题目讲解（2）

1、得到逆序数 题目：输入一个正的整数，逆序打印这个整数的每一位 整数为125，输出5 2 1 代码展示: int main() { int num = 0; //初始化 scanf( 这道题，当我们输入125后，就能得5 2 1。 总结：num%10得到的是余数，num/10得到的是整数部位。 2、计算1~100之间3的倍数的数字之和 题目：计算1~100之间3的倍数的数字之和 思路： 1.打印出1~100的数字 2.找出3的倍数的数字 3.进行求和 方法： 1.先使用循环（while、for ）得到1~100的数字； 2，然后得到3的倍数的数字  i%3 == 0; 3. 取消关机 } else { goto again; } return 0; } 代码里的一些知识点总结： 1：两个字符串比较相等不能使用==，应该使用strcmp函数； 2：

数组习题讲解2

A）4 B）5 C）6 D）7 2、下面程序运行后，输出结果是________。 #include <stdio.h> void main( ) { int a[10]={1,2,3,4,5,6},i,j; for(i=0;i<6;i++) { j=a[i];a[i]=a [5-i];a[5-i]=j;} for(i=0;i<6;i++) printf("%d ",a[i]); } A) 6 5 4 3 2 1 B) 1 2 3 4 5 6 C) 1 5 4 3 2 6 D) 1 5 3 4 2 6 。 答案及讲解往下翻 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 第一个题目：C 首先要知道字符串长度与数组元素个数的关系，这是基本的。字符串以 '\0' 结尾，但字符串长度不包含 '\0' 。

struts2讲解

【JavaEE开发更强调三层结构，web层开发更注重MVC】 Struts2 就是web层开发框架，符合MVC模式；struts1 、webwork 、jsf 、SpringMVC 都是MVC 2. Struts 2的Action类实现了一个Action接口，连同其他接口一起实现可选择和自定义的服务。Struts 2提供一个名叫ActionSupport的基类实现一般使用的接口。 Struts 2的Action不和容器有关。Servlet上下文被表现简单的Maps，允许Action被独立的测试。Struts 2的Action可以访问最初的请求和相应，如果需要的话。 Struts 2支持在每一个Action基础上凭借拦截栈创建不同的生命周期。自定义栈可以被创建且使用不同的所需 的Action。 3. 简要说说Struts2的处理流程？ 属性驱动和模型驱动 Struts2内部提供了参数封装功能，不需要使用BeanUtils进行封装。Struts2大部分内置功能都是拦截器实现的。

讲解cv2.setNumThreads

讲解 cv2.setNumThreads 函数在计算机视觉领域，OpenCV 是一个流行的开源库，提供了许多用于图像和视频处理的功能。 其中，cv2.setNumThreads 是 OpenCV 中的一个函数，它用于设置并行处理的线程数目。本篇文章将详细讲解 cv2.setNumThreads 的作用和用法。 总结本文讲解了 cv2.setNumThreads 函数的作用和用法。通过设置并行处理的线程数目，我们可以控制 OpenCV 在图像和视频处理中使用的线程数量，从而提高程序的性能和效率。 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模拟一个较耗时的图像处理操作 time.sleep(2) # 返回处理后的图像 return imshow(f"Processed Image {i+1}", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()在这个示例代码中，我们首先使用 cv2

frm2sdi (2) sdi内容讲解

_01_chk_1", "state": 2, "check_clause": "KChgaW50X2NvbGAgPiAwKSBhbmQgKGB0aW55aW50X2NvbGAgPiAwKSk /mysql_3314/mysqldata/db1/t20250120_2.ibd10:43:57 [root@ddcw21 ibd2sql-main]#10:44:08 [root@ddcw21 ibd2sql-main 分为2种:STORED: 数据存储在磁盘上. 解析的时候要注意VIRTUAL: 是通过计算出来的值, 不存储在磁盘上.hidden是否隐藏2: 隐藏, 常见于DB_ROW_ID等内部字段(被删除的字段也是2). 要显示出来时会加上 /! =2没得主键的时候,基本上可以确定这个字段是第2个字段(rowid,trxid,rollptr,col1,col2).

