福大同好——项目系统设计与数据库设计
这个作业属于哪个课程 班级链接 这个作业要求在哪里 作业要求的链接 团队名称 热情（PASSION） 这个作业的目标 实现软件系统设计与数据库制作 作业的正文 福大同好——项目需求分析 其他参考文献 《计算机软件文档编制规范》(GB-T8567-2006) 《软件工程》(Roger S.Pressman) 《构建之法》(邹欣) Github链接 Github地址 团队项目的开发计划(分工+时间) 历史进程： 预期开发计划： 体系结构设计、功能模块层次图 总体设计： 功能模块层次图： 设计类图：
「SCOI2010」幸运数字
传送门 Luogu 解题思路 首先构造出所有的幸运数字。 然后考虑一个幸运数字会产生多少贡献。 对于一个数 \(x\)，它在区间 \([l,r]\) 内的倍数的个数为 \(\lfloor \frac{r}{x} \rfloor - \lceil \frac{l}{x} \rceil + 1\)。 那么我们就只需要对每一个幸运数字算一次贡献即可。。。。。？？？ 然而答案是否定的。 因为同一个数可能是多个幸运数字的倍数，所以我们就需要容斥这些幸运数字的lcm，同理在之前要去掉是其他幸运数字倍数的幸
2019-09-30 作业
1.设有 NFA M=( {0,1,2,3}, {a,b},f,0,{3} )，其中 f(0,a)={0,1} f(0,b)={0} f(1,b)={2} f(2,b)={3} 画出状态转换矩阵,状态转换图，并说明该NFA识别的是什么样的语言。 a b 0 {0,1} {0} 1 {0,2} 2 {0,3} 3 2.NFA 确定化为 DFA 1.解决多值映射：子集法 1）. 上述练习1的NFA 2）. P64页练习3 2.解决空弧：对初态和所有新状态求ε－闭包 1）. 发给大家的图2 2）.P
关于第一篇Blog的补充与计算机概念
今天拿到了《鸟哥的Linux私房菜》，翻开看了下第一章，想起了昨天安装Ubuntu的点滴，继续做下补充和记录吧。 首先是关于架构，鸟哥将这个定义为一切设计的起点，事实上的确是这样子，博主目前知道的两类指令集架构：RISC与CISC，R指的Reduce，C指的是Complex，之前谢老师在课堂上讲过，CISC上的80%的指令其实是很少用到的，因此才出现了RISC这种精简的架构，这种架构的执行性能较佳，例如ARM平台，指令的长度一致，那么架构也相应简单的多，而x86架构的指令非常复杂，长度
python day 20: 线程池与协程,多进程TCP服务器
目录 python day 20: 线程池与协程 2. 线程 3. 进程 4. 协程：gevent模块，又叫微线程 5. 扩展 6. 自定义线程池 7. 实现多进程TCP服务器 8. 实现多线程TCP服务器 9. 协程greenlet和gevent python day 20: 线程池与协程 2019/11/1 资料来自老男孩教育 2. 线程 线程适用于IO密集流操作，线程是最小的执行单元 线程之间数据是共享的，共用一块内存 import threading :导入线程模块 t = threa
字符串逆序函数-- c语言
目前有两种思路，一个是申请一片辅助空间，然后将原字符串逆向拷贝到辅助空间，然后输出； 另一种是原地逆序，不需要额外的辅助空间，方法就是字符串首尾交换。 #include <stdio.h>
#include <string.h>
char* str_reverse(char* str) //字符指针
{
int n = strlen(str) / 2;
int i = 0;
char tmp = 0;
for (i = 0; i < n; i+
回声消除中的自适应算法发展历程
传统的IIR和FIR滤波器在处理输入信号的过程中滤波器的参数固定，当环境发生变化时，滤波器无法实现原先设定的目标。自适应滤波器能够根据自身的状态和环境变化调整滤波器的权重。 自适应滤波器理论 $x(n)$是输入信号，$y(n)$是输出信号，$d(n)$是期望信号或参考信号，$e(n)=d(n)-y(n)$为误差信号。根据自适应算法和误差信号$e(n)$调整滤波器系数。 自适应滤波器类型。可以分为两大类：非线性自适应滤波器、线性自适应滤波器。非线性自适应滤波器包括基于神经网络的自适应
Spring-session整合到Redis
闲来无事，学习一下spring的session管理，作为一个初学者，我了解到了如下内容： 1、为何要用Spring-session 在传统单机web应用中，一般使用tomcat/jetty等web容器时，用户的session都是由容器管理。浏览器使用cookie中记录sessionId，容器根据sessionId判断用户是否存在会话session。这里的限制是，session存储在web容器中，被单台服务器容器管理。 但是网站主键演变，分布式应用和集群是趋势（提高性能）。此时用户的请求可能被负
vue：使用不同参数跳转同一组件，实现动态加载图片和数据，以及利用localStorage和vuex持久化数据
需求：通过不同的参数复用同一组件，实现动态加载数据和图片，同时，在页面刷新时，图片依旧可以加载成功。 过程出现的bug和问题： 1、使用params传参后，再次刷新页面，参数丢失导致数据无法再次加载 2、改用query进行传参后，页面刷新后图片无法加载，这是由于图片的url是在created钩子函数调用查询数据api后才进行赋值，而赋值之后页面已经渲染完成，导致图片无法加载成功 解决方案： 1、通过localStorage将数据持久化，在跳转到当前路由时，先使用localStora
python（数据精度处理）
一、取整处理 1.int() 向下取整 内置函数 1 n = 3.75
2 print(int(n)) >>> 3
3 n = 3.25
4 print(int(n)) >>> 3 2.round() 四舍五入 内置函数 1 n = 3.75
2 print(round(n)) >>> 4
3 n = 3.25
4 print(round(n)) >>> 3 3. floor() 向下取整 math模块函数 floor的英文释义：地板。顾名思义也是向下取整 1 import mat
NHOI2019竞赛游记
我是xmmlj，这是我第一次写竞赛游记 因为写游记距离比赛已经有快到半年时间了，所以可能不会很准 所谓NHOI，其实也就是南海OI 这是在我五年级时的一次比赛 考试时间一共3.5h，6道题，满分300 进入考场，打开题目 T1 5min打完 T2 10min打完 T3 10min打出暴力，肝完T4后发现有更优解，更有解打了20min T4 肝了30min左右你敢信？ T5 肝了20min发现非常的不可做，去肝T6吧，T6肝完回来打个暴力跑 T6 肝了差不多1h打出了个不太确定的解，回去肝T5
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