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一个电子

首先,不要误解,我这里的是指硬件的,至于纯软件的程序,乃至有高级功能的,比可以求解方程甚至可编程之类,我以后找个时间来说说。 联想到还有这个东西,这应该很容易作为电子工程或者微电子专业的一个作业的形式出现。以前我招实习生的时候,似乎也曾经叫其实现过。这里给出一点方案,以供参考。 硬件 ?    而至于所要实现的最高6位加减乘除,很容易实现,根本不需要大数,结合显示和按键,构成应用层程序,想想一个的功能,你应该很容易的画出流程图,不是吗?    果作为学生,你选择的是cpld/fpga,我也支持你,我觉得一个可以自己独立做出来的学生应该还是不错的,但也和之前处理的程序实现类似:分别设键盘驱动模块、数码管驱动模块、模块,最后中间有一个核心模块以一个状态机形式存在 当然,每个模块内部也可以分小模块,比数码管模块里面最好把解码单独实现一个小模块,而模块里加减乘除都是单独的小模块。 ?

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    sklearn TFIDF

    且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 (Creative Commons) 文中代码见 GitHub Gist 或者使用 nbviewer 查看 本文同步发表在sklearn 我们可以用其作为每个词的权重进而通过余弦相似度来比较两篇文档的相似性。 除此之外,还有其他方式: 二值:果词项 ttt 在文档 ddd 中出现,则为 1,否则为 0。 ntN-n_tN−nt​ idf(t,D)=log⁡N−ntnt\text{idf}(t, D) = \log\dfrac{N-n_t}{n_t}idf(t,D)=lognt​N−nt​​ sklearn 中 使用 sklearn 代码下: 默认情况下 sklearn 会莫名其妙地去除掉一些停用词,即使 stop_words=None,详细讨论参见 CountVectorizer can’t remain

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    学习OpenCV

    学习OpenCV 一:学习OpenCV三个阶段 人工智能带火了机视觉的人才需求,作为机视觉应用开发框架OpenCV也越来越受到欢迎,市场需求大增,很多人听说了之后就迫不及待的想加入这波大军 正确的打开方式应该是这样:首先学习基础,知道自己的图像处理与机视觉的基础呢,很简单果你能正确回答下面的十个问题,那说明你还是有点图像处理基础的。 二:做内外兼修的OpenCV开发者 OpenCV3.x中集成了超过1000个法模块,这些组合使用,他们的参数意义,法的原理与适用场景条件等各不相同,要成为一个真正的OpenCV开发高手,必须精通常见的法原理 而很多初学者没有仔细了解该参数的意义,更无从谈起优化参数,另外三个参数,果考虑速度的话,最好设置最大与最小可检测人脸BOX范围,这里有利于减少时间,提升实时性能。 正古人所说“假舆马者,非利足也,而致千里;假舟楫者,非能水也,而绝江河。君子生非异也,善假于物也”,借助OpenCV这个神兵利,开发者也会从检测到识别无所不能。

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    spring mvcBEST_MATCHING_PATTERN_ATTRIBUTE

    return null; } 这里就是bestMatch的核心 设置 完bestMatch之后,就是设置,主要是调用AbstractUrlHandlerMapping#buildPathExposingHandler

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    高效DAU

    项目中一直有DAU这类的需求,业务开发者往往埋个点,其他是事情就交给数据团队了。 果自己要做一个这样的怎么做呢?一个朴素的想法是通过hashmap实现,时间复杂度是O(1)。 这个方法在数对象较少的情况下还是不错的,但是数对象很多(比独立访问IP),意味着hashmap的key非常多,内存消耗是非常大。 基数数(cardinality counting)通常用来统一个集合中不重复的元素个数,例某个网站的UV,或者用户搜索网站的关键词数量。 ,要实现基数数,首先需要确定存储统数据的方案,以及根据存储的数据基数值;另外还有一些场景下需要融合多个独立统的基数值,例对一个网站分别统了三天的UV,现在需要知道这三天的UV总量是多少 相比之下,HashMap的数准确度最高,但需要近10MB的空间,基数估非常有用!在实际应用中,某些统的准确性并不是很重要。在大多数网络规模和网络的情况下,用概率会节省巨大的空间。

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    以太坊gas?

