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此书第一部分为FORTRAN程序员解释C++，然后应用template达到炉火纯青的步骤。
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2025/3/9 16:29:17
24.62MB
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在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上要重视它，战术上又要藐视它。
先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在很流行的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右，假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。
对于一个后台服务器，单机的平均QPS可以到达800-1000，单独看写的业务量很简单。
为什么我们又不能说轻视它？第一，我们看它的数据存储，每天一百万的话，一年数据量的规模是多少？其次，刚才说的订单量，每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单，后面业务场景的访问量往
先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在很流行的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右，假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。
对于一个后台服务器，单机的平均QPS可以到达800-1000，单独看写的业务量很简单。
为什么我们又不能说轻视它？第一，我们看它的数据存储，每天一百万的话，一年数据量的规模是多少？其次，刚才说的订单量，每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单，后面业务场景的访问量往
2025/3/9 12:43:49
890KB
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数据挖掘作为现在比较有用的支持决策系统的一种手段有着广泛的应用。
其有很多种方法，本文主要基于关联规则类等相关问题进行论述。
按照挖掘过程进行组织。
首先，有数据仓库的建立和数据挖掘的概述。
其次是关联规则的挖掘，后来就是挖掘结果的可视化等方面的内容。
在其中不仅有基本概念、原理、方法等。
还有对最新的方法的分析研究和提高等。
目录第一章数据仓库...51.1概论...51.2数据仓库体系结构...61.3数据仓库规划、设计与开发...61.3.1确定范围...71.3.2环境评估...71.3.3分析...71.3.4设计...71.3.5开发...81.3.5测试...81.3.6运行...81.4小结
其有很多种方法，本文主要基于关联规则类等相关问题进行论述。
按照挖掘过程进行组织。
首先，有数据仓库的建立和数据挖掘的概述。
其次是关联规则的挖掘，后来就是挖掘结果的可视化等方面的内容。
在其中不仅有基本概念、原理、方法等。
还有对最新的方法的分析研究和提高等。
目录第一章数据仓库...51.1概论...51.2数据仓库体系结构...61.3数据仓库规划、设计与开发...61.3.1确定范围...71.3.2环境评估...71.3.3分析...71.3.4设计...71.3.5开发...81.3.5测试...81.3.6运行...81.4小结
2025/3/8 2:35:10
234KB
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joseph环设计内容：编号是1，2，……,n的n个人按照顺时针方向围坐一圈，每个人只有一个密码（正整数）。
一开始任选一个正整数作为报数上限值m,从第一个仍开始顺时针方向自1开始顺序报数，报到m时停止报数。
报m的人出列，将他的密码作为新的m值，从他在顺时针方向的下一个人开始重新从1报数，如此下去，直到所有人全部出列为止。
设计一个程序来求出出列顺序。
设计要求：利用单向循环链表存储结构模拟此过程，按照出列的顺序输出各个人的编号。
建立输入处理输入数据，输入m的初值，n，输入每个人的密码，建立单循环链表。
建立一个输出函数，将正确的序列输出。
一开始任选一个正整数作为报数上限值m,从第一个仍开始顺时针方向自1开始顺序报数，报到m时停止报数。
报m的人出列，将他的密码作为新的m值，从他在顺时针方向的下一个人开始重新从1报数，如此下去，直到所有人全部出列为止。
设计一个程序来求出出列顺序。
设计要求：利用单向循环链表存储结构模拟此过程，按照出列的顺序输出各个人的编号。
建立输入处理输入数据，输入m的初值，n，输入每个人的密码，建立单循环链表。
建立一个输出函数，将正确的序列输出。
2025/3/8 2:45:09
38KB
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win7下尽量使用winxp兼容模式，以管理员权限运行；
选择2108s固件后点download刷新，刷新时就插一个键盘，如果第一次失败，重启机器，插上键盘，再次运行FD程序点download重新刷新即可成功
选择2108s固件后点download刷新，刷新时就插一个键盘，如果第一次失败，重启机器，插上键盘，再次运行FD程序点download重新刷新即可成功
926KB
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计算机视觉中的多视图几何-第一版中文pdf----个人收集电子书，仅用学习使用，不可用于商业用途，如有版权问题，请联系删除
2025/3/6 22:34:28
66.56MB
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英文原版，英文好的可以看一下良好的理论分析特性，高效的实际可计算性和强大的建模能力是大家选择凸建模的原因。
注意，我这里说的是凸建模！科学研究的第一步是对实际问题抽象近似，建模成数学问题，这里有巨大的选择自由度！虽然非凸建模具有最强的表达能力，也最省事，代价却是理论上难以分析和实际中无法可靠计算！近十年来火的一塌糊涂的压缩感知，稀疏表示和低秩恢复都是由凸建模带动起来的！研究者们通过分析凸问题的性质来解释和理解真实世界的机理！要注意，很多这样的问题几十年前就已经有非凸的表达形式了，只有用凸建模才焕然一新！更进一步，通过对凸建模的深入理解，大家对具体的非凸问题，注意不是所有，开始利用特殊的结构特点做分析，得出了一些很深刻的结果，比如神经网络收敛到局部最优解，而不是平稳点，随机算法有助于逃离鞍点。
但是，非凸分析几乎都是casebycase，没有统一有效的手段，这与凸分析差别甚大。
从这个角度来说，凸建模和凸优化是研究实际问题的首选！作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/24641575/answer/136736625来源：知乎著作权归作者所有。
商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
注意，我这里说的是凸建模！科学研究的第一步是对实际问题抽象近似，建模成数学问题，这里有巨大的选择自由度！虽然非凸建模具有最强的表达能力，也最省事，代价却是理论上难以分析和实际中无法可靠计算！近十年来火的一塌糊涂的压缩感知，稀疏表示和低秩恢复都是由凸建模带动起来的！研究者们通过分析凸问题的性质来解释和理解真实世界的机理！要注意，很多这样的问题几十年前就已经有非凸的表达形式了，只有用凸建模才焕然一新！更进一步，通过对凸建模的深入理解，大家对具体的非凸问题，注意不是所有，开始利用特殊的结构特点做分析，得出了一些很深刻的结果，比如神经网络收敛到局部最优解，而不是平稳点，随机算法有助于逃离鞍点。
但是，非凸分析几乎都是casebycase，没有统一有效的手段，这与凸分析差别甚大。
从这个角度来说，凸建模和凸优化是研究实际问题的首选！作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/24641575/answer/136736625来源：知乎著作权归作者所有。
商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
2025/3/6 4:58:51
5.74MB
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笔试题分为两部分，第一部分是综合能力测试题，就像国考中的行测题；
第二部分是专业能力测试题，里面都是计算机技术基础题，包含C/C++、JAVA、数据结构、数据库、计算机基础等
第二部分是专业能力测试题，里面都是计算机技术基础题，包含C/C++、JAVA、数据结构、数据库、计算机基础等
2025/3/4 22:02:23
40.31MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB