线性回归有截距
In [ ]:
∑ i = 1 m ( y i − x i T w ) 2 \sum _{i=1}^{m}(y_{i}-x_{i}^{T}w)^{2} i=1∑m(yi−xiTw)2
w ^ = ( X T X ) − 1 X T y \hat {w}=(X^{T}X)^{-1}X^{T}y w^=(XTX)−1XTy
In [ ]:
| 1 | ＃如果有截距，求解时，需要梯度下降法求解w 和b |
In [ ]:
| 1 2 3 4 | ＃什么是梯度？?？ ＃梯度就是导数 ＃梯度下降是求解最大值，最小值最快的速度 ＃导数是函数变化率最快的方向 |
In [1]:
| 1 2 3 | import numpy as np |
| import matplotlib.pyplot as plt | |
| 4 | %matplotlib inline |
In [2]:
| 1 | $f=1\text {ambda}x:(x-4.3)**2+7.5*x+6$ |
In [5]:
| 1 | ＃导数知晓，最小值是0 . 55 |
| 2 | $g=1\text {ambda}x:2*\mathrm {x}-1.1$ |
In [4]:
| 1 2 3 | $x=\text {np.linspace}(-5,9,100)$ $plt.plot(x,f(x))$ |
Out[4]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x2452b927ef0>]
In [ ]:
| 1 | ＃梯度爆炸 |
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 | $\text {result}=[]$＃设起始值的数值 $\text {v_{min}}=\mathrm {np}.$.random.randint $(-10,10,\text {size}=1)[0]$result.append(v_min) ＃该值记录梯度下降过程中，上一步的值 $v_min_last=v_min+1$＃什么时候梯度下降结束，精度退出条件 $\text {precision}=0.00001$＃在一个退出条件，循环次数 $\text {maxtime}=3000$＃步幅 $\text {step}=10$ $\text {count}=0$print(' 随机生成的最小值：',v _min ） while True: if np.abs $(v_min-v_min_last)<$precision: break if count $>$max_time: break $v_min_last=v_min$ $v_min=v_min-g(v_min)*step$result.append(v_min) print('-- 梯度下降更新的最小值： ', $v_min)$ |
| $\text {count}+=1$ |
In [18]:
随机生成的最小值： -1
梯度下降更新的最小值： 30.0
梯度下降更新的最小值： -559.0
梯度下降更新的最小值： 10632.0
梯度下降更新的最小值： -201997.0
梯度下降更新的最小值： 3837954.0
梯度下降更新的最小值： -72921115.0
梯度下降更新的最小值： 1385501196.0
梯度下降更新的最小值： -26324522713.0
梯度下降更新的最小值： 500165931558.0
梯度下降更新的最小值： -9503152699591.0
梯度下降更新的最小值： 180559901292240.0
梯度下降更新的最小值： -3430638124552549.0
梯度下降更新的最小值： 6.518212436649844e+16
梯度下降更新的最小值： -1.2384603629634703e+18
梯度下降更新的最小值： 2.353074689630594e+19
梯度下降更新的最小值： -4.4708419102981285e+20
梯度下降更新的最小值： 8.494599629566444e+21
梯度下降更新的最小值： -1.6139739296176245e+23
梯度下降更新的最小值： 3.066550466273487e+24
梯度下降更新的最小值： -5.826445885919625e+25
梯度下降更新的最小值： 1.1070247183247288e+27
梯度下降更新的最小值： -2.103346964816985e+28
----梯度下降更新的最小值： 3.9963592331522714e+29
----梯度下降更新的最小值： -7.593082542989316e+30
----梯度下降更新的最小值： 1.44268568316797e+32
----梯度下降更新的最小值： -2.7411027980191427e+33
梯度下降更新的最小值： 5.208095316236371e+34
梯度下降更新的最小值： -9.895381100849106e+35
梯度下降更新的最小值： 1.88012240916133e+37
梯度下降更新的最小值： -3.572232577406527e+38
梯度下降更新的最小值： 6.787241897072402e+39
梯度下降更新的最小值： -1.2895759604437564e+41
梯度下降更新的最小值： 2.4501943248431375e+42
梯度下降更新的最小值： -4.655369217201962e+43
梯度下降更新的最小值： 8.845201512683727e+44
梯度下降更新的最小值： -1.6805882874099083e+46
梯度下降更新的最小值： 3.193117746078826e+47
梯度下降更新的最小值： -6.066923717549768e+48
| 梯度下降更新的最小值： 1.152715506334456e+50 | |
| 梯度下降更新的最小值： -2.1901594620354665e+51 | |
| 梯度下降更新的最小值： 4.161302977867387e+52 | |
| 梯度下降更新的最小值： -7.906475657948035e+53 | |
| 梯度下降更新的最小值： 1.5022303750101266e+55 | |
| 梯度下降更新的最小值： -2.8542377125192408e+56 | |
| 梯度下降更新的最小值： 5.4230516537865576e+57 | |
| 梯度下降更新的最小值： -1.030379814219446e+59 | |
| 梯度下降更新的最小值： 1.9577216470169474e+60 | |
| 梯度下降更新的最小值： -3.7196711293322e+61 | |
| 梯度下降更新的最小值： 7.06737514573118e+62 | |
| 梯度下降更新的最小值： -1.342801277688924e+64 | |
| 梯度下降更新的最小值： 2.5513224276089562e+65 | |
| 梯度下降更新的最小值： -4.8475126124570174e+66 | |
| 梯度下降更新的最小值： 9.210273963668333e+67 | |
| -----梯度下降更新的最小值： -1.749952053096983e+69 | |
| -----梯度下降更新的最小值： 3.3249089008842684e+70 | |
| -----梯度下降更新的最小值： -6.31732691168011e+71 | |
| ----梯度下降更新的最小值： 1.2002921132192208e+73 | |
| 梯度下降更新的最小值： -2.28055501511652e+74 | |
| 梯度下降更新的最小值： 4.333054528721388e+75 | |
| 梯度下降更新的最小值： -8.232803604570636e+76 | |
| -----梯度下降更新的最小值： 1.5642326848684208e+78 | |
| -----梯度下降更新的最小值： -2.97204210125e+79 | |
| ------梯度下降更新的最小值： 5.646879992374999e+80 | |
| ----梯度下降更新的最小值： -1.07290719855125e+82 | |
| ----梯度下降更新的最小值： 2.038523677247375e+83 | |
| 梯度下降更新的最小值： -3.873194986770012e+84 | |
| 梯度下降更新的最小值： 7.359070474863022e+85 | |
| 梯度下降更新的最小值： -1.398223390223974e+87 | |
| 梯度下降更新的最小值： 2.6566244414255506e+88 | |
| 梯度下降更新的最小值： -5.047586438708546e+89 | |
| 梯度下降更新的最小值： 9.590414233546237e+90 | |
| 梯度下降更新的最小值： -1.822178704373785e+92 | |
| 梯度下降更新的最小值： 3.4621395383101917e+93 | |
| 梯度下降更新的最小值： -6.578065122789364e+94 | |
| 梯度下降更新的最小值： 1.2498323733299792e+96 | |
| 梯度下降更新的最小值： -2.3746815093269604e+97 | |
| 梯度下降更新的最小值： 4.511894867721225e+98 | |
| 梯度下降更新的最小值： -8.572600248670327e+99 | |
| 梯度下降更新的最小值： 1.6287940472473623e+101 | |
| 梯度下降更新的最小值： -3.0947086897699883e+102 | |
| ----梯度下降更新的最小值： 5.879946510562978e+103 | |
| 梯度下降更新的最小值： -1.117189837006966e+105 | |
| 梯度下降更新的最小值： 2.1226606903132356e+106 | |
| 梯度下降更新的最小值： -4.0330553115951476e+107 | |
| 梯度下降更新的最小值： 7.66280509203078e+108 | |
| 梯度下降更新的最小值： -1.4559329674858482e+110 | |
| ----梯度下降更新的最小值： 2.766272638223111e+111 | |
| -----梯度下降更新的最小值： -5.25591801262391e+112 | |
| -----梯度下降更新的最小值： 9.98624422398543e+113 | |
| 梯度下降更新的最小值： -1.897386402557232e+115 | |
| 梯度下降更新的最小值： 3.605034164858741e+116 | |
| 梯度下降更新的最小值： -6.849564913231607e+117 | |
| -------梯度下降更新的最小值： 1.3014173335140053e+119 | |
| -----梯度下降更新的最小值： -2.4726929336766103e+120 | |
| --梯度下降更新的最小值： 4.69811657398556e+121 | |
| 梯度下降更新的最小值： -8.926421490572563e+122 | |
| 梯度下降更新的最小值： 1.696020083208787e+124 | |
| 梯度下降更新的最小值： -3.2224381580966953e+125 | |
| 梯度下降更新的最小值： 6.122632500383722e+126 | |
| 梯度下降更新的最小值： -1.1633001750729072e+128 | |
| 梯度下降更新的最小值： 2.2102703326385237e+129 | |
| 梯度下降更新的最小值： -4.199513632013195e+130 | |
| 梯度下降更新的最小值： 7.979075900825071e+131 |
梯度下降更新的最小值：…-1.5160244211567634e+133
梯度下降更新的最小值：…2.8804464001978507e+134
梯度下降更新的最小值：…-5.472848160375916e+135
梯度下降更新的最小值：…1.039841150471424e+137
梯度下降更新的最小值：…-1.9756981858957055e+138
梯度下降更新的最小值：…3.753826553201841e+139
梯度下降更新的最小值：…-7.132270451083498e+140
梯度下降更新的最小值：…1.3551313857058646e+142
梯度下降更新的最小值：…-2.5747496328411427e+143
梯度下降更新的最小值：…4.892024302398171e+144
梯度下降更新的最小值：…-9.294846174556526e+145
梯度下降更新的最小值：…1.7660207731657398e+147
梯度下降更新的最小值：…-3.3554394690149056e+148
梯度下降更新的最小值：…6.375334991128321e+149
梯度下降更新的最小值：…-1.2113136483143809e+151
梯度下降更新的最小值：…2.301495931797324e+152
-----梯度下降更新的最小值：…-4.372842270414916e+153
-----梯度下降更新的最小值：…8.30840031378834e+154
-----梯度下降更新的最小值：…-1.5785960596197846e+156
----梯度下降更新的最小值：…2.999332513277591e+157
梯度下降更新的最小值：…-5.698731775227423e+158
梯度下降更新的最小值：…1.0827590372932104e+160
梯度下降更新的最小值：…-2.0572421708570997e+161
-----梯度下降更新的最小值：…3.9087601246284895e+162
-----梯度下降更新的最小值：…-7.426644236794131e+163
------梯度下降更新的最小值：…1.4110624049908848e+165
----梯度下降更新的最小值：…-2.681018569482681e+166
----梯度下降更新的最小值：…5.093935282017094e+167
梯度下降更新的最小值：…-9.67847703583248e+168
梯度下降更新的最小值：…1.838910636808171e+170
梯度下降更新的最小值：…-3.4939302099355253e+171
梯度下降更新的最小值：…6.638467398877499e+172
梯度下降更新的最小值：…-1.2613088057867247e+174
梯度下降更新的最小值：…2.3964867309947768e+175
梯度下降更新的最小值：…-4.553324788890076e+176
梯度下降更新的最小值：…8.651317098891144e+177
梯度下降更新的最小值：…-1.6437502487893172e+179
梯度下降更新的最小值：…3.1231254726997027e+180
梯度下降更新的最小值：…-5.933938398129435e+181
梯度下降更新的最小值：…1.1274482956445925e+183
梯度下降更新的最小值：…-2.142151761724726e+184
梯度下降更新的最小值：…4.0700883472769794e+185
梯度下降更新的最小值：…-7.7331678598262615e+186
----梯度下降更新的最小值：…1.4693018933669897e+188
梯度下降更新的最小值：…-2.7916735973972806e+189
梯度下降更新的最小值：…5.3041798350548326e+190
梯度下降更新的最小值：…-1.0077941686604182e+192
梯度下降更新的最小值：…1.9148089204547946e+193
梯度下降更新的最小值：…-3.63813694886411e+194
----梯度下降更新的最小值：…6.912460202841808e+195
-----梯度下降更新的最小值：…-1.3133674385399434e+197
-----梯度下降更新的最小值：…2.4953981332258926e+198
梯度下降更新的最小值：…-4.741256453129196e+199
梯度下降更新的最小值：…9.008387260945472e+200
梯度下降更新的最小值：…-1.7115935795796396e+202
-------梯度下降更新的最小值：…3.252027801201315e+203
-----梯度下降更新的最小值：…-6.178852822282499e+204
–梯度下降更新的最小值：…1.1739820362336748e+206
