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原创 网络层 408真题 大题详解
1、【2009】第一问有两种分配可能性，要想到位记住🚩路由器到互联网的路由相当于默认路由0/0即目的地址0.0.0.0子网掩码0.0.0.02、【2015】注意🚩DHCP服务器不能转发信息 要观察到本图网络拓扑是同一个网络，在同一个网络中分配地址，看哪些被 分过了，哪些还没被分，注意全0全1的地址不参与分配。其次就是ARP协议的工作原理，如图：在ARP中查不到地址就用广播帧FF-FF-FF-FF-FF-FF3、【2018】 划分为两个子网 即范围为0～127和1
2022-11-22 17:13:02
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原创 C语言自学之变量2
可以输出变量a=10，也可以修改变量的值，输出变量a=20定义：声明：大小写也要区分建议，起的名字要见名起义，提高代码可读性。一个字节=8个二进制树（0000 0000）用于显示单个字符测试：字符串可以修改扩展，getchar（）
2024-01-14 16:47:31
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原创 C语言自学之什么是C语言1
机器语言（01）–>汇编语言（ADD AX）–>高级语言(A+B)很强大，啥都能干直接看流程图开始写代码：int main()return 0;单行注释：//输出Hello World。
2024-01-13 23:51:14
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原创 教程 || 电脑端如何登录两个以上微信？
其中，D:\WeChat\WeChat.exe是你微信的路径，start语句重复几次就可以开几个微信。打开文件扩展名，再去重命名。
2023-12-12 11:21:15
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原创 2011年408计组真题步骤解析
在设备 A 工作期间，为保证数据不丢失，每秒需对其查询至少200次，则CPU用于设备A的I/O的时间占整个CPU时间的百分比至少是。，有符号时，若A-B>0,OF和SF是相同的，即同为1或同为0，A-B不等于0，所以ZF=0，所以OF=SF且ZF=0。19．假定不采用 Cache 和指令预取技术，且机器处于“开中断”状态，则在下列有关指令执行的叙述中，错误的是。下列寻址方式中，不属于偏移寻址方式的是。首先，比较分为无符号比较和有符号比较，比较的机制是A-B,无符号时，若A-B>0且不等于0，无进位/借位，
2023-09-27 17:02:33
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原创 机器学习概论 强化学习实现（实验五）
一、实验目的1、熟练使用numpy模块；2、熟练使用matplotlib模块；3、掌握ε-贪心算法的代码实现；4、掌握softmax算法的代码实现。二、实验设备计算机：CPU四核i7 6700处理器；内存8G； SATA硬盘2TB硬盘； Intel芯片主板；集成声卡、千兆网卡、显卡； 20寸液晶显示器。编译环境：python解释器、Pycharm编辑器三、实验内容1、新建项目和文件，并导入numpy和matplotlib（1）打开Pycharm，新建项目，并在该项目下新建文件kmean
2021-12-26 11:46:20
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原创 Error occurred during initialization of VM Could not reserve enough space for 1572864KB object heap
在用idea配置android时graddle的配置出现这个错误：Error occurred during initialization of VM Could not reserve enough space for 1572864KB object heap意思是设置的最大内存可能太多了把内存修改的小一点：就成功啦!...
