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练习2-11 计算分段函数 (10分)
注：可在头文件中包含 math.h ，并调用 sqrt 函数求平方根，调用 pow 函数求幂。
1.5K40发布于 2021-03-16 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-11)
代码清单2-11 Kbig(S, k): if(k <= 0): return [] // 返回空数组 if(length S <= k):
34320编辑于 2022-11-30 - 来自专栏ypw
题目 1676: 算法2-8~2-11：链表的基本操作
题意：根据题意，意思就是实现插入，删除，展示，以及得到元素，并判断是否删除加入成功以及表内元素是否为空。
48100发布于 2021-03-04 - 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2-11 计算分段函数
练习2-11 计算分段函数[2] 本题目要求计算下列分段函数f(x)的值： ? 注：可在头文件中包含 math.h ，并调用 sqrt 函数求平方根，调用 pow 函数求幂。
1.5K30发布于 2020-09-15 Python数据挖掘编程基础4
range用于生成连续的序列，一般语法格式为range(a,b,c),表示以a为首项、c为公差且不超过b-1等差数列，如代码清单2-11所示。 代码清单2-11 使用range生成等差数列for i in range(1,5,1):print(i)输出结果如下：1234
23610编辑于 2025-05-09- 来自专栏GiantPandaCV
ICCV 2023 TinyCLIP解读
这篇论文研究的是如何通过知识蒸馏的方式压缩大规模的视觉语言预训练模型,如CLIP模型。 亲和力模仿探索了老师模型在图像和文本模态之间的交互,让学生模型在视觉语言亲和力空间中模仿老师模型的行为。权重继承将老师模型的预训练权重传递给学生模型,以改进蒸馏的效率。 实验 TinyCLIP实现了大规模视觉语言预训练模型的高效压缩,使参数量减少2-11倍,计算量减少1.5-5倍,同时仍能保持可竞争的性能。这对于克服这类模型的高存储、内存和计算成本具有重要意义。 ;另外,论文取得了state-of-the-art的模型压缩效果,使用2-11倍更少的参数取得与原模型近似或更好的效果,压缩后的模型也表现出很强的迁移学习能力,在各种下游任务上都有显著提升。 实验表明,通过新颖的亲和力模仿和权重继承技术,以及渐进式的多阶段压缩策略,TinyCLIP可以将CLIP类模型的参数量减少2-11倍,计算量减少1.5-5倍,同时保持可竞争的性能。
2.1K70编辑于 2023-10-19 - 来自专栏电力电子
Transients of Modern Power Electronics
采用三角波作为载波 /\/\/\ 前沿对齐，生成的PWM信号都在上升沿对齐；采用锯齿波 /|/|/| 后沿对齐，生成的PWM信号都在下降沿对齐；采用锯齿波 |||\ 电力电子系统中的宏观和微观因素 开关器件理想模型的缺点 无法计算开关损耗（包括反向恢复损耗、正向恢复损耗）；对电流和电压波形进行线性化处理，是目前被普遍采纳的损耗计算方式 理想模型无法描述许多重要的短时参数所产生的影响 另一个指的关注的问题是理想控制算法和实际工作情况之间的互相影响 -\iiint (\varepsilon E \frac{\delta E}{\delta t}+\mu H \frac{\delta H}{\delta t} + J \cdot E) dV$ (2- 式（2-11）中的第二项和第三项开始增加； 电压大幅度增加而电流开始下降。磁场能量减少而电能增加。 主电路的各个部分 互相影响的控制模块和功率系统 瞬态过程的研究方法 准确度高的测量手段 为半导体开关建立合适的模型 为外围电路和元器件建模 对任意时间和位置的能量流动路径进行预测 在微观层面实施宏观控制算法
80700发布于 2020-02-20 - 来自专栏Java编程
Java进阶之路——从初级程序员到架构师，从小工到专家
