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7-9 人以群分 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
77520发布于 2019-11-08 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
【笔记】Operator课程(7-9)
Indexer缓存k8s资源对象，并提供便捷的方式查询。例如获取某个namespace下的所有资源
43120编辑于 2023-04-12 - 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 - 来自专栏刷题笔记
7-9 最长对称子串
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串，本题要求你输出最长对称子串的长度。
78130发布于 2019-11-08 - 来自专栏后端开发从入门到入魔
7-9 JAVA-水仙花数
水仙花数是指一个N位正整数（7≥N≥3），它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如：153=13+53+33。 要求编写程序，计算所有N位水仙花数。
45810编辑于 2024-03-01 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 目录树 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中，保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称
74910发布于 2019-11-07 - 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
62620编辑于 2023-11-17 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-9 人脸识别与特征脸
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用，也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸，并通过可视化的方式直观的感受特征脸。
1.4K20发布于 2019-11-23 - 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 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（7-9章节）
——学习性测试 学习性测试的好处不只是免费 编写学习性测试很容易了解第三方代码，并且当第三方代码更新时，我们可以运行学习性测试，看看程序的行为是否有变化。 单元测试 TDD三定律 第一定律：在编写不能通过的单元测试前，不可变械生产代码。 第二定律：只可编写刚好不可通过的单元测试，不能编译也算不通过。 第三定律：只可编写刚好足以通过当前失败测试的生产代码。 保持测试的整洁 测试代码和生产代码一样重要。 单元测试是敢于重构代码的底气。 整洁的测试 在单元测试中，可读性甚至比在生产代码中还重要。 测试方法中不要违背单一职责原则。构建数据，执行测试目标方法，校验结果，这些该抽取就抽取，要让测试代码易读。 权衡优雅和性能。 单元测试中的断言数量应该最小化。 每个测试一个概念，符合单一职责原则，使其在一个抽象层面。 FIRST Fast：快速，测试应该快速运行。
61510编辑于 2022-06-28 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。
64410编辑于 2025-07-28- 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-9 递归实现逆序输出整数 (15point(s))
本题目要求读入1个正整数n，然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。
1.5K10发布于 2021-09-16 - 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。
69810编辑于 2025-10-24 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-9 天梯赛座位分配
7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员，要保证同一所学校的所有队员都不能相邻，分配座位就成为一件比较麻烦的事情。
86410发布于 2020-06-23 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 电路布线 (30 分)15分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时，一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格
44820发布于 2019-11-08 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
2017年天梯赛大区赛题集 7-9 人以群分
7-9 人以群分 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”，现希望根据这个指标把人群分为两大类，即外向型（outgoing，即活跃度高的）和内向型（introverted，即活跃度低的）。
42120发布于 2020-09-15 - 来自专栏Debian中国
CPU 漏洞补丁对内核性能影响：4.15 比 4.11 快 7-9%
根据Google+博文显示，最近发布的Linux Kernel 4.15的速度要比4.11快7-9%；在激活内核页表隔离（KPTI）情况下速度仅比4.11慢了1-2%。 ?
66220发布于 2018-12-21 - 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
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