你能忍受吗？

最新推荐文章于 2022-05-08 09:23:37 发布
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分类专栏： 妇幼保健院 文章标签： 妇幼保健院 美赞臣
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   郑州市妇幼保健院，将孕妇信息卖给美赞臣！！！

   这样的政府部门，一手拿国家的钱，一手挣检查人的钱，还有第三只手利用来检查人的信息来挣钱！

华为手机碎屏后如何导出数据_问：你能忍受碎屏手机吗？
weixin_32965939的博客
12-09 3991
手机维修最常见的维修项目就是手机屏幕的维修，很多人都有碎屏的经历，换屏如滴血，少则几百，动辄几千。尤其是苹果手机用户，绝大部分人屏幕碎了也不愿意去维修，将就着在碎屏状态下继续用。如今国产手机的屏幕维修费也不比苹果手机便宜多少，根据华为商城显示，华为折叠屏手机Mate X屏幕组件维修价格为7080元，约为其售价16999元的40%左右，为最贵配件。那么你能忍受手机屏幕碎掉还继续用吗？小编身...
非科班能学好编程吗？
tianlaiit的博客
06-09 1800
肯定能啊
手机CPU性能天梯图及品牌
热门推荐
Tian2329的博客
05-08 5万+
芯片（soc）跟手机的关系，就好像大脑跟人体的关系一样，一切行为，都是由大脑发出指令来执行的，所以手机芯片的强弱，会直接影响手机操作的响应速度和流畅性。 一.手机CPU各项排行 下图是极客湾移动端 CPU 性能排行榜 极客湾这个排行榜的分数占比是：单核 30% + 多核 70% 。 极客湾移动端 GPU 性能排行榜 极客湾这个排行榜的分数占比是：50% 峰值性能 + 50% 持续性能。 极客湾移动端芯片综合性能排行 极客湾这个排行榜的分数占比是：CPU 50% + GPU 50%
（下篇）【TPAMI重磅综述】 SIFT与CNN的碰撞：万字长文回顾图像检索任务十年探索历程...
rainbowbirds_aes的博客
06-05 2468
翻译&编辑：李中梁 前言 本文是《SIFT Meets CNN: A Decade Survey of Instance Retrieval》的下篇。在上 篇中概述了图像检索任务极其发展历程，介绍了图像检索系统的基本架构和设计难点，详细展示了基于图像局部特征（以SIFT为代表）的检索流程以及关键环节的核心算法。 在下篇中将介绍基于CNN特征的图像检索系统的流程及关键问题，并在几个常见...
职场​潜规则你能忍受到第几条？
dengjigong的博客
05-19 1661
又是新的一周要开始了，工作对我们生活总是有着决定性的作用，可是我们依然在工作中有着这样或那样的问题，也许我们并不自知，已经深陷其中，所以今儿小e就跟大家一起话一话职场规则吧~ 一 闲时不抓紧 忙时就抓瞎 要懂得“居安思危” 二 不懂的话就一定要问 不懂不可耻 可耻的是浪费了时间还没有任何成果出来 三 加班并不是一件光荣的事
你为什么跳槽？真正原因找到了吗？
安晓辉生涯——聚焦程序员的职业规划与成长
08-23 7247
这个方法，能帮你认真挖掘跳槽的真正原因，避免重蹈覆辙
罗永浩的带货直播你看了吗？
岁月不饶人，我亦未曾饶过岁月
04-02 8213
2020年4月1日，老罗宣布入驻抖音，开启直播带货生涯。 老罗高低起伏的一生 高二辍学，倒卖二手书，二手车。 2000年12月，给北京新东方学校校长俞敏洪写了一封求职信，3次面试才成功聘用。 2001年至 2006年，北京新东方学校任教，后觉得当老师没有意思，没有进步，就辞职了。 2006年7月...
