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原码的加减法计算规则
原码的加减法计算规则 计算机中原码的加减法计算规则为： 符号位不参与计算，数值位进行加减。 ① 在加法中分两种情况： 第二操作数为正号，此时对第一操作数和第二操作数的数值位做加法。第二操作数为负号，此时对第一操作数和第二操作数的数值位做减法。 ② 在减法中分两种情况： 第二操作数为正号，对第一操作数和第二操作数的数值位做减法。第二操作数为负号，对第一操作数和第二操作数的数值位做加法。 在对数值位做…
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原码的加减法计算规则
PageHelper 原理
本文来探寻一下 PageHelper 分页和 count 的原理，数据库是 MySQL。 基本思路是： PageHelper向 Mybatis 注册处理分页和 count 的拦截器 PageInterceptor通过 PageHelper.startPage() 方法把分页相关的参数放到 ThreadLcoal 中Mybatis 执行 SQL 过程中会调用拦截器 根据查询 SQL 构建 count…
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PageHelper 原理
ZEMAX光学设计——激光准直镜设计
一、概述 采用单透镜和双透镜结构，设计激光准直镜。 二、单透镜结构准直镜设计 2.1、设计要求 f 物方焦距 = 10mm，通光孔径 = 6mm； 使用单个透镜，材料为BK7; 波长为1310nm。 要求发散角 RMS radius <= 3 mrad. 2.2、设计过程 2.2.1、设置无焦点像…
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ZEMAX光学设计——激光准直镜设计
Redux——combineReducers方法
Redux 提供了一个combineReducers方法，用于 Reducer 的拆分。你只要定义各个子 Reducer 函数，然后用这个方法，将它们合成一个大的 Reducer。 import { combineReducers } from 'redux'; const chatReducer = combineReducers({ chatLog, statusMessage, userNa…
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Redux——combineReducers方法
Win10 新建文件夹或者删除文件夹不自动刷新的问题
电脑用了一段时间，突然就出现新建文件夹、删除、重命名、粘贴都要刷新下才能出来的问题，尝试了各种方法，还是不好使。 最后，用下面的方法解决了： 1.win+E 打开 文件资源管理器，【查看】->【选项】 2.【常规】->【还原默认值】 3.【查看】->【重置文件夹】、【还原默认值】->【应用】 通过上面3步，就解决了。也不知道哪里设置的问题，估计哪个优化软件调整后没恢复。 …
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Win10 新建文件夹或者删除文件夹不自动刷新的问题
Tensorflow分布式训练原理
以下文章摘录自： 《机器学习观止——核心原理与实践》 京东： https://item.jd.com/13166960.html 当当：http://product.dangdang.com/29218274.html (由于博客系统问题，部分公式、图片和格式有可能存在显示问题，请参阅原书了解详情) ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「林学森」的原创文章，遵循CC 4.…
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Tensorflow分布式训练原理
OpenStack社区组件-计算组件
OpenStack发展到今天，从最开始的A版开始，到2017年8月份刚发布的P版，已经发布了很多个版本。 OpenStack社区把OpenStack各个组件进行了归类，一共分成了9大类。 下面我们看看计算类组件： 计算类组件包含6个OpenStack项目，分别是NOVA、GLANCE、IRONIC、MAGNUM、STORLETS和ZUN。 按照OpenSta…
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OpenStack社区组件-计算组件
1. 创建一个桌子Table类，该类中有桌子名称，重量，桌面宽度，长度及桌子高度属性。要求： ① 设计并画出桌子Table类类图； ② 用构造函数初始化所有数据成员； ③ Area() :计算桌面的
题目 1. 创建一个桌子Table类，该类中有桌子名称，重量，桌面宽度，长度及桌子高度属性。要求： ① 设计并画出桌子Table类类图； ② 用构造函数初始化所有数据成员; ③ Area() :计算桌面的面积; ④ Display(): 在屏幕上输出所有数据成员的值; ⑤ ChangeWeight(int):改变桌子重量的函数; ⑥ 在main()中，创建一个桌子对象，计算桌面的面积，改变桌子…
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1. 创建一个桌子Table类，该类中有桌子名称，重量，桌面宽度，长度及桌子高度属性。要求： ① 设计并画出桌子Table类类图； ② 用构造函数初始化所有数据成员； ③ Area() :计算桌面的
SVM——支持向量机（一）
SVM 是是一种二分类模型，基本模型是的定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，SVM的学习策略就是间隔最大化。 1. 分类的边缘间隔（Margin） 1.1 分类器 以逻辑回归为例， h θ ( x ) = g ( θ T x ) = 1 1 + e − θ T x \displaystyle h_\theta(x)=g(\theta^Tx)=\frac{1}{1+e^{-\theta^Tx}}…
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SVM——支持向量机（一）