2021-12-24 15:24:45
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原创 NameError: name ‘xxx‘ is not defined问题总结
最近在使用python写实验遇到这个问题：NameError: name ‘xxx’ is not defined在学习python或者在使用python的过程中这个问题大家肯定都遇到过，在这里我就这个问题总结以下几种情况：错误NameError: name ‘xxx’ is not defined总结情况一：要加双引号（" "）或者（’ '）而没加情况二：字符缩进格式的问题情况三：if __name__=='__main__' : 没有和class类进行对齐情况四：NameError: na
2021-12-21 17:09:39
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原创 机器学习概论 SMO算法实现（实验三）
一、实验目的1、熟悉SMO算法的求解过程；2、掌握SMO算法的代码实现；3、掌握SVM的分类方法；4、熟悉numpy的使用。二、实验设备计算机：CPU四核i7 6700处理器；内存8G； SATA硬盘2TB硬盘； Intel芯片主板；集成声卡、千兆网卡、显卡； 20寸液晶显示器。编译环境：python解释器、Pycharm编辑器三、实验内容1、新建项目和文件，并导入numpy（1）打开Pycharm，新建项目，并在该项目下新建文件svm_smo.py。（2）导入一些编程中需要的包。
2021-12-10 20:28:39
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原创 机器学习概论 聚类算法实现(实验四)
一、实验目的1、熟悉使用numpy模块生成二维正态分布；2、掌握kmeans聚类的代码实现；3、熟悉numpy的使用；4、熟悉matplotlib的使用。二、实验设备计算机：CPU四核i7 6700处理器；内存8G； SATA硬盘2TB硬盘； Intel芯片主板；集成声卡、千兆网卡、显卡； 20寸液晶显示器。编译环境：python解释器、Pycharm编辑器三、实验内容1、新建项目和文件，并导入numpy和matplotlib（1）打开Pycharm，新建项目，并在该项目下新建文件km
2021-12-10 20:22:57
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原创 TypeError: _vhstack_dispatcher() takes 1 positional argument but 3 were given
报错解决：出现TypeError: Field elements must be 2- or 3-tuples, got ‘0’这个错误：这个是我的源代码：修改方法为：在整体加上[ ],问题解决错误2：TypeError: _vhstack_dispatcher() takes 1 positional argument but 3 were given多个对象传参要加括号，否则除第一个对象当作指定参数，其他对象就被当作函数的其他参数传入到其他属性执行出错误的结果。这里执行不出结果就报错。
2021-12-08 09:24:18
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原创 蓝牙功能模块（实现了读取地址和温度的功能，附实现CRC校验代码）
BleActivity中的数据显示代码修改：从而实现接收的数据实现读取温度和读取地址的功能其他功能也可以在此实现/** * @Title: displayData * @Description: TODO(接收到的数据在TextView上显示) * @param @param rev_string(接受的数据) * @return void * @throws */ private void displayData(final St
2021-12-07 22:06:54
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原创 8、CANNY边缘检测与图像金字塔
一、CANNY边缘检测边缘检测是从图像中提取有用的结构信息的一种技术，如果学过信息论就会知道，一面充满花纹的墙要比一面白墙的信息量大很多，没学过也没关系，直观上也能理解：充满花纹的图像要比单色图像信息更丰富。为什么要检测边缘?因为我们需要计算机自动的提取图像的底层（纹理等）或者高层（时间地点人物等）的信息，边缘可以说是最直观、最容易发现的一种信息了。Canny提出了一个对于边缘检测算法的评价标准，包括：1)以低的错误率检测边缘，也即意味着需要尽可能准确的捕获图像中尽可能多的边缘。2)检测到的边缘应精确
2021-12-02 14:21:05
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原创 7、形态学处理与图像梯度（腐蚀与膨胀、核运算，梯度原理）
