八进制转换成十进制: 这里我就直接上示例了: 十进制48转换位八进制的表示： 计算过程 结果 余数 48/8 6 0 结果为60，这里需要特别注意的是，千万不要受二进制的影响，非要得到结果为1，这里不可能为1，因为进制基数变成了8，所以，48/8得出的结果是6，已经比进制基数8更小了，就没有再计算下去的必要(因为再计算下去就是6/8，结果是0了)，于是从结果6开始，倒序排列各步骤的余数，得到的结果就是60(10进制转换成8进制的时候，一旦得到的结果比8更小，则说明是最后一步了)。 十进制360转换为八进制表示: 计算过程 结果 余数 360/8 45 0 45/8 5 5 结果5比进制基数8小，所以结果就是550。 十六进制转换为十进制: 十进制48转换位十六进制的表示： 计算过程 结果 余数 48/16 3 0 十六进制与8进制一样，只要得到的结果比进制基数更小，则停止运算，所以结果是30。 十进制100转换位十六进制的表示： 计算过程 结果 余数 101/16 6 5 结果为:65。
“一分钟速算口诀”：两位数相乘，在十位数相同、个位数相加等于10的情况下，如62×68=4216
今天的题目难度是中等，由于之前没接触过链表，看完题目一脸懵逼。Python 语法里哪有这个？这个自定义的 ListNode 要怎么用？在完成了整个计算过程后，我仍是花了一段时间琢磨明白如何正确返回这个类型。
前几天在知乎看到一篇文章，用 TypeScript 类型运算实现一个中国象棋程序 ：
使用表单、prompt 获取过来的数据默认是字符串类型的，此时就不能直接简单的进行加法运算，而需要转换变量的数据类型。通俗来说，就是把一种数据类型的变量转换成另一种数据类型，通常会实现3种方式的转换：
选自THE ASIMOV INSTITUTE 作者：FJODOR VAN VEEN 机器之心编译 参与：黄小天、李亚洲 2016 年 9 月，Fjodor Van Veen 写了一篇名为《The Neural Network Zoo》的文章（详见图文并茂的神经网络架构大盘点：从基本原理到衍生关系 ），全面盘点了神经网络的大量框架，并绘制了直观示意图进行说明。近日，他又发表了一篇题为《The Neural Network Zoo Prequel:Cells and Layers》文章，该文是其上篇文章的前篇，
在计算机中，不同的数据所需占用的存储空间是不同的，为了便于把数据分成所需内存大小不同的数据，充分利用存储空间，于是定义了不同的数据类型。
一直都在佛系更新，这次佛系时间有点长，很久没发文了，有很多小伙伴滴我，其实由于换工作以及搬家的原因，节奏以及时间上都在调整，甚至还有那么一小段时间有点焦虑，你懂的，现已逐渐稳定，接下来频率应该就会高了，奥利给～
先看效果图(在线电脑尝试地址http://biggsai.com/maze.html)：
原文地址： https://staging.distill.pub/2021/gnn-intro/?ref=https://githubhelp.com 原文是一篇博客形式的文章，该文章最大的特点：全
1970年，第一个封装在单个芯片内的完整ALU——英特尔74181诞生，这在当时是惊人的工程壮举！
所以想要准确的保存一个比特,你需要保持住D的值,持续经过CP从0~1然后再到0的过程
既然所有码元（除了预留区域）都已经被布置到二维码矩阵中了，接下来我们要选出最合适的掩码。这里掩码指根据特定规则将二维码区域内码元的值改变的一种策略。采用掩码的目的是调整 QR 二维码内码元展示，方便 QR 读码器尽可能更容易地读取信息（例如避免二维码内大面积空白或黑块，影响扫码识别）。
以PC程序计数器和指令中常数之和作为地址，即16位地址左移2位（即乘以4）与PC计数器相加
其次，sum 函数本来只负责两数相加，修改后，它又负责三数相加，职责已经发生了变化 ⇒ 则违反 “单一职责原则”；
请注意，本文编写于 2102 天前，最后修改于 174 天前，其中某些信息可能已经过时。
给你两个 非空 链表来代表两个非负整数。数字最高位位于链表开始位置。它们的每个节点只存储一位数字。将这两数相加会返回一个新的链表。
大家好，我是会写Bug又会Rap的XiaoLin。遇事先百度，学习关注我，今天我们来学学JavaScript
在芯片生产过程中，暴露的金属线或者多晶硅(polysilicon)等导体，就像是一根根天线，会收集电荷（如等离子刻蚀产生的带电粒子）导致电位升高。天线越长，收集的电荷也就越多，电压就越高。若这片导体碰巧只接了MOS 的栅，那么高电压就可能把薄栅氧化层击穿，使电路失效，这种现象我们称之为“天线效应”。随着工艺技术的发展，栅的尺寸越来越小，金属的层数越来越多，发生天线效应的可能性就越大。
在上一章中了解了如何实现二进制加法, 加法是始终从两个加数的最右列向左列进位计算的, 而在减法中没有进位, 只有借位.