ViewPager 2 使用讲解「建议收藏」

部分基础知识 ViewPager 2 底层是用 RecycleView 实现 三、撰写功能 1、依赖引入 implementation 'androidx.viewpager2:viewpager2:1.0.0 2、实现横向滑动效果 1）、实现效果 2）、代码实现 a、 布局 Activity 布局内 就一个 ViewPager 2控件 item 界面就一个textView 就不展示了 b、逻辑 package 3、纵向滑动效果 1）、实现效果 2）、代码逻辑 a、 布局 Activity 的布局需要拿出 <androidx.viewpager2.widget.ViewPager2 android ; viewPager2.setAdapter(adapter); viewPager2.setOrientation(ViewPager2.ORIENTATION_VERTICAL 4、RadioGroup 与 ViewPager 2 连用 1）、实现效果 2）、代码逻辑 a、 布局 Activity 布局 <?

·word2vec原理讲解

word2vec原理讲解 　　　　word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理 虽然源码是开源的，但是谷歌的代码库国内无法访问，因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准。本文关注于word2vec的基础知识。 目录 1. 词向量基础 2. 2. CBOW与Skip-Gram用于神经网络语言模型 　　　　在word2vec出现之前，已经有用神经网络DNN来用训练词向量进而处理词与词之间的关系了。 3. word2vec基础之霍夫曼树 　　　　word2vec也使用了CBOW与Skip-Gram来训练模型与得到词向量，但是并没有使用传统的DNN模型。 霍夫曼树的建立其实并不难，过程如下： 　　　　输入：权值为(w1,w2,...wn)(w1,w2,...wn)的nn个节点 　　　　输出：对应的霍夫曼树 　　　　1）将(w1,w2,...wn)(w1,

电平转换芯片使用_i2c电平转换芯片

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/169396.html原文链接：https://javaforall.cn

表达芯片数据分析2

db) ls("package:hgu133plus2.db") #列出R包里都有啥 ids <- toTable(hgu133plus2SYMBOL) #把R包里的注释表格变成数据框}# 方法2 k1 = ids2$symbol! str_detect(ids2$symbol,"///");table(k2) ids2 = ids2[ k1 & k2,] # ids = ids2 #使用方法二需要将42行F改为T，55行取消注释 ', getGPL = F)#网速太慢，下不下来怎么办#1.从网页上下载/发链接让别人帮忙下，放在工作目录里#2.试试geoChina,只能下载2019年前的表达芯片数据class(eSet)length p) { s = intersect(rownames(pd),colnames(exp)) exp = exp[,s] pd = pd[s,]}#(4)提取芯片平台编号，后面要根据它来找探针注释

geant4入门讲解篇-2

让我们继续以B1例子为主，讲解Geant4的模拟流程。 Geant4最需要注意的地方在于根据用户的需求获得想要的信息，B1是想获得入射N个粒子后，Shape2获得多少剂量。 每个粒子即Event会沉积多少能量，然后把所有粒子/Event的沉积能量相加，所有的沉积能量/Shape2质量=剂量； b. 每个粒子与几何体相互作用时，Shape2中的每个Step沉积多少能量，然后把这些Step沉积能量相加给当前的Event。 在Geant4模拟中，我们通常是从小到大来获取统计这些能量信息： a. 询问当前Step所处的位置是否属于Shape2几何体内，如果是，沉积能量edep相加给当前Event中的一个中间变量fEdep（在每个Event开始时，该变量fEdep初始化为0，用来统计当前Event

前端学习(2)~html标签讲解(二)

