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  • 构建布局良好的Windows程序2021-06-01 22:03:20

    一、菜单栏控件MenuStrip: 1.name:菜单栏控件的名称 2.items:在菜单中显示项的集合 3.Text:与菜单相关联的文本 二、工具栏控件ToolStrip: 1.DisplayStyle:设置文本的显示方式,ImageAndText,显示图像和文本 2.Image:显示的图片 3.Text:显示的文字 三、给菜单栏添加快捷方式: (&S) 四、

  • 【点灯鼠教程】[Maixpy]+[vofa+]实现K210串口图传【tcp图传】2021-05-28 14:29:43

    本节我们将进行VOFA+的tcp协议使用。 通过tcp,我们将可以通过网络,无线图传到上位机,很有实际意义。 由于博主使用的是bit板,自带的没有网卡固件,本节我们将使用外挂网卡(esp01s,小巧玲珑)   关于K10如何使用外挂网卡,我将于另外一个帖子详细讲解,本贴不另作赘述。 将esp01s和K210链接

  • 【C++】分数类运算 加减乘除 约分 运算符重载2021-05-28 10:29:38

    要求+、-、=重载为成员函数 *、/ 重载为友元函数 同时还要定义一个最大公约数成员函数去约分 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; class number { int fz,fm; public: number(int a=0,int b=1) { fz=a; fm=b; } friend number operator*(number &n1,num

  • K210实战三-串口收发实验2021-05-23 16:00:34

    文章目录 K210实战三-串口收发实验一、硬件平台二、软件平台三、程序编写3.1 引脚映射 fm.register()3.2 初始化函数 machine.UART()3.3 调用API函数3.3.1 init3.3.2 read3.3.3 readline3.3.4 write3.3.5 deinit3.3.6 repl_uart() 3.4 程序编写 四、程序下载五、实验现象

  • 推荐系统(7)—— CTR 预估算法综述2021-05-13 14:04:18

    1、Factorization Machines(FM) FM主要目标是:解决大规模稀疏数据下的特征组合问题。根据paper的描述,FM有一下三个优点: 可以在非常稀疏的数据中进行合理的参数估计FM模型的时间复杂度是线性的FM是一个通用模型,它可以用于任何特征为实值的情况算法原理在一般的线性模型中,是各个特征

  • 深入FFM原理与实践2021-05-11 21:02:55

    FM和FFM模型是最近几年提出的模型,凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下,仍然能够得到优秀的性能和效果的特性,屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩。美团点评技术团队在搭建DSP的过程中,探索并使用了FM和FFM模型进行CTR和CVR预估,并且取得了不错的效果。本文旨在把

  • 【论文笔记】FM: Factorization Machines2021-04-30 18:01:13

    本文记录因子分析机FM算法的推导和理解笔记 论文地址 https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf FM 推导过程 FM在预测任务是考虑了不同特征之间的交叉情况, 以2阶的交叉为例:

  • python——计算圆周率2021-04-27 16:34:35

    规律:分子不变,分母1、3、5、7、9         每一项越来越小:最后一项的绝对值 < 0.0000001         每一项目是正负交替:* -1         每一项组成:符号、分子、分母 代码如下: import math sum = 0 #和 fh = 1 # 符号 fm = 1 #分母 i = 1 while math.fabs(4 / fm)

  • 九韶bei2021-04-12 22:00:31

    题目链接 一言难尽的比赛 题目链接 A.6的个数B.小明的作业C.斐波那契D.数组重现F.字符串G.最强对手矩阵 A.6的个数 签到题,遍历一遍即可 public class Main { public static void main(String[] args) { int ans = 0; for(int i=1;i<=2016;i++) { int temp=i;

  • Android工程师2021-04-12 13:53:23

    download:Android工程师 移动端市场份额第一,物联网时代落地载体Android不只能开发App,Android是一个生态系统Googl不倒,Android不灭,Android不仅能开发App,在物联网,智能家居,车载设备都大有可为。 canvas.drawLine(x1, y1, x2, y2, scoreRingPaint); axisLablePaint.se

  • GO进阶训练营2021-04-12 10:52:04

    download:GO进阶训练营 Q:参加 Go 进阶训练营,需要具备什么基础?需要掌握 Go 语言基础语法,并具备一定的 Go 语言相关项目开发经验。 Q:学完课程后能到什么水平?Go 进阶训练营课程设计对标字节跳动 2-2 级胜任力模型,教学贴近大厂真实场景。课程中的实践驱动,不仅可以系统提升你的代码硬实

  • 高级Redis应用进阶课 一站式Redis解决方案2021-04-12 10:51:49

    download:高级Redis应用进阶课 一站式Redis解决方案 本课程以一个实战项目为主线,整合Redis各种问题场景,不断改造项目,以问带学。学完本课后,面对Redis相关问题,你将能够快速进行排查与修复,无论实际工作还是跳槽面试你都将游刃有余。 适合人群对Redis有兴趣,但不懂如何和项目深度结合的

  • Vue3.0高阶实战:开发高质量音乐Web app2021-04-12 10:51:39

    download:Vue3.0高阶实战:开发高质量音乐Web app 企业对Vue技术的要求越来越高,但掌握vue3.0高深技术的人才却很少。本课程将通过编写出一个真实的,高度还原音乐播放器的复杂前端项目,让你在实战中获得一线大厂vue3.0高级技术实际开发经验,助你在面试中脱颖而出。适合人群一年以上工作经

