2.23总结

最新推荐文章于 2024-02-28 16:17:06 发布
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本次学习总结包括了2小时的刷题练习，尽管投入了大量时间，但遇到了难以解决的问题；同时，还进行了1小时的英语学习和1小时的Java学习。

2.23总结

刷题：2小时
在这里插入图片描述

虽然写了很久，但是那个题真的不知道为什么不对啊

英语学习：一小时
java学习：一小时

2.23总结-字典、作业
Jiangfei_001的博客
02-24 230
2.23总结-字典、作业 1.认识字典(dict) 是容器型数据类型；将{}作为容器的标志，里面多个键值对用逗号隔开：{键1:值1,键2:值2,键3:值3,…} 键值对: 键:值 字典是可变的(支持增删改)；字典是无序(不支持下标，元素顺序不影响结果) 对元素的要求 字典的元素是键值对 a.键的要求：键必须是不可变的类型的数据(数据、字符串、布尔、元组等)；键是唯一的 b.值的要求：没有要求 2.查 - 获取字典的值 查单个(重要) - 一次获取一个值 语法1：字典[键] - 获取
2.23个人总结
weixin_30352645的博客
02-23 208
　　这个寒假跟往常的寒假没什么差别，但也有着不同。虽然都是在家的时间不长，来了学校就是学习，但对我来说的意义是不同的。 　　往常的三年寒假，因为已经是高中生，所以学校硬性要求提前开学。我就感觉吧：学习是自己的事，想学的时候学是件挺开心的事，学校一旦硬性要求，反而会适得其反。但人家为了升学率倒也就理解了，毕竟是我们那个小县城里的NO.1。记得深刻的是高三的寒假，就放了七天假，腊月27放的假、正月初...
2.23学习总结
a921893396的博客
02-23 143
2.23日学习总结 早上八点先刷题，写了两道动态规划的题，其中第一题，我先是以为就是普通的01背包，然后写了一遍，发现得不到答案，就去看了题解，发现这是一种排序的01背包，比如是两件物品，一个价钱是p1，然后购买他要有q1的钱才能购买，同理另一件物品，是p2，q2，如果先买第一件那么我们要有p1+q2的钱，先买第二件要有p2+q1，假设先买第一件便宜，那么p1+q2<p2+q1,就可以得到q...
2.23学习总结MP
Moyuano的博客
02-25 280
1，Springboot 3.0版本以上需要JDK17所以尽量不要是使用3.0以上的版本，不然会出现很多错误。2，Spingboot的测试类扫描的包是启动类所在的包及其子包，如果包不对，测试类中就无法自动注入。
2.23-学习总结
LBJKing958101334的博客
02-23 240
re模块和面向对象 一、re模块 import re # 1. re.compile(正则表达式) --根据正则表达式创建一个正则表达对象 re_obj = re.compile('\d{3}') re_obj.fullmatch('456') re_obj.search('dsjfkad45fdsa789') # 2. re.fullmatch(正则表达式，字符串) --获取字符串和正则表达式完全匹配的结果，如果失败返回None # 如果匹配成功，返回匹配对象 result = re.fu
2.23-2.27 论文阅读总结
qq_59269283的博客
02-28 533
这篇文章的方法我感觉有点奇怪，当然可能是我目前读论文太少的缘故，我第一次看到这个算法的时候以为代码中会用矩阵运算去实现，没想到真的就是用的for循环一个节点一个节点算的，这种方法的效率甚至不用做实验都觉得不高，所以后面读论文的时候关注一下有没有针对这篇论文的改进吧。这个交叉熵的计算目的主要是最大化正样本节点嵌入与s的一致性同时最小化负样本节点嵌入与s的一致性，这里注意负样本是通过对节点嵌入矩阵的行随机洗牌并且重新学习得到的。I是归纳模型，与T相比有两个不同，一是不使用原始的节点属性，而是将其使用转换函数。
2.23 异常处理
liutao261311的博客
06-12 168
背景：在程序执行过程中，特别是获取网页数据，有时候网页元素位置变化，或者网速太慢导致没拾取到元素，就会报错，那么，这种情况应该怎么处理。下面内容将会演示如何捕获异常。 2.23.1 添加一个异常和继续框 2.23.2 发生异常 2.23.3获取异常信息 2.23.5得到异常默认的详细信息 2.23.5 获取自定义异常信息，先添加恢复，继续，以及异常框 2.23.6 设置异常框属性 2.23.7 以上设置可能会发现循环异常，无法结束，因此，添加一个块框，表示该异常只捕获输入兑换金额导致的异常，不
HTML知识点总结（2.23）
yookooi
02-23 569
一、图片标签 属性： src ：用来引入图片路径 alt ：当图片加载失败时的提醒文本（在网络较慢的环境中，如果没有出现图片，那么将以图 片替代文本显示） width ：图片的宽度 默认单位：像素px height ： 图片的高度 默认单位：像素px title ： 鼠标放到该标签上的提醒文本（注：多数标签都有此属性，但浏览器的支持不全面） <img src="1.jpg" alt="稍等一下，正在加载哦~~~" width="100px" heig...
Day2 2.23
kcncoooo的博客
02-23 86
数据类型 IO函数 表达式和运算符
ce2.23 可以打开jar
10-17
总结来说，ce2.23版本似乎增强了对Java应用程序的支持，允许用户更方便地处理.jar文件，这可能对Java开发者和用户都非常有益。同时，ce2.23也可能以.tar的形式发布，需要相应的工具进行解压。理解和掌握这些知识点...
vsearch-2.23-win64