前言：：LeNet是最早用于数字识别的CNN网络，本文就以数字识别为例，分析下这个最基本的CNN网络。 LeNet解析 网络结构如下图所示： C1层是一个卷积层 6个特征图，每个特征图中的每个神经元与
LeNet-5 是 LeNet 系列的最终稳定版，它被美国银行用于手写数字识别，该网络有以下特点：
涉及问题： 1.每个图如何卷积： （1）一个图如何变成几个？ （2）卷积核如何选择？ 2.节点之间如何连接？ 3.S2-C3如何进行分配？ 4.16-120全连接如何连接？ 5.最后output输出什么形式？ ①各个层解释： 我们先要明确一点：每个层有多个Feature Map，每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个Feature Map有多个神经元。 C1层是一个卷积层（为什么是卷积？卷积运算一个重要的特点就是，通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低
可以看到，CNN通常包括这几层：输入层（input layer）、卷积层（convolutional layer）、池化层（pooling layer）以及输出层（全连接层+softmax layer）。
大家好，我是柒八九。从今天起，我们又重新开辟了一个新的领域：JS算法编程。为什么，会强调 JS 呢。其实，市面上不乏优秀的算法书和资料。但是，可能是出书的人大部分都是后端，所用语言都是偏向java,C++等传统的OOP语言。而这恰恰也是前端同学(没接触过此类语言的同学，「鄙人不才，上述语言都会点」)，通过此类书籍进行学习算法的一个障碍。因为，有些语法和使用方式和平时自己开发中所使用的JS语法，「大相径庭」。导致在学习过程中，遇到了不小的阻力。
难以理解的点： 它们各自的位数是按照 逆序 的方式存储的，并且它们的每个节点只能存储 一位 数字。 意思：每一个数字在链表中是逆序的方式存储的，并且每一个节点只能存储一位数字。 然后是一个数字的链表（加上+）一个数字的链表：是逆序存储的哦。 解题步骤： 像做小学题一样，个十百每一位都跟相同的每一位想加。 注意点：如果"某一位"超过了十就进一，"某一位"就留下（进一的个位的数字），留到下一位在进行+1。 因为js中没有链表的操作，所以通过Object来做。 作用是存储想加后的链表哈。
摘要 V8是一个由丹麦Google使用C++开发的开源JavaScript引擎，用于Google Chrome中，目前该JavaScript引擎已用于其它项目的开发。 在V8中的数字表示 在V8中数字
LeNet-5，这篇是由LeCun和Bengio在1998年撰写的论文（LeCun和Bengio和Hitton成被称为深度学习三巨头，在2018年一起获得图灵奖）。LeNet-5创造了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），基本上为CNN在2012年以后的爆发奠定了基调。当初LeNet-5的设计主要是为了帮美国邮政局解决手写识别支票的问题。那时传统的识别方案很多特征都是hand-crafted，识别的准确率很大程度上受制于所设计的特征，而且最大的问题在于手动设计特征对领域性先验知识的要求很高还耗时耗力，更别谈什么泛化能力，基本上只能针对特定领域。现在在美国，给别人付钱，大部分是写一个check，就下面这个东西
JavaScript 定义了 47个运算符，另有 4 个存在争议的运算符。它们具有多重功能，在不同环境中可能会执行不同的操作，而且它们拥有更高的优先级（15级）。简单说明如下：
卷积网络 (convolutional network)(LeCun, 1989)，也叫做卷积神经网络 (convolutional neural network, CNN)，是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积神经网络主要包括：输入层(Input layer)、卷积层(convolution layer)、激活层（activation layer)、池化层(poling layer)、全连接层(full-connected layer)、输出层(output layer)。
对于基站发射的信号来说，天线把发射机的高频振荡电流转换为可以在自由空间传播的电磁波。
写文档的工具非常多，但是作为程序员，大部人还是偏爱Markdown的，有时需要写一份开发文档，以供自己或者他人查看，那如何把 Markdown 文件转换成文档呢？
这节课就进入了正题讲起了卷积神经网络(Convolutional Neural Network)，这应该是目前最流行的神经网络了，很多目标追踪算法和现代的应用都用到了卷积神经网络，学好这个才能算是入了深度学习的门，以前学过相关理论，因此这篇就写得简单点，主要是记录一下相应的知识点，加强一些概念性东西的理解。
我们学 JS 的时候都会了解下位运算，在 React、Typescript 等源码中也频繁见到位运算的踪影，但在业务代码中从来不会这么写，它好像离我们很遥远。
