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算法提高 9-3摩尔斯电码
问题描述 摩尔斯电码破译。类似于乔林教材第213页的例6.5，要求输入摩尔斯码，返回英文。请不要使用”zylib.h”，只能使用标准库函数。用’ * ‘表示’ . ‘，中间空格用’ | ‘表示，只转化字符表。
49610发布于 2020-04-20 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-3)
为保证垂直拆分场景下，出现数据节点不可用状态时，与之不相关的不同逻辑库之间的业务场景不受影响，计算节点在启动时，对所有逻辑库的可用状态做了特殊判断处理，说明如下：
48310编辑于 2024-11-28 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 9-3 逻辑回归损失函数的梯度
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要推导逻辑回归损失函数的梯度，通过与线性回归模型的梯度进行比较找出逻辑回归损失函数梯度的向量化表示。
2.4K21发布于 2020-02-26 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
第四周_算法提高_9-3摩尔斯电码
本文最后更新于 1163 天前，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 #include<iostream> #include<cstring> using namespace std; void print(char ch1[4]){ char ch2[26][4]; ch2[0][0]='*';ch2[0][1]='-';ch2[0][2]='a';ch2[0][3]='a'; ch2[1][0]='-';ch2[1][1]='*';ch2[1][2]='*';ch2[1][3]='*'; c
28710编辑于 2022-06-28 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题9-3 平面向量加法
习题9-3 平面向量加法 本题要求编写程序，计算两个二维平面向量的和向量。
1.6K20发布于 2020-09-15 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年08月 3D数学-归一化函数
4 9 确定样本数据的最大值和最小值： max = 9 min = 3 对于每个数据点x，将其归一化为(x-min)/(max-min)的值： 数据编号1的归一化结果为(3-3)/(9- 3)=0 数据编号2的归一化结果为(5-3)/(9-3)=0.33 数据编号3的归一化结果为(7-3)/(9-3)=0.66 数据编号4的归一化结果为(9-3)/(9-3)=1 得到的结果在
33810编辑于 2025-05-28 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
如何高效？
之前写过的文章：《如何做一个高效的前端》 获得了不少喜欢。本文侧重讲 如何高效 的方法论。 我觉得，高效可以通过四个步骤来实现：记录，分析，设计优化方案，执行 。 然后不断循环这个过程。 记录 确定你想高效做的事。将做事的过程和各个过程所需的时间记录下来。并记录一段时间。比如，你想做一个高效的前端，那记录做前端的过程：理解需求，程序设计，做页面，写交互，对接口，测试 等。
51530发布于 2018-12-24 - 来自专栏全栈程序员必看
高效开发
需求整理，版本规划 设计阶段:业务流程，信息架构，优化，交互设计，高保真研发阶段:任务跟进，需求随时沟通，修改优化 发布阶段可用性测试，部署上线，制定运营策略，收集用户反馈，迭代更新二.为何产品经理需要高效执行 1.全程参与项目的每一个环节，决定项目是否可以高效按期落地。
44320编辑于 2022-08-04 - 来自专栏超超不会飞
高效学习
左耳听风《高效学习篇》笔记 端正学习态度 学习所需要具备的能力： 行动力：缺乏行动力的人只会嘴上说说，很少真实践行； 方向和目标：要在前进过程不断修正自己的方向，确立和实现自己的目标； 方法：学习的方法很重要 参考资料 96 | 高效学习：端正学习态度 97 | 高效学习：源头、原理和知识地图 98 | 高效学习：深度，归纳和坚持实践 （全文完）
53020发布于 2020-10-28 - 来自专栏*坤的Blog
高效搜索
---- layout: default title: 高效搜索 category: [技术, 安全] comments: true --- 背景介绍 之前看到过类似的文章,但是已经忘记出处在哪儿了
1K40发布于 2018-06-04 - 来自专栏Lauren的FPGA
高效设计
这也是我写“高效设计”这一专题文章的初衷，希望可以帮到大家。另外，这一专题文章其实还包括高效使用DSP48E2和高效使用MMCM，最终会以其他形式呈现出来。 高效设计专题文章： FF 同步复位与异步复位 触发器的初始值 锁存器 LUT 查找表用作组合逻辑单元 查找表用作移位寄存器 查找表用作分布式RAM Block RAM Block RAM的基本结构
65320发布于 2019-10-31 - 来自专栏科技记者
《高效R语言编程》7--高效优化
高效的基础R 改善性能的标准方式和替代方法 if与ifelse函数 marks <- runif(n=10e6, min=30, max=99) system.time({ result1 <- ifelse is.na与anyNA 想了解一具向量是否包含任何缺失值，anyNA()更高效。 矩阵 数据框中提取行比矩阵中慢约150倍。