梯度下降更新的最小值：…-2.2305658688439824e+207
梯度下降更新的最小值：…4.238075150803566e+208
梯度下降更新的最小值：…-8.052342786526776e+209
梯度下降更新的最小值：…1.5299451294400876e+211
梯度下降更新的最小值：…-2.9068957459361666e+212
梯度下降更新的最小值：…5.523101917278717e+213
梯度下降更新的最小值：…-1.049389364282956e+215
梯度下降更新的最小值：…1.9938397921376164e+216
梯度下降更新的最小值：…-3.7882956050614715e+217
梯度下降更新的最小值：…7.197761649616797e+218
梯度下降更新的最小值：…-1.3675747134271914e+220
梯度下降更新的最小值：…2.5983919555116635e+221
梯度下降更新的最小值：…-4.93694471547216e+222
梯度下降更新的最小值：…9.380194959397106e+223
梯度下降更新的最小值：…-1.78223704228545e+225
梯度下降更新的最小值：…3.3862503803423553e+226
梯度下降更新的最小值：…-6.433875722650475e+227
梯度下降更新的最小值：…1.2224363873035902e+229
梯度下降更新的最小值：…-2.3226291358768215e+230
梯度下降更新的最小值：…4.4129953581659606e+231
梯度下降更新的最小值：…-8.384691180515325e+232
梯度下降更新的最小值：…1.593091324297912e+234
梯度下降更新的最小值：…-3.0268735161660324e+235
梯度下降更新的最小值：…5.751059680715461e+236
-----梯度下降更新的最小值：…-1.0927013393359378e+238
-----梯度下降更新的最小值：…2.0761325447382816e+239
-----梯度下降更新的最小值：…-3.944651835002735e+240
----梯度下降更新的最小值：…7.494838486505197e+241
梯度下降更新的最小值：…-1.4240193124359875e+243
梯度下降更新的最小值：…2.7056366936283765e+244
梯度下降更新的最小值：…-5.140709717893916e+245
-----梯度下降更新的最小值：…9.767348463998441e+246
-----梯度下降更新的最小值：…-1.8557962081597037e+248
------梯度下降更新的最小值：…3.526012795503437e+249
----梯度下降更新的最小值：…-6.699424311456529e+250
----梯度下降更新的最小值：…1.2728906191767405e+252
梯度下降更新的最小值：…-2.418492176435807e+253
梯度下降更新的最小值：…4.5951351352280333e+254
梯度下降更新的最小值：…-8.730756756933264e+255
梯度下降更新的最小值：…1.6588437838173203e+257
梯度下降更新的最小值：…-3.1518031892529085e+258
梯度下降更新的最小值：…5.988426059580527e+259
梯度下降更新的最小值：…-1.1378009513203e+261
梯度下降更新的最小值：…2.16182180750857e+262
梯度下降更新的最小值：…-4.107461434266283e+263
梯度下降更新的最小值：…7.804176725105937e+264
梯度下降更新的最小值：…-1.4827935777701278e+266
梯度下降更新的最小值：…2.817307797763243e+267
梯度下降更新的最小值：…-5.352884815750162e+268
梯度下降更新的最小值：…1.0170481149925308e+270
梯度下降更新的最小值：…-1.9323914184858084e+271
----梯度下降更新的最小值：…3.671543695123036e+272
梯度下降更新的最小值：…-6.975933020733768e+273
梯度下降更新的最小值：…1.325427273939416e+275
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D:\Anaconda3.5.2\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:21: RuntimeWarning: overflow encounter ed in double_scalars
D:\Anaconda3.5.2\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:21: RuntimeWarning: invalid value enco untered in double_scalars
nan
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无监督算法中的聚类 知识点 聚类的指标聚类常见算法：kmeans聚类、dbscan聚类、层次聚类三种算法对应的流程 实际在论文中聚类的策略不一定是针对所有特征，可以针对其中几个可以解释的特征进行聚类，得到聚类后的类别，这样后续进行解…...
