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原创 upper_bound()函数的使用

【代码】upper_bound()函数的使用。

原创 java、c++继承后的访问权限

java与c++中继承后成员的访问权限

原创 java基础学习04

日期类 Date类概述和构造方法 多个包下可能有相同的类，要注意区分。 import java.util.Date; 构造方法 public Date() 分配一个Date对象，以当前时间初始化对象，精确到毫秒 public Date(long date) 分配一个Date对象，并用参数将其初始化为从标准基准时间起指定的毫秒数 常用方法 public long getTime() 获取的是日期对象从1970年1月1日0.

原创 Java基础学习笔记03

子类重写父类方法后，子类方法的权限修饰符要大于等于父类方法的权限修饰符类名作为参数和返回值、抽象类名作为参数和返回值 类名作为形参和返回值 1.方法的形参是类名，其实需要的是该类的对象 2.方法的返回值是类名，其实返回的该类的对象 抽象类名作为参数和返回值 1.方法的形参是抽象类名，其实需要的是该抽象类的子类对象 2.方法的返回值是抽象类名，其实返回的是该抽象类的子类对象 接口名作为形参和返回值 1.

原创 java基础学习笔记02

继承 继承是面向对象的三大特征之一，可以使得子类具有父类的属性和方法，还可以再子类中重新定义，追加属性和方法 继承的格式：public class 子类名 extends 父类名{} //C++：class Dog : public Animal{} 范例：public class Zi extends Fu{} -------- 继承中子类的特点： 子类可以有父类的内容 子类还可以有自己特有的内容 -------- .

原创 C++仿函数对象

/* 函数对象 重载函数调用操作符的类，气对象常称为函数对象 函数对象使用重载的()时，行为类似函数调用，也叫仿函数 本质 函数对象(仿函数)是一个类，不是一个函数 特点 1.函数对象在使用时，可以像普通函数那样调用，可以有参数，可以有返回值 2.函数对象超出普通函数的概念，函数对象可以有自己的状态(类具有自己的属性) 3.函数对象可以作为参数传递*/class MyAdd {pu...

原创 Java基础学习笔记01

基本数据类型 数值型 整数(byte 1,short 2,int 4,long 8) 浮点数(float 4,double 8) 字符(char 2) 非数值型 布尔(boolean 1)引用数据类型 类、接口、数组，它的值是指向内存空间的引用，就是地址。基本类型与引用类型的区别 1.整型byte、short、int、long的默认值都为0,浮点型float、double的默认值为0.0,boolean默.

原创 数据库行级锁

行级锁(悲观锁) select 语句后添加for update关键字 悲观锁：事务必须排队进行，数据锁住了，不允许并发. 事务结束之前其它事务不可以对选定的行进行修改 select * from emp where job='manager' for update;乐观锁 支持并发，事务不需要排队，但是需要一个版本号 事务1 ---> 开始读取到版本号为1.1 事务2 ---> 开始读取到版本号为1.1 其中事务...

原创 动力节点mysql 34道练习题

1. 取得每个部门最高薪水的人员名称 (使用临时表进行表连接) select e.ename,t.* from emp e join (select e.deptno,max(e.sal) maxsal from emp e group by deptno) t on e.sal=t.maxsal and e.deptno=t.de...

原创 MySQL基础学习笔记(3)

存储引擎(了解) 即数据在MySQL中的存储方式 MyISAM 表结构、表数据、索引，一张表用三个文件表示，不支持事务。 优点：可被压缩，节省空间，可以转换为只读表 --------- InnoDB，MySQL默认存储引擎(java程序员常用) 优点：支持事务，这种存储引擎的数据安全。 崩溃后提供自动恢复机制. 级联删除和级联更新(父子表中使用,使用较少)。 --------- MEMORY存储引...

原创 MySQL基础学习笔记（2）

关于查询结果集的去重 select distinct job from emp; distinct出现在所有字段最前方，表示联合去重 统计岗位的数量：select count(distinct job) from emp;连接查询 实际开发中，单表查询数据使用场景有限，一般是多张表联合查询 一个业务对应多张表，如，学生和班级连接查询的分类 SQL92(DBA 数据库管理员) SQL99(比较新的) 表的连接方式包括： 内...

