我们首先来看，什么是“树”？再完备的定义，都没有图直观。所以我在图中画了几棵“树”。你来看看，这些“树”都有什么特征？
上一篇文章给大家介绍了一些openGL的知识点，今天继续给大家介绍一个关于图像的知识，LUT图
Data.txt中，记事本应与.cpp文件放入同一文件目录下，然后再程序中读取记事本内数据进行香农编码。
By CaesarChang 好久不见 有问题联系邮箱 root121toor@gmail.com
组合数是等价的 ; 此时的多重集中每个元素的个数 是无限的 或者 大于 等于
多面体的体积和表面积:有立方体计算公式、长方体∧棱柱∨计算公式、三棱柱计算公式、棱锥计算公式、棱台计算公式、圆柱和空心圆柱∧管∨计算公式、斜线直圆柱计算公式、直圆锥计算公式、圆台计算公式、球计算公式、球扇形∧球楔∨计算公式、球缺计算公式、圆环体∧胎∨计算公式、球带体计算公式、桶形计算公式、椭球体计算公式、交叉圆柱体计算公式、梯形体计算公式等。
在数学学科中，我们经常需要解决各种复杂的问题。在这个过程中，计算工具可以帮助我们节省大量的时间和精力。其中，Maple软件是一款非常强大的计算工具，可以处理各种数学问题。本文将重点介绍Maple软件的三个独特功能，并结合实际案例进行讲解。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在“研究”操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。本篇将带来的是二叉树的相关知识，知识提纲如图所示。
若节点X存储在数组中下标为i的位置 2 * i 存储左子节点 2 * i + 1存储右子节点 i/2存储其父节点
线性表的特征：对非空表，a(0)是表头，无前驱；a(n-1)是表尾，无后继；其它的每个元素a(i)有且仅有一个直接前驱a(i-1)和一个直接后继a(i+1)
本文实例讲述了redis+php实现微博列表功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
当构建高流量的Web应用程序时，保护服务器免受过多请求的影响是至关重要的。过多的请求可能会导致服务器过载，降低性能甚至导致系统崩溃。为了解决这个问题，nginx提供了一个强大的请求限速模块。该模块允许您根据自定义规则限制客户端请求的速率，并且还可以使用延迟机制来平滑处理超出限制的请求。在本文中，我们将深入探讨nginx的请求限速模块，了解它的工作原理、配置选项以及如何在实际应用中使用它来保护您的服务器免受恶意或异常请求的影响。
文章目录 一、排列组合内容概要 二、选取问题 三、集合排列 四、环排列 五、集合组合 参考博客 : 【组合数学】基本计数原则 ( 加法原则 | 乘法原则 ) 【组合数学】集合的排列组合问题示例 ( 排列 | 组合 | 圆排列 | 二项式定理 ) 一、排列组合内容概要 ---- 排列组合内容概要 : 选取问题 集合的排列与组合问题 基本计数公式应用 多重集的排列与组合问题 二、选取问题 ---- n 元集 S , 从 S 集合中选取 r 个元素 ; 根据 元素是否允许重复 , 选取过程是否有序
通过字符串的方式来创建公式是非常有用的。这通常用于需要将公式参数当做字符串传入函数中。
泰勒公式，也称泰勒展开式。是用一个函数在某点的信息，描述其附近取值的公式。如果函数足够平滑，在已知函数在某一点的各阶导数值的情况下，泰勒公式可以利用这些导数值来做系数，构建一个多项式近似函数，求得在这一点的邻域中的值。
小勤：大海，Power Query里的Text.Remove函数（参考文章《删除所有常用汉字，只要一只大乌龟》）的确好用，但都是从删除的角度去最后得到要保留的内容，但有时候文本里的内容很复杂，各种符号之类的，不好列举，说不定其中还藏着什么特殊符号，能不能直接想要哪些就保留哪些？
环形缓冲区(ring buffer)，环形队列(ring queue) 多用于2个线程之间传递数据，是标准的先入先出(FIFO)模型。一般来说，对于多线程共享数据，需要使用mutex来同步，这样共享数据才不至于发生不可预测的修改/读取，然而，mutex的使用也带来了额外的系统开销，ring buffer/queue 的引入，就是为了有效地解决这个问题，因其特殊的结构及算法，可以用于2个线程中共享数据的同步，而且必须遵循1个线程push in，另一线程pull out的原则。
nginx 的 Real IP 模块用于解决代理服务器转发请求到nginx上时可能出现的 IP 地址问题。因为当 PROXY收到客户端的请求时，它会通过自己的IP与nginx服务器连接并转发请求。这会导致在nginx应用程序中记录的 IP 地址是代理服务器的地址，而不是实际客户端的地址。