【爬虫】码上爬第6题-倚天剑
堆栈入手： 全部复制的话，注意修改一些必要在地方： 通过s函数来获取请求头的加密参数 通过xxxxoooo来获取解密后的数据 js代码关键点： python代码我推荐使用这个网站： Convert curl commands to code 根据生成的代码…...
自定义SpringBoot Starter-笔记
SpringBoot Starter的介绍参考： Spring Boot Starter简介-笔记-CSDN博客。这里介绍如何自定义一个springBoot Starter。 1. 项目结构 创建一个 Maven 项目，结构如下： custom-spring-boot-starter-demo/ ├── custom-hello-jdk/ # jdk模…...
一周学会Pandas2 Python数据处理与分析-Pandas2数据类型转换操作
锋哥原创的Pandas2 Python数据处理与分析 视频教程： 2025版 Pandas2 Python数据处理与分析 视频教程(无废话版) 玩命更新中~_哔哩哔哩_bilibili Pandas 提供了灵活的方法来处理数据类型转换，以下是常见操作及代码示例： 1. 查看数据类型 …...
Java中常见的问题
1. SSO中的Cookie/Token生成与安全传递 生成Cookie/Token： Cookie：服务器通过Set-Cookie响应头生成，包含用户ID、过期时间等，需设置HttpOnly和Secure属性防止XSS和中间人攻击。Token（如JWT）：使…...
【JEECG】BasicTable内嵌Table表格错位
功能说明： 解决代码生成后，本地内嵌Table表格样式错位。 优化前： 优化后： 解决方法： 对应的List.vue页面增加css样式调整。 <style lang"less" scoped>//内嵌表格margin边距覆盖:deep(.ant-table-…...
人工智能 计算智能模糊逻辑讲解
引言 在计算智能（Computational Intelligence）领域，模糊逻辑（Fuzzy Logic）作为一种处理不确定性与模糊性信息的数学工具，自 1965 年由洛夫特扎德（Lotfi Zadeh）提出以来，…...
基于SSM实现的健身房系统功能实现一
一、前言介绍： 1.1 项目摘要 随着社会的快速发展和人们健康意识的不断提升，健身行业也在迅速扩展。越来越多的人加入到健身行列，健身房的数量也在不断增加。这种趋势使得健身房的管理变得越来越复杂，传统的手工或部分自动化的管…...
spring详解-循环依赖的解决
Spring循环依赖 重点提示： 本文都快写完了，发现“丈夫” 的英文是husband… 在“②有AOP循环依赖” 改过来了，前面用到的位置太多了就没改。我是说怎么idea的hansband英文下面怎么有波浪线。各位能够理解意思就行，英文拼写不要过…...
【大模型面试每日一题】Day 10：混合精度训练如何加速大模型训练？可能出现什么问题？如何解决？
【大模型面试每日一题】Day 10：混合精度训练如何加速大模型训练？可能出现什么问题？如何解决？ 📌 题目重现 🌟🌟 面试官：混合精度训练如何加速大模型训练？可能出现什么问…...
[学习]RTKLib详解：rtkcmn.c与rtkpos.c
文章目录 Part A、Rrtkcmn.c一、总体功能二、关键API列表三、核心算法实现四、函数功能与参数说明1. uniqnav2. lsq3. filter4. matmul5. satazel6. ionmapf7. geodist8. timeadd9. dgetrf_ / dgetri_（LAPACK接口） 五、工作流程说明4.1 模块在RTKLib中的…...
cookie/session的关系
什么是cookie，session 我们平时去医院看病时，从进医院那一刻，我们最开始要做的就是挂号（需要我们填写表格，记录一些核心信息，医生会把这些信息录入电脑，并给我办一个就诊卡，卡里面只…...
