上海—小雨 2022秋week1 9月12日 计算机视觉： why cv matters？ for safety health security comfort fun access and so on. course contects: salieny detection segmentation object detection object recognition image recognition video processing categories
Attribute Attribute values are (normally) required to be atomic; that is, indivisible The special value null is a member of every domain. Indicated that the value is “unknown” The null value causes complications in the definition of many
The two lectures talked about different opinions about the first grain-based food human has ever discovered, the reading material thinks that bread is the first grain-based food, while the listening lecture thinks that beer is the first grain-based food.
本文为ANSYS HFSS 19 官方中文入门课程WorkShops Lecture系列合集。 官方内部培训课程，未公开分享。WorkShops 系列课程合集 1【Lecture 01: HFSS入门介绍】 第一课主要介绍HFSS软件相关的使用知识，HFSS 的有限元仿真技术。− HFSS 包含多种电磁场求解器− 本课程主要讲解 HFSS 的FE
在构建线性分类器的时候，我们希望找一个决策边界将 positive examples 和 negative examples 较好地分开。对于一个 example, 我们希望分类的时候尽可能 correct (归到正确的一边) and confident (离决策边界尽可能远)。这就是 baby SVM 的 motivation。 在 SVM 中我们不延续之前的
虚拟机安装问题 在virtualbox中导入P4 Tutorial 2021-06-01后，无法进入虚拟机（虚拟机显示为黑屏） P4_tutorial.pptx文件下载到电脑显示为.zip压缩文件 问题分析 虚拟机显示黑屏是由于window10不兼容virtualbox，由于本电脑之前使用windows10自带的虚拟机管理软件Hyper-V导致电脑与vi
8:30 – 9:00 Lecture 1 – Introduction and Icepak Overview9:00 – 10:00 Lecture 2 – Interface and Modeling Basics10:00 – 11:00 Lecture 3 – Model Building using Icepak Primitives – Part 111:00 – 12:00 Workshop 1 – Model Building using Icepak Primitives1:
1 Timestamp Ordering Concurrency Control Timestamp ordering (T/O) is a optimistic class of concurrency control protocols where the DBMS assumes that transaction conflicts are rare. Instead of requiring transactions to acquire locks before they are allowed
名词： see--sew 锯 moment =fdcos 以下用于理解的 扭矩 = fdcos 以下用于理解 下面图像仔细看 ， 用于理解 F 和 X 栗子： 看看就行了 下面这个很重要 ， 中间点的力 就是 他的 重心 （相当于 所有力相加） A锯相对于B句越大 ，A物体的扭矩越大（废话嘿
参考 https://www.coursera.org/learn/intro-self-driving-cars/lecture/5Etyq/lesson-2-requirements-for-perception
问有多少个没有前导 \(0\) 的 \(n\) 位数，存在一个不为 \(0\) 的后缀能被 \(k\) 整除，模 \(m\) . \(1\leq n\leq 1000,1\leq k\leq 100,1\leq m\leq 10^9\) 数位 \(dp\) . luogu 的题面翻译有大问题，漏掉了这个后缀不能为 \(0\) ，害得我看了一个晚上愣是没看出来. 想到状态 \(f(i,j,
https://codeforces.com/problemset/problem/499/B #include<bits/stdc++.h> using namespace std; map<string,string>mp; int main(void) { int n,m; cin>>n>>m; for(int i=0;i<m;i++) { string a,b; cin>>a>>b; if(a.size(
Ansys Forte -- for modeling internal combustion engines and positive displacement compressorsAnsys FENSAP-ICEIce Accretion Simulation Software8:30 – 8:45 Lecture 1 – Introduction to ANSYS8:45 – 9:30 Lecture 2 – Introduction to the CFD Methodology / Demo9:
overview 任务： 20%+30%+50%（期中期末mini project和日常的编程任务） 5次手写的作业和4次编程作业，每2周一次 课程资料： Christopher M. Bishop - Pattern Recognition and Machine Learning-Springer (2006) Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms solution m
lecture 10 containers， 课本：http://composingprograms.com/pages/21-introduction.html http://composingprograms.com/pages/23-sequences.html 前几分钟继续lecture 9没讲完的Exercise: Tracing和装饰器部分（更新到上一篇学习笔记lecture 9了） 这节课主要是数据类型的过渡，引入序列
开头依然是讲解lecture 5的未完成部分。 24min开始 main topic recursion。 lecture 5 example 9 delayed recursion 实际应用中不会遇到这种代码，但是便于加深对environment及frame的理解 QA：当一个value没有在local frame中提及，但是在parent frame中存在，也可以在local中使用。
0-15min，QA，以hog为例，提出pair-programming，可使用vscode的live share扩展 15-30min，上节课的factor prime函数 30min后，开始正题higher order functions 质数、因数 is_prime(n)函数，判断n是否为质数 smallest_factor(n)函数，返回n大于1的最小因数（speed up！） print_factors(n)函数，对n进
一、IBM科学计算包中60%的程序本质上内部都会执行的几个流程 视频中，老师提到自己的研究生曾分析过IBM公司的科学计算包的程序代码，其中高达60%的部分其实本质上都在执行以下四个流程：enumerate（枚举）、filter（筛选）、 map （映射）、accumulate（累积）。 课程中老师举了两个过去的课中曾出
1. Why study transformation 1.1 Modeling translation (平移) rotation（旋转） scaling （缩放） projection （投影） 2. 2D transformations: rotation, scale, shear 我们在求解变换矩阵的时候其实只需要去满足一些特殊点即可算出变换矩阵了，而不需要死记硬背一些公式。具体可以看看旋转
This is CS50 of Harvard University (2018) Lecture 0 - Computational Thinking 听课笔记 [视频网址]([传思翻译组·中英字幕]CS50 哈佛大学 计算机科学导论 名校公开课[合集·完结]_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili) input → 口 → output 计算机科学可
\[A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 2 & 2 \\ 2 & 4 & 6 & 8 \\ 3 & 6 & 8 & 10 \end{pmatrix} \longrightarrow \begin{pmatrix} 1 & 2 & 2 & 2 \\ 0 & 0 & 2 & 4 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \en
\(A \times B = C\) 其中\(C_{ij} = A_{i\cdot } \cdot B_{\cdot j}\) 矩阵乘法的几种理解方式： 用\(A\)乘以\(B\)的每一列（可以看成\(A\)的列向量的线性组合），得到\(C\)的每一列。 用\(A\)的每一行乘以\(B\)（可以看成\(B\)的行向量的线性组合），得到\(C\)的每一行。 用\(A\)的第\(i\)列