由于微信公众号不支持Markdown，所以我们会将文章先发表在支持Markdown的csdn博客上，然后从公众号跳转到csdn博客。从本文开始，会尝试一段时间看效果如何。
定义输入变量x,输出变量y；初始化线性回归中的参数:w,b；根据公式给出预测结果，计算误差，使用梯度下降优化；不断的训练，直到达到最大的训练次数(或考虑达到最小的误差要求)，结束训练，输出最终的结果；
好久没有刷题与更文了，今天来一场LeetCode上面简单与中等题目多种方法刷题。
最近业务方反馈线上 Nginx 经常会打出一些『奇怪』的 access 日志，奇怪之处在于这些日志的 request_time 值总是正好 upstream_response_time 的值大5秒，于是我就帮他们查看了一下导致这个问题的原因，本文记录一下最终调查的结论以及过程。
模型正则化欠拟合与过拟合线性回归模型2次多项式回归4次多项式回归评估3种回归模型在测试数据集上的性能表现L1范数正则化Lasso模型在4次多项式特征上的拟合表现L2范数正则化
设计函数分别求两个一元多项式的乘积与和。 输入格式: 输入分2行，每行分别先给出多项式非零项的个数，再以指数递降方式输入一个多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。
C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。
泰勒公式是将一个在x=x0处具有n阶导数的函数f（x）利用关于（x-x0）的n次多项式来逼近函数的方法。 若函数f（x）在包含x0的某个闭区间[a,b]上具有n阶导数，且在开区间（a,b）上具有（n+1）阶导数，则对闭区间[a,b]上任意一点x，成立下式：
1.JPG 来源：公众号(c语言与cpp编程) #include "stdio.h" /*标准输入输出函数库*/ #include "stdlib.h" /*标准函数库*/ #include "string.h" /*字符串函数库*/ #include "conio.h" /*屏幕操作函数库*/ #define HEADER1 " ----------------------------STUDENT---------------------------------- \n"
Hiredis库主要包含三类API：同步api、异步api以及回复解析api。首先介绍一下同步api以及回复解析api。
键盘输入一个长度为len（1 <= len < 30）的字符串，再输入一个正整数 m（1 <= m <= len），将此字符串中从第 m 个字符开始的剩余全部字符复制成为另一个字符串，并将这个新字符串输出。要求用指针处理字符串。
变小,你的步伐也会变慢变小.所以最后的曲线在最小值附近的一小块区域里摆动.所以慢慢减少
有同学反馈：在配置Nginx四层限速时，proxy_upload_rate和proxy_download_rate有一定的概率不生效。我按照他的步骤也能复现，但这与官方Nginx很稳定（相对其他开源软件）的印象并不相符，是不是Nginx的官方BUG呢？这里的真实原因，其实是Nginx字节限速机制与时间更新频率的协商导致的，这篇文章我们就来研究下Nginx的字节限速。
Halcon 中 HImage 为图像的数据结构,本文记录 HALCON 中生成图像的几种方式。 创建图像相关算子 序号 算子名称 算子含义 1 copy_image 复制一个图像并为其分配新的内存。 2 gen_image1 从指向像素的指针创建图像。 3 gen_image1_extern 使用存储管理从像素上的指针创建图像。 4 gen_image1_rect 从像素上的指针创建一个带有矩形域的图像(带存储管理)。 5 gen_image3 创建一个从三个指针到像素(红色/绿色/蓝色)的图像。
悬崖寻路问题（CliffWalking）是强化学习的经典问题之一，智能体最初在一个网格的左下角中，终点位于右下角的位置，通过上下左右移动到达终点，当智能体到达终点时游戏结束，但是空间中存在“悬崖”，若智能体进入“悬崖”则返回起点，游戏重新开始。本案例将结合Gym库，使用Sarsa和Q-learning两种算法求解悬崖寻路问题的最佳策略。
