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RSS订阅java代码-编写一个程序判断字符串“Tom”是否在另一个字符串“I am Tom, I am from China”中出现。46 支明超
java代码-编写一个程序判断字符串“Tom”是否在另一个字符串“I am Tom, I am from China”中出现。46 支明超
2021-07-16
java代码-编写一个类，类名为Rectangle（矩形），它有两个整型的变量width（宽）和height（高）；有一个方法area（），没有参数，返回类型为double，功能是求矩形的面积；还有另一个方法为perimeter（）没有参数，返回类型为double，功能是求矩形的周长
java代码-编写一个类，类名为Rectangle（矩形），它有两个整型的变量width（宽）和height（高）；有一个方法area（），没有参数，返回类型为double，功能是求矩形的面积；还有另一个方法为perimeter（）没有参数，返回类型为double，功能是求矩形的周长
2021-07-16
彩色卡通Happy Birthday，生日快乐PPT模板
彩色卡通Happy Birthday，生日快乐PPT模板，共15页；
PPT模板采用了卡通风格设计制作。PPT封面使用了彩旗、糖果、生日帽、巧克力生日蛋糕背景图片。左侧放置橙色渐变 Happy Birthday 生日快乐PPT艺术字标题。界面风格卡通有趣。
PowerPoint模板内页，使用了多张小朋友日常照片，搭配PPT文字排版。
本模板适合用于制作儿童生日会PPT、生日相册PPT等。.PPTX格式；
2021-07-16
彩色卡通父亲节PPT模板免费下载
这是一套彩色卡通父亲节PPT模板，共19页；
PPT模板封面使用了卡通彩旗、父亲与儿子、爱心等背景图片。左侧填写父亲节PPT标题文字。界面风格卡通温馨。
PowerPoint模板内容页，由17张蓝黄配色的幻灯片图表，搭配PPT文字扁平。另外使用了金色五角星插图、写有happy father‘s day的气球插图、亲子活动插图等装饰。
本模板适合用于制作父亲节主题的PowerPoint。.PPTX格式；
2021-07-16
光电检测电路的噪声处理
在光电检测电路中的存在着很多内部噪声,其中一些固有的器件是造成光电检测电路噪声的主要来源.由于这些器械是跟整个检测过程紧密相关的,所以对于光电检测电路的整体分析对于解决其中的噪声问题是非常必要的.光电检测电路中产生的噪声与检测电路中的有用信号相互掺杂,导致检测系统的分辨率下降.所以要从光电检测电路的设计人手分析,找出产生噪声的主要原因,继而出相应的解决办法.
2021-07-07
基于FPGA的数字电子时钟设计
利用数字电子技术、EDA设计方法、FPGA等技术，设计、仿真并实现一个基于FPGA的数字电子时钟基本功能，其基本组成框图如图1所示，振荡器采用ALTERA的DE2-70实验板的50MHz输出，分频器将50MHz的方波进行分频进而得到1Hz的标准秒脉冲，时、分、秒计时模块分别由二十四进制时计数器、六十进制分计数器和六十进制秒计数器完成，校时模块完成时和分的校正。扩展功能设计为倒计时功能，从59分55秒至59分59秒，每秒亮一盏灯报时。
2021-07-07
股票买卖最佳时机leetcode-Optimal-Intraday-Trading:最佳日内交易
股票买卖最佳时机leetcode
最佳日内交易
我们的目标是找到交易股票的最佳时间，以在
2
天结束时最大化利润。
为此处提供的解决方案设置了以下假设：
这是日内交易，即我们卖出所有在同一天购买的股票。
一天只能进行
1
次交易，即
1
次买入和
1
次卖出操作。
股票不能在一天的同一分钟买卖。
我们以低价买入并以高价卖出。
使用的库
熊猫
Matplotlib
2021-07-07
宽禁带半导体SiC功率器件有什么样的发展现状和展望说明
碳化硅（SiC）是第三代半导体材料的典型代表，也是目前晶体生长技术和器件制造水平最成熟，应用最广泛的宽禁带半导体材料之一，是高温，高频，抗辐照，大功率应用场合下极为理想的半导体材料。文章结合美国国防先进研究计划局DARPA的高功率电子器件应用宽禁带技术HPE项目的发展，介绍了SiC功率器件的最新进展及其面临的挑战和发展前景。同时对我国宽禁带半导体SiC器件的研究现状及未来的发展方向做了概述与展望.
