的2、下载指定portainer镜像3、本次只部署单机版，命令如下5、Portainer的web页面登录Docker系列之搭建Portainer可视化界面 为了更好的观察Docker运行状态，
一、生成compile_commands.json 1.1、compile_commands.json内容 cmake生成compile_commands.jsonls https://blog.csdn.net/qq_23599965/article/details/90697236 方法 cmake ../Main -DCMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS=1 提取结果 [ { "directory": "/root/data/
冷启动耗时： 即后台没有该应用的进程（我们使用am force-stop命令结束app运行），打开软件，直到进入到首页activity页面，并计算耗时。 示例代码： import os import time # 测试冷启动时间 # 创建App进程, 加载相关资源, 启动Main Thread, 初始化首屏Activity def startUpTime(pg_
Mongo Spark Connector Spark SQL The following code snippets can be found in SparkSQL.scala. Prerequisites Have MongoDB up and running and Spark 2.2.x downloaded. This tutorial will use the Spark Shell allowing for instant feedback. See the introduction fo
pro read_tif file='D:\F\corona\test\mosaic_match\mosaic.tif' data=read_tiff(file) data_d=size(data,/dimensions) print,'sample',data_d(0) print,'line',data_d(1) end 参考：https://blog.csdn.net/weixin_43955546/article/detail
import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.datasets import load_bostonimport statsmodels.formula.api as smffilename = r"D:\RUI\MathModeling\2021B乙醇\装料方式1数据.xlsx"data = pd.read_excel(filename)print(data)print(data.columns)mod = smf.ols
目的 通过一个简单的项目，在原来的文章基础上完善一下常用的几种WebApi编写方式以及请求方式，一方面是用于给我一个前端朋友用来学习调用接口，另一方面让我测试HttpClient的一些效果。 本文示例代码环境：vs2022、net6 准备 新创建了一个.Net WebAPI程序，安装组件 <ItemGroup> <Pack
10.1 池化层的运算 传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: Leezhen2014: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning 池化层的forward Pool分为三类 mean-pool, max-pool和min-pool， 本章只讨论max-pool 以下是forwad的运算： https://bl
9.1 卷积层的运算 传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: Leezhen2014: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning 卷积的forward 卷积的计算过程网上的资料已经做够好了，没必要自己再写一遍。只把资料搬运到这里： http://deeplearning
sever： import socket #导入socket模块 sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) sock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) host = '127.0.0.1' #设置本地主机 port = 20000 #设置端口 sock.bind((host,port)) #绑定端口 sock.listen(6) #
基本数据结构的简单实现 顺序表 1 /** 2 * 顺序表 3 */ 4 @SuppressWarnings("all") 5 public class SequenceList<T> { 6 private final Object[] data; 7 8 public SequenceList(int length) { 9 this.data = new Object[length]; 10 }
问题描述：归一化后使用模型进行预测，将预测的结果反归一化为初始的数据规模，预测值与真实值进行画图比较。 1、将特征和标注进行拆分，分别进行归一化 2、特征的归一化 1 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 导包 2 data.name = data.columns # 获取列名 3 f
千言万语带你用PyTorch搞深度学习 大纲： *深度学习 *前言 1.基础数据：Tensor 1.1 张量的创建 1.2 火炬。浮点张量 1.3 火炬。整数张量 1.4 火炬.randn 1.5 火炬范围 1.6 torch.zeros/ones/empty 2.二、Tensor的操作 2.1 火炬.abs 2.2 火炬.add 2.3 手电筒.clamp 2.4 火炬.div 2.5 火
在保护模式中，不可避免的要用到数据段和代码段，堆栈段。 在menuetos32系统中，这些段的描述符定义在sys32.inc中的第122行到243行GDT之中。其中ring3的代码段和数据段如下： ring3_code_l: dw 0xffff dw 0x0000 db
分页查询在网站的设计中必不可少。 分页查询有几种方式，通常用的是：网页分页和后端分页。 不要觉得现在还有人用网页分页的方式吗？ 相信我，奇葩远比想象得多。经历过一个项目，全部都是网页分页，后端都是大量的 JOIN 和毫无人性的返回几千条记录。 为什么不返回上万条？那是因为后台数据库
208 理解变量的赋值 基本数据类型--赋值的是变量所保存的数据值. 引用数据类型--赋值的是变量所保存的数据的地址. 209 方法形参的值传递机制 形参: 方法定义时,小括号内的参数. 实参: 方法调用时,实际传递给形参的数据. 值传递机制 基本数据类型--形参的改变,不影响
//1.初始化参数 #include <iostream> #include <string> #include "minecraft.h" using namespace std; TxMinecraft mc; void wang(int x,int y,int z,int id,int data){ mc.drawLine(x+13,y+15,z,x+2,y+15,z,id,data); mc.drawLine(x+12,y+8,z,x+3,y+8
前言：之前做过一些数据分析与数据挖掘相关的工作，最近抽空将之前做的内容简单整理一下，方便查看，主要使用R语言和PERL脚本语言，使用TCGA和ICGC数据库中的临床数据，做类似的分析可以参考一下，如果想查看详细内容与数据可以通过本人的Gitee及Github仓库下载，链接于篇尾附上。 一、标题：Effect
watch就是监听某个变量是否有变化，变化后就执行对应的操作 <template> <div> <a href="https://vitejs.dev" target="_blank"></a> <H2>欢迎光临红浪漫洗浴中心</H2> <div>请选择一位美女</div> <button v-for="(it
谷歌数据洞察简介 除了数据收集、数据转换和数据建模，数据科学家的另一个主要任务是讲故事的艺术。这是我们尝试以最引人注目的方式交流发现的见解。通常，我们通过仪表板执行此操作，因为 我们可以创建出色的视觉效果并根据数据主题自定义所有内容 被描绘并具有随着数据流入而不断更
