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2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
35520发布于 2021-06-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
59310编辑于 2022-11-08 - 来自专栏云深之无迹
DSC-RX1002相机升级
搜索我的型号 https://www.sony.com/electronics/support/compact-cameras-dsc-rx-series/dsc-rx100m2 ? ? https://www.sony.com/electronics/support/compact-cameras-dsc-rx-series/dsc-rx100m2/downloads/W0010232
53730发布于 2021-04-14 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
44310发布于 2020-09-16 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
43240发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
77230发布于 2019-11-08 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
1K20编辑于 2023-01-09 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.4K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏国产数据库
DM8共享集群DSC初始化DB实例报错
[dmdba@localhost DSC0]$ /dmdb8/dmdbms/bin/dmasmtool dcr_ini=/dmdb8/dmdbms/dsc_config/DSC0/dmdcr.ini ASM /dmdbms/dsc_config/DSC0/sqllog.inidb1节点删除初始化生成的参数文件rm -f /dmdb8/dmdbms/dsc_config/DSC1/dmdcr.inirm -f --过滤出参数文件中关于size大小的参数[dmdba@localhost DSC0]$ cat /dmdb8/dmdbms/dsc_config/DSC0/dminit.ini |grep SIZESYSTEM_SIZE +DMREDO/DSC1_LOG02.logFILE "/dmdb8/dmdbms/dsc_config/DSC0/dm.ini" has already existedFILE "/dmdb8/dmdbms /dsc_config/DSC0/sqllog.ini" has already existedFILE "/dmdb8/dmdbms/dsc_config/DSC1/dm.ini" has already
62420编辑于 2023-11-17 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
20910发布于 2018-08-27 - 来自专栏大白技术控的技术自留地
ubuntu 编译源码包(dsc diff.gz orig.tar.gz):
ubuntu 编译源码包(dsc diff.gz orig.tar.gz) 以tree实用程序为例，介绍Ubuntu中如何管理源码包，包括查询，获取，编译源码包，直至安装。 2.获取源文件 源码包中通常包含3个文件，分别以dsc，orig.tar.gz和diff.gz为后缀名。 当然你也可以自己用dpkg-source命令去解压缩源码包： dpkg-source -x tree-1.5.1.2.dsc 3.获取依赖文件 在编译源码包前，需要安装具有依赖关系的相关软件包。 sudo dpkg –i tree-1.5.1.2-1_i386.deb 6.测试tree程序 我们用它来查看编译所在工作目录的内容。 tree –L 2 References: [1] ubuntu 编译源码包 dsc diff.gz orig.tar.gz [2] 请问.dsc怎么用?
3.9K30发布于 2019-03-05 数据安全治理中心：阿里云数据安全中心（DSC）的全面解读
阿里云数据安全中心（DSC）概览 阿里云数据安全中心（DSC）是一个综合性的数据安全治理平台，它通过集成多种数据安全技术和服务，为企业提供一站式的数据安全解决方案。 DSC的优势 集成与兼容性 集成性：DSC能够与阿里云的其他服务无缝集成，提供统一的数据安全视图。 兼容性：DSC支持多种数据库和数据仓库，确保企业可以在不同环境下使用。 智能与自动化 智能分析：DSC利用机器学习技术进行智能分析，帮助企业识别潜在的安全威胁。 自动化响应：DSC能够自动执行安全策略，减少人工干预，提高响应速度。 合规性与审计 合规性支持：DSC帮助企业满足各种数据保护法规要求，如GDPR、HIPAA等。 审计追踪：DSC提供详细的审计日志，帮助企业追踪数据访问和修改行为。 结语 阿里云数据安全中心（DSC）是企业数据安全治理的理想选择。通过提供全面的安全功能和强大的技术支撑，DSC能够帮助企业保护数据资产，确保业务的持续发展和合规性。
64210编辑于 2025-07-28- 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南2-5