2021-07-07
leetcode有效期-Leetcode-Solutions:Leetcode-解决方案
leetcode有效Leetcode-解决方案
SQL
#
标题
解决方案
时间
空间
困难
标签
笔记
0175
O(m
+
n)
O(m
+
n)
简单的
0176
上）
O(1)
简单的
0181
O(n^2)
O(1)
简单的
0182
O(n^2)
上）
简单的
0183
O(n^2)
O(1)
简单的
0196
O(n^2)
上）
简单的
0197
O(n^2)
上）
简单的
0511
O(n^2)
上）
简单的
0512
O(n^2)
上）
简单的
0584
O(n^2)
上）
简单的
0586
O(n^2)
上）
简单的
0603
O(n^2)
上）
简单的
0607
O(n^2)
上）
简单的
0610
O(n^2)
上）
简单的
0613
O(n^2)
上）
简单的
1050
O(n^2)
上）
简单的
1068
O(n^2)
上）
简单的
1076
O(n^2)
上）
简单的
1082
O(n^2)
上）
简单的
1083
O(n^2)
上）
简单的
1084
O(n^2)
上）
简单的
1113
O(n^2)
上）
简单的
1141
O(n^2)
上）
简单的
2021-07-07
leetcode有效期-LeetCode:https://leetcode.com/problemset/algorithms/
leetcode有效期
LeetCode
开始校招内推了才静下心来坚持刷题，刷题的时候才发现本科四年真是浪费了很多时间，不过自己有些思想得到了实现的感觉也是蛮有成就感的。
希望最后有一个好的结果。
The
first
day,
I
solved
12
problems,
almost
easy
level.
2016.7.31
continue...
时隔三年，leetcode的题目从300+已经变为700+，算法水平似乎并没有长进。
这次希望能不断坚持，渡过一个平台期，有所悟，有所得。
关键点:
要在保证效率的基础上，注重一题多解
2021-07-07
颜色分类leetcode-MLDatasets.jl:用于访问Julia中常见机器学习数据集的实用程序包
颜色分类leetcode
MLDatasets.jl
该包代表了社区为访问常见机器学习
(ML)
数据集提供通用接口的努力。
与其他与数据相关的
Julia
包相比，
MLDatasets.jl的重点是下载、解包和访问基准数据集。
用于数据处理或可视化目的的功能仅在特定于某些数据集的程度上提供。
包裹状态
构建状态
这个包是生态系统的一部分。
它的功能建立在包之上。
介绍
MLDatasets.jl的组织方式是每个数据集都有自己的专用子模块。
在可能的情况下，这些子模块共享一个用于与数据集交互的通用接口。
例如，您可以使用以下命令加载
MNIST
手写数字数据库的训练集和测试集：
using
MLDatasets
train_x,
train_y
=
MNIST
.
traindata
()
test_x,
test_y
=
MNIST
.
testdata
()
为了加载数据，包会在不同位置查找必要的文件（有关如何配置此类默认值的更多信息，请参阅
参考资料）。
如果在这些位置中的任何一个位置都找不到数据，则该包将触发一个下载对话框到~/.julia/datadeps/MNIST
。
2021-07-06
harmonyos2-bebopnet-code:BebopNet代码：个性化爵士即兴的深度神经模型
和声2
波波网
这个存储库包含
PyTorch
实现和我们论文的训练模型：
Shunit
Haviv
Hakimi、Nadav
Bhonker、Ran
El-Yaniv
计算机科学系，以色列理工学院
发表在第
21
届国际音乐信息检索协会会议论文集，ISMIR
2020
在此处收听示例并查找补充材料：
该存储库包括：
我们论文中提供的用于生成个性化爵士即兴演奏的完整管道的代码。
BebopNet：用于生成爵士即兴表演的训练模型，在
Bebop
巨人的数据集上训练。
使用
BebopNet
生成爵士即兴演奏的
XML
和背景音轨。
所有爵士乐伴奏均使用
.
以
root
身份使用bebopnet-code运行所有脚本。
如果您只对即兴创作感兴趣，请跳到第
2
步。
步骤
0：数据准备
将
xml
文件中的数据集收集为网络友好的格式并进行pickle：
python
jazz_rnn/0_data_prep/gather_data_from_xml.py
将
xml
文件放在resources/dataset/train和resources/dataset/test
：
└───resou
2021-07-01
acm和leetcode难度-leetcode:leetcode算法分析和代码实现
acm和leetcode难度
leetcode
解题列表
俗话说:
熟读唐诗三百首,
不会作诗也会吟.
要想掌握好算法和数据结构,
老王觉得至少需要两样东西:
体系化的学习
一定量的练习
最近老王听说很多人喜欢去leetcode上刷题,
就去看了看.