1.8K40发布于 2021-07-27 - 来自专栏数据库相关
使用snmp_exporter采集 netscaler设备指标
prometheus/snmp_exporter/tree/master/generator#building https://docs.citrix.com/en-us/netscaler-sd-wan/9- generator/ go build make mibs 然后，切换到 mibs 目录下 cd mibs/ 将 https://docs.citrix.com/en-us/netscaler-sd-wan/9-
2.9K20发布于 2020-03-17 - 来自专栏科技记者
《高效R语言编程》8--高效硬件
软件配置 benchmarkme包 高效硬件的5个技巧 1、使用benchmarkme包评估下CPU，看是否值得硬件升级 2、如有可能，增加更多RAM（虽然现在芯片慌，说这个有点不合时宜） 粗略经验，RAM
1.1K30发布于 2021-07-27 - 来自专栏科技记者
《高效R语言编程》6--高效数据木匠
tibble") library("tidyr") library("stringr") library("readr") library("dplyr") library("data.table") 高效的 使用变量名非标准化求值更高效，见R语言 dplyr传递参数_自由 平等~忠诚 奉献-CSDN博客[2]。只是函数名多了个下划线那么简单吗？ 使用dplyr高效处理数据 这个包名的意思是数据框钳，相比基础R的优点是运行更快、与整洁数据和数据库配合好。函数名的部分灵感来自SQL。 ? 非标准计算 代码中没有引号包裹的原始名字，这种方式叫做非标准计算（NSE），高效交互使用函数，减少键盘输入，允许Rstudio中自动完成。还是函数名多个_。
3K20发布于 2021-07-27 - 来自专栏小巫技术博客
高效mac（一）
磨刀不误砍柴工，一个好的工具能让我们的工作事倍功半。作为一名开发者，一台好的电脑是必备的，本人推荐条件允许入手一台mac还是很有必要的。虽然我入手mac只有半年多点，但是各种好处还是比较了解的，为了让mac新手快速熟练使用mac开发程序，因此总结日常使用软件和技巧分享给大家。 1.mac电脑最好的shell命令工具：iTerm命令工具，可以高亮显示，可以调节窗口大小，可以粘贴复制命令等等，详细信息可以查看官网。 2.HomeBrew工具：Mac OS中的软件包工具，一个命令就可以安装卸载软件，安装方法： /
69910发布于 2018-07-20 - 来自专栏01ZOO
高效jupyter notebook
类似vim，notebook也有命令模式和编辑模式。在编辑模式中按下esc就会进入命令模式，点击任何一个cell，或者按下enter可以进入编辑模式。如果你用过vim，就应该不难想象这两个模式的作用：在不同的模式下，编辑器提供的很多好用的快捷键，方便你进行方便快捷的操作。
2.7K60发布于 2019-06-23 - 来自专栏科技记者
高效R编程
这是《高效R语言编程》的学习笔记，前面的笔记在这里：https://blog.csdn.net/zd200572/article/details/115349366 https://www.jianshu.com 这是《高效R语言编程》的学习笔记，前面的笔记在这里：https://blog.csdn.net/zd200572/article/details/115349366https://www.jianshu.com 高效编程的5个技巧 1、小心，尽量不要增大向量的大小 2、尽可能向量化代码 3、适当时机下使用因子 4、通过缓存变量避免不必要的计算 5、字节编译包可使性能轻而易举大幅提升 一般性建议 底层语言如C，需要你自己进行内存管理
1.8K30发布于 2021-05-20 - 来自专栏JadePeng的技术博客
高效沟通技巧
高效沟通是工作中的必备技巧，本文为学习总结。 什么是沟通? 沟通是达成共识，理解一致 沟通 VS.
1K60发布于 2018-03-12 - 来自专栏信数据得永生
TensorFlow 高效编程
TensorFlow 高效编程 原文：vahidk/EffectiveTensorflow 译者：FesianXu、飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 一、TensorFlow 基础 许多问题，如优化具有数百万个参数的大型神经网络，都可以在 TensorFlow 中使用短短的几行代码高效地实现。而且 TensorFlow 可以跨多个设备和线程进行扩展，并支持各种平台。 五、向 TensorFlow 投喂数据 TensorFlow 被设计可以在大规模的数据情况下高效地运行。所以你需要记住千万不要“饿着”你的 TF 模型，这样才能得到最好的表现。 import numpy as np actual_data = np.random.normal(size=[100]) data = tf.constant(actual_data) 这个方式非常地高效 九、使用 Python 操作设计核心和高级可视化 TensorFlow 中的操作核心完全用 C++ 编写，用于提高效率。 但是用 C++ 编写 TensorFlow 核心可能会非常痛苦。
2.1K10编辑于 2022-12-02
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