believing CHUNGE, living forever!

最新推荐文章于 2022-01-18 19:25:49 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yhm2046/article/details/4354520
作者因故无法在校内住宿，表达了内心的不满，并寄希望于信仰的力量来帮助自己克服困难，实现愿望。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

I fuck the leader of college!

Because I was a native so I can’t live in school in this summer! Why can’t secure my little wish? I believe if I worshiped CHUNGE, everything can’t stop me!

Ha-ha, CHUNGE will grant me the strength!

yhm2046
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Believing Process 最长回文子串
qq_41179409的博客
12-01 95
给你一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。 示例 1： 输入：s = "babad" 输出："bab" 解释："aba" 同样是符合题意的答案。 public static String longestPalindrome2(String s) { int len = s.length(); if (len < 2) { return s; } int maxLen = 1; in.
Believing Process Hot78. 子集
qq_41179409的博客
12-27 434
题干： 给你一个整数数组nums ，数组中的元素 互不相同 。返回该数组所有可能的子集（幂集）。 解集 不能 包含重复的子集。你可以按 任意顺序 返回解集。 示例 1： 输入：nums = [1,2,3] 输出：[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]] public class 子集 { public static void main(String[] args) { int[] nums = {1,2,3}; ..
实用性测试（Pragmatistic Testing）Seeing is not believing！Testing is believing！做个实用主义测试者
u014745628的专栏
04-16 402
编辑Tomcat安装目录下的catalina.bat 加入: SET JAVA_OPTS=%JAVA_OPTS% -javaagent:D:/tools/AppServerAgentLit/javaagent.jar 分别启动Tomcat以及AppDynamics的LiteViewer即可实施监控
Believing Process 快排
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步骤 1. 在数组中选一个基准数（通常为数组第一个）； 2. 将数组中小于基准数的数据移到基准数左边，大于基准数的移到右边； 3. 对于基准数左、右两边的数组，不断重复以上两个过程，直到每个子集只有一个元素，即为全部有序。 代码 public class test { public static void main(String[] args) { int[] nums = {3,2,1,5,6,4}; qsort(nums,0,nums.length.
Believing Process 二分查找
qq_41179409的博客
07-26 81
基本实现： public int binarySearch(int[] nums, int key) { int l = 0, h = nums.length - 1; while (l <= h) { int m = l + (h - l) / 2; if (nums[m] == key) { return m; } else if (nums[m] > key) { h =..
Believing Process 739. 每日温度
qq_41179409的博客
08-12 132
题干： 请根据每日气温列表temperatures，请计算在每一天需要等几天才会有更高的温度。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用0来代替。 示例： 输入: temperatures = [73,74,75,71,69,72,76,73] 输出:[1,1,4,2,1,1,0,0] public class 每日温度 { public static void main(String[] args) { int[] temperatures = {30,...
Believing Process 力扣Hot198.打家劫舍
qq_41179409的博客
01-18 225
题干; 你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 不触动警报装置的情况下 ，一夜之内能够偷窃到的最高金额 示例; 输入：[1,2,3,1] 输出：4 解释：偷窃 1 号房屋 (金额 = 1) ，然后偷窃 3 号房屋 (金额 = 3)。 偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。 publ...
Believing Process Hot139. 单词拆分
qq_41179409的博客
01-03 227
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Believing Process 力扣Hot 46.全排列
qq_41179409的博客
12-18 197
题干： 给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。 示例 1： 输入：nums = [1,2,3] 输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]] public static void main(String[] args) { int[] nums = {1,2,3}; List<List<Integer>> res .
Seeing isn't Believing
12-27
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Testing_is_believing_博客简索
11-23
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seeing_is_believing：显示文件中每一行代码的结果