一、形态学处理形态学操作是根据图像形状的简单操作。一般情况下对二值化图像进行的操作。输入两个参数，一个是原始图像，第二个称为结构化元素或核，它是用来决定操作的性质的。两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀。他们的变体构成了开运算、闭运算和梯度等。腐蚀粗略的说，腐蚀可以使目标区域范围“变小”，其实质造成图像的边界收缩，可以用来消除小且无意义的目标物。原理：用P减去结构元素B形成的小矩形，取小矩形中最小值赋到对应原点的位置即可。dst=cv.erode(src,kernel[,dst[,anchor[,it
2021-12-02 00:30:25
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原创 6.opencv阈值处理与图像平滑处理
一、阈值处理阈值处理是指剔除图像内像素值高于一定值或者低于一定值的像素点。例如，设定阈值为127，然后：将图像内所有像素值大于127的像素点的值设置为255；将图像内所有像素值小于等于127的像素点的值设置为0；通过阈值处理可以把一幅图像二值化，有效的实现前景和背景的分离。自适应阈值原理自适应阈值。此时的值是根据图像上的每一个小区域计算与其对应的值。因此在同一幅图像上的不同区域用的是不同的值从而使我们能在亮度不同的情况下得到更好的结果。代码详情：import cv2import nump
2021-12-01 17:24:20
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原创 机器学习概论 朴素贝叶斯分类实现（实验二）
一、实验目的1、熟悉朴素贝叶斯的求解公式；2、掌握朴素贝叶斯的代码实现；3、比较朴素贝叶斯算法的优劣；4、熟悉numpy的使用。二、实验设备计算机：CPU四核i7 6700处理器；内存8G； SATA硬盘2TB硬盘； Intel芯片主板；集成声卡、千兆网卡、显卡； 20寸液晶显示器。编译环境：python解释器、Pycharm编辑器三、实验内容1、新建项目和文件，并导入numpy和matplotlib（1）打开Pycharm，新建项目，并在该项目下新建文件naive_bayes_cla
2021-11-24 14:11:13
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原创 机器学习概论 线性模型实现（实验一 ）
一、实验目的1、熟悉线性回归的求解公式；2、掌握线性回归的实现；3、熟悉numpy的使用；4、熟悉matplotlib的使用。二、实验设备计算机：CPU四核i7 6700处理器；内存8G； SATA硬盘2TB硬盘； Intel芯片主板；集成声卡、千兆网卡、显卡； 20寸液晶显示器。编译环境：python解释器、Pycharm编辑器三、实验代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef data_producer(num
2021-11-24 08:36:11
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原创 5、颜色空间转换（物体跟踪）几何变换（扩展缩放、平移、仿射变换、旋转、透视变换）
一、颜色空间转换BGR，即蓝-绿-红色彩空间，每一个像素点都由一个三元数组来表示，分别代表蓝、绿、红三种颜色。另一个与之相似的颜色空间：RGB，它们只是在颜色的顺序上不同。RGB[A]准换成灰度：Y=0.299R+0.587G+0.114*B灰度转换为RGB[A]：R=Y,G=Y,B=Y,A=max(ChannelRange)该空间广泛用于视频和图像压缩，不能算作纯粹的色彩空间，它是RGB颜色空间的一种解码方式Y通道表示亮度，而Cr和Cb表示红色差值(在RGB空间中R通道和Y的差值）和蓝色差值(在R
2021-10-27 22:23:53
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原创 4、jsp内置对象
一、JSP内置对象1、内置对象：在jsp页面中，有些对象不用声明就可以在页面的java程序片和表达式中使用，这就是jsp的内置对象。java的内置对象有：request、response、session、application、out2、JSP内置对象与类映射关系所有的JSP内置对象最终都将映射为Servlet/JSP API中的某个东西。二、request内置对象request对象代表的是来自客户端的请求，他封装了用户提交的信息，例如我们在表单中填写的信息等；该对象调用相应的方法可以获取封
2021-10-27 17:21:28
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原创 用梯度下降法求最小值
用python程序求y=(x-1)^2+10中y的最小值：x = 5y = (x-1)**2+10dx = 2*(x-1)while(1): y0 = (x-1)*2+10 x = x-0.001*dx y = (x-1)**2+10 if y0-y <= 0: breakprint(x)结果：4.992梯度公式：阿尔法是learninggreate...
