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2017年8月10日

摘要: Hessian矩阵与多元函数极值 海塞矩阵(Hessian Matrix),又译作海森矩阵,是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵。虽然它是一个具有悠久历史的数学成果。可是在机器学习和图像处理(比如SIFT和SURF特征检測)中,我们也经常遇到它。所以本文就来向读者道一道Hessian Matrix的 阅读全文
posted @ 2017-08-10 21:47 jzssuanfa 阅读(6303) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/mxway/article/details/38080315 以下维基百科上红黑树的5个性质 1. 节点是红色或黑色 2. 根是黑色 3. 全部叶子都是黑色(叶子是NIL节点) 4. 每一个红色节点必须有两个黑色的子节点。(从每一个叶子到根的 阅读全文
posted @ 2017-08-10 21:13 jzssuanfa 阅读(259) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 题目大意: 求刚好经过K条路的最短路 我们知道假设一个矩阵A[i][j] 表示表示 i-j 是否可达 那么 A*A=B B[i][j] 就表示 i-j 刚好走过两条路的方法数 那么同理 我们把i-j 的路径长度存到A 中。 在A*A的过程中,不断取小的。那么最后得到的也就是i - j 走过两条路的最 阅读全文
posted @ 2017-08-10 20:34 jzssuanfa 阅读(120) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 从代码開始(先写一个像普通单片机一样的代码): /********led.c************************/ #define GPFCON (*(volatile unsigned long *)0x56000050) #define GPFDAT (*(volatile unsi 阅读全文
posted @ 2017-08-10 18:58 jzssuanfa 阅读(228) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 1、OSI的七层协议、TCP/IP的四层协议、谢希仁老师的网络课本提到的五层协议的对照 注: (1)OSI的七层协议仅仅是理论上的协议,实际上没实用到。 (2)TCP/IP的四层协议在真正在实际中用到的体系结构。 (3)谢老课本中提到的五层协议仅仅是为了更好的解说概念而採用的折中方法。 2、OSI的 阅读全文
posted @ 2017-08-10 18:04 jzssuanfa 阅读(257) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 对端管理 指的是远端peer集合的管理(尽管自身client也能够视为一个peer。但对端管理不包括自身peer) 一个client(client)必须维持与每一个远程peer连接的状态信息,即1V1关系(本端对某个远端peer) 在本代码中PcPeer指这样的1V1关系,而不是仅指远程peer 对 阅读全文
posted @ 2017-08-10 17:20 jzssuanfa 阅读(939) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 方法: 方法用来实现类的行为,相当于数学中的函数。一个方法。通常仅仅完毕某一项详细的功能。能够把方法看成一个”黑盒子“。方法的使用者仅仅要将数据送进去就能够得到结果,当我们须要改变状态时,就由对象去调用方法,方法通过运行,再将结果返回。 定义方法: 返回值类型 方法名(參数){},注意:假设无返回值 阅读全文
posted @ 2017-08-10 16:08 jzssuanfa 阅读(154) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 为了让大家更为轻松,除非迫不得已,我们尽量使用系统上已经安装的工具,在这一章里,以下两个外部工具是必须的 nasm: 作为汇编环境,官方站点http://www.nasm.us/UltraEdit:作为16进制文本编辑器 同一时候,读者应该略微具备的汇编知识,不用太多,知道以下这些指令的意义和使用方 阅读全文
posted @ 2017-08-10 14:55 jzssuanfa 阅读(273) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 我认为这社会上,也不差钱好多人,可能好多人也不差权力。可是我认为能得到这样的满足的也不多。 –郭小平<临汾红丝带学校校长> ​ 树是计算机科学中经经常使用到的一种数据结构。树是一种非线性的数据结构,以分层的方式存储数据。是被用来存储具有层级关系或有序的数据,比方文件系统中的文件。 二叉树 二叉树,每 阅读全文
posted @ 2017-08-10 14:16 jzssuanfa 阅读(330) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: xwraayhauhwbemmetiakd 阅读全文
posted @ 2017-08-10 12:41 jzssuanfa 阅读(93) 评论(0) 推荐(0)
 
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