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拉普拉斯算子

注解： 1.P5位置处的拉普拉斯算子的梯度相当于是： P2-P5+P8-P5+P4-P5+P6-P5 最近卡在离散拉普拉斯算子del2这个函数上了，在网上查了好久，关于del2函数边缘点的处理公式都不对（通过与del2函数结果验证的），因为自己要用硬件加速算法，碰巧有拉帕拉斯算子，所以必须要知道每个点的

C++ 智能指针_unique_ptr智能指针详解

https://www.cnblogs.com/bruce1992/p/14490154.html 作为智能指针的一种，unique_ptr 指针自然也具备“在适当时机自动释放堆内存空间”的能力。和 shared_ptr 指针最大的不同之处在于，unique_ptr 指针指向的堆内存无法同其它 unique_ptr 共享，也就是说，每个 unique_ptr 指针都独自拥

P5，腾讯Android开发面试记录

用于设置颜色的color方法对color进行颜色三原色提取的red(红)、green(绿)、blue(蓝)及alpha(透明度) 对color进行hue(色调)、brightness(亮度)、saturation(饱和度)及lightness(光度)提取对color进行lerpColor(混合) 二 color(设置颜色) 2.1 color的格式 | 语法 |

C#学习记录P5

命名空间命名空间关键字namespace using System; namespace First.two.three//每个命名中间.的点表示嵌套，跟下面相同的层次结构 { class Class1 { } class Class2 { } } class Class5 { //这里的class5也相当于是在全局空间中 } namespace First //上面这段等于

p5指令格式

目录：概述指令格式寻址方式计算机中数据的表示程序的机器级表示计算机中的指令010101001101 符号指令： ADD AND（便于识别根据机器指令翻译过来便于识别记忆）汇编指令系统（包含所有指令）指令系统（IS）在软件和硬件的交集处从硬件角度来看 IS 方便硬件逻辑设置从软件角度来看

数据结构实训杂货店排队

第一次写有瑕疵多多包涵一、问题内容该模拟程序中包含多个队列，可以使用队列数组来模拟这些队列。假设杂货店共5条收银线，顾客可随机进入支付。顾客会进入最短的队伍，如果队伍一样长，那么选择最靠近的的一个队伍。每次交易完成所消耗的时间也是随机的。完成一些额外工作，扩展杂

阿里巴巴2022年首发P5-P8《Java技术提升笔记》，整整1248页，堪称全栈最全

前言关于技术人如何成长的问题，一直以来都备受关注，因为程序员职业发展很快，即使是相同起点的人，经过几年的工作或学习，会迅速拉开极大的差距，所以技术人保持学习，提升自己，才能够扛得住不断上赶的后浪，也不至于被“拍死”在沙滩上。。近日，经过一朋友的透露，Alibaba也首发了一份限量

264. 丑数 II

264. 丑数 II 原始题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/ugly-number-ii/ 给你一个整数 n ，请你找出并返回第 n 个丑数。丑数就是只包含质因数 2、3 和/或 5 的正整数。示例 1：输入：n = 10 输出：12 解释：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12] 是由前 10 个丑数组成的序列

《C语言深度剖析》第一章关键字详解 p5 C语言从入门到入土（进阶篇）

目录 extern 声明关键字 struct 结构体关键字为什么需要结构体？对于VS函数不安全报错的消除的两种方法为什么结构体访问有两种方式？又一个问题：空结构体多大？柔性数组柔性数组怎么用？ union 关键字（联合体关键字） enum 枚举类型用法：作用：对于枚举各常量设置值： typedef 关键

p5 随机圆连接背景和代码树

随机圆连接 See the Pen p5.js有趣的图 by 973782523 (@973782523) on CodePen. 代码树 See the Pen 代码树 by 973782523 (@973782523) on CodePen.

p5 CACHE logisim 总结

前言参考了指导书和各位大佬的博客搭完了Cache，然后莫名其妙的AC了。由于惊喜来的太突然，我甚至没搞懂Cache它就A了。还是总结一下顺便理清一下思路。如果明年软院没有再改革的话，也算留点东西叭嘿嘿嘿。模块 group_blcok TAG:6位组内块地址 V:脏位，就是这个Block有没有被用过，被

P5 用verilog描述流水线CPU的学习笔记和总结

verilog惯例：记得给reg型变量（计数器等）初始化和清零哦！ 1 从单周期到流水线 1.1 单周期和流水线的区别不难发现，单周期CPU在任何一个时间点都只有一条指令在运行。当上一条指令完成了取指令、取操作数和译码、执行、访存、回写等步骤之后，下一条指令才会开始运行。而流水线CPU为了