02-28
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信息安全_数据安全_hum-r1-2-seeing-is-believing-mak.pdf
08-22
信息安全_数据安全_hum-r1-2-seeing-is-believing-mak 网络犯罪 安全攻击 安全人才 信息安全研究 内外威胁
基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f4901605d35f (最新版、最全版本)基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
MATLABSimulink扩频通信系统仿真：BPSKQPSK调制与WalshmGold序列的误码率分析及GUI设计
08-23
基于MATLAB/Simulink平台的扩频通信系统仿真研究。主要内容包括构建扩频通信系统的仿真模型，应用BPSK和QPSK调制技术，使用Walsh、m序列和Gold序列进行扩频处理，生成并分析信号波形图，计算误码率，并设计了用户友好的GUI界面。通过这些步骤，研究人员可以深入了解扩频通信系统的性能特点及其抗干扰能力。 适合人群：从事通信工程领域的科研人员和技术开发者，尤其是对扩频通信技术和MATLAB/Simulink有初步了解的人群。 使用场景及目标：①用于教学和培训，帮助学生掌握扩频通信系统的理论知识和实际操作技能；②为科研项目提供技术支持，验证不同调制方式和扩频码对系统性能的影响；③辅助产品开发，优化通信设备的设计。 其他说明：文中提供了详细的建模方法和具体的实现步骤，附带m源代码，便于读者理解和复现实验结果。
Day09_随堂笔记.pdf
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Python进阶
MATLAB中深度神经网络多特征输入单输出分类模型的实现与可视化
08-23
内容概要：本文档详细介绍了如何在MATLAB中实现深度神经网络（DNN）的多特征输入单输出分类模型，涵盖二分类和多分类任务。文档提供了详细的代码注释，指导用户从数据导入、预处理到模型构建、训练以及最终的预测和效果评估全过程。此外，还展示了如何利用MATLAB内置函数生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，帮助用户直观地理解和评估模型性能。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解深度学习及其应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要解决多特征输入分类问题的研究项目或工业应用场景。通过学习本文档，用户能够掌握如何快速搭建和调优DNN模型，从而提高分类任务的准确性。 阅读建议：建议读者先熟悉MATLAB的基本语法和深度学习工具箱的功能，再逐步跟随文档中的步骤进行实践。同时，鼓励读者尝试不同的数据集和参数配置，探索最佳模型表现。
电力市场中基于价值认同的电能共享分布式交易策略研究 价值认同
08-23
内容概要：本文围绕电能共享市场的交易机制展开分析，提出了基于价值认同的需求侧电能共享分布式交易策略。文章首先介绍了电能共享市场的背景及其重要性，接着详细阐述了价值认同机制的设计，通过建立用户满意度和服务质量评估体系，减少无序竞争带来的无谓损失。此外，文章还设计了一致性算法支持的分布式交易策略，实现了产消者间的去中心化交易，提高了交易透明度和效率，保护了用户隐私。最后，基于剩余理论，文章探讨了边际价格驱动下的电能共享模式，并通过市场博弈模型揭示了无序竞争的问题。 适合人群：从事电力市场研究的专业人士、能源政策制定者以及对电能共享市场感兴趣的学者和技术专家。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电能共享市场运作机制的人群，特别是那些致力于优化电力市场交易机制、降低成本、提高市场效率的研究者和从业者。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还提出了具体的技术解决方案，有助于推动电能共享市场的创新发展。
【医学影像处理】基于跨模态核磁共振图像超分辨率的T2WI重建：融合T1WI辅助信息的高效网络设计与量化部署（论文复现含详细代码及解释）
最新发布
08-23
内容概要：该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题，提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括：提出基于高频信息约束的网络框架，通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节；设计渐进式特征匹配融合框架，采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性；引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明，该方法不仅提高了超分辨率性能，还保持了图像质量。 适合人群：从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师，尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标：①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景；②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量，解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题；③为临床诊断提供更高质量的影像资料，帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明：论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码，还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外，作者还对模型进行了量化处理，使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理，理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
Sublime Text集成Seeing Is Believing展示Ruby代码结果
资源摘要信息:"Seeing Is Believing（SIB）是一个Ruby代码执行工具，它能够让用户直接在编辑器中看到每一行Ruby代码执行后的结果。这个功能非常适用于开发和调试Ruby代码，因为它能够直观地显示代码运行的具体情况。...
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