    以太坊gas? 之前一直没把这个问题搞清楚,所以干脆做个试验看一下. remix浏览下方有个可执行的log页面,可以detail以及debug,非常方便。 ? constant function的话,因为是由本身节点去不会更改到区块链上的值,是不会消耗gas的,但是果是由一个一般合约(非constant function call)去呼叫一个constant function的話,因为让矿工来constant function,所以会消耗gas. (初步猜想加上ps的:transaction cost中是已经包含了execution cost,一并在最后要支付给miner的fee,因为每个相减结果都差不多) 另外geth的estimateGas

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    法的复杂度

    百度百科对时间复杂度的定义是:在机科学中,法的时间复杂度是一个函数,它定性描述了该法的运行时间。 我们再把常见的复杂度列举出来看看。 空间复杂度 空间复杂度(Space Complexity)是对一个法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度,记做S(n)=O(f(n))。 简单的讲就是包括下面几部分。 1.存储法本身所占用的存储空间。 2.法的输入输出数据所占用的存储空间。 3.法在运过程中临时占用的存储空间这三个方面。

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    本地使用代理服务

    本地使用代理服务 让网站不知道是你在请求它,就需要设置代理ip。但:代理网站是知道你的地址的哦。 已经学会了请求接口时,添加代理,那为本地结机设置代理呢。 方法1:手动设置代理 1、按win键,或者打开ie浏览 2、搜索internet选项,或者在ie浏览右上角设置选择internet选项。 ? 3、点击连接,找到局域网设置 ? 设置代理: @echo off echo 设置代理服务…… reg add "HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Internet Settings Settings" /v ProxyServer /d "39.106.223.1342:80" /f start iexplore.exe Pause 取消代理: @echo off echo 取消代理服务… 主要是为了让我们的配置生效,找了一些方法都不能生效,启动一下ie浏览生效比较快,还简单。

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    「R」平均数

    刚遇到一个有意思的问题,用R平均数。果数字少,简单,很容易,直观上,先用prod函数连乘,然后开方即可。 但我的数值大,连乘几十个之后R结果就是INF了,然后开方就还是INF,不出来! 聪明人就会动脑筋了,转个弯,先取对数,再指数化! Stackoverflow上的解答让我大开眼界,下面给一个通用的函数: gm_mean = function(x, na.rm=TRUE, zero.propagate = FALSE){

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    梯度是

    引言 深度学习模型的训练本质上是一个优化问题,而常采用的优化法是梯度下降法(SGD)。对于SGD法,最重要的就是梯度。 果你学过微积分,我相信你一定知道梯度,或者说导数。对于深度网络来说,其可以看成多层非线性函数的堆积,即: ? 果大家细致观察的话,可以看到要求出最终的导数,你需要出中间结果:p与q。中间结果的过程一般是前向(forward)过程,然后再反向(backward)出最终的导数。 活学活用: 实现一个简单的神经网络 上面我们讲了链式法则,也讲了BP的思想,并且也讲了对矩阵运求梯度。 for p, g in zip(params, grads): p += -learning_rate * g 总结 这里我们简单介绍了梯度下降法中最重要的一部分,就是梯度

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    DAY28:阅读Occupancy

    本文备注/经验分享: 本章节主要说明了, 理论Occupancy。并给出了3种方式。 这三种方式各有特色。 图,这个表格有3个步骤(左侧用户能改动的地方),例我这里随意输入了:能力6.1(Pascal),只使用L2 cache,每个block需要128个线程,每个线程需要48个寄存,每个block需要 4KB的shared memory,然后这个会立刻告诉我(表格的内容会跟随更新)。 实验不同的数据,例我刚才说的block大小数据,然后你可以立刻在改成32的时候,知道这个信息。这个是本章节最后说的那个东西,路径也在本章节里的英文里。 但这里必须要提到的是:能力5.2+(包括能力5.3, TX1躺枪)和Pascal 6.1,使用L1 cache会导致有的时候无法启动kernel(真的),具体原因尚未明确(NV没说。