题意：给出n个点m条边 然后每个时间点，与这个位置相连的所有点就会变成这个点的颜色 比如时间1的时候就是以这个位置相连的点2 变成1的颜色同理如下，通过2个循环之后除了第一次循环的时候看不出来循环节 在第二次循环的时候就已经有了循环节 然后把一个循环内的d[i][1]+d[i][2]+…+d[i][无穷] 其实找到一个循环节之后就把这个循环节中的所有节点之和相加/n就可以得到一个值直接暴力出来循环节就行
CNN最大的优势在特征提取方面。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，避免了显示的特征抽取，而是隐式地从训练数据中进行学习；再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同，所以网络可以并行学习，这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势。主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。
图（Graph）是一种表示对象之间关系的抽象数据结构。图由节点（Vertex）和边（Edge）组成，节点表示对象，边表示对象之间的关系。图可以用于建模各种实际问题，如社交网络、交通网络、电力网络等。
前几天逛 github 的时候看到一些前端的算法题，自己做了一遍发现还挺有意思的，因此整理了一下收录 daily-question 的 algorithm 文件夹中，后续会继续增加，本文分享我整理的十个算法题目。
在读到这个标题的时候，小伙伴是不是会觉得很疑惑，为什么图论能有加法？难道两个图可以加在一起？两个点可以加在一起？ 在原来的数学范围是做不到的，但是如果是定义了一套规则对图论进行基础的数学计算，大家猜猜计算出来的是什么？我原本是在标题前面加上了超实数三个字，但是在开始写的时候重新看了袁萌老师的超实数的多篇文章之后发现我没有勇气在本文的标题前面加上了超实数，本文的引入其实是为了在做人工智能的时候的计算方便，而不是一个严谨的数学，这里的数学计算只是工具，里面的逻辑主要靠定义。 本文不会使用高深的数学知识，会用到的就一点集合和加法，大概有初中的知识就可以了解了。之所以不敢说小学是因为里面用了一点集合的东西，一点方程相关。
微服务能够为混合云或多云部署带来大量的好处，但是它们也能够带来与网络、安全性等相关的新挑战。 📷 大多数IT企业已经开始认识到在开发和部署中实施软件组件化的好处。在云中，组件化带来了重要的优势，例如增加弹性和支持横向扩展。 微服务（即通常在应用程序中共享的小型功能组件）能够显著地放大这些优势。但是，首先用户必须正确地规划、开发和部署微服务。 了解如何让微服务起作用 如需开始规划微服务，IT团队需要了解微服务与以服务为导向架构中应用程序组件或元素的不同之处。微服务不是完整的应用组件；它们
什么是进制，进制的本质又是什么，为什么在计算的时候都会把十进制作为中间转换，其实这样的思维完全是错误的，进制的本质并不是我们熟悉的十进制。
比如精细的图形拾取（尤其是一些没有填充只有描边的图形）。如果光标点到最近点的距离小于某个阈值，计算图形就算被选中。
系统：Windows 7 VsCode：1.51 Node.js：10.15.3 这个系列讲讲javascript的一些基础知识 今天讲讲不同js文件之间的调用 Part 1：场景说明 当某些业务场景
终于来到了有点意思的地方——递归，在我最开始学习js的时候，基础课程的内容就包括递归，但是当时并不知道递归的真正意义和用处。我只是知道，哦...递归是自身调用自身，递归要记得有一个停止调用的条件。
NumPy中有一个非常方便的特性：broadcasting。当我们对两个不同长度的numpy数组作二元计算（如相加，相乘）的时候，broadcasting就在背后默默地工作。本文我们就来介绍下numpy的broadcasting。 什么是broadcasting 我们通过一个简单的例子来认识一下broadcasting，考虑下面的代码 import numpy as np a = np.array([0, 1, 2]) b = np.array([5, 5, 5]) c = a + b a+b其实是把
实现 字符串类型的数字 相加的一个方法。 比如： 输入 '11111111111111111' ，'22222222222222222'， 返回 '33333333333333333'
我们知道，曾经深度网络训练不好收敛，Resnet的出现打破了这一僵局，背后的思想仅仅只是拉了一个skip connect，也就是将输入和输出相连相加，下面是一个resnet18的展示。这个输入输出，可以是刚好相邻的两个卷积block，也可以是跳过若干层的两个。
JavaScript 是一种弱类型或者说动态语言。不用提前声明变量的类型，在程序运行过程中，类型会被自动确定。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
