目录 本文以SH7428交换机为例 1.准备工作 硬件 软件 2.具体操作 第一步 第二步 第三步 第四步 第五步 3.查看结果 1.准备工作 硬件 使用串口线将电脑和交换机直连，这时候有两种情况 1.电脑自带串口接口 2.电脑没有串口接口，比如使用USB转Mic
扫描线 焯，我tm以为这玩意很高深，看了半天，tm很简单 核心就是我们要求一堆矩形的面积并or周长和，直接标记vis的话，我们的数组得开到 \(10^9 \times 10^9\) 但是我们发现，其实我们可以找一条竖直方向的线从左侧扫到右侧，那么我们就不需要考虑那么多了，我们只需要知道当前段是否为1，等于是把
目录端口映射穿透两个路由器一、放行服务器端口二、设置AR2也就是华为AR路由器先登录AR路由器的web后台，华为路由器的高级界面。创建高级ACL进入net配置 外网访问创建【内部服务器】测试第一层的端口映射是否成功三、进入TP-LINK出口路由器配置华为AR路由器的端口映射。测试是否成
原因是要是用绝对路径才可以 就算是跟方法同级目录也要用绝对路径去追加上去才可以 ！！！！！ 这里可能会成为坑！！！！ 在tp6.0 改到了App 基础类里面获取助手函数获取：app()->getRootPath() //获取应用根目录app()->getNamespace() //获取应用类库命名空间app()->version() //获取
（1）创建一个只有1个分区的topic （2）测试这个topic的producer吞吐量和consumer吞吐量。 （3）假设他们的值分别是Tp和Tc，单位可以是MB/s。 （4）然后假设总的目标吞吐量是Tt，那么分区数 = Tt / min（Tp，Tc） 例如：producer吞吐量 = 20m/s；consumer吞吐量 = 50m/s，期望吞吐量100m/s； 分区数 = 100 / 20
opencv中关于Rect和Size的宽高顺序折磨了我很久，略作记录。 Size_(_Tp _width, _Tp _height)Size是先宽后高，这一点如果不记得可以随时查看Size定义来确认；Rect_(_Tp _x, _Tp _y, _Tp _width, _Tp _height)在opencv中x方向指的都是水平方向；y方向指的都是y方向，这一点在各处都是一样的
给出一颗点数为 \(n\) 的无根树，边有边权。 接着给出 \(m\) 条简单路径，一条简单路径 \(p\) 的花费 \(\sigma_p\) 被定义为其经过的所有边的边权之和。 你可以选择任意一条边，将其边权置为 \(0\)。 最小化这些路径花费的最大值，输出这个最小化的最大值。 设路径最大值为 \(w\)，则 \(w\)
现象： 2月11号数据： 2月14号数据： 2月15号数据： 可以看到newPartitionProducer持续增长，可定位到是kafka的问题。 最近增加的topic：ai_face_process_topic 2022.1.25上线到今天2022.2.15一共20天，只增长了701个视频，平均每天35个视频。 但这个topic有64
Ubuntu查看与计时 统计程序运行时间 const auto tp_1 = std::chrono::steady_clock::now(); // 程序... const auto tp_2 = std::chrono::steady_clock::now(); const auto track_time= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double>>(tp_2- tp_1).count(); s
\(\mathscr{Description}\) Link. (It's empty temporarily.) 给定排列 \(\{a_n\}\)，\(q\) 次询问，每次给出 \([l,r]\)，求升序枚举 \(a_{l..r}\) 时下标的移动距离。 \(n,q\le5\times10^5\)。 \(\mathscr{Solution}\) 我写了个不加莫队，它慢死了。 我写了个 Ynoi
[COI2007] Patrik 音乐会的等待 这题显然是维护一个递减的单调栈，但是要注意身高相等的情况的处理。 #include <stdio.h> const int MAXN = 500010; int n, tp, stk[MAXN]; long long ans = 0; int main() { scanf("%d", &n); int tmp, same = 0; for (int i = 1; i
