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2-4 快速乘法 模板
适用于不让用/ * 的情况实现某些结果 ! /** * 快速乘法 * * @param a 乘数 * @param b 被乘数 * @return 积 */ public static long quickMulti(long a, long b) { long result = 0; while (b > 0) { if ((b & 1) == 1) {
51310发布于 2021-06-01 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-4 线性表之双链表
2-4 线性表之双链表 双向链表除了相当于在单链表的基础上，每个结点多了一个指针域prior，用于存储其直接前驱的地址。同时保留有next，用于存储其直接后继的地址。 ?
56720发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-4 另类堆栈 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101049523 2-4 另类堆栈 (20 分) 在栈的顺序存储实现中，另有一种方法是将Top
80030发布于 2019-11-08 - 来自专栏Hank’s Blog
2-4 R语言基础 列表
> l1 <- list("a",2,10L,3+4i,TRUE) #每个元素没有名字 > l1 [[1]] [1] "a"
55620发布于 2020-09-16 - 来自专栏IT技术圈
练习2-4 温度转换 (5分)
本题要求编写程序，计算华氏温度150°F对应的摄氏温度。计算公式：C=5×(F−32)/9，式中：C表示摄氏温度，F表示华氏温度，输出数据要求为整型。
1.1K10发布于 2021-02-24 - 来自专栏音乐与健康
重塑杏仁核：从脑科学的角度做好情绪管理
焦虑的根源：杏仁核杏仁核是大脑中一个小型但强大的部分，旨在帮助我们侦查、规避、防御危险，在危急关头幸免于难。 （实际上，杏仁核的作用远不止这些，但我们将重点关注这些功能，因为它们与杏仁核产生焦虑的机制有关。）杏仁核负责启动预设防御反应，这种反应不仅存在于人类，也存在于所有动物中。 调节杏仁核的活动：睡眠、运动和饮食等生活方式对杏仁核的活动有重要影响。 良好的生活习惯可以帮助平衡杏仁核的活动，减轻焦虑情绪，《重塑杏仁核》提供了完整的生活习惯检测表和解决路径，帮助你在日常生活中培养养成健康杏仁核的好习惯。 大脑皮层的某些想发也会导致杏仁核激活，从而产生焦虑反应。皮特曼博士将皮质通道比喻为杏仁核在观看“大脑皮层电视”，当这个频道一直在播放如同马拉松式的负面想法或图像时，杏仁核就会对它们做出反应。
77910编辑于 2025-08-17 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-4：哈温平衡检验
「什么是哈温平衡？」 ❝哈迪-温伯格(Hardy-Weinberg)法则 哈迪-温伯格（Hardy-Weinberg）法则是群体遗传中最重要的原理，它解释了繁殖如何影响群体的基因和基因型频率。这个法则是用Hardy,G.H (英国数学家) 和Weinberg，W.（德国医生）两位学者的姓来命名的，他们于同一年（1908年）各自发现了这一法则。他们提出在一个不发生突变、迁移和选择的无限大的随机交配的群体中，基因频率和基因型频率将逐代保持不变。---百度百科 ❞ 「怎么做哈温平衡检验？」 ❝「卡方适合性检验！」
5.5K21发布于 2020-04-27 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-4 感知机权重向量的更新
下面直接给出权重向量的更新表达式，然后通过可视化的方式来直观的展示权重向量的更新。
1.4K40编辑于 2022-11-08 - 来自专栏脑电信号科研科普
TMS调控内侧额极和杏仁核之间的功能连接
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 Human brain mapping：通过抑制性和兴奋性TMS调控内侧额极和杏仁核之间的功能连接 人脑中的前额叶-边缘网络在社会认知 内侧额极皮层（medial frontopolar cortex, mFP; Brodmann Area 10）和杏仁核是该网络的一部分，并且fMRI研究已经证实它们之间存在功能连接。 但是，神经调控对mFP-杏仁核之间的功能连接的影响目前尚未得到充分研究。 by inhibitory and excitatory transcranial magnetic stimulation》的研究论文，采用静息态fMRI研究了低频和高频TMS刺激右侧mFP对mFP-杏仁核之间功能连接的影响 结果发现，低频TMS可以降低，而高频TMS可以增加mFP-杏仁核之间的功能连接。
79400发布于 2021-01-25 - 来自专栏刷题笔记
【并查集】2-4 朋友圈 (25 分)
2-4 朋友圈 (25 分) 某学校有N个学生，形成M个俱乐部。每个俱乐部里的学生有着一定相似的兴趣爱好，形成一个朋友圈。一个学生可以同时属于若干个不同的俱乐部。
1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-4)
代码清单2-4 int Count(BYTE v) { int num = 0; switch (v) { case 0x0:
16620编辑于 2022-11-30 - 来自专栏PD快充协议
讲解2-4串锂电池升降压快速充电方案