2021-10-14 12:20:51
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原创 4、opencv图像基本操作和算术运算16个应用案例
1、图像加法运算（用numpy）对像素值取模(大于255的减去255用余值作为像素)通过将数组的数值类型定义为 dtype= np.uint8,可以保证数组值的范围在[0,255] 之间import numpy as npimg1 = np.random.randint(0, 256, size=[3, 3], dtype=np.uint8)#选取0，256的随机数，组成3*3的矩阵，指定的数据类型dtype保证数值范围，自动取模img2 = np.random.randint(0, 256, s
2021-10-12 12:11:24
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原创 3.OPenCv绘图与交互
opencv的绘图与交互1、绘直线cv2.line(画布,起点坐标，终点坐标，颜色，宽度)例子：cv2.line(image,(20,60),(300,400),(0,0,255),2)2、绘矩形cv2.rectange(画布，起点，终点，颜色，宽度)若宽度大于0，标识边线宽度；如果小于0，表示画实心矩形例子：cv2.rectangle(image,(20,60),(300,400),(255,0,0),-1)3、绘圆形cv2.circle(画布，圆心坐标，半径，颜色，宽度)若宽度大于0
2021-10-05 11:52:27
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原创 2. Opencv对视频的读取、显示和保存的相关函数介绍和具体操作
相关函数介绍：1、视频的读取与显示了解类VideoCapture：对于视频的读取，OpenCv提供了接口VideoCapture。要想实现视频的读取与显示，需要熟悉一下该类的构造函数和成员函数。VideoCapture的两个常见构造函数如下： = cv2.VideoCapture(filename)功能：打开视频文件参数filename：视频的文件名 = cv2.VideoCapture(index)功能：打开相机设备参数index：相机设备ID，当只有一个相机时，给0即可Video
2021-10-05 10:45:31
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原创 3.JSP动作标记和指令标记
一、指令标记1、page指令标记page指令用来定义整个jsp页面的一些属性和这些属性的值，属性值用单引号或者双引号括起来page语法格式：<%@ page 属性1= “值1” 属性2=“值2” …%>page指令标记可以指定如下属性的值：contentType、import、language、session、buffer、autoFlaush、isThreadSafe、pageEncodingcontentType属性contentType属性值可取：text/html（
2021-10-05 10:37:01
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原创 2.JSP语法(jsp的页面基本结构、变量和方法的声明、java程序片、jsp表达式、jsp中的注释)
本文章会讲到jsp的页面基本结构、变量和方法的声明、java程序片、jsp表达式、jsp中的注释。（代码部分主要看body里面的内容）**jsp页面的基本结构：由html标记、java程序片和jsp标记构成**java程序片的格式：<%语句;%>（程序片 就是Java 编写的Applet程序。Applet能在Web浏览器中运行。作为Web页的一部分，程序片代码会自动下载， 解释执行。程序片的一个优点体现在：通过程序片，一旦用户需要客户软件，软件就可从服务器自动下载。）具体代码形式为
2021-09-18 12:29:40
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原创 1. Opencv对图片读取、显示和保存的相关函数介绍和具体操作
OPencv相关函数图片的 读取、显示 和 保存1.使用cv2.imread()函数读取图像函数讲解：cv2.imread(filename[, flags])filename图片的路径,图片应该在工作目录下，不然应给出图片完整路径，flags是指定图像读取的方式:cv2.IMREAD_COLOR:加载彩色图像.图像的任何透明度都将被忽略.cv2.IMREAD_ GRAYSCALE:以灰度模式加载图像.cv2.IMREAD_ UNCHANGED:加载包含Alpha通道的图像相关函数代
2021-09-15 22:02:42
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原创 opencv-python环境搭建（pip）
opencv-python之python的环境搭建（pip）python官方下载地址1.下载好python并配置环境后在…\Scripts路径中使用pip命令下载numpy如图成功后会在lib\site-packages中出现相应的文件夹，即安装成功接下来同样的方法下载opencv-python之后可以用pip list命令查看刚才下载的一系列2、下载pycharmpycharm下载地址下载好以后点击file-setting，再找到python interpreter，选择刚才下载好
2021-09-14 16:29:22
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原创 1、jdk下载安装与Exlipse配置Tomcat搭建JavaWeb（JSP）开发环境
安装与配置JSP运行环境1、JDK安装2、配置jdk的环境在环境变量中新建如下图所示：新建系统变量如下：变量值的路径为下载jdk时存放jdk的路径3.打开cmd命令提示符 输入java -version，若出现版本信息，则安装和配置完成，若出现错误，就检查环境配置的过程。4、Eclipse的下载安装和Tomcat的搭建进入Eclipse的官网下载，接下来看视频操作（超详细）Exlipse配置Tomcat搭建JavaWeb（JSP）开发环境超详细视频...
2021-09-13 17:44:41
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