实验5静态路由

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实验五静态路由 第一个和第二个路由之间的网段是10.1.1.0/30 第二个和第三个路由之间的网段是10.1.1.4/30。 第一个路由的环路地址为192.168.10.1/24, 第二个路由的环路地址为172.16.1.1/24。 左边路由器: system-view sysname r1 interface gi 0/0 ip address 10.1.1.1 30 quit interfac…

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STM32 ESP8266 温湿度上传or按键远程控制

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STM32+ESP8266-01S组成的温湿度上传 材料清单:stm32f103cbt6,esp8266-01s,SHT20,光照模块 具体不做说明,程序如下: https://download.csdn.net/download/zjx1996/10929130 版权声明:本文为ZJX1996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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Android——Activity向Fragment传递数据…

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Activity与Fragment的通信: 1、Fragment可调用getActivity方法获取它所在的Activity 2、Activity调用FragmentManager的findfragmentByid或者byTag获取Fragment 先上效果图: 这是收到的123是Fragment碎片当中的。从Activity的EditText和Button传到Fragment。 Activity…

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欧拉系统如何安装dpdk-22.11

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欧拉系统是一种嵌入式操作系统,用于运行嵌入式设备上的应用程序。DPDK(Data Plane Development Kit)是一个用于高性能数据包处理的库,它提供了用于处理数据包的高性能函数和应用程序接口(API)。如果您想在欧拉系统上安装 DPDK 22.11,可以按照以下步骤进行操作: 在欧拉系统上下载 DPDK 22.11 的源代码,可以从 DPDK 官方网站下载。 在欧拉系统上安装必要的…

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Nginx中的请求(nginx_http_request_t)

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Nginx HTTP request ngx_http_request_t是Nginx对一个http请求的封装,ngx_http_request_s是nginx中非常重要的一个结构体,贯穿于htpp请求处理的整个过程中。 我们知道,一个http请求,包含 请求行、请求头、请求体 ,http应答,包含响应行、响应头、响应体。 一般webserver处理请求的方式 http请求是典型的请求-响应类型的…

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对于Hashmap源码的理解

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最近读了hashmap的源码,以下简单谈谈我对于hashmap源码的理解。 java标准库中hashmap就是基于拉链法,底层是一个数组,数组每一项又是一个链表。 拉链法解释:拉链法是解决哈希冲突的一种行之有效的方法,某些哈希地址可以被多个关键字值共享,这样可以针对每个哈希地址建立一个单链表。在拉链(单链表)的哈希表中搜索一个记录是容易的,首先计算哈希地址,然后搜索该地址的单链表。 效果图如下: …

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==与===

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"==="叫做严格运算符,"=="叫做相等运算符。 严格运算符的运算规则如下, (1)不同类型值 如果两个值的类型不同,直接返回false。 (2)同一类的原始类型值 同一类型的原始类型的值(数值、字符串、布尔值)比较时,值相同就返回true,值不同就返回false。 (3)同一类的复合类型值 两个复合类型(对象、数组、函数)的数据比较时,不是比较它们的值是否相等,而是比较它们是否指向同一个对象。…

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STATA横向数据匹配

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目标:把公司的数据和到一张表上 我在国泰安上下载了A股上市公司2008-2016年的某些数据,要做描述性统计和相关性分析,但数据合并对我来说是个问题。先后尝试了excel的vlookup函数,奈何自己技术不过关,数据量又大(1.9万条),过程中excel容易卡,匹配结果大部分为空,当时什么都不会,有点想人工匹配了,迷之工作量。因为一些原因,我这一学期才接触数据库,技术也不行,给同组同学诉苦,他说,…

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a.pop啥意思python_python中pop什么意思

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python中pop什么意思,赋值,移除,元素,位置,变量 python中pop什么意思 易采站长站,站长之家为您整理了python中pop什么意思的相关内容。 python中pop()将列表指定位置的元素移除,同时可以将移除的元素赋值给某个变量,不填写位置参数则默认删除最后一位 pop()根据键将字典中指定的键值对删除,同时可以将删除的值赋值给变量 举个例子:a = ["hello", "wor…

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4.1 深度学习(一)

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4.1 深度学习(一) ● BatchNormalization 的作用 参考回答: 神经网络在训练的时候随着网络层数的加深, 激活函数的输入值的整体分布逐渐往激活函数的取值区间上下限靠近, 从而导致在反向传播时低层的神经网络的梯度消失。而 Batch Normalization 的作用是通过规范化的手段, 将越来越偏的分布拉回到标准化的分布, 使得激活函数的输入值落在激活函数对输入比较敏感的区域…

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