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arm64 device tree - boot_command_line的获取

  调用顺序 setup_arch(&command_line)->setup_machine_fdt(__fdt_pointer);   需要注意的是*command_line 是指向到 boot_command_line;而boot_command_line是一个静态数组，在 init/main.c 里面 char __initdata boot_command_line[COMMAND_LINE_SIZE];   在arm64的环境下是20

UVA11464 Even Parity

知识点：递归，递推 和李煜东的那道例题大体思想上一样，指数枚举第一行的时间复杂度是可以接受的，所以枚举第一行，然后由第一行递推得出后面的行，在中间判断存结果就行，需要注意的是，本题只能0变成1，这个不要想当然我一开始做的时候直接默认01可以互换 #include <bits/stdc++.h> #defin

NOIP 2002普及组 选数

题目 题目链接 题目简要描述： Description 已知 n 个整数 x1,x2,…,xn，以及一个整数 k（k＜n）。从 n 个整数中任选 k 个整数相加，可分别得到一系列的和。例如当 n=4，k＝3，4 个整数分别为 3，7，12，19 时，可得全部的组合与它们的和为： 3＋7＋12=22　　3＋7＋19＝29　　7＋12＋19＝38　　3＋12＋19＝34。 现在，要求你计算

3门问题的简明解释与程序模拟

问题：三扇门，只有一扇门后面有奖品。你随便选择了一扇门。然后主持人打开了另一扇门，里面是空的。他问你"换不换？" 换还是不换的中奖率高？答案：换的中奖率是2/3，不换的中奖率是1/3。注意：主持人必定打开空门。他知道哪扇门有奖品。他不会打开你选择的门。 如果选择不换，即忽略主持人，中奖率

C++ Clang No viable overloaded '=' 实则是 Chosen constructor is explicit in copy-initializati

写 C++ 的时候, 编译器报错, 联想到刚才的解决的初始化必须带 struct 名问题 Stack Overflow-Chosen constructor is explicit in copy-initialization, 试图将代码改成 编译通过, 说明问题其实是隔得比较远声明的变量的 Chosen constructor is explicit in copy-initialization

AI创造营：礼仪机器人C-3PO

礼仪机器人C-3PO ：为您的星际旅行助力！ 1970年 第一颗人造卫星“东方红1 号”成功升空! 2003年 神舟五号载人飞船成功升空！ 2007年 嫦娥一号奔月成功！ 2008年 神州七号载人飞船实现航天员出舱 2011年 神州八号“牵手”天宫一号（自动交会对接） 2013年 神州十号进行首次太空授课 201

vue点击div按钮滚动跳转定位到对应的元素模块（自定义滚动动画）

这里写自定义目录标题 html部分js处理部分 html部分 <!-- 按钮（根据数据循环） --> <div class="nav"> <div v-for="(item, index) in data" :key="item[0] + 1" :index="index" :class="{ chosen: index == 0 }"> {{ it

大型项目技术栈第七讲 Chosen的使用

Chosen的使用 Chosen是jquery下的一个下拉框插件。它能美化select选择框使其他变的更好看、更方便,同时它更扩展筛选的功能。它可对列表进行分组，同时也可禁用某些选择项。chosen插件使用起来很容易。有单选和多选，而且能监听事件及渲染。 官方文件 可以将源码下载下来研究，其中ind

Linux 内核：设备树中的特殊节点

Linux 内核：设备树中的特殊节点 背景 在解析设备树dtb格式的时候，发现了这个，学习一下。 参考： https://blog.csdn.net/weixin_45309916/article/details/109880928 介绍 常见的特殊节点有 aliases：用于定义别名，目的就是为了方便访问节点 chosen ：chosen 并不是一个真实的设备， chosen

Lasso 和 Ridge回归中的超参数调整技巧

在这篇文章中，我们将首先看看Lasso和Ridge回归中一些常见的错误，然后我将描述我通常采取的步骤来优化超参数。代码是用Python编写的，我们主要依赖scikit-learn。本文章主要关注Lasso的例子，但其基本理论与Ridge非常相似。 起初，我并没有真正意识到需要另一个关于这个主题的指南—

算法刷题系列（四）蓝桥杯python算法训练3

- 节点选择 资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：256.0MB 问题描述 有一棵 n 个节点的树，树上每个节点都有一个正整数权值。如果一个点被选择了，那么在树上和它相邻的点都不能被选择。求选出的点的权值和最大是多少？ 输入格式 第一行包含一个整数 n 。 接下来的一行包含 n 个正整数，

93.递归实现组合型枚举

原题链接：93. 递归实现组合型枚举 解题思路 根据92.递归实现指数型枚举里的思路，我们只需要在上面指数型枚举程序的calc函数开头添加以下这条语句即可： if (chosen.size() > m || chosen.size() + (n - x + 1) < m) { return; } 这就是所谓的“剪枝”。寻找变换路线其实就是

[Angular TypeScript报错]Cannot assign to read only property ‘outwardcolor‘ of object ‘[object Object]‘

事情发生过程 用动态路由从一个组件传一个对象到另一个组件接收时发生的错误 源码： 对象 selected export interface selected { model?: string; outwardcolor?: string; outwardwheel?: string; interior?: string; features?: string; pay?: string; } 接收

7-49 打印学生选课清单 (25分)--map，vector

最后一个测试点有几率不超时 1 #include <iostream> 2 #include <string> 3 #include <map> 4 #include <vector> 5 #include <algorithm> 6 using namespace std; 7 int main() 8 { 9 map<string,vector<int>>chosen; 10 int

numpy.where() 用法详解

numpy.where (condition[, x, y])numpy.where() 有两种用法： 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。 如果是一维数组，相当于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)] >>> aa = np.arange(10) >>> np.where(aa,1,-1) array([-1,

机器学习经典句子

感知机 We assume that each image (grayscale) is represented as a column vector x of dimension d. So, the pixel intensity values in the image, column by column, are concatenated into a single column vector. If the image has 100 by 100 pixels, then d = 10000.

numpy.where() 用法详解

numpy.where() 有两种用法： 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。 >>> aa = np.arange(10)>>> np.where(aa,1,-1)array([-1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) # 0为False，所以第一个输出-1>>> np.where(aa > 5,1,-1)array([-1,

递归实现排列形枚举

递归实现排列形枚举 把1到n这n个数排成一行后随机打乱，输出所有可能的次序 代码： int order[20];//按顺序依次记录被选择的整数 bool chosen[20];//标记被选择的整数 void calc(int k) { if(k=n+1) { for(int i=1;i<=n;i++) printf("%d",order[i]); puts(""); return; } for(i

Uva133

The Dole Queue UVA - 133 In a serious attempt to downsize (reduce) the dole queue, The New National Green Labour Rhinoceros Party has decided on the following strategy. Every day all dole applicants will be placed in a large circle, facing inwards. Some

Python-numpy.where() 用法

numpy.where (condition[, x, y])numpy.where() 有两种用法： 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。如果是一维数组，相当于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)] >>> aa = np.arange(10)>>> np.where(aa,1,-1)array([-1, 1, 1,

paxos算法之边角

paxos算法是进入分布式领域的一块基石，有关paxos的讨论有很多精彩的详细论述，很多牛人不惜宝贵时间以大幅详尽段落叙述。感谢他们，paxos more simple 理解paxos前，我建议以面到点的方式了解一些相关性主题 FLP:https://www.the-paper-trail.org/post/2008-08-13-a-brief-tour-of-flp-im