导数的定义

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定义 这三种表达式做题都会用到 导数定义的第二种表达形式  导数定义的第三种表达形式 高数_Java全栈研发大联盟的博客-CSDN博客 导数的四种符号 做题中都会遇到,所以都要掌握 常见函数的导数 都要掌握 题型    例1: 用导数的定义求一个函数的导数 导数意义    左右导数的定义  结论: 在一点处可导它的充要条件是左右导数存在且相等  总结: 如果考察到在某点上可导的讨论的话,一般都是用…

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算法基础系列——字符串(一)KMP算法

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KMP算法 1、KMP算法匹配流程2、代码实现2.1、模式串next数组的生成2.2、KMP匹配过程2.3、完整代码 3、问题解决 1、KMP算法匹配流程 串的下标从1开始,i从1开始,j从0开始。 2、代码实现 2.1、模式串next数组的生成 next数组就是一个前缀函数数组,可以先了解前缀函数的组成 next数组的生成方式是自己和自己匹配生成的 for(int j=0,i=2;i<=n…

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用简单卷积神经网络实现MNIST数据集识别

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       第一次写博客,记录一下最近的学习经历吧,最近在学卷积神经网络,自己就写了一个比较简单的卷积神经网络实现了MNIST数据集的识别,本来是想用LeNet5来实现的,感觉LeNet5太老了,所以就写了一个差不多的卷积神经网络来实现MNIST数据集的识别。希望可以帮助一些刚学习卷积神经网络的朋友,也可以根据我的框架也写出来自己的神经网络。 import tensorflow as tf fr…

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java集合知识点

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集合 List ArrayList ArrayList 是最常用的 List 实现类,内部是通过数组实现的,它允许对元素进行快速随机访问。数 组的缺点是每个元素之间不能有间隔,当数组大小不满足时需要增加存储能力,就要将已经有数 组的数据复制到新的存储空间中。当从 ArrayList 的中间位置插入或者删除元素时,需要对数组进 行复制、移动、代价比较高。因此,它适合随机查找和遍历,不适合插入和删除。…

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Thinkphp控制器调用

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    讲解一下Thinkphp的控制器调用,闲话不多说。控制器调用有3种情况:本控制器调用、本模板下的控制器调用、不同模板下的控制器调用。下面分别对这三种情况进行详解     第一种:本控制器调用(调用当前控制器里面的方法)         1) 通过$this                  $this->index();         2) 通过self              …

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hive批量删除多个分区数据

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举个栗子?: 批量删除2019-01-01到2020-09-03号范围内的分区 alter table drop partition (ds<‘2020-09-03’,ds>‘2019-01-01’); 版权声明:本文为chimchim66原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。原文链接:https://blog.csdn.net/chimc…

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详解SpringMVC中Controller的方法中参数的工作原理

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转自:被禁用 前言   SpringMVC是目前主流的Web MVC框架之一。      SpringMVC中Controller的方法参数可以是Integer,Double,自定义对象,ServletRequest,ServletResponse,ModelAndView等等,非常灵活。本文将分析SpringMVC是如何对这些参数进行处理的,使读者能够处理自定义的一些参数。   现象   本文使…

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[Pycharm]Terminal打印中文乱码问题

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pycharm运行过程在Terminal中出现中文乱码问,解决办法: 问题: 方法: File—setting—editor—file endcoding —project encoding —GBK; 验证: ok,这里就完美解决了,see you~~~ 版权声明:本文为qq_41604569原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。原文链接:https…

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exfat 分配单元大小_Go 内存分配器的设计与实现

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以下文章来源于真没什么逻辑 ,作者Draveness 真没什么逻辑 系统设计、微服务架构和云原生技术 程序中的数据和变量都会被分配到程序所在的虚拟内存中,内存空间包含两个重要区域 — 栈区(Stack)和堆区(Heap)。函数调用的参数、返回值以及局部变量大都会被分配到栈上,这部分内存会由编译器进行管理;不同编程语言使用不同的方法管理堆区的内存,C++ 等编程语言会由工程师主动申请和释放内存,Go…

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交叉熵与KL散度

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参考文献 1.对数损失函数(Logarithmic Loss Function)的原理和 Python 实现 2.交叉熵与KL散度 3.深度学习剖根问底:交叉熵和KL散度的区别 4.详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵 5.为什么交叉熵(cross-entropy)可以用于计算代价? 6.机器学习中的基本问题——log损失与交叉熵的等价性 核心:KL散度=交叉熵-熵 对于给定训练集,熵是已知…

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