这个词是近几年