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RTK-Mannual-3 配置RTKNAVI以及RTKPOST的定位选项
3.5为RTKNAVI和RTKPOST配置定位选项 Options的内容如下： 1）Setting1 Positioning Mode:定位模式 载波频率以及滤波类型 Eleation Mask和SNR Mask：截止高度角、信噪比：不同信噪比对应不同的高度角 根据高度角5°-85°共9个挡位，设置对应的SNR Rec Dynamics /Earth Tides CoE. Calendar Ambiguity
E. Calendar Ambiguity 链接 题目大意 给定\(m,d,w\),表示一年中有\(m\)个月，每个月有\(d\)天，一周有\(w\)天，现在求出\((x,y)\)的对数，其满足： \(x < y\)并且\(x\)月\(y\)日和\(y\)月\(x\)日是一周中的同一天。 解题思路 显然是要求这个式子： \[[(i - 1) * d + j] - [(j - 1) * d + i]2019-2020-1学期 20202409《网络空间安全专业导论》第7周学习总结
第12章、信息系统 学习目标： 定义通用系统的角色。 解释电子数据表的结构。 为数据的基本分析创建电子数据表。 用内置函数定义适用的电子数据表公式。 设计可扩展的,灵活的电子数据表。 描述数据库管理系统的元素。 描述关系数据库的结构。 在数据库的各元素间建立关系。 编写基CodeForces 1389 E Calendar Ambiguity
https://codeforc.es/problemset/problem/1389/E 其实就是让你列公式自己算一次， (x*d - d + y) %w = (y*d - d + x)%w 最后化简成 : (d-1)*(y - x)%w = 0; 可知y-x（y > x）必须是w/gcd (d-1,w)的倍数 可以说是很巧妙了吧。x和y的范围必须是len = min（d，m） 假设f（a）表示y-x=a时y的vb6 com服务器中属性和事件之间的歧义
在我的C#项目中,我引用的是用vb6编写的旧com服务器.尝试访问属性“ ModuleLoaded”(意思是“ IsModuleLoaded”)时,由于服务器还定义了一个具有相同名称的事件,我得到了一个模糊警告.我的代码如下所示： if (fwb.Controller.ModuleLoaded == false) { fwb.Controller.LoadModule()C运算符歧义
原谅我,因为我对C很新,但我在运算符歧义方面遇到了一些麻烦.对于我桌面上编译的代码,我认为它是特定于编译器的.但是,它无法在我的笔记本电脑上编译.我想我知道出了什么问题,但我看不到它的优雅方式.如果我犯了一个明显的错误,请告诉我.无论如何,这就是我要做的事情： 我创建了自己的c – 浮点和整数模糊度
我有一个函数(和一个构造函数),应该能够取整数和浮点值.实际上我希望它采用int64_t或long double,所以我想要的是, class Foo { public: Foo(int64_t value=0); Foo(long double value); }; 但是,如果我这样做并尝试Foo f = 1;编译器抱怨从int到Foo的转换是模糊的.好c – 编译器没有选择歧义
我不得不花费一些时间来查找并修复我在以下代码中设法隔离的错误： #include <iostream> struct A { std::string S; A(const std::string s) { S = s; } }; void f1(A a) { std::cout << "f1:a.S = " << a.S << "\n"; } void f1(const std::stringC函数重载类似转换
我收到一个错误,说两个重载有类似的转换.我尝试了太多东西但没有帮助. 这是一段代码 CString GetInput(int numberOfInput, BOOL clearBuffer = FALSE, UINT timeout = INPUT_TIMEOUT); CString GetInput(int numberOfInput, string szTerminationPattern, BOOL clearBuffer = FALPython中数字值的陷阱,“有多深？”
我是一个相当绿色的程序员,我现在正在学习Python.我在“学会像计算机科学家一样思考”(课程和方法)的第17章,我刚刚写了我的第一个doctest,它以一种我真正不完全理解的方式失败了： class Point(object): ''' represents a point object. attributes: x, y '''深度学习心得
Step 1 design 设计feature，满足没有ambiguity 设计网络，网络最后一层没有激活层 Step 2 train 在面对一个大数据集时，首先保证在一个子集上能够work (特别是train loss降不下来的时候) Step 3 test