Linux（十四）进程间通信（IPC），管道
一、进程间通信 （一）系统介绍进程间通信 进程间通信（IPC）介绍 小编插入的这篇文章详细介绍了进程间通信的一些内容，大家可以一起学习。 （二）进程间通信的方法 1、管道 2、信号量 3、共享…...
Nmap 工具的详细使用教程
Nmap（Network Mapper）是一款开源且功能强大的网络扫描和安全审计工具。它被广泛用于网络发现、端口扫描、操作系统检测、服务版本探测以及漏洞扫描等。 官方链接: Nmap 官方网站: https://nmap.org/Nmap 官方文档 (英文): https://nmap.org/book/man.h…...
Vue 自定义指令输入校验过滤
/*** 过滤字符串* param {*} filterCharRule* param {*} newVal* returns*/ function filterCharForValue(filterCharRule, newVal) {if(!filterCharRule || !newVal) returnconst isArray filterCharRule instanceof Arrayconst isRegExp filterCharRule instanceof RegExpi…...
OpenGl实战笔记（2）基于qt5.15.2+mingw64+opengl实现纹理贴图
一、作用原理 1、作用：将一张图片（纹理）映射到几何体表面，提升视觉真实感，不增加几何复杂度。 2、原理：加载图片为纹理 → 上传到 GPU；为顶点设置纹理坐标（如 0~1 范围）&…...
tinyrenderer笔记（透视矫正）
tinyrenderer个人代码仓库：tinyrenderer个人练习代码 引言 还要从上一节知识说起，在上一节中我为了调试代码，换了一个很简单的正方形 obj 模型，配上纹理贴图与法线贴图进行渲染，得了下面的结果： what&…...
c++类【发展】
类的静态成员（用static声明的成员）,在声明之外用例单独的语句进行初始化，初始化时，不再需要用static进行限定。在方法文件中初始化。以防重复。 特殊成员函数 复制构造函数： 当使用一个对象来初始化另一个对象…...
玛格丽特鸡尾酒评鉴，玛格丽特酒的寓意和象征
玛格丽特鸡尾酒会有独特的风味，而且还会有一个比较吸引人的背后故事。在目前的鸡尾酒界就会占据着很重要的地位，不仅是味蕾的盛宴，同样也会拥有深厚的情感。 玛格丽特由龙舌兰酒、柠檬汁和君度橙酒调制而成，将三者巧妙地结合在一起…...
关于Java多态简单讲解
面向对象程序设计有三大特征，分别是封装，继承和多态。 这三大特性相辅相成，可以使程序员更容易用编程语言描述现实对象。 其中多态 多态是方法的多态，是通过子类通过对父类的重写，实现不同子类对同一方法有不同的实现…...
SecureCrt设置显示区域横列数
1. Logical rows //逻辑行调显示区域高度的 一般超过50就全屏了 2. Logical columns //逻辑列调显示区域宽度的 3. Scrollback buffer //缓冲区大小...
【PhysUnits】1 SI Prefixes 实现解析（prefix.rs）
一、源码 // prefix.rs //! SI Prefixes (国际单位制词头) //! //! 提供所有标准SI词头用于单位转换，仅处理10的幂次 //! //! Provides all standard SI prefixes for unit conversion, handling only powers of 10.use typenum::{Z0, P1, P2, P3, P6, P9, P12, …...
【Python】--实现多进程
import multiprocessing import time # 1.定义好函数 # codeing def coding():for i in range(10):print(f正在编写第{i}行代码)time.sleep(0.2)# music def music():for i in range(10):print(f正在听第{i}首歌曲)time.sleep(0.2)单任务 # 单任务--时间为4s多 if __name__ _…...
计算机视觉与深度学习 ｜ 基于数字图像处理的裂缝检测与识别系统（matlab代码）
🍅🍅🍅🍅🍅🍅🍅🍅🍅🍅🍅🍅🍅🍅🍅🍅 基于数字图像处理的裂缝检测与识别系统 🥦🥦🥦🥦🥦🥦🥦🥦🥦🥦🥦🥦🥦**系统架构设计****1. 图像预处理**目标：消除噪声+增强裂缝特征**2. 图像分割**目标：提取裂缝区域**3. 特征…...