原创 MySQL 基础学习笔记（1）

DBMS数据库管理系统SQL结构化查询语言MySQLsql语句：不区分大小写，以分号结尾。commit 提交;数据类型： char 定长字符串 varchar 变长字符串登录MySQL：mysql -uroot -p 密码：******查看MySQL中的数据库： show databases;选中使用的数据库：use testdb查看当前使用的数据库：select database();创建数据库：create database testdb;查看数据库...

原创 simulink两个阶跃信号产生一个时间长度任意的脉冲信号

原创 最大公约数gcd 最小公倍数lcm

// 最大公约数 辗转相除法int gcd(int a,int b) { if (a%b == 0) return b; gcd(b,a%b);}// 最小公倍数 借助gcdint lcm(int a, int b) { int tgcd = gcd(a, b); return a * b / tgcd;}int main(int argc, char* argv[]){ cout << gcd(24, 160) << endl; cout &.

原创 父类与子类会共用一个虚函数表吗？

#include <iostream>using namespace std;class Base{public: virtual void f() { cout << "Base::f" << endl; } virtual void g() { cout << "Base::g" << endl; } virtual void h() { cout << "Base::h" << endl; }};.

原创 多进程之父进程创建10个子进程

intstatus,i;for(i=0;i<10;i++){status=fork();if(status==0||status==-1)break;//每次循环时，如果发现是子进程就直接从创建子进程的循环中跳出来，不让你进入循环，这样就保证了每次只有父进程来做循环创建子进程的工作}if(status==-1){//error}elseif(status==0)//每个子进程都会执行的代码{...

原创 多进程之创建10代子进程

#include <stdio.h>#include <sys/types.h>#include <unistd.h>int main(){ int pid,k; for(k=0;k<11;k++){ pid=fork(); if(pid>0){ printf("第%d代进程,id号为%d\n",k,getpid()); break;//父进程不再创建子进.

原创 delete[] 使用注意

若动态申请空间int*a=new int[10];int* b=new int[15];则使用delete[]时错误的写法：delete[] a,b; (只能释放a的资源，b得不到释放造成资源泄漏)正确的写法：delete[] a;delete[] b;

原创 回溯与dfs的不同之处

深度优先遍历算法只有visited[i]=true的操作，而没有visited[i]=false的操作，确保所有的元素不会被第二次遍历；回溯算法既有visited[i]=true的操作，也有visited[i]=false的操作，保证了在枚举另一种可能解的时候程序可以得到执行。...

转载 map索引的三种方式

#include <iostream>#include <map>using namespace std;int main(){ map<int,int> m; for (int i = 0; i < 10; i++){ m[i] = i*i; } map<int,int>::iterator iter; iter = m.begin(); while(iter != m.end(.

原创 pytorch VGG16预训练分类模型识别Cat

import torchimport torch.nn.functional as Fimport torchvision.transformsimport torchvision.models as modelsimport PIL.Image as Imageimport numpy as npimage = Image.open('D:/torch/VGG16/cat.jpg')print(image.size, image.format, image.mode)crop_obj.

原创 pytorch实现的LSTM时间序列预测

先占个位置，随后给出我修改的代码参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NDM4MjMxOQ==&mid=2447578969&idx=1&sn=1ae03db749b56b1d2a140e1369bd8dba&chksm=8458c6d9b32f4fcf2ade01c726fa734476a9e173eb1189cc3a4eef3e0d350a635ea986e8f35c&mpshare=1&scene=1&a

转载 csu 1009 抛硬币

https://www.cnblogs.com/JMDWQ/archive/2012/03/20/2408287.html

原创 计算机视觉、机器视觉、图像处理三者之间的概念区别

计算机视觉中的三个概念 计算机视觉：指对图像进行数据采集后提取出图像的特征，一般处理的图像的数据量很大，偏软件层 机器视觉：处理的图像一般不大，采集图像数据后仅进行较低数据流的计算，偏硬件层，多用于工业机器人、工业检测等 图像处理：对图像数据进行转换变形，方式包括降噪、、傅利叶变换、小波分析等，图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述...

原创 csu-acm 1003 uc browser

#include <iostream>#include <string>#include <vector>#include <cstring>using namespace std;int main(){ vector<string> strs; string str; int num_line = ...

原创 unique 及 erase 函数

int main(){ vector<int> a = { 1,3,3,3,4,5,6,6,7 }; vector<int>::iterator it_1 = a.begin(); vector<int>::iterator it_2 = a.end(); cout << "去重前的 a : "; for (int i = 0; i...