你还在为英语学习发愁吗？
何新生(Daniel) 勇敢坚毅真正之才智乃刚毅之志向。 —— 拿破仑
03-19 3054
你还在为英语学习发愁吗？       我常常痛恨自己成长的慢，痛恨自己很多的东西知道的太晚，痛恨自己领悟能力不 好，，，我常常阅读，阅读是我什么中的一部分，我今天将分享我一个好同学：刘文彬 的成长故事，有一点我想说，他再怎么再怎么基础都要比我开始学习英语时要好的多的 多！     在这一年左右的时间里，我亲身见证着刘文彬变得越来越厉害，他是怎么过来的 呢？ 借用他的故事，他学习
MySQL的锁机制，你真的理解了吗？
m0_54385790的博客
03-21 4603
MySQL的锁机制 MySQL的锁机制，你真的理解了吗？ 我们都知道事务并发有可能导致脏写，脏读、不可重复读，幻读等问题，而这类问题归结起来可以分为以下三类（经典读写问题）： “读-读”：两个事务都只是读取数据，并发执行，对对方不产生任何影响。 “写-写”：两个事务都需要对数据进行修改，则有可能引发脏写，脏写是任何一种隔离级别都无法忍受的问题，因此，为了解决这个问题，在事务并发的场景下，我们需要对事务访问的数据进行加锁，让访问同一数据的事务排队访问（串行） “读-写/写-读”：一个事务读数据，另外一个事务
31岁了，阿里P6还有必要去吗？
Javaesandyou的博客
03-27 3832
31岁的程序员，还有没有必要接阿里p6的offer？ 这是许多人都曾遇到的问题。 有人说自己31岁，拿到阿里技术p6岗位offer，给自己的薪资是25k，担忧如果几年后没升p7会被清。 有人说自己就是31岁接了阿里的p6岗位，进来两年，现在想转岗，各方面都觉得挺合适，就是在年龄和职级上卡住了，薪资也就是可悲的20多k，建议大家社招大龄入司要慎重！ 对于这个问题，许多网友都给出了自己的答案：不要去。 有人说，自己32岁进阿里做p6，一年后被辞退，还得了抑郁症，建议找工作还是面向工资，
《习惯逃避》你是这样的吗？
08-14
总有人把你的善良当成懦弱，把你的慈悲当成迟钝，你却只是默默忍受，还安慰自己宽容可贵； 遇到挫折，总以为换个环境，就能让一切变得顺利起来，可挫折总在下一个路口悄悄等着自己…… 习惯逃避的你，必须明白一个...
3DMAX最垃圾的地方！你能忍受吗？
YOUXIJIANMO的博客
08-18 1767
都说3dmax不好，但是你知道3dmax到底哪里不好？你如果用过所有3d软件就可以知道3dmax到底哪里垃圾了。很多人不知道，本人使用3dmax十几年，所以我不得不说一下，3dmax到底哪里垃圾。如果这里有欧特克的高管听众，那么谢谢，希望你们能高抬贵手把垃圾清理一下。这里插条广告3dmax视频教程**+学习交流社区148-095-282即可获取**，内附：开发工具和安装包，以及系统学习路线图 一，界面（垃圾度3） 黑色背景。自从3dmax09开始就改成默认黑色背景。可怜的设计师不得不把所有界面更改一遍，但.
趋势交易能赚钱吗？商品期货动量效应挖掘初探
Quant_的博客
12-19 3375
在聚宽社区，有人分享了一套商品期货动量模型，今天借聚宽量化实验室分享该策略给各位读者们： 作者开发的策略很简单，主要目标在于验证动量策略在商品市场的有效性，为了验证结果可靠，作者测试了很多期货品种（4个金属、6个化工、9个农产品、7个工业品，几乎要把期货全品种都验证了），把资金曲线整合到一起输出成今天的模型。 因为很多人都怀疑，期货使用很简单的趋势交易方法，就可以赚钱吗？也担心我们在模型里放置...
觉得世界不够好，那你够好吗？
Candy
08-02 332
I was running a few errands in my car the other day the sun was out the radio was playing and i was singing along 前几天我在自己的车子里处理一些事情 太阳出来了 收音机播放着 我跟着里面唱起歌来 The song was a joyful one and even ...
嵌入式C语言从入门到精通视频教程.zip
08-21
目录： 1.1C语言会被淘汰吗?.mp4 1.2 如何成为嵌入式高手.mp4 1.3 搭建开发环境.mp4 1.4初识程序结构.mp4 1.5单片机程序的编译与运行简介.mp4 2.1 单片机中数据表现形式.mp4 2.2 为什么要引入数据类型.mp4 2.3 为什么要使用C99的整数类型.mp4 2.4 sizeof用法.mp4 2.5 GPIO输出速度影响什么.mp4 2.5 负数的二进制表现形式.mp4 2.6 变量的用法与注意事项.mp4 2.7 浮点型数据类型 2.8 一个字符引入的BUG 2.9 浮点数应用注意事项 2.10 为什么要引入ASCII码 3.1 C语言有哪些运算符 3.2 算数运算符及应用案例 3.3 算数复合赋值运算符 3.4 增1和减1运算符及应用案例 3.5 单片机是如何控制外设的 3.6 牢记位运算符的口诀 3.7 逻辑移位与算数移位的区别 3.8 左移右移位运算应用案例 3.9 位运算应用案例1.mp4 3.10 位运算应用案例2 .mp4 4.1 printf的基本用法.mp4 4.2 printf的精细格式控制.mp4 4.3 printf输出转义序列.mp4 5.1数据运算的类型转换.mp4 5.2数据截断和数据扩充的规则.mp4 5.3数据扩充的应用案例和总结.mp4 5.4数据运算发生溢出的危害.mp4 5.5 数据扩充案例.mp4 5.6 24000000U中的U是做什么用的?.mp4 6.1 bool数据类型.mp4 ............ 网盘文件永久链接
该课题为基于Matlab的人脸考勤系统。如果需要硬件结合的话，可以调取摄像头。带有人机交互界面。可以在人机交互界面的基础之上，进行相应的拓展。人脸库可以使用您自己的真实人脸库。(11).zip
08-21
该课题为基于Matlab的人脸考勤系统。如果需要硬件结合的话，可以调取摄像头。带有人机交互界面。可以在人机交互界面的基础之上，进行相应的拓展。人脸库可以使用您自己的真实人脸库。(11).zip