题目跟ACM比,
确实更适合基础算法和数据结构的练习.
于是产生了一个想法:
把这上面的题都写一遍,
记录下解法.
如果能分享给更多的人,
大家一起讨论和进步,
就更好了!
如果碰巧你看到了这些解题思路和算法代码,
并且觉得老王的题解有意思或有帮助,
可以给老王点个赞或者打个赏啥的,
老王就更开心啦
^o^
以下列表,
每日更新↓
ID
解法链接
标题
难度
标签
1
两数之和
[Two
Sum]
★☆☆☆☆
循环
/
二分搜索
/
排序
/
哈希
2
两个数相加
[Add
Two
Numbers]
★☆☆☆☆
链表
/
归并
3
没有重复字母的最长子串
[Longest
Substring
Without
Repeating
Characters]
★★☆☆☆
字符串
/
判重
4
两个有序数组的中值
[Median
of
Two
So
2021-07-01
leetcode过桥问题-leetcode-practice:Leetcode题，ACM题刷题汇总
leetcode过桥问题
Leetcode
Learning
主要涉及到的算法思想：
回溯
递归
TopK最大
动态规划
归并
新增
python_algorithm
实现：主要基于python实现各种数据结构，常用算法
新增
Cplus_algorithm
实现：利用C++实现各种数据结构和经典算法
KMP算法：
二叉树的创建，展示，以及、三种遍历方法（先根，后根，中跟）的递归非递归实现：/Cplus_algorithm/binTree.cpp
值得留意的题目：树相关。具体有：
参考：
[394.
Decode
String]
【收集的比较好的参考资料】：
递归，二叉树，回溯算法：
经典算法应用之六---过桥问题和过河问题：
2021-07-01
蓄水池算法leetcode-Learn_ML_in_Python:学习笔记
蓄水池算法
leetcode
.
├──
Learn-Dive-into-DL-PyTorch
│
├──
Code
│
│
├──
CNN
│
│
├──
GAN
│
│
├──
Language-Model
│
│
├──
Lecture1-Linear-model
│
│
├──
Lecture2-Softmax
│
│
├──
Lecture3-Multilayer-perceptron
│
│
├──
Lecture4-Text-Preprocess
│
│
├──
RNN-advanced
│
│
├──
RNN-base
│
│
├──
Translation
│
│
├──
datasets
│
│
│
└──
FashionMNIST
│
│
│
├──
processed
│
│
│
└──
raw
│
│
├──
imgs
│
│
└──
注意力机制与Seq2seq模型
│
├──
Pytorch
tricks
│
2021-06-30
leetcode双人赛-leetcode:leetcode练习
leetcode双人赛
LeetCode
#
Title
Tags
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[Heap][],
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2021-06-30
javalruleetcode-Leetcode-Java:Leetcode-Java
java
lru
leetcode
Leetcode
-
Java
一、电子书(pdf)
Latex排版整理的电子书
二、文档列表
三、所有题目列表
#
Title
Solution
Score
Backup
1
100
2
80
3
这个系列的所有题都要多做几遍
4
70
这题很经典，多做几遍
5
85
这题对比动态规划和最优算法
6
7
95
8
90
很考代码能力，容易错
9
10
60
这题很经典，多做几遍，和#44一起
11
12
13
14
15
70
16
17
85
18
19
20
100
21
90
22
80
这题看两遍
23
70
24
25
80
26
80
27
28
70
29
30
31
32
33
80
34
35
36
80
37
70
这道题是典型的back
tracking，多做几遍
38
80
39
70
排列组合系列的题要多做几遍
40
70
41
42
95
43
80
44
60
和#10多做几遍
45
46
47
70
多做几遍
48
100
49
95
50
80
51
52
53
95
54
85
55
56
70
57
75
这题
2021-06-29
一种基于迭代深度估计的多视角分解方法
A
通过迭代深度估计的多视角分解方法
通过迭代深度估计的多视角分解方法
Toshio
Ueshiba
和
Fumiaki
Tomita
Electrotechnical
Laboratory,
Tsukuba,
Japan
305-8568
总结
本文提出了一种分解方法，它重建相机运动和在相机捕捉到透视图的情况下，基于多幅图像匹配的场景形状。
从仿射投影相机模型开始，迭代估计投影深度，直到测量矩阵的秩为4。然后，对得到的测量矩阵进行分解，还原投影空间中场景的三维信息。
这种方法消除了传统透视投影图像分解所需的噪声敏感过程，例如基本矩阵的计算，并实现了稳定的重建。
此外，扩展了传统仿射模型中的度量约束，导出了透视投影条件下的度量约束。
结果表明，如果给定相机的内部参数，就可以实现欧氏空间中的重建。
:copyright:
2000
Scripta
Technica,
Syst
Comp
Jpn,
31(13):
87
95,
2000
关键词：仿射投影；
透视投影；
分解；
三维信息重建；
度量约束。
1.