嵌入式MCU语音识别算法及实现方案
在嵌入式MCU（微控制器单元）中实现语音识别，由于资源限制（如处理能力、内存、功耗等），通常需要轻量级算法和优化技术。以下是常见的语音识别算法及实现方案： 一、传统语音识别算法 动态时间规整&…...
【C++核心技术深度解析：从继承多态到STL容器 】
一、C继承机制：代码复用与层次设计 1. 继承基础概念 什么是继承？ 继承是面向对象编程的核心机制，通过class Derived : public Base让子类（派生类）复用父类（基类）的属性和方法，同时…...
【C/C++】new关键字解析
📘 C 中 new 关键字详解笔记 🔹 什么是 new？ new 是 C 中用于动态内存分配的关键字，它在堆内存中为对象或变量分配空间，并返回对应类型的指针。 与 C 语言中的 malloc 相比，new 更安全、更方便ÿ…...
C++高性能内存池
目录 1. 项目介绍 1. 这个项目做的是什么? 2. 该项目要求的知识储备 2. 什么是内存池 1. 池化技术 2. 内存池 3. 内存池主要解决的问题 4.malloc 3. 先设计一个定长的内存池 4.高并发内存池 -- 整体框架设计 5. 高并发内存池 -- thread cache 6. 高并发内存池 -- …...
chili3d调试笔记12 deepwiki viewport
xiangechen/chili3d | DeepWiki viewport阅读 🧠deep 我要把模型投影成dxf导出有什么办法 引用lookat 截图是如何实现的 明天接着搞 ----------------------------------------------------------------...
前端取经路——JavaScript修炼：悟空的九大心法
大家好，我是老十三，一名前端开发工程师。JavaScript如同孙悟空的七十二变，变化多端却又充满威力。本篇文章我将带你攻克JS中最令人头疼的九大难题，从闭包陷阱到原型链继承，从异步编程到性能优化。每个难题都配有实战代…...
从零实战：在Xilinx Zynq PS端移植VxWorks 6.9系统
一、环境准备与工具链搭建 1.1 硬件配置清单 开发板: Zynq-7000系列（推荐ZedBoard或ZCU102）调试工具: USB-JTAG调试器（如Xilinx Platform Cable USB II）存储介质: SD卡（建议Class 10以上）1.2 软件环境 工具版本作用Vivado2022.1FPGA硬件设计Vitis2022.1系统集成开发Wind…...
网工实验——RIP配置
网络拓扑图 配置 1.为每台设备配置ip地址 AR4 <Huawei>u t m <Huawei>sys [Huawei]sysname AR4 [AR4]int g0/0/0 [AR4-GigabitEthernet0/0/0]ip address 172.16.1.1 24 [AR4-GigabitEthernet0/0/0]q#下面配置换回口，模拟网 [AR4]int LoopBack 0 [AR4…...
前端流行框架Vue3教程：14. 组件传递Props效验
(4) 组件传递Props效验 Vue组件可以更细致地声明对传入的props的校验要求 ComponentA.vue <script> import ComponentB from ./ComponentB.vue; export default {components: {ComponentB},data() {return {title: 标题}} } </script> <template><h3&g…...
电子电器架构 --- 网关ECU中采用多CPU解决方案来实现网关功能
我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师： 钝感力的“钝”，不是木讷、迟钝，而是直面困境的韧劲和耐力，是面对外界噪音的通透淡然。 生活中有两种人，一种人格外在意别人的眼光;另一种人无论…...
关于tftpboot的用法
TFTPBOOT 是一个常用于嵌入式系统或网络设备中的命令，用于通过 TFTP 协议从网络上启动操作系统镜像或引导文件。这个命令通常在设备启动时执行，允许设备通过网络从 TFTP 服务器下载启动镜像或其他必要的文件，而不需要从本地存储中启动。 一般…...