西门子s7-200smart

指令 P5.输出接线介绍： 2L：输出公共端； DQa：输出点；下图为继电器输出；继电器是机械结构，高负载，低通断下图为晶体管输出：晶体管为电路结构，低负载，高通断。

p5 Error的来源

p5 Error的来源从上节课测试集数据来看，Average\ ErrorAverage Error 随着模型复杂增加呈指数上升趋势。更复杂的模型并不能给测试集带来更好的效果，而这些 ErrorError 的主要有两个来源，分别是 biasbias 和 variancevariance 。然而 biasbias 和 variancevariance 是什么？可

makefile的简单应用纪录(将多个文件各生成一个.o文件)

# -C dir读入指定目录下的Makefile # -f file读入当前目录下的file文件作为Makefile # -i忽略所有的命令执行错误 # -I dir指定被包含的Makefile所在目录 # -n只打印要执行的命令，但不执行这些命令 # -p显示make变量数据库和隐含规则 # -s在执行命令时不显示命令 # -w如

阿里内部员工倾情力荐：Java全线成长宝典，从P5到P8一应俱全

前言对于大部分的程序员来说，清晰地规划自己的职业发展并不是一件容易的事情。作为一个曾经底子比较差，从底层摸爬滚打多年走过来的程序员，在这里分享一下对我帮助很大的一份宝典，希望同行们能快速掌握这些技术，直接弯道超车。很多程序员不知道学什么？或者说不知道从何学习？今天分享

P5.js开发之——借助p5.shape插件库绘制2D形状(4)

一概述本文介绍借助于p5.shape库，绘制一些简单的几何形状，效果图如下：二项目介绍 2.1 项目地址 p5.shape.js 2.2 如何使用 p5.shape:lib依赖文件,通过script导入 example:示例文件,类似于sketch.js 省略:index.html和p5.js 三 p5.shape示例 3.1 创建p5.js项目(vscode-p5

根据卡片背单词（21年10月）

P2：【好(消息)：(笼子)(村)按(年龄)发(香肠)和(卷心菜)】 P2：【好(message)：(cage)(village)按(age)发(sausage)和(cabbage)】 P5：(打电话)：(球)(全部)(落到)(大厅)了。 P5：(call)：(ball)(all)(fall)(hall)了。附: https://fanyi.baidu.com/?fr=xx&pid=#en/zh/

牛客练习赛89——牛牛小数点(未解决)

牛牛小数点题意：题解：本题先说结论：对于一个数 x = 2 a ∗ 5

牛牛小数点题解(结论+容斥)

题目链接题目思路感觉就是两个结论（或许打表可以发现 2 否则，x是循环的，且循环开始于小数点后第1+max⁡(p2,p5)位，其中p2表示表示质因数分解形式下2的指数项，p5表示质因数分解下5的指数项。即f(x)=1+max⁡(p2,p5) 第一个结论，感觉好理解一点就是可以使得分子分母进行约分，使得分母为

P5 【Python爬虫】HTML与Beautiful Soup4 解析

目录 1.Beautiful Soup 4 介绍 2.BS4语法讲解 3.爬虫案例：大麦网演出爬虫 1.Beautiful Soup 4 介绍 Beautiful Soup4（BS4）是Python的一个第三方库，用来从HTML和XML中提取数据。 Beautiful Soup4 在某些方面比XPath易懂，但是不如XP

【预测模型】基于模糊神经网络实现嘉陵江水质评价预测matlab源码

一、模糊神经网络模糊神经网络原理详解模糊控制的基本原理由如图表示，它的核心部分为模糊控制器，如图中虚线框中部分所示。模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现“，其算法过程：微机经中断采样获取被控量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号E。一般选误差信号E 作为模

机器学习:P5-P8 误差的来源 and 梯度下降

P5-P8 误差的来源 and 梯度下降 bias(偏差)+variance(方差) 真实的模型和训练的模型之间的误差是偏差和方差导致的 1.评估bias \(假设x的平均值是\mu,方差\sigma^2\) 取N个样本点，计算平均值\(m，m\neq\mu\) 对很多组的m求期望等于\(\mu\) m分布对于\(\mu\)的方差取决于样本点的个数,

Excel学习笔记：P5-资料筛选

文章目录一、pandas是什么？1.1 单类筛选1.2 文字的模糊对比1.3 数字和日期类型数据的筛选功能1.4 按照颜色进行排序与分类一、pandas是什么？ 1.1 单类筛选在表格使用中，通常要筛选出一些类别的数据进行分析，操作步骤如下： ①选中表格中任意一单元格，点击右上角的筛选。 ②

阿里大佬倾情力荐：Java全线成长宝典，从P5到P8一应俱全