写给无聊的人看的冷知识

告别测距混乱!一文搞懂CCC数字车钥匙UWB的‘时间网格’到底怎么排班 本文深入解析CCC数字车钥匙中UWB技术的‘时间网格’调度机制,揭示其如何通过微秒级精度协调多设备通信。从时间块划分、测距轮配置到参数优化,详细讲解如何平衡实时性、功耗与稳定性,并提供实战案例帮助工程师解决多设备冲突问题,实现高效可靠的数字钥匙系统。 阅读详情

在C语言中可以插入一行代码不影响程序

#include<stdio.h>
main(){
	printf("hi,hi,hi!!!!!%%%d",101);
	char* x;
	https://blog.csdn.net/PIPE111/article/details/105406271
	return 0;
}

谁说#define后面不能有分号?我就能用它偷懒

#include<stdio.h>
#define A(x) x;x;x;x;
main(){
	int x=0;
	A(A(printf("sidgf%d",++x)));
	return 0;
}

什么?你不信?来来来,给你看看.i文件:

#include<stdio.h>
main(){
	int x=0;
	printf("sidgf%d",++x);
	printf("sidgf%d",++x);
	printf("sidgf%d",++x);
	printf("sidgf%d",++x);
	printf("sidgf%d",++x);
	printf("sidgf%d",++x);
	printf("sidgf%d",++x);
	printf("sidgf%d",++x);
	printf("sidgf%d",++x);
	printf("sidgf%d",++x);
	printf("sidgf%d",++x);
	printf("sidgf%d",++x);
	printf("sidgf%d",++x);
	printf("sidgf%d",++x);
	printf("sidgf%d",++x);
	printf("sidgf%d",++x);;
}

谁说执行语句必须是 函数名称(函数参数)格式?

#define asdfghjkl printf("%d",1)
main(){
	asdfghjkl;
	return 0;
}

谁规定每条语句后面必须有分号?

#define a(x,y) printf("%d%d",x,y);
main(){
	a(1208,183070)
	return 0;
}

谁说swap函数必须用中间值?

#define swap(x,y) {a=a^b;b=a^b;a=a^b;}

谁说双斜杠注释只有一行?

//第一行\
第二行

C++有了这一句,你什么class都用不了

#define public protected

有了这一句,保证你的程序运行不了

#define main mianmianmianmianmianimah

Windows下用控制台画雨伞

#include<io.h>
#include<fcntl.h>
#include<iostream>
void pu(wchar_t a){
	_setmode(_fileno(stdout),_O_U16TEXT);
	wcout<<L"\u2602";
	_setmode(_fileno(stdout),_O_TEXT);
}

Python3中可以这么干

我=2380
你=230740
我=你
def 猪(s):
	print(s,"是猪")
猪(我)

Python中的惊喜

import this

Python语句后面可以有分号

print(23);

Javascript的漏洞

在这里插入图片描述

文件可以没有名

在这里插入图片是否v恢复骨结核的虽然他的同意让特大型踩踩踩踩踩踩踩踩踩踩踩踩踩踩踩佛山人突然描述
我得声明一下,我没有插入不可见Unicode字符。
不信?看!
在这里插入图片描述

谁说biang打不出来?

在这里插入图片描述

cmd中cd的秘密

Microsoft Windows [版本 10.0.18362.720]
(c) 2019 Microsoft Corporation。保留所有 权利。

C:\Users\M S I>cd ..

C:\Users>cd C:\Users\M S I\

C:\Users\M S I>cd ..\..

C:\>

结束所有进程(蓝屏)

taskkill /f /im *.*

我不知道这是什么

C:\>^
More?
More?
C:\>

python的this

>>> import this
The Zen of Python, by Tim Peters

Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!
>>> 

while(1)的作用

Python与C都是停止程序,就html输入while(1)或for( ; ; )让你死机

CTFshow-CRYPTO(持续更新) 密码学签到 }wohs.ftc{galf 将字符串逆序即可 letters = '}wohs.ftc{galf' a = list(letters) a.reverse() for letters in a: print(letters,end='') crypto2 打开浏览器的控制台,复制粘贴回车即可得到flag crypto3 这一题同上 crypto4 如图填写即可,一开始e填写的是17,一直回答错误,后来经过群内大佬提醒软件的e是十六进制的,17转十六进制就是0x11 cr 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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座右铭 240
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C++的boost
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