说明
基于从不同视点获得的多幅图像同时重建摄像机的相对位置和场景的三维信息的问题
2021-06-29
Orlansky, MD, & Heward, WL Voices: 对残疾人的采访。 俄亥俄州哥伦布市：Charles E. Merrill，1981 年。263 页，[美元]9.95（纸）
Orlansky, M. D., & Heward, W. L. Voices: Interviews with Handicapped People. Columbus, OH: Charles E. Merrill, 1981. 263 pp., [dollar]9.95 (paper)
Book Reviews 40 1
SILVA. P. A., & Ross, B. Gross motor development and delays in development in early childhood: Assess-
ment and significance. Journal of Human Movement Studies, 1980, 6, 21 1-226.
SMITH, C. R. Assessment alternatives: Nonstandardized procedures. School Psychology Review, 1980,9,46-
57.
TOOLEY, K. Identification of the devi
2021-06-29
经验和结构化反馈对学生考官的 WISC-R 错误率的影响
经验和结构化反馈对
WISC-R
错误率的影响，由学生考官心理学在
rhc
学校第
20
卷。7
月。
1983
经验和结构化反馈对
WISC-R
错误率的影响
学生考官罗伯特·康纳
FRED
E.
WOODALL
佐治亚州三角洲州立大学
本研究的目的是确定经验对管理和评分的影响WISC-R
与结构化反馈系统相结合，关于审查员错误的类型和频率。
在五个错误分组中，总错误率和管理错误率都显着降低
(.001)，因为学生在获得口头和书面反馈时在管理和评分
WISC-R
方面获得了更多经验。
另一方面，响应评分错误、数学错误和智商错误并没有被这些程序显着减少。
响应评分错误和管理错误始终占总错误率的
75%
以上。
自
1974
年推出以来，WISC-R
已成为最广泛使用的工具之一，用于做出有关适当教育安置的决策。
使用
WISC-R
做出此类决定的一个假设是，报告的分数是评估时儿童能力的可靠和有效反映。
然而，有一些研究（Miller
&
Chansky,
1973,
Miller,
Chansky,
&
Gredler,
1970;
Warren
&
Brown,
2021-06-29
讲授、建模和角色扮演在培训辅助专业阅读导师中的相对有效性
讲授、建模和角色扮演在培训辅助专业阅读导师的相对有效性
学校心理学
1981.
18,
323-329
讲授、建模和角色扮演培训的相对有效性
德克萨斯理工大学
JOILLERGER'
J
GUELDENPFENNING
圭尔夫大学
比较了三种培训辅导阅读导师的方法。
一组大学生志愿者听取了讲座并收到了描述七项辅导技巧的书面讲义。
另一组收到讲义并观察专家模型展示技能。
第三组得到讲义，练习技能，并收到关于表现的反馈。
所有小组都参加了八次半小时的培训课程。
来自录像辅导测试的数据表明，所有组在目标行为方面都取得了显着改善。
练习技能并获得反馈的那组获得最大的收益，并且在治疗结束时明显优于其他两组。
演示组也明显优于讲座组。
尽管现在全国的学校有数以千计的辅导项目，而且越来越多的文献支持这种方法，但实际上有效的、基于经验的辅导评估数量很少。
Williams
和
Anadam
(1973)
在他们对辅导的评论中得出的结论是，大多数报告“以如此全局的方式讨论它，以至于你无法准确地确定发生了什么......很少提供硬数据......大多数依赖于教师、导师和学生”（第
98
页）。
然而，文献
2021-06-29
Cellular oscillations and the regulation of growth: the pollen tube paradigm
Cellular oscillations and the regulation of growth: the pollen tube paradigm
Cellular oscillations and the
regulation of growth: the
pollen tube paradigm
Jose A. Feijo ,1,2* Joaquim Sainhas,1 Terena Holdaway-Clarke,3
M. Sofia Cordeiro,1,2 Joseph G. Kunkel,3 and Peter K. Hepler3,4
Summary
The occurrence of oscillatory behaviours in living cells
can be viewed as a visible consequence of stable,
regulatory homeostatic cycles. Therefore, they may be
used as experimental windows on the underlyi
2021-06-29
空空如也
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