原创 二维vector容器的初始化与遍历

int main(){ // 二维vector容器的初始化 int num = 0; // C++11 的初始化方式 vector<vector<unsigned int>> res = { { 7,4,3,6,5,0 }, {1,3,2}, {4,7,6,3,5}, {8,9,3,4},{4,7,6,3,5} }; for (int i = 0; i &lt...

原创 伯禹AI - task 04 机器翻译、注意力机制与seq2seq模型、Transformer架构

（一）机器翻译及其相关技术1. 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。数据预处理：将数据集清洗、转化为神经网络的输入minbatch分词：字符串---单词组成的列表建立字典：单词组成的列表---单词id组成的列表Enco...

原创 伯禹AI-task 05 卷积神经网络基础 leNet 卷积神经网络进阶

（一）卷积神经网络的基础 1. CNN中的基础概念：卷积层和池化层，填充、步幅、输入通道和输出通道含义。 此处解释一个较简单问题：两个连续的3*3卷积核的感受野与一个5*5卷积核的感受野相同！如上图所示3*3的输入在1个2*2的卷积核计算后等得到一个2*2的输出，我们在试想一个2*2的卷积核与图中2*2的输出作用，将得到一个整数z,此时我们便可以说z再上一层的感受野是...

原创 伯禹AI - task03 过拟合、欠拟合及其解决方案 -梯度消失与爆炸、循环神经网络进阶

在介绍以上概念之前要理解 训练集、测试集与验证集的区分： 从严格意义上讲，测试集只能在所有超参数和模型参数选定后使用一次。不可以使用测试数据选择模型，如调参。由于无法从训练误差估计泛化误差，因此也不应只依赖训练数据选择模型。鉴于此，我们可以预留一部分在训练数据集和测试数据集以外的数据来进行模型选择。这部分数据被称为验证数据集，简称验证集（validation set）。例如，我们...

原创 伯禹-公益AI学习打卡 Task02

1.文本预处理记录一哈文本数据的常见预处理步骤：（1）读入文本（2）分词（3）建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index）（4）将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型2.基于统计学的语言模型主要理论是一个n元语法，它是一个基于n-1阶马尔可夫链的概率语言模型，主要解释如下：3.循环神经网络基础（1）需要明白循环神经网络的设计目的在于处理时间序列类...

原创 伯禹-公益AI学习打卡 Task01

1.线性回归 这部分记录一下小批量随机梯度下降算法学习率:η代表在每次优化中，能够学习的步长的大小批量大小:B是小批量计算中的批量大小batch size采用这样计算的原因我想有以下两点（1） 优化模型训练过程，模型利于达到全局最优（2）矢量计算可以提高运算效率2.softmax与分类模型此处记录一下采用交叉熵损失函数的原因 举例如下：此时，只...

翻译 U-Net：用于生物医学图像分割的卷积神经网络 原文翻译

U-Net：用于生物医学图像分割的卷积神经网络摘要 ：大多数人认为，训练一个有效的神经网络需要海量带标签的数据。但在这篇文章里我们提出了一种网络和训练策略，它可依赖于充分使用数据增强技术使带标签的数据使用的更有效率，从而减少对大量带标签数据的依赖。该体系结构包括一个获得不同尺寸特征图定位信息的下采样收缩路径和一个与之对称上采样的扩展路径，该网络的输出图像具有高分辨率精确定位的特性。 我们证明这...

原创 字符统计 c++

#include <iostream>#include <cstring>using namespace std;char str[] = "HuaJangHu-BuLiangRen!"; // 双引号初始化，字符串末尾自动添加结束符 \0int main(){ for (int i = 0; i<strlen(str); i++) { ...

原创 c++ 打印n阶实心菱形

#include<iostream>using namespace std;// 打印n阶实心菱形int main(){ int n; // 0<n<10 cin >> n; int i, k, j; for ( i=1;i<n;i++) // 行数 { for ( j = 0; j < n-i; j++) ...

原创 windows 串口 奇偶校验 dcb.fParity设置失败

早上测试发现，虽然dcb.fParity = TRUE设置失败，但只要dcb.Parity = EVENPARITY或dcb.Parity = ODDPARITY就能达到设置奇偶校验的效果