数据可视化-物联网环境检测项目(6)自动化运维

序言嵌入式
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数据可视化-物联网环境检测项目(7)数据上传oneNet等平台

序言JavaScript
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FPGA时序分析与时序约束

什么是FPGA? FPGA Field Programmable Gate Array 现场 可编程 门 阵列 FPGA(Field Programmable Gate Array)是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的,既解决了定制电路的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。from Baidu FPGA的三要素 可编程逻辑功能块(logical element),Cell——单元 查找表(组合),D触
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71.二叉树的深度

https://www.cnblogs.com/king-lps/p/10748535.html class Solution { public: int treeDepth(TreeNode* root) { //终止条件:当树为空时结束递归,并返回当前深度0 if(root == NULL){ return 0; } //root的左、右子树的最大深度 int leftDepth
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Go键盘输入与打印输出

输出 格式化打印占位符 符号 说明 %v 默认格式 %T 打印类型 %t 布尔类型 %s 字符串 %f 浮点数 %d 十进制的整数 %b 二进制的整数 %o 八进制 %x 十六进制0-9 a-f %X 十六进制0-9 A-F %c 字符 %p 内存地址 百分号 输入 用fmt包读取 fmt.Scan func Scan(a ...interface{}) (n int, err error) Scan从标准输入扫描文本,将成功读取的空白分隔的值保存进成功传递给本函数的参数。换行视为空白。返回成
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实现简单的注册登录

废话不多说,先贴代码 先是注册页面:zhuce.jsp <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8"%> <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Insert title here</title> </head> <body> <form method="post" action="$
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mysql--SQLYog连接mysql时报错1251 client does not support authentication protocol requested by server;consider

解决办法: 1、Windows+r输入进入cmd,进入控制台 2、在配置好环境变量的mysql中输入mysql -uroot -p ,之后输入密码 3、依次输入: USE mysql; ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'root'; FLUSH PRIVILEGES; 注:第3步名词解释:root是用户名,localhost是ip地址127.0.0.1都是特指本机,mysql_nati
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[转] intel 虚拟化 vt-d

转自 VT-d简介 https://blog.csdn.net/lindahui2008/article/details/83477179 DMA重定向 https://blog.csdn.net/lindahui2008/article/details/83715106 iova概念 https://software.intel.com/en-us/articles/memory-in-dpdk-part-2-deep-dive-into-iova 中断重映射 https://blog.cs
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C++-POJ2960-S-Nim-[限制型Nim]

每次只能从取集合S中个数的物品,其他和普通Nim游戏相同 预处理出每种物品堆的sg值,然后直接xor一下,xor-sum>0即必胜 1 #include <set> 2 #include <map> 3 #include <cmath> 4 #include <queue> 5 #include <vector> 6 #include <cstdio> 7 #include <cstdlib> 8 #include <cstring> 9 #include <iostream
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词嵌入基础

词嵌入基础 我们在“循环神经网络的从零开始实现”一节中使用 one-hot 向量表示单词,虽然它们构造起来很容易,但通常并不是一个好选择。一个主要的原因是,one-hot 词向量无法准确表达不同词之间的相似度,如我们常常使用的余弦相似度。 Word2Vec 词嵌入工具的提出正是为了解决上面这个问题,它将每个词表示成一个定长的向量,并通过在语料库上的预训练使得这些向量能较好地表达不同词之间的相似和类比关系,以引入一定的语义信息。基于两种概率模型的假设,我们可以定义两种 Word2Vec 模型:
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生日祝福

import turtle import random from turtle import * from random import * # set the background color for the page import time import pygame def make_cake(turtle,x=0, y=0): tina = turtle tina.penup() tina.color('white') tina.goto(x,
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UNP——第五章,TCP客户/服务程序

tcpser void str_echo(int sockfd) { long arg1, arg2; ssize_t n; char line[MAXLINE]; for ( ; ; ) { if ( (n = Readline(sockfd, line, MAX
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PTA题目集

