2020-12-23HomeWork to blog(补）

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本文探讨了MVC（模型-视图-控制器）与MVP（模型-视图-呈现器）两种软件架构模式之间的核心差异。重点介绍了MVP模式下视图与模型的通信方式，即视图不直接访问模型而是通过呈现器进行交互，从而降低了系统的耦合度。

1、查阅资料，了解MVC与MVP的区别

在这里插入图片描述
从上图可bai以看出du：MVC的耦合性还是较高的zhi，View可以直接访dao问Model，导致3者之间构zhuan成了回路。shu所以两者的主要区别是，MVP中View不能直接访问Model，需要通过Presenter发出请求，View与Model不能直接通信。（节选自网络）

2020-12-24homework to blog（补）
csdnxbh1999的博客
12-24 165
1、了解什么是设计模式？ 答：创建模式 抽象工厂模式(Abstract Factory) ,提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无需指定它们具体的类。 生成器模式 (Builder)，将一个复杂对象的构建与它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。 工厂方法模式(Factory Method) ，定义一个用于创建对象的接口，让子类决定将哪一个类实例化。Factory Method使一个类的实例化延迟到其子类。 原型模式 (Prototype) ，用原型实例指定创建对象的种类，并且通过拷贝
Homework to blog 12
cshsbx的博客
04-17 130
简称数据流图，是一种描述系统数据流程的主要工具，它用一组符号来描述整个系统中信息的全貌，综合地反映出信息在系统中的流动、处理和存储情况。数据流程图把具体的组织机构、工作场所、物质流都去掉，只剩下信息和数据存储、流动、使用以及加工情况；数据流程图（Data Flow Diagram，DFD/Data Flow Chart）数据流程图把系统对各种业务的处理过程联系起来考虑，形成一个总体。这是之前的作业了，但是一直没有去做，这次把它补上。首先我们简单了解一下什么是数据流图（DFD）有关数据流图的知识参考。
李宏毅（2020）作业1-hw1_regression
顾道长生的科研笔记
09-22 5186
数据集：蓝凑云 Homework 1: Linear Regression Load 'train.csv’ import sys import pandas as pd import numpy as np # data = pd.read_csv('gdrive/My Drive/hw1-regression/train.csv', header = None, encoding = 'big5') data = pd.read_csv('./train.csv', encoding = 'big5')
现代程序设计——homework-02
weixin_30883271的博客
10-01 212
关于题目： 　　题目地址：http://www.cnblogs.com/xinz/p/3318230.html 　　首先，不得不说自从写完第一次作业，我就开始“抠”这个题，第一眼看这个题就感觉好“坑”，读一遍之后什么都木有发现，满满的一头雾水。连题目的描述都木有看明白！如图：文件格式描述中的输入数据格式是“每一行的元素，”样例元素是“5,6，-3,8,-9，2”。那么，“2”这个行末元素后面要...
CMU15-445 2022 Fall 通关记录 —— Project 0: Trie Tree
farewellyi的博客
06-08 2222
仅用于记录个人所遇到的一些问题以及解决方案，不提供具体实现代码
git push错误:failed to push some refs to
打代码的小女孩
01-28 1115
问题说明 当我们在github版本库中发现一个问题后，你在github上对它进行了在线的修改；或者你直接在github上的某个库中添加readme文件或者其他什么文件，但是没有对本地库进行同步。这个时候当你再次有commit想要从本地库提交到远程的github库中时就会出现push失败的问题。 如下图所示 我在github库中对某个文件进行了在线的编辑，并且没有同步到本地库，之后我在本地库添加了文...
英语 - 语法
weixin_30535167的博客
08-25 6522
考点：动词时态 △△△△△ 谓语动词 = 助动词 + 实义动词 I will go to Beijing 时态 W has come. 时态 R was not convinced. 被动 I must work hard. 情态 Does he like English? 疑问 He d...
02-javase-面向对象-笔记
热门推荐
cygqtt的博客
03-28 1万+
02-javase-面向对象-ydl学习笔记 文章目录02-javase-面向对象-ydl学习笔记一、面向对象概述1、面向对象介绍1.1、面向过程和面向对象1.2、用例子思考2、自己创建对象二、面向对象之封装（encapsulation）1、class和对象2、引用数据类型3、成员变量4、成员方法5、构造器6、this关键字7、setter和getter8、String详解9、包装类和自动拆装箱10、封装一个超级数据11、封装一个超级链表12、封装一个栈和队列13、银行取票机三、面向对象之继承（Inher
DL Homework 11
m0_70026215的博客
12-17 1770
首先好多同学找我要代码，今天光考四六级了，下午有点事儿，第一题先搁置，晚点补上，先写第二题。
李宏毅深度学习2021(P1-P9)
zhaoliguaner的博客
09-08 562
机器学习基本概念 机器学习的任务包括：回归、分类、结构学习(structure learning) 机器学习步骤 Model——Function with Unknown Parameters 模型函数的形式依赖于领域知识 Define Loss from Training Data Error Surface(等高线图) loss是自己定义的函数，可以是负的 Optimization Gradient Descent（优化方法） 梯度下降停止：自行设置epoch；到达梯度为0的点就停止 Gradi
Mujoco、Mujoco-py、gym/baseline的环境配置 （可用于UC Berkeley CS294-112 18FA 课程学习）
linyijiong的博客
11-23 2572
0. 本人环境 （以下均可根据右侧网址进行环境配置https://blog.youkuaiyun.com/linyijiong/article/details/84198384） Ubuntu16.04 , Anaconda3 , python 3.６ , tensorflow-gpu 1.10.1 , CUDA 9.0 , cuDNN8.0. 以下安装配置均在虚拟环境中进行 1...
内网渗透-Windows内网渗透
lza20001103的博客
08-15 2843
内网渗透-Windows内网渗透 文章目录内网渗透-Windows内网渗透前言一、信息收集1.1、SPN1.2、端口连接1.3、配置文件1.4、用户信息1.6、会话收集1.7、凭据收集navicat：SecureCRT：Xshell：WinSCP：VNC:1.8、DPAPI1.9、域信任1.10、域传送1.11、DNS记录获取1.12、WIFI1.13、GPP1.14、Seatbelt1.15、Bloodhound1.16、Exchange1.16.1 邮箱用户密码爆破1.16.3 信息收集二、传输通道2.
2022李宏毅作业hw4 - 挫败感十足的一次作业。
YI_SHU_JIA的博客
05-30 5507
难难难 难于上青天 def __init__(self, data_dir, segment_len=128): self.data_dir = data_dir self.segment_len = segment_len # Load the mapping from speaker neme to their corresponding id. mapping_pa...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
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基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
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LaTeX数学作业排版模板： latex-homework 类和模板介绍
下面将详细介绍"latex-homework：用于排版数学作业的LaTeX类和模板"的相关知识点。 首先，我们需要了解LaTeX的基本概念和工作原理。LaTeX文档的编写依赖于源代码文件，这些文件以.tex为扩展名。文档的编写需要遵循...
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