团队协作的润滑剂——GitHub与协作流程
各位代码界的社交恐惧症患者们，今天我们要聊的是如何假装自己很会团队协作——使用GitHub！这就像程序员版的"相亲平台"，只不过在这里，你展示的不是自拍和收入，而是代码和commit记录（后者往往更令…...
数据库复习
DML操作包括： SELECT INSERT UPDATE DELETE MERGE 返回字符串长度：length() 查询记录：SELECT 增（INSERT）、删（DELETE）、改（UPDATE）、查（SELECT&#…...
AI与机器学习、深度学习在气候变化预测中的应用与实践
前言： 全球气候变化是现代社会面临的最重要的环境挑战之一，影响了气温、降水、海平面、农业、生态系统等多个方面。气候变化的驱动因素主要包括温室气体排放、气溶胶浓度、火灾频发、海冰融化、叶绿素变化、农业变化和生态环境变化等。这些因素在全球范围…...
Laravel 12 基于 EMQX 实现 MQTT 消息发送与接收
Laravel 12 基于 EMQX 实现 MQTT 消息发送与接收 要在 Laravel 12 中实现基于 EMQX 的 MQTT 消息发送与接收，你可以按照以下步骤操作： 1. 安装必要的依赖包 首先安装 MQTT 客户端库： composer require php-mqtt/client2. 配置 EMQX 连接 …...
论广告系统对存算分离架构的应用
辅助论点 辅助论点一：存算分离架构起源于数据库领域，并不是在线系统。 存算分离的架构源于Google的Spanner数据库，这个数据库采用了KV做存储层，OLAP做计算层的分离式设计，其目的是能快速伸缩计算资源，且节…...
create-vue搭建Vue3项目（Vue3学习2）
一、认识create-vue image.png 二、create-vue搭建Vue3项目 image.png image.png 依次执行npm install 和npm run dev即可运行项目 image.png image.png © 著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者 喜欢的朋友记得点赞、收藏、关注哦！！ÿ…...
NHDEEP档案管理系统功能介绍
NHDEEP档案管理系统单机版专注于提高档案管理效率，无需网络连接即可独立运作，确保数据的安全与私密性。无论是机关单位的常规档案工作，还是工程、基建项目的特殊档案管理需求，系统都能提供全面的解决方案。系统支持信创环境。 核心…...
【C++】C++中的命名/名字/名称空间 namespace
C中的命名/名字/名称空间 namespace 1、问题引入2、概念3、作用4、格式5、使用命名空间中的成员5.1 using编译指令（ 引进整个命名空间） ---将这个盒子全部打开5.2 using声明使特定的标识符可用(引进命名空间的某个成员) ---将这个盒子中某个成员的位置打…...
游戏引擎学习第260天:在性能分析器中实现钻取功能
昨天那个帧内存满之后触发段错误实在没找到什么原因导致的 继续研究一下为什么导致的 内存不够进来释放frame 释放frame 应该会给DebugState->FirstFreeStoredEvent 赋值吧 这段宏定义： #define FREELIST_DEALLOCATE(Pointer, FreeListPointer) \if(Pointer) {…...
人工智能100问☞第15问：人工智能的常见分类方式有哪些？
目录 一、通俗解释 二、专业解析 三、权威参考 人工智能的常见分类方式包括：按智能水平（弱人工智能、通用人工智能、超级人工智能）、按技术原理（生成式AI、判别式AI、强化学习）、按功能目标（生成内容、优化决策）、按应用领域（自然语…...
JavaSE核心知识点01基础语法01-04（数组）
🤟致敬读者 🟩感谢阅读🟦笑口常开🟪生日快乐⬛早点睡觉 📘博主相关 🟧博主信息🟨博客首页🟫专栏推荐🟥活动信息 文章目录 JavaSE核心知识点01基础语法01-04࿰…...
抖音代播领航者——品融电商（PINKROON）的运营实力与服务解析
抖音代播领航者——品融电商（PINKROON）的运营实力与服务解析 在兴趣电商高速发展的背景下，杭州品融品牌管理有限公司（PINKROON）凭借其全域增长方法论与抖音生态的深度布局，成为众多品牌首选的抖音代播服务商…...