对象的实例化过程 方法的重写和重载；方法和方法的参数传递过程 构造函数 内部类，抽象类，接口 对象的多态性（子类和父类之间的转换、父类纸箱子类的引用），抽象类和接口在多态中的应用 2-5 JVM内存模型 finally的使用 2-7 多线程 线程和进程的概念 如何在程序中创建多线程，线程安全问题，线程之间的通讯 线程的同步 死锁问题的剖析 线程池 2-8 IO java.io包，理解IO体系的基于管道模型的设计思路以及常用 IO性能 2-9XML 熟悉SAX、DOM以及JDOM的优缺点并且能够使用其中的一种完成XML的解析及内容处理；这几种解析方法的原理 2-10 一些高级特性 反射、代理、泛型、枚举、Java正则表达式 2- 11 网络编程 网络通信协议原理及适用场景，Socket编程，WEB服务器的工作原理 2-11 JDK1.5、JDK1.6、JDK1.7、JDK1.8每个版本都比前面一个版本添加了哪些新特性，进行了哪些提升
3.1K11发布于 2017-12-17 - 来自专栏凯哥Java
Java进阶之路——从初级程序员到架构师，从小工到专家
对象的实例化过程 方法的重写和重载；方法和方法的参数传递过程 构造函数 内部类，抽象类，接口 对象的多态性（子类和父类之间的转换、父类纸箱子类的引用），抽象类和接口在多态中的应用 2-5 JVM内存模型 finally的使用 2-7 多线程 线程和进程的概念 如何在程序中创建多线程，线程安全问题，线程之间的通讯 线程的同步 死锁问题的剖析 线程池 2-8 IO java.io包，理解IO体系的基于管道模型的设计思路以及常用 IO性能 2-9XML 熟悉SAX、DOM以及JDOM的优缺点并且能够使用其中的一种完成XML的解析及内容处理；这几种解析方法的原理 2-10 一些高级特性 反射、代理、泛型、枚举、Java正则表达式 2- 11 网络编程 网络通信协议原理及适用场景，Socket编程，WEB服务器的工作原理 2-11 JDK1.5、JDK1.6、JDK1.7、JDK1.8每个版本都比前面一个版本添加了哪些新特性，进行了哪些提升
98430发布于 2019-06-28 - 来自专栏慕容千语的架构笔记
从Java程序员到架构师，从工程师到技术专家，迷茫之路
对象的实例化过程 方法的重写和重载；方法和方法的参数传递过程 构造函数 内部类，抽象类，接口 对象的多态性（子类和父类之间的转换、父类纸箱子类的引用），抽象类和接口在多态中的应用 2-5 JVM内存模型 finally的使用 2-7 多线程 线程和进程的概念 如何在程序中创建多线程，线程安全问题，线程之间的通讯 线程的同步 死锁问题的剖析 线程池 2-8 IO java.io包，理解IO体系的基于管道模型的设计思路以及常用 IO性能 2-9XML 熟悉SAX、DOM以及JDOM的优缺点并且能够使用其中的一种完成XML的解析及内容处理；这几种解析方法的原理 2-10 一些高级特性 反射、代理、泛型、枚举、Java正则表达式 2- 11 网络编程 网络通信协议原理及适用场景，Socket编程，WEB服务器的工作原理 2-11 JDK1.5、JDK1.6、JDK1.7、JDK1.8每个版本都比前面一个版本添加了哪些新特性，进行了哪些提升
1.2K30发布于 2019-06-12 - 来自专栏咸鱼学Python
Python爬虫进阶必备 | X博密码算法扣取+如何去扣取一个完整的逆向案例
【图2-11】 ? 图2-10 ? 图2-11 总结 这次主要把如何扣一个简单的加密算法做了讲解，这里包含了基础的JS知识，或许看不明白为什么是复制的是这些代码而不是其他的。
1.1K10发布于 2019-09-09 - 来自专栏技术杂记
Daily Script6
flag=3 } ; if (/^~~~/ and $flag == 3) {s/^~~~/endflag/ ; $flag=2 }' jk.md----[paste]cat u |cut -c 2-
41220编辑于 2022-07-09 - 来自专栏小冷coding
Redis可以实现限流你不会不知道吧？
当然这种做法的弊端是很多的，比如当统计1-10秒的时候，无法统计2-11秒之内，如果需要统计N秒内的M个请求，那么我们的Redis中需要保持N个key等等问题 第二种：基于Redis的数据结构zset 其实限流涉及的最主要的就是滑动窗口，上面也提到1-10怎么变成2-11。
1.4K20编辑于 2023-05-24 - 来自专栏知识点分享
地震仿真分析
(2-9)由此计算出 (2-10)将(2-12)代入(2-10)得到质点的地震作用公式如下： (2- 11)式(2-6)和式(2-11)式规范给出的两个公式。 先用式(2-6)计算出总的地震作用，然后用公式(2-11)求得各质点的地震作用。抗震设计反应谱-地震影响系数在不同的地震中，主要是地面最大加速度不同，其次才是其它因素的影响。 基本分析步骤如下：1） 建立有限元模型建立有限元模型是有限元分析的基础，是仿真分析中必不可少的一步。 地震仿真分析实例本文将对如图所示结构模型进行地震仿真分析，结构总高为27米，结构底端约束，地震载荷为多遇8级地震、I类场地第一组设计分组，激励方向为X方向，将利用响应谱分析方法和底部剪力法对对其结果进行对比