自注意力机制（self-attention）广泛应用于人工智能的各个领域，成功地提升了不同模型的性能。然而，目前对这种机制的解释主要基于直觉和经验，而对于自注意力机制如何帮助性能的直接建模仍然缺乏。为了缓解这个问题，在本文中，基于残差神经网络的动力系统视角，我们首先展示了在常微分方程（ODEs）的高精度解中存在的本质刚度现象（SP）也广泛存在于高性能神经网络（NN）中。因此，NN在特征层面上测量SP的能力是获得高性能的必要条件，也是影响NN训练难度的重要因素。类似于在求解刚性ODEs时有效的自适应步长方法，我们展示了自注意力机制也是一种刚度感知的步长适配器，它可以通过细化刚度信息的估计和生成自适应的注意力值，增强模型测量内在SP的表征能力，从而提供了一个关于为什么和如何自注意力机制可以提高模型性能的新理解。这种新的视角也可以解释自注意力机制中的彩票假设，设计新的表征能力的定量指标，并启发了一种新的理论启发式方法，StepNet。在几个流行的基准数据集上的大量实验表明，StepNet可以提取细粒度的刚度信息并准确地测量SP，从而在各种视觉任务中取得显著的改进。
α = d e c a y − r a t e e p o c h − n u m ∗ α 0 \alpha = decay-rate^{epoch-num}*\alpha_{0} α=decay−rateepoch−num∗α0 α = k e p o c h − n u m ∗ α 0 其 中 k 是 超 参 数 \alpha = \frac{k}{\sqrt{epoch-num}}*\alpha_{0}其中k是超参数 α=epoch−num k∗α0其中k是超参数 α = k t ∗ α 0 其 中 k 是 超 参 数 , t 表 示 m i n i − b a t c h 的 标 记 数 字 \alpha = \frac{k}{\sqrt{t}}*\alpha_{0}其中k是超参数,t表示mini-batch的标记数字 α=t k∗α0其中k是超参数,t表示mini−batch的标记数字
QueryList使用jQuery的方式来做采集，拥有丰富的插件。下面来演示QueryList使用PhantomJS插件抓取JS动态创建的页面内容。
在嵌入式系统中，内存需要在分配和释放时有一个确定的相应时间，才能进一步分析其实时任务的可调度性。因此TLSF算法是一个十分适用嵌入式领域的动态内存分配算法。在关于TLSf算法的经典文章中《TLSF: a New Dynamic Memory Allocator for Real-Time Systems》详细介绍了TLSF算法相关知识。
在解决本题时最初的思路就是通过遍历比较值的大小然后合并两个链表，并且由于对于链表知识的遗忘，导致具体实现过程中出现一些错误，且时间花费在复习链表知识上。后来成功提交后，看了题解，才发现可以使用递归解决该题目，并自己尝试着写递归，能成功提交，但占用内存相比官方递归代码多。 第一次提交： 遍历比较值，合并链表，结果如下所示
公众号内回复【NOIP2014S】即可获取下载链接，直接打印电子版让孩子做即可，文件包含
10个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树； 10个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态 规划、字符串匹配算法。
前言：主要介绍了从最小二乘法到 概念 顾名思义，线性模型就是可以用线性组合进行预测的函数，如图： image.png 公式如下： image.png image.png 误差
一个可以将任意长度的字符串映射为一个非负整数的算法。即，不同的字符串映射出不同的值，相同的映射出相同的值。
ngx_http_lua_module与nginx进行交互，主要围绕这个结构体实现的，lua代码获取nginx内部http请求数据，然后进行处理。
Logistic回归通过logit转换将取值为正负无穷的线性方程的值域转化为(0，1)，正好与概率的取值范围一致。
最近一段时间学习了挺多的，数据结构看了一点点，略有感悟，和感兴趣的同志分享一下，欢迎大家不吝评论。
期权的 Delta 被定义为期权价格变动与基础资产价格变动的比率，也就是期权价格与基础资产价格之间关系曲线的切线斜率。比如，期权Dela值等于0.6就意味着当基础资产价格变化一个很小的金额时，相应的期权价格变化约等于基础资产价格变化的60%。
对于每个锁，acquire 维护对该锁的调用计数，以及获取中的循环尝试但未能设置锁的次数。 kalloctest 调用一个系统调用，使内核打印 kmem 和 bcache 锁（这是本实验的重点）和 5 个最争用次数最多锁的计数。如果存在锁争用，获取循环迭代的次数将会很大。系统调用返回 kmem 和 bcache 锁的循环迭代次数的总和。
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