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**vsearch-2.23-win64：生信分析利器** **一、vsearch简介** vsearch是一款高效且开源的序列比对工具，专为生物信息学领域设计，用于处理大规模的序列数据。它由Rasmus Pedersen开发，旨在替代经典的BLAST+工具，...
chromeDriver2.23合集
08-07
总结一下，ChromeDriver 2.23合集是针对不同操作系统（macOS、Linux和Windows）的32位和64位版本的自动化测试工具，主要用于与Chrome浏览器进行交互，执行Web应用的自动化测试。了解如何选择正确的版本、安装以及...
soft_ASP Express v2.23.zip.zip
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总结来说，ASP Express v2.23是一个方便开发和测试ASP应用的工具，其核心是利用VBScript或JScript编写动态服务器端脚本，结合各种内置组件和服务器对象，创建交互性强、功能丰富的Web应用程序。通过深入学习和实践，...
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libm.so.6，配套2.23版本
03-11
总结，libm.so.6作为Linux系统中的核心数学库，其2.23版本的更新体现了对性能、功能、稳定性和安全性的持续优化。理解和掌握动态链接库的工作原理以及如何正确使用libm.so.6，对于开发和维护Linux上的科学计算和工程...
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）
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【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题，研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识，并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势，重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略，涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外，文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用，体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法；②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考；③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系，同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
无人机无人机FMCW毫米波高度计雷达仿真（Matlab代码实现）
11-29
【无人机】无人机FMCW毫米波高度计雷达仿真（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕无人机FMCW毫米波高度计雷达的仿真展开，利用Matlab代码实现对毫米波雷达测高原理的建模与仿真分析。重点涵盖FMCW（调频连续波）雷达信号的发射、接收、混频、傅里叶变换及高度信息提取等关键环节，通过构建无人机飞行场景下的回波信号模型，完成距离测量与精度评估。文档还结合雷达信号处理技术，展示如何通过仿真手段验证高度计性能，帮助理解毫米波雷达在无人机低空飞行中的测距测高机制。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和信号处理知识，从事无人机导航、雷达系统设计、自动驾驶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FMCW雷达的基本工作原理及其在无人机高度测量中的应用；②掌握雷达回波信号建模与处理的仿真方法；③为无人机避障、定高飞行、地形跟随等功能开发提供技术参考与代码基础。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块运行调试，深入理解信号生成、混频、FFT处理及峰值检测等步骤的实现逻辑，可进一步扩展至多目标测距或动态场景仿真，提升实际应用能力。
易语言制作图标，标注类图标
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11-29
各种标注用途图标，，分类标注，分类管理
基于SSD神经网络的图像目标检测与分类Python实现
11-29
基于SSD深度学习架构构建了一套视觉目标辨识系统，该方案运用卷积神经网络技术对图像中的多类别物体进行定位与分类。系统采用Python编程语言结合TensorFlow框架完成算法实现，通过特征金字塔结构处理不同尺度的目标检测任务，并采用预训练模型权重进行迁移学习以提升识别准确率。在模型训练阶段采用了数据增强策略与困难样本挖掘技术，确保系统对复杂场景的适应能力。最终输出的检测结果包含边界框坐标与类别置信度，可满足工业级应用需求。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
VobSub 2.23：将DVD字幕转换为可阅读文字
总结而言，VobSub 2.23是一个重要的字幕处理软件，它在字幕提取、编辑和转换方面有其独到之处，尤其在早期个人视频观看和字幕共享活动中起到了关键作用。尽管如今市面上有更多先进的工具可供选择，但VobSub在字幕...
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