例如：

• 默认1
• 默认2
• 默认3

，里面的每一项是
1. 1. 呵呵哒1
   2. 呵呵哒2
   3. 呵呵哒3
   属性： type 例如colspan="2"表示当前单元格在水平方向上要占据两个单元格的位置。 rowspan：纵向合并。例如rowspan="2"表示当前单元格在垂直方向上要占据两个单元格的位置。 2、当表格非常大内容非常多的时候，如果用thead、tbody、tfoot标签的话，那么数据可以边获取边显示。如果不写，则必须等表格的内容全部从服务器获取完成才能显示出来。 2、相对值写法：cols="30%,*" 其中*代表剩余的。这里其实包含了两个框架：左边的框架占30%，右边的框架占70%。

2 小时学会 springboot ( 附实例讲解 )

@慕课网：http://www.imooc.com @廖师兄 转自方志朋的博客： https://www.fangzhipeng.com/springboot/2017/05/25/sb25-2hour.html

C语言：指针2（超详细讲解）

printf("&arr[0] = %p\n", &arr[0]);//&arr [0] printf("arr = %p\n", arr); //arr } 其实数组名其实是首元素地址但是有2个例外 %d\n", sz); add(arr); } ⼀维数组传参，形参的部分可以写成数组的形式，也可以写成指针的形式 冒泡排序 冒泡排序我们可以把一组很乱的数值排好 很乱的数值：9 7 6 4 3 1 2 6 8 10 排好：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 冒泡排序的核⼼思想就是：两两相邻的元素进⾏⽐较 void sr(int arr[], int sz) { for (int i = 0; sz); } 这代码我们可以看到输入10个数值然后进行排序然后打印 输入10个数值 下面我们可以看到这个为什么是sz-1呢 因为我们排序到第9个数值就已经排序好了 最后的一个数值没必要排序 1 2 int main() { int arr1[5] = {1,2,3,4,5}; int arr2[5] = {2,3,4,5,6}; int arr3[5] = {3,4,5,6,7}; int

img2col 卷积优化讲解

原理img2col 的原理可以用下面这一张图来概括：图片Input Features -> Input Matrix不难看出，输入特征图一共有三个通道，我们以不同的颜色来区分。 图片以蓝色的特征图为例，它是一个 3 x 3 的矩阵，而卷积核是一个 2 x 2 的矩阵，当卷积核的滑动步长为 1 时，那么传统的直接卷积计算一共需要进行 4 次卷积核与对应特征子矩阵之间的点积运算。 现在我们把每一个特征子矩阵都排列成一个行向量（如图中编号1️⃣、2️⃣所示），然后把这 4 个行向量堆叠成一个新的矩阵，就得到了蓝色特征图所对应的 Input Matrix。 Convolution Kernel -> Kernel Matrix不难看出，卷积核一共有两个，每个均为三通道，我们以第一个卷积核为例进行讲解。 图片将卷积核转化成矩阵的方式和第一步有些类似，只是这里应该转化成列向量（如图中编号1️⃣、2️⃣、3️⃣所示）。

关于Spring面试题讲解2

依赖注入，是IOC的一个方面，是个通常的概念，它有多种解释。这概念是说你不用创建对象，而只需要描述它如何被创建。你不在代码里直接组装你的组件和服务，但是要在配置文件里描述哪些组件需要哪些服务，之后一个容器（IOC容器）负责把他们组装起来。

聊聊苹果的M2芯片

我们还将对 Apple 在 Locuza 的帮助下发布的 M2 图像芯片面积（die area）进行分析。如果你喜欢听而不是阅读，可以看我们制作的 YouTube 视频[2]。 Apple 展示了 M1 和 M2 的未标记图像。这表明 M2 为 141.7mm2，但我们认为 Apple 修改了芯片图像。这不是苹果第一次这么做了。 苹果提供的图片似乎与实际的 M2 不相称。SRAM 单元和 PHY在不同芯片上应该是一样的，我们可以基于这个来辨别，然后看到 M2 似乎比它实际的要小。 晶圆价格的小幅上涨、更大的芯片从 118.91mm2 到 155.25mm2 以及更昂贵的内存的组合是造成这种情况的主要原因。 最后一个我们没有评估的 IP 块是更大的媒体引擎，用于增强媒体功能。 Apple 的 M 系列是迄今为止最适合专业创作人士的芯片。这是毋庸置疑的。如果你使用 Adobe 套件，M 系列芯片是最好的。