  • mysql 根据身份证查询 年龄 性别2021-04-09 14:33:08

    SELECT IFNULL(fm.`resName`, "") AS 'name', IFNULL(fm.`sfcode`, "") AS 'sfcode', IFNULL(fm.`birthday`, "") AS 'birthday',

  • Fragment的popBackStack出栈方法总结2021-04-07 15:34:24

    使用FragmentTransaction#add/replace切换Fragment时,可以通过addToBackStack将当前提交中的事务压栈,这之后可以通过popBackStack将事务出栈,相当于将事务回滚到前一状态。 popBackStack有多个重载函数,不同的参数决定了不同的出栈效果 回退到前一状态   getFragmentManager().pop

  • form表单动态设置enctype不生效问题2021-04-01 18:57:09

    问题说明: 在一个form表单中需要发送两种enctype的请求,因此就需要对form表单的enctype进行动态修改。具体做法如下: 1.需要发送application/x-www-form-urlencoded的请求: function delete() { fm.setAttribute('enctype','application/x-www-form-urlencoded'); fm.encty

  • 平衡三进制Ⅱ——Roj_10182021-03-31 17:32:16

    前提 平衡三进制Ⅱ就是1016的反过来计算,本来可能想转换的方法可能是这道题目的难点,但是题目直接给出了转换的方法,所以这道题的难点就转移到了如何用代码实现它所提供的方法(没有数学上的难度的 要点 1.最主要的问题:一开始只是跟着题目走,然后就下意识以为第三步的每个数都要减

  • 偷天换日 树形DP+背包2021-03-31 12:33:58

    A. 偷天换日 内存限制:256 MiB 时间限制:1000 ms 标准输入输出 题目类型:传统 评测方式:文本比较   题目描述 神偷对艺术馆内的名画垂涎欲滴准备大捞一把。艺术馆由若干个展览厅和若干条走廊组成。每一条走廊的尽头不是通向一个展览厅,就是分为两个走廊。每个展览厅内都 有

  • NFM2021-03-23 09:05:49

    NFM(Neural Factorization Machines) 推荐系统小白–无所为而为 将FM模型纵向的融入DNN模型中的策略。 其主要的创新点在于引入了一个特征交叉池化层的结构 Bi-Interaction Pooling Layer:本模型最重要的一个结构。 在Embedding层和神经网络之间加入了特征交叉池化层是本网络的

  • Task02 DeepFM_深度推荐模型2021-03-21 23:57:23

    1、动机 对于CTR问题,被证明的最有效的提升任务表现的策略是特征组合(Feature Interaction), 在CTR问题的探究历史上来看就是如何更好地学习特征组合,进而更加精确地描述数据的特点。可以说这是基础推荐模型到深度学习推荐模型遵循的一个主要的思想。而组合特征大牛们研究过组

  • 单位的换算 (Python)2021-03-21 21:34:15

    链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/12482/C 来源:牛客网 时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒 空间限制:C/C++ 262144K,其他语言524288K 64bit IO Format: %lld 题目描述 今天小松鼠正在做他的物理作业,大家都知道物理的计算题中总是涉及到大量的单位转换。 而小松鼠只对单纯的

  • TiDB+FLINK 实时计算2021-03-19 18:31:35

    1.参照官网配置TiCDC 具体配置如下 # 指定配置文件中涉及的库名、表名是否为大小写敏感 # 该配置会同时影响 filter 和 sink 相关配置,默认为 true case-sensitive = true # 是否输出 old value,从 v4.0.5 开始支持 enable-old-value = true [filter] # 忽略指定 start_ts 的

  • 着急上市的喜马拉雅FM,进退两难2021-03-18 18:03:46

    作者 |逸凡 来源 | 格隆汇新股 3月16日美股开盘,国内音频平台荔枝受香橼做多报告影响,股价开盘直线拉升超43%荔枝股价的暴涨让市场再一次把目光投向在线音频行业。如今,喜马拉雅FM、荔枝FM和蜻蜓FM为第一梯队形成国内音频行业市场格局。 回看近年来国内音频行业高速增长,荔枝股价

  • NeuroImage:慢性疼痛病人功能脑社区变化的网络结构2021-02-25 22:01:39

    《本文同步发布于“脑之说”微信公众号,欢迎搜索关注~~》 神经影像增强了我们对疼痛的神经关联的理解。但神经回路是如何与持续疼痛相互作用并导致持续疼痛的,在很大程度上仍是未知的。 我们通过两个独立数据集的静息态fMRI数据生成内在功能社区来研究大脑的介观尺度组织,队列包

  • 51单片机-PASCAL语言实例 6:使用定时器02021-02-16 21:05:56

    // Test6.pas Program NewProgram; // 本程序使用 Trubo51( https://turbo51.com/ ) 单片机 PASCAL 编译器 // // // 本程序演示 如何对定时器 0 编程 ,每次中断后逐一连续点亮LED灯 // CPU 电路图、LED灯、蜂鸣器电路图请看前面实例 // 8051 单片机有两个定时器/计数器

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