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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。
59510编辑于 2022-11-08 - 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()
44410发布于 2020-09-16 - 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。
43340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
77430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 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南2-5
前面章节介绍了小程序的文件构成，那么这些文件在微信客户端是怎么协同工作的呢？在本章中将会介绍微信客户端给小程序所提供的宿主环境，下文把这个概念简称为宿主或者宿主环境。
65910编辑于 2025-08-25 - 来自专栏仙踪·智能助手
Agent六款开源记忆工具大横评——全都能本地跑，全都不花钱
：需要Qdrant或Chroma等向量数据库（额外Docker服务）每次写入记忆时必须调用LLM提取事实（支持本地Ollama/oMLX）与agentmemory定位不同，不适合替代后者二、知识检索类： importcogneecognee.config.set_llm_config({"provider":"ollama","model":"qwen3:14b","endpoint":"http://localhost:11434"#本地oMLX 每篇文档都要跑LLM提取实体，约比QMD慢5–10倍查询延迟较高（图遍历200ms–2s）对简单的文档检索需求属于"杀鸡用牛刀"实体提取是Cognee的核心步骤，必须调用LLM，但支持本地Ollama/oMLX ✅优点时序追踪是独特能力，其他工具都没有2026年LangGraph官方集成，生态好企业级设计，支持大规模部署❌缺点需要Postgres+pgvector，部署比较重对纯CodingAgent场景价值有限 agentmemory~80–600MB（Embedding）无极简QMD~2.3GB（3个GGUF模型）无极简TencentDBAM极小（SQLite）无极简Cognee~500MBSDK+LLM已有Ollama/oMLX
27110编辑于 2026-06-18 - 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IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题2-5 求平方根序列前N项和
习题2-5 求平方根序列前N项和 本题要求编写程序，计算平方根序列 1\sqrt{1}1 + 2\sqrt{2}2 + 3\sqrt{3}3 +⋯的前N项之和。
1.2K20发布于 2020-09-15 好物周刊#147：字魂
2. oMLX[2] 在 Apple Silicon 上支持文本 LLM、视觉语言模型（VLM）、OCR 模型、嵌入模型和重排序模型。 3.
12610编辑于 2026-04-13- 来自专栏全栈程序员必看
Docker部署_docker部署网站
通常，帮朋友部署 WordPress 的这个场景下，你可以找朋友开一台新的服务器，初始化一套 LAMP，直接把 WordPress 给 wget 进去，就可以在你的浏览器里完成配置了。 但是，前两天我需要在自己的服务器上部署一个 WordPress 服务。我这样的蒟蒻当然是无缘使用世界上最好的编程语言—— PHP 的啦。没有 PHP，还部署个屁的 WordPress。 想到就动手做，接下来我们就看看怎么用 Docker 部署 WordPress。 （当然，我只是开一个简单的小服务，基本没人用，所以也就几乎没有安全风险，但您在部署的时候还是要花点时间认真考虑安全问题的） 接下来就是在您的浏览器访问 http://xxx:2020/wp-admin/
1.5K30编辑于 2022-11-17 定位精度1米和10厘米，成本差多少？主流方案价格与性能对比
今天我们就抛开营销话术，基于公开市场行情和真实项目经验，把精度1米vs10厘米对应的技术方案、硬件成本、部署成本、维护成本拆开来看。 注：蓝牙RSSI达到1米精度仅在理想无遮挡环境且密集部署时可能，实际项目中按2-5米预估更现实。真正稳定实现10厘米级的，只有UWB+惯导融合或激光/视觉方案。三、从1米到10厘米，成本到底差多少？ 如果对比最便宜的蓝牙RSSI（精度2-5米）和最高端的UWB+惯导（精度10厘米），成本差距可达5-10倍。四、为什么差这么多？成本构成分析1.硬件成本UWB芯片比蓝牙芯片贵3-5倍。 3.调试与校准蓝牙AoA部署后需要角度校准，耗时1-2天。UWBTDOA需要现场测量基站坐标、时钟同步校准，可能耗时3-5天，且需要专业工具。惯导融合需要针对运动模型调参，非标准化。 除了硬件成本，别忘了部署调试和后期维护——高精度方案往往更“娇贵”，需要更专业的人员维护。
24210编辑于 2026-04-09- 来自专栏全栈程序员必看
django nginx部署_django apache部署
那么需要重新安装，参照：centos安装python3.8 django相关库的安装 #在原项目处导出django项目安装的库存入文件 pip freeze > install.txt 把文件放到需要部署的服务器上 ，并安装文件内的包 #在待部署的服务器上执行 pip install -r install.txt nginx安装&配置(处理静态请求和代理动态请求到uwsgi) nginx安装参照：linux安装nginx thunder-lock=true #设置自中断时间，如果后端处理一些请求时间比较长，这个一定要设置大一点 harakiri=3600 # socket-timeout=3600 #这个是和nginx搭配部署时的设置 http-timeout=3600 #这个是单独部署时的设置 #设置缓冲 post-buffering=65535 buffer-size = 6553600 #后台守护方式运行，日志路径 daemonize
1.5K20编辑于 2022-10-01 - 来自专栏小网管的运维之路
蜜罐靶机部署快速部署
蜜罐/靶机部署快速部署 2019年2月25日 ⋅ 浏览量: 37 环境 - docker vulhub靶机环境部署 https://github.com 测试后，使用以下命令删除环境 docker-compose down -v VulApps靶机环境部署 https://github.com/Medicean/VulApps docker pull medicean
1.5K20发布于 2019-05-29 - 来自专栏cuijianzhe
kolla部署openstack（stein）部署
镜像加速器设置 在此我建议部署 stein 版本镜像加速器选择 daocloud，阿里、网易等加速器可能会出现 pull docker 出现问题。 kolla [network] kolla [compute] kolla [storage] kolla [monitoring] kolla [deployment] kolla 开始部署 etc/kolla/all-in-one pull [root@kolla ~]# docker images | wc -l 32 大概会下载 32 个镜像文件 最后进入实际的 OpenStack 部署 ： kolla-ansible -i /etc/kolla/all-in-one deploy 部署完成后验证部署 kolla-ansible -i /etc/kolla/all-in-one post-deploy -------------+-----------------------------------------------+ 此时即可在 Web 上看到已创建的云主机 ---- 标题：kolla部署
1.3K31编辑于 2023-07-24 - 来自专栏cuijianzhe
kolla部署openstack（stein）部署---allinone
镜像加速器设置 在此我建议部署 stein 版本镜像加速器选择 daocloud，阿里、网易等加速器可能会出现 pull docker 出现问题。 kolla [network] kolla [compute] kolla [storage] kolla [monitoring] kolla [deployment] kolla 开始部署 etc/kolla/all-in-one pull [root@kolla ~]# docker images | wc -l 32 大概会下载 32 个镜像文件 最后进入实际的 OpenStack 部署 ： kolla-ansible -i /etc/kolla/all-in-one deploy 部署完成后验证部署 kolla-ansible -i /etc/kolla/all-in-one post-deploy -------------+-----------------------------------------------+ 此时即可在 web 上看到已创建的云主机 ---- 标题：kolla部署
2.9K11编辑于 2022-06-14
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