实例1.1 最大子列和问题 (20分) 尺取 1 #include<stdio.h> 2 #include<string.h> 3 int main() 4 { 5 int n; 6 scanf("%d",&n); 7 int s[100010]; 8 for(int i=1;i<=n;i++) 9 scanf("%d",s+i); 10 int i; 11 int max=0; 12
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HTML 链接标签的学习

链接标签 链接 ? <a> 定义一个链接 <link> 定义文档与外部资源的关系。 <nav> 定义导航链接 a标签 <a> 标签定义超链接,用于从一个页面链接到另一个页面。 <a> 元素最重要的属性是 href 属性,它指定链接的目标。 在所有浏览器中,链接的默认外观如下: 未被访问的链接带有下划线而且是蓝色的 已被访问的链接带有下划线而且是紫色的 活动链接带有下划线而且是红色的 HTML5中的属性 属性 值 描述 charset char_encoding HTML5 不支持。规定目标 U
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在Pycharm工具下,配置Python版本

在Pycharm工具下,配置Python版本,操作如下: 1、创建新的项目时,通过点击File--New Project。 2、点击Project Interpreter的倒三角。 3、如果有安装Python,选择Existing Interpreter,手动选择Python的安装路径;否则就选择New environment using。
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js中数组常用的方法总结

数组方法目录 push 数组末尾添加元素 unshift 数组开始位置增加元素 shift 删除数组中的第一项 pop 删除数组中的最后一项 splice 数组增删改 slice 查找两个索引中间的内容返回到新数组 concat 数组拼接 toString 数组转化为字符串 join 数组转化为字符串 indexof/lastindexof 检测某一项出现在数组中的第一次的索引和最后一次的索引 reverse 反转数组 sort 数组排序 forEach 遍历数组执行回调函数没有返回值 inc
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2020.2.21作业清单

语文作业 1、背熟并自默《曹刿论战》原文一遍,签字拍照上传 2、看名著不少于半小时。签字拍照上传 3、收看20号的锡慧在线《南乡子登京口北固亭有怀》,记好详细的笔记,拍照上传。 数学作业 英语作业 1.对照能训8AU1-U4答案用红笔批改,并订正一遍,不懂之处给我留言。 2.熟背口语书上的话题简述7-1,并且自默一遍(英文一遍),自批,每错订正一遍。 3.完成《英语能力训练》(8AU5-U8)所有练习,在群文件下载,写好题号和答案,拍照上传。(有条件的可以打印下来做) 4.观看锡慧在线九年级英
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[POI 2011]Lightning Conductor

Description 题库链接 给你一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\)。对于每个 \(i\in[1,n]\),你需要找到最小的整数 \(p\),使得 \(p\geq\max\limits_{1\leq j\leq n}\left\{a_j-a_i+\sqrt{|i-j|}\right\}\)。 \(1\leq n\leq 5\cdot 10^5,0\leq a_i\leq 10^9\) Solution 设 \(f_i\) 表示对应的 \(p\)。 显然 \(f_i=\max\lim
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Momentum

11.6 Momentum 在 Section 11.4 中,我们提到,目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此,梯度下降也叫作最陡下降(steepest descent)。在每次迭代中,梯度下降根据自变量当前位置,沿着当前位置的梯度更新自变量。然而,如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置,这可能会带来一些问题。对于noisy gradient,我们需要谨慎的选取学习率和batch size, 来控制梯度方差和收敛的结果。 \[ \mathbf{g}_t
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自然语言难在哪? ----刘知远教授

自然语言难在哪? 自然语言特点: 1、创新性,新词旧词;2、递归性;递归性为语言带来精确表达的能力;3、多义性,自然语言包含多粒度语言单位:字、词、短语、句子、语篇。自然语言理解的关键目标是自动消歧;4、主观性,与个体的社会阅历相关;5、社会性,社会结构影响人类语言 二、自然语言的未来 1、深度学习目前初步解决了"字斟句酌的问题" 感谢刘知远教授的分享,内容摘要自刘知远教授课件。
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