2nm芯片为什么特别？

今年5月，蓝色巨人IBM公司宣布造出了全球第一颗2nm工艺的半导体芯片。 核心指标方面，IBM称该2nm芯片的晶体管密度（MTr/mm2，每平方毫米多少百万颗晶体管）为333.33，几乎是台积电5nm的两倍，也比外界预估台积电3nm工艺的292.21 MTr/mm2要高。 在下图IBM公布的显微镜下2nm芯片照片，里面一个个排列整齐的锯齿状凸起，就是芯片中负责运算的最基础结构单元 —— 晶体管的横截面。 ▲IBM公布显微镜下的2nm芯片照片 不过细心的同学可能会注意到，照片里面芯片最重要的微观结构，也就是晶体管中电子流动的通道宽度是12nm，跟说好的2nm不一样！这是为什么呢？ 而这一次IBM的2nm芯片，在每一平方毫米的面积上，可以制造3.3亿枚晶体管，这个密度差不多是苹果手机里5nm芯片的2倍，小米、三星等等手机里5nm芯片的3倍，确实有比较明显的提高。

2nm 芯片技术，2nm 真的来了？

雷锋网消息，IBM最近宣布推出全球首个 2nm 芯片制造技术，相比于 7nm 的技术，预计带来 75% 的能耗降低或45% 的性能提升。 该芯片每平方毫米大约有 1.73 亿个晶体管，而三星的 5nm 芯片每平方毫米大约有 1.27 亿个晶体管。IBM的 晶体管密度达到了台积电 5nm 的 2 倍。 这是极大的进步。 但是每平方毫米有 3.33 亿个晶体管的 2nm 芯片，可不是好生产的。 IBM 表示，他们采用的 2nm 工艺制造的测试芯片甚至能够在一块指甲大小的芯片中塞进 500 亿个晶体管， 要知道，2nm甚至比我们 DNA 单链的宽度还小。 有媒体表示，IBM 此次发布的 2nm 芯片制程正是在这个研发中心设计和制造的。 2015 年，IBM 研发出了 7nm 原型芯片，2017 年，IBM 又全球首发了 5nm 原型芯片。

讲解UserWarning: Update your Conv2D

讲解UserWarning: Update your Conv2D在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种广泛应用的模型。 然而，在使用CNN时，我们有时会遇到一个名为"UserWarning: Update your Conv2D"的告警信息。本文将详细讲解这个Warnning信息的含义以及如何解决这个问题。 告警信息的含义"UserWarning: Update your Conv2D"告警信息表示我们当前正在使用的Conv2D方法已经过时，存在一些最新版的API、参数或者用法需要更新和改进。 =32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)), MaxPooling2D(pool_size=(2, 2 =32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)), MaxPooling2D(pool_size=(2, 2

ADC芯片——AD7705最详细讲解（STM32）「建议收藏」

切记：一定要看英文芯片手册DataSheet,网上的AD7705中文手册也就参考一下。 芯片5V供电时,REF建议电压范围是1V~3.5V，推荐值2.5V； 3. 芯片3V供电时,REF建议电压范围是1V~1.75V，推荐值1.225V，模块上参考电压芯片是REF192-2.048，也就是2.048V，显然都不是推荐值，且这已经超出了3V供电的推荐范围，因此电路设计不规范 低功耗CMOS芯片，功耗一般为20uW 7. 可编程，可编程增益，以及降噪参数等。 在编写程序的过程中主要使用了三个寄存器分别为：通信寄存器、设置寄存器和时钟寄存器，就详细讲解这三个。 2.1 通信寄存器   通信寄存器是一个8 位寄存器，既可以读出数据也可以把数据写进去。