2.2K30编辑于 2022-06-15 DeepSeek：重新定义AI成本的"东方力量"
它用不到600万美元的训练成本，做出了性能接近GPT-4o的模型-10-4。而行业巨头训练同等水平的模型，花费通常在1亿美元以上-4。 MLA：将KV缓存压缩至93%传统大模型在处理长文本时，需要缓存大量的Key-Value信息，这成为显存占用的主要瓶颈。 业内评价认为，MLA是目前开源模型里显著减小KV缓存的最佳方法，达到了"国际一线架构水平"-11。 通过"细粒度专家分割"和"无辅助损失的负载均衡"两大创新，避免了传统MoE训练中容易出现的"路由崩溃"问题——即模型总激活少数几个专家，导致资源浪费-2-11。 开源策略：AI普惠的推动者DeepSeek所有模型均采用开源协议，允许免费商用-1。它还将代码、模型权重和训练日志全部公开，降低了中小企业部署AI的门槛-4-10。
22100编辑于 2026-08-17- 来自专栏sktj
python 标准库 数学计算
fractions.Fraction.from_decimal(v) 6、random.randrange() random.randrange(10) 从0-9中取随机整数 random.randrange(2,12) 从2-
1.1K30编辑于 2022-01-10 - 来自专栏物联网IOT安全
看大佬如何破解智能门锁
按照类似的方式取出Request数据包的Payload，按照上一篇文章的分析，只需要将Response的Request两个数据包的Payload做差即可得到这个门锁的productInfo，做差过程如图2- 图2-11 计算productInfo 我们在已绑定了门锁的手机中查看app的数据库，其中显示了已绑定门锁的productInfo，如图2-12所示。 ? 图2-12 数据库中的productInfo 对比图2-11我们计算出来的结果，和2-12中数据库里的product_info字段数值，二者前6字节是相同的，上一篇分析中在分析productInfo变量的使用时
3.6K12发布于 2020-05-29 - 来自专栏python3
python3 - 多线程 - thre
守护线程” 2-8-1 守护线程概念介绍 2-8-2 实现简单 ‘守护线程’ 2-9 Thread + Lock 实现线程“互斥锁” 2-10 Thead + Semaphore 实现 “信号量” 2- main__': for i in range(20): t=Thread(target=task,args=('路人%s' %i,)) t.start() 2-
75530发布于 2020-01-13 - 来自专栏数据分析与挖掘
pycaret之集成模型（集成模型、混合模型、堆叠模型）
1、集成模型 组装训练好的模型就像编写ensemble_model一样简单。它仅采用一个强制性参数，即经过训练的模型对象。 此函数可用于混合可以使用blend_models中的estimator_list参数传递的特定训练模型，或者如果未传递列表，它将使用模型库中的所有模型。 3、堆叠模型 堆叠模型是使用元学习的整合方法。堆叠背后的想法是建立一个元模型，该模型使用多个基本估计量的预测来生成最终预测。在PyCaret中堆叠模型就像编写stack_models一样简单。 此函数使用estimator_list参数获取训练模型的列表。所有这些模型构成了堆栈的基础层，它们的预测用作元模型的输入，可以使用meta_model参数传递该元模型。 restack参数控制将原始数据公开给元模型的能力。默认情况下，它设置为True。当更改为False时，元模型将仅使用基本模型的预测来生成最终预测。
3.7K10发布于 2020-10-27 - 来自专栏华章科技
信息化、数字化与数字化转型的区别，终于有人讲明白了
图2-11中顶部圈定的区域是试验标定的最优油耗区，图中的点是用户驾驶行为的油耗区。根据大数据分析，就可以调整发动机管控参数，实现面向实际用户驾驶的最优油耗。 ▲图2-11 汽车发动机万有特性图及基于大数据的发动机最优油耗区域标定 这个原理可以应用到各种业务中。例如，随着科技的飞速发展和用户对产品的个性化需求越来越强烈，汽车产品更新换代正在加快。 工业App是将工业产品、工业技术、工业服务进行显性化、模型化、软件化后形成的模块化软件，其本质是工业知识和技术的软件化。
8.1K33编辑于 2022-01-20
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