图2-xx 运行效果 测试onShow回调函数。 创建名称为onShowTest的小程序项目。 图2-xx 再次运行onShow回调函数 测试onHide回调函数。 创建名称为onHideTest的小程序项目。 图2-xx 运行效果 测试App级别的全局属性。 创建名称为appGlobalAttribute的小程序项目。 测试一下。 先来测试wx.redirectTo方法。重启小程序项目，控制台打印结果如图2-xx所示。 图2-xx 运行效果 点击如图2-xx中的按钮。 2.3.2.2.7.2 测试tabbar 创建名称为的小程序项目。
65010编辑于 2025-08-25 - 来自专栏测试GO材料测试
DSC蓝宝石法：精准测量材料比热容的核心技术
DSC蓝宝石法：精准测量材料比热容的核心技术-测试GO差示扫描量热法（Differential Scanning Calorimetry, DSC）是材料科学、化学工程及生物医学等领域中一种重要的热分析技术 在DSC测量比热容的多种方法中，DSC蓝宝石法（又称间接法或比例法）因其高精度和可靠性而被广泛采用。 蓝宝石法测试的关键步骤蓝宝石法测量比热容通常采用“三步法”，以最大限度地减少仪器和测试过程带来的干扰:空白基线测试：在DSC仪器上放置两个质量相同的空坩埚，在设定的升温速率、温度范围和气氛条件（如氮气） 蓝宝石标准样品测试：将已知质量的蓝宝石标准样品置于样品坩埚中，在与空白测试完全相同的条件下进行DSC扫描，记录热流-温度曲线。 待测样品测试：将蓝宝石取出，换上待测样品（质量需与蓝宝石质量接近），在完全相同的实验条件下再次进行DSC扫描，获得样品的热流-温度曲线。
69710编辑于 2025-10-24 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-5)
代码清单2-5 /* 预定义的结果表 */ int countTable[256] = { 0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 1
25250编辑于 2022-11-30 - 来自专栏AI科技评论
数据不平衡问题成“千年”难题，看ACL新方法Dice Loss如何有效解决！
这种不平衡会导致两个问题： 训练与测试失配。占据绝大多数的负例会支配模型的训练过程，导致模型倾向于负例，而测试时使用的F1指标需要每个类都能准确预测； 简单负例过多。 于是，在这个意义上，DSC是和F1等价的。 既然如此，我们就想直接优化DSC，然而上述表达式是离散的。为此，我们需要把上述DSC表达式转化为连续的版本，从而视为一种soft F1。 对单个样本x，我们直接定义它的DSC： 注意这和一开始DSC的定义是一致的。可以看到，若x是负类，那么它的DSC就为0，从而不会对训练有贡献。 中，如果 ，它就退化到了DSC。 3 小结 本文使用现有的Dice Loss，并提出了一种新型的自适应损失DSC，用于各种数据分布不平衡的NLP任务中，以缓解训练时的交叉熵与测试时的F1的失配问题。
2.5K40发布于 2020-07-08 - 来自专栏Tom
MyBatisPlus-代码生成器
groupId>org.apache.velocity</groupId> <artifactId>velocity-engine-core</artifactId> </dependency> 然后在测试文件夹中或者项目里的任意一个位置创建一个类 ，笔者是在项目的测试目录中新建的测试类 import com.baomidou.mybatisplus.annotation.DbType; import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType = new DataSourceConfig(); dsc.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/guli? serverTimezone=GMT%2B8"); dsc.setDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); dsc.setUsername ("root"); dsc.setPassword("zhaolong138"); dsc.setDbType(DbType.MYSQL); mpg.setDataSource
87720编辑于 2022-11-21 - 来自专栏安恒信息
安恒信息两篇核心AI异常检测论文入选IEEE DSC国际会议
而安恒信息的《一种基于淘汰稀疏噪点的时间序列异常点检测方法》与《异常检测的范畴再加权特征提取方法》与两篇论文，也入选IEEE DSC国际会议。
1.2K40发布于 2018-07-24 - 来自专栏Lcry个人博客
信创-达梦数据库替换授权步骤
SERVER_SERIES,'P','个人版','S','标准版','E','企业版','A','安全版 ','D','开发版') as "系列名称",DECODE(SERVER_TYPE,'1','正式版','2','测试版 ','0010','RWC','0011','RWC、 DSC','0100','MPP','0101','MPP、DSC','0110','MPP、RWC','0111','MPP、RWC、 DSC' ,'1000','DW','1001','DW、DSC','1010','DW、RWC','1011','DW、RWC、DSC','1100','DW、 MPP','1101','DW、MPP、DSC' ,'1110','DW、MPP、RWC','1111','DW、MPP、RWC、DSC') as " 授权集群",EXPIRED_DATE AS "有效期",CONCURRENCY_USER_NUMBER 1：正式版、2：测试版、3：试用版、4：其他5SERVER_VER服务器版本号6EXPIRED_DATE有效日期7AUTHORIZED_CUSTOMER用户名称8AUTHORIZED_USER_NUMBER
2.9K10编辑于 2024-07-17
腾讯云开发者
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