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    子网掩码

    本文提供视频讲解,详细见:(https://www.bilibili.com/video/BV1oT4y17745) 最近看到一个网友的问题,我有100台虚拟机,跑着数据库和Nginx应该规划我的网络 以下介绍了IP地址的相关信息: IP地址范围 IP地址的分类 特殊的IP地址 子网掩码组成 IP地址范围 以下分为两种表达方式,一种是机的实际工作原理(二级制),另外是方便人们理解记忆(十进制) 譬 192.168.1.0 ,子网掩码255.255.255.0 ,cidr表示 8 (主机位) 网络位 32-8 =24 主机位 32-24= 8 ,2的8次方-2 = 254 子网掩码 私有网络: 案例1:我存放 100个IP 192.168.1.0/24 ,其中24为网络位,用32(总共长度)-24(网络位)=8 , 2的8次方=256 , 再减去2 254 > 100 参考资料 1.子网掩码工具 https://www.sojson.com/convert/subnetmask.html 2.理解子网掩码 https://www.zhihu.com/question

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    快速实现HTML编辑.NET组件

    得到“素材” 首先我们需要得到一个HTML编辑的原始代码,网上有不少这类的编辑大名鼎鼎的RichTextBox,为了避免版权纠纷,以我所做得为例(暂名:UltraTextBox):在编辑工具栏的空白地方点击鼠标右键 -->查看源代码,图所示。 : 果你要给编辑添加一些功能,上传图片,插入标签等,则首先应该给它添加一个图标: <div class="Btn" TITLE="上传图片" LANGUAGE="javascript" οnclick 编辑就制作完成了,本文主要讲述了得到一个HTML编辑的代码,把它封装成一个.NET组件以及通过两个列子讲解了给它添加插件的方法。 从上面的步凑你可以看出制作一个HTML编辑其实很简单,虽然借鉴了一些别人的代码,但果你仔细分析一下那些JS脚本,你就会豁然开朗的,果你有更好的想法希望能告诉我。

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    的总体拥有成本

    以下将回顾一些最佳实践,以确定组织的云总体拥有成本(TCO),同时制定预,以及在启动和运行工作之后避免意外中断。 考虑任基础设施开销和管理要求。例,包括任已经存在的服务管理工具和网络安全防护。组织需要将内部部署的安全和管理系统的成本与完成相同工作所需的云服务进行比较。 获取成本构成 要捕获构成现有内部部署支出的详细信息并映射将转换为云,需要从通常属于资本支出的硬件开始。内部部署软件也通常作资本支出,尽管它可以像数据库那样作为运营支出。 果组织在公共部门或任其他受严格监管的行业中工作,则可能需要更多的前期成本来满足将应用程序部署到云平台之前必须满足的各种安全要求。 组织还需要经常性支出,例用于运营和维护的人工。 (1)产品:作为成本组成部分,这包括托管虚拟服务的内部部署物理服务。它还包括支持这些物理服务所需的机架数量。 (2)管理:包括支持管理所需的任成本构成。

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    ?参数量、量、推理速度

    point operations per second的缩写,意指每秒浮点运次数,理解为速度。 operations的缩写(s表复数),意指浮点运数,理解为量。 果forward时在同一层(同一名字命名的层)多次运,FLOPs不会增加 2.Model_size = 4*params 模型大小约为参数量的4倍 补充: MAC:内存访问成本 1.2方法 ,在进行任时间测量之前,我们通过网络运行一些虚拟示例来进行“GPU 预热”。 在找到最佳批量大小后,我们实际吞吐量。

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    相机参数估

    在这篇文章中,笔者将简单聊聊在标定之前估你要标定的相机内参值。以下方法仅针对普通工业相机镜头,鱼眼相机和全景相机不考虑在内。 ,通常是相机分辨率的一半,即果你的图像像素大小是 800*600,那么你的图像中心应该是(400,300),在接下来的内容中,笔者要重点介绍相机“焦距”,这个焦距的表达式是 f/dx. 接下来笔者带大家探究下这个理想焦距的实际意义,以及在相机透镜成像系统中,这个理想焦距f的大小。 ? 图1 ? 现在我们知道了f的意义,但是不可能实际去量像平面到透镜中心的距离,那这个值呢?实际上非常简单,使用简单的初中物理知识我们就可以很好的估了。 在透镜系统中有下公式: ? 下载2 在「机视觉工坊」公众号后台回复:机视觉,即可下载机视觉相关17本pdf书籍,包含机视觉法、Python视觉实战、Opencv3.0学习等。

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