该课题为基于Matlab的运动目标跟踪系统。可以实时框定运动目标。对运动目标的行为做识别。带有人机交互界面，需要在人机交互界面的基础上进行拓展(12).zip
08-21
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毫米波MIMO系统中基于凹度近似的功率分配.zip
08-21
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
该课题为基于Matlab的运动目标跟踪系统。可以实时框定运动目标。对运动目标的行为做识别。带有人机交互界面，需要在人机交互界面的基础上进行拓展(21).zip
最新发布
08-21
该课题为基于Matlab的运动目标跟踪系统。可以实时框定运动目标。对运动目标的行为做识别。带有人机交互界面，需要在人机交互界面的基础上进行拓展(21).zip
题目描述 放暑假了，陈谱想上网下载一些电影看，但是缓慢的网速令他无法忍受。 他了解到了接下来的 N N 个小时中的网速情况，想找一段连续的 M M 个小时来下载电影，并且希望这 M M 个小时的平均网速尽可能的大，你能编一个程序帮助他实现愿望吗？ 输入格式 输入第一行包含两个整数 N N、 M M， 1 ≤ M ≤ N ≤ 100 1≤M≤N≤100； 第二行包含 N N 个整数，表示第 N N 个小时的网速（0≤网速值≤1000），相邻两数之间用空格隔开。 输出格式 输出最大的平均网速，结果保留两位小数。 样例的输入与输出 样例输入 6 3 3 6 1 5 6 4 复制 样例输出 5.00用c++写
03-30
### C++ 编写计算连续 M 小时内最大平均网速的程序 要解决这个问题，可以采用滑动窗口算法来高效求解。以下是完整的解决方案： #### 问题分析 给定 N 小时内的网速数组 `speeds` 和整数 M（表示连续小时的数量），目标是从这 N 小时中找到任意长度为 M 的子区间，使得该区间的平均网速最大化。 可以通过维护一个固定大小为 M 的滑动窗口，在遍历过程中动态更新窗口的总和并记录最大的平均值。 --- #### 实现代码 以下是一个高效的 C++ 解决方案： ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <climits> // For INT_MIN using namespace std; double maxAverageSpeed(const vector<int>& speeds, int M) { if (speeds.empty() || M <= 0 || M > speeds.size()) return 0.0; double currentSum = 0.0; // 初始化第一个窗口的和 for (int i = 0; i < M; ++i) { currentSum += speeds[i]; } double maxSum = currentSum; // 当前的最大和 // 使用滑动窗口技术 for (int i = M; i < speeds.size(); ++i) { currentSum += speeds[i] - speeds[i - M]; // 更新当前窗口的和 if (currentSum > maxSum) { // 如果发现更大的和，则更新 maxSum = currentSum; } } return maxSum / M; // 返回最大平均速度 } int main() { int N, M; cout << "Enter the number of hours and window size: "; cin >> N >> M; vector<int> speeds(N); cout << "Enter the speed values: "; for (int i = 0; i < N; ++i) { cin >> speeds[i]; } double result = maxAverageSpeed(speeds, M); cout << fixed; // 控制浮点数输出格式 cout.precision(2); // 设置精度为两位小数 cout << "The maximum average speed over any " << M << "-hour period is: " << result << endl; return 0; } ``` --- #### 代码说明 1. **输入处理** 用户需提供两个参数：N 表示总的小时数量，M 表示连续小时的时间窗大小；随后输入每个小时对应的网速数据。 2. **初始化滑动窗口** 首先计算初始窗口 `[0, M-1]` 中的速度之和，并将其作为基准值存储在变量 `maxSum` 中[^4]。 3. **滑动窗口逻辑** 滑动窗口的核心在于每次移动只涉及移除最左侧元素和加入新右侧元素的操作，从而避免重新计算整个窗口的和。通过这种方式，可以在 O(N) 时间复杂度下完成任务[^5]。 4. **返回结果** 最终将最大窗口和转换为平均值形式 `(maxSum / M)` 输出。 --- #### 示例运行 假设输入如下： ``` Enter the number of hours and window size: 6 3 Enter the speed values: 10 20 30 40 50 60 ``` 程序会输出： ``` The maximum average speed over any 3-hour period is: 50.00 ``` 这是因为连续三小时的最大平均网速出现在最后三个小时 `[40, 50, 60]`，其平均值为 `(40 + 50 + 60) / 3 = 50.00`. ---
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