20180720周测

11、江科大stm32视频学习笔记——输入捕获模式测频率、PWMI模式测频率占空比 江科大stm32视频学习笔记——输入捕获模式测频率、PWMI模式测频率占空比 阅读详情

1.Mysql:写出你认为合理的插入,更新,删除,查询数据记录语句

查询:SELECT * FROM 表名 [WHERE  条件表达式];

插入:INSERT INTO 表名 (字段名1,字段名2,...) VALUES(值1,值2,...);

更新:UPDATE 表名 SET 字段值1=值1 [字段值2=值2,...];

删除:DELETE FROM 表名 [ WHERE 条件表达式 ] ;

2.用Java写出一个合理的数组,并使用foreach循环遍历到控制台。

public static void main(String[] args){
    String[] arrys = {"1","2","3"};
    for(String arry : arrys){
        System.out.println(arry);
    }
}

3.String s = "java";String s2 = "java"; boolean flag = (s == s2); 请问 flag 的值是多少,请说明理由。

flag的值是true,因为s和s2的值都属于直接量,都存于常量池里面,常量池中量值具有唯一性。

4.如何Java实现在控制台输出九九乘法表?如何用 JavaScript 编写九九乘法表,并显示到页面上?

Java:

public class Hello {
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 1; i <= 9; i++) {
            for (int j = 1; j <= i; j++) {
                System.out.print("" + i + " * " + j + " = " + (i*j) + "\t");
            }
        System.out.println();
        }
    }
}

JavaScript 

<!DOCTYPE html>
<html>
	<head>
		<meta charset="utf-8">
		<title>九九乘法表</title>
	</head>
	<body>
		<div id="cf"></div>
		<script>
			function test() {
				var str = "";
				for(var x = 1; x <= 9; x++) {
					for(var y = 1; y <= x; y++) {
						str += y + "x" + x + "=" + y * x + " ";
						if(y == x) {
							str += "<br>";
						}
					}
				}
				document.getElementById("cf").innerHTML = str;
			}
			test();
		</script>
	</body>
</html>

5.一球从 100 米高度自由落下,每次落地后反跳回原高度的一半;再落下,求它在第 10 次落地时,共经过多少米?第 10 次反弹多高?

package test;

public class Test2 {
	/**
	 * 
	 * @param h 距离
	 * @param n 次数
	 * @return 第n次反弹的高度
	 */
	public static double sumBallHeight(double h, int n) {
		if (n == 1)
			return h / 2;
		else
			return sumBallHeight(h / 2, n - 1);
	}

	public static void main(String[] args) {
		System.out.println(sumBallHeight(100, 10));
	}
}

6.编程实现:计算100以内(包括100)的偶数之和。

package test;

public class Test {
	public static void main(String[] args) {
		int sum = 0;
		for(int i = 0;i <= 100; i += 2){
			sum += i;
		}
		System.out.println(sum);
	}
}
 

7.判断闰年的方法:闰年满足两个条件(满足一个即为闰年)
a、能被4整除但不能被100整除
b、能被400整除

<!doctype html>
<html>
	<head>
		<title>闰年</title>
		<meta charset="utf-8">
	</head>
	<body>
		<form>
			请输入年份:<input id="year" type="text" />
			<span id="check"></span>
		</form>
		<script>
			var input = document.getElementById("year");
			var tip = document.getElementById("check");
			//输入框失去焦点触发事件
			input.onblur = function() {
				var year = input.value.trim();
				//年份由4位数字组成
					//能被4整除却不能被100整除的年份;能被400整除的是闰年
					if((year % 4 == 0 && year % 100 != 0) || (year % 400 == 0)) {
						tip.innerHTML = "闰年";
					} else {
						tip.innerHTML = "非闰年";
					}
				}
		</script>
	</body>
</html>

8.简述抽象类和接口的区别?

    1 .接口只能包含抽象方法,抽象类可以包含普通方法。

    2. 接口只能定义静态常量属性,抽象类既可以定义普通属性,也可以定义静态常量属性。

    3 .接口不包含构造方法,抽象类里可以包含构造方法。   

    4.抽象类不能被实例化,但不代表它不可以有构造函数,抽象类可以有构造函数,备继承类扩充

    5.接口是核心,其定义了要做的事情,包含了许多的方法,但没有定义这些方法应该如何做。

    6. 如果许多类实现了某个接口,那么每个都要用代码实现那些方法

    7.如果某一些类的实现有共通之处,则可以抽象出来一个抽象类,让抽象类实现接口的公用的代码,而那些个性化的方法则由         各个子类去实现。

9.HTML 与 JSP 的区别?

 HTML页面是静态页面,也就是事先由用户写好放在服务器上,由web服务器向客户端发送.
 JSP页面是动态页,有JSP容器执行该页面的Java代码部分然后实时生成的页面.

10.Tomcat 是什么?有什么作用?

存在于本机的浏览器可访问资源,如 HTML、图片、音频、视频等,只是本机私有化的,不能被外部客户端浏览器访问,不能达到资源共享。
Tomcat 是个 Web 容器,对外提供获取 Web 资源的服务,在其容器中可以管理静态的 Web 资源,除此之外,还可以解析 JSP 文件,将其解析为 Web 静态资源,供浏览器访问。

 

RTSP笔记--20180720 这里说的主要是实时视频怎么通过RTSP来获取--用tcp的方式。 RTSP最基础的5大步,这里还是要说一下的。 OPTIONS、DESCRIBE、SETUP、PLAY、TEARDOWN。 首先是建立一个sock。所以要知道RTSP服务端(IPC)的端口。 然后发送OPTIONS请求,得到回应时,由于是tcp连接。所以数据和命令都在同一个sock中。 OPTIONS URL RTSP/1.... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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