XSP30 作为一款支持 PD/QC 快充协议的升降压型锂电池充电 IC，凭借其独特的 2-4 节电池兼容、2A 大电流快充等特性，正悄然改变着便携式设备的充电格局，重新定义人们的充电体验。 它的出现，为 2-4 节串联锂电池的充电管理提供了高效、安全、智能的解决方案，不仅满足了当下消费者对快速充电的需求，也为众多电子设备厂商在产品设计和优化上提供了有力的支持。
48810编辑于 2025-11-12 - 来自专栏脑电信号科研科普
Science Advances:恐惧学习中内侧前额叶和杏仁核theta振荡同步活动
该研究还检验并发现在杏仁核-dmPFC、杏仁核-vmPFC通路中均存在同步窄带theta振荡（图3C）。 该结果说明内侧前额叶的theta振荡先于杏仁核出现，即杏仁核中的theta反应可能由内侧前额叶引起。 为了直接探测两区域间信息传导的方向性，该研究分析了mPFC两区域与杏仁核间的功能连接。 对比两条件，该研究观察到杏仁核到dmPFC的负相斜率显著增多，表明恐惧相关的theta活动从dmPFC至杏仁核的转移过程（图5D）；PSI与杏仁核和dmPFC之间的ICOH呈负相关（图5E），而杏仁核- 另外，杏仁核和mPFC两区域之间的theta振荡是同步的，但根据信息传递性分析结果，是dmPFC而非vmPFC驱动杏仁核的活动。最后，计算模型发现，杏仁核的活动更能反应可以衡量学习效果的联结性变化。 4.4 计算模型中的联结性预测杏仁核中的theta活动 该研究在基于计算模型的分析中，发现联结性与SCR和杏仁核theta活动呈正相关。与前人研究一致，这表明学习过程中杏仁核在联结性上的特定功能。
68500编辑于 2022-03-27 - 来自专栏体感音乐与脑科学
脑科学揭秘：弱者心态不是性格，而是杏仁核和前额叶在“打架”？
弱者心态的神经生物学基础：大脑里的“弱者模式”恐惧与理性的失衡——杏仁核与前额叶的异常活动杏仁核，这个位于大脑深部、形状酷似杏仁的结构，被科学家称为大脑的“警报中心”。 正常情况下，当杏仁核发出警报后，前额叶皮层会迅速介入，评估威胁的真实性，并决定是否要按下“解除警报”的按钮。然而，在那些容易陷入“弱者心态”的个体身上，这种对话常常失灵。 影像学研究显示，这类人群的杏仁核表现出过度活跃状态——即使在安静状态下，杏仁核的血流和代谢也显著高于常人。与此同时，前额叶皮层的功能却相对减弱。 功能性磁共振成像证实，这种杏仁核活跃度增高与前额叶皮层激活不足的失衡状态，直接导致了情绪调控的失效。 呼吸训练和快速生理状态改变技巧能直接调节杏仁核反应。TIPP技巧——用冰水敷脸或握住冰块，强烈的冷感能瞬间激活“潜水反射”，快速降低心率，平息恐慌。
17200编辑于 2026-05-11 - 来自专栏IT技术圈
PTA | 习题2-4 求交错序列前N项和 (15分)
本题要求编写程序，计算交错序列 1-2/3+3/5-4/7+5/9-6/11+... 的前N项之和。
3.1K30发布于 2021-07-14 - 来自专栏脑电信号科研科普
PNAS:杏仁核个体特异性功能连接：精准精神病学基础
我们还发现，杏仁核与大脑皮层的功能连接的分布和大小与个体在杏仁核细分和皮层功能脑网络的立体定向位置的差异有关。 对基本杏仁核回路的详细描述导致了一个模型，该模型中，杏仁核外侧核整合了感觉输入和当前生理状态，而杏仁核中央核发送广泛的输出，以指导适当的行为和生理反应。 然而，我们对个体杏仁核的功能连接知之甚少，这限制了我们理解和治疗个体杏仁核连接障碍的能力。在这里，我们将10个人的杏仁核分成三个部分，并利用每人5小时的功能磁共振成像数据来定义连接模式。 结果 2.1 个体化杏仁核分区 标准的基于组的研究通常使用概率结构模板将杏仁核划分为三个分区，对应于组平均解剖位置的中央内侧、基底外侧和浅表杏仁核分区。 经验定义的个体杏仁核细分(图1B)在平均位置和个体间变异上都类似于公开可用的杏仁核分区(图1A)。
59140编辑于 2022-02-05 - 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 练习2-4 温度转换
练习2-4 温度转换 本题要求编写程序，计算华氏温度150°F对应的摄氏温度。计算公式：C=5×(F−32)/9，式中：C表示摄氏温度，F表示华氏温度，输出数据要求为整型。
1.5K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏机器之心
斯坦福大学CS博士新作：新型Attention提速2-4倍，BERT单节点训练最快
通过减少 GPU 内存读取 / 写入，FlashAttention 的运行速度比 PyTorch 标准注意力快 2-4 倍，所需内存减少 5-20 倍。 作为概念证明，该研究实现了块稀疏 FlashAttention，这是一种稀疏注意力算法，比 FlashAttention 快 2-4 倍，可扩展到 64k 的序列长度。
1.7K20编辑于 2022-06-17 - 来自专栏繁依Fanyi 的专栏
【PTA篇】浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习2-4
练习2-4 温度转换 (5分) 本题要求掌握printf()函数的格式化输出。
25720编辑于 2023-05-07 - 来自专栏TakinTalks稳定性社区
蚂蚁集团：Apache HoraeDB时序数据库性能提升2-4倍是如何做到的？
Apache HoraeDB 是蚂蚁集团针对高基数时序数据场景设计并优化的开源时序数据库，后捐献给 Apache 软件基金会。它专门针对需要处理大量时间序列数据的应用场景，如物联网(IoT)、应用性能监控(APM)和金融交易监控等。
1.2K10编辑于 2024-04-28
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