算法概述 考虑平面上的若干个无序分布的点，要用一根橡皮筋框柱所有点（橡皮筋绷在点上），橡皮筋所受弹力方向只能向外。这跟橡皮筋及橡皮筋所框柱的区域就叫做一个凸包；橡皮筋叫做凸壳。 书面地，对于平面内的点集 \(X\)，所有完全包含它的凸多边形的交集叫做 \(X\) 的凸包（Convex Heap）。 其中
记一次TP框架的SRC 昨天的用的Druid泄露的session进后台拿shell还是觉得不太过瘾，也没学到啥新的知识。于是乎今天又找了几个新的站点来试试，哈哈哈哈哈哈。 这次操作纯属菜鸡练手，哪些地方可以改进还希望大佬们指出一下 1 · 站点后台并发现是tp框架 首先找到的是
KMP算法简介 KMP算法是用来做字符串匹配的，比如目标字符串：'acabacacd’是否能在源字符串：'acfacabacabacacdkacfacabacabacacdk’找到匹配。传统的暴力解法复杂度是O(nk)的，k是目标字符串长度，n是源字符串长度。所以有优化的KMP算法复杂度为O(n) 算法核心 这种算法的核心在于如何
前言 昨天观察了下家中的无线路由，初次了解其中的奥妙，以此记录。 一、设备 基础设备：无线路由器+光猫 1.TP_LINK路由器 如图， Power：电源接口：用配套机型的原装适配器插入接电； Reset：复位键，通常有按钮和小孔两种，通电情况下，长安Reset按钮或用针状物按住小孔（8秒左右）直到
关于模型的评估 文章目录 关于模型的评估经验误差错误率经验误差过拟合和欠拟合 模型评估方法留出法交叉验证法交叉验证的特例——留一法自助法 性能度量精度和错误率查全率和查准率受试者工作特征——ROC曲线代价敏感错误率和代价曲线期望总体代价和代价曲线 经验
CE附加搜索： CE附加调试查找访问：
方法一、线程池执行的循环代码为自己写的情况 定义一个全局变量，默认为T，当QT界面关闭后，将该变量值改为F。 线程执行的循环代码内增加一个判断方法，每次循环之前对全局变量进行判断，如果结果为T则进行循环、如果为F，则break退出循环，结束线程 from concurrent.futures import ThreadPoo
文章目录 GaitPart：基于时间部分的步态识别模型Abstract1. Introduction2. Related Work3. Proposed Method3.1. Pipeline3.2. Frame-level Part Feature Extractor3.3. Temporal Feature Aggregator微动作模板生成器时间池化 3.4. Implementation Details 参考文献 GaitP
http://abcdxyzk.github.io/blog/2013/09/27/kernel-net-tcp-timer/ 在内核中tcp协议栈有6种类型的定时器： 1 2 3 4 5 6 7 1 重传定时器。 2 delayed ack定时器 3 零窗口探测定时器 上面三种定时器都是作为tcp状态机的一部分来实现的。 4 keep-alive 定时器 主要是管理e
先贴基础 以我前面博客所述例子进行举例： 得到数据： import numpy as np import pandas as pd import os from tqdm import tqdm import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[u'font.sans-serif'] = ['simhei'] basepath = 'D:/data/' topK = 50 #只取前K个推荐 获取商品
根据上一篇随笔：目标检测理论（1），我们已经明白了两个概念：IOU（交并比）和NMS（非极大值抑制）。 这里我们继续介绍两个概念： Precision(准确度): 模型预测的所有目标中，预测正确的比例。 Recall(召回率): 所有真实目标中，模型预测正确的目标比例。 在目标检测中，其
``` https://www.cnblogs.com/bushui/p/13576165.html //评论表 class Comment extends Model { public function article() { //不设置bind的全部显示 return $this->belongsTo(Article::class)->bind([ "article_title"=>"tit
1.混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总 2.分类评估指标中定义的一些符号含义: TP(True Positive) ：将正类预测为正类数,真实为0,预测为0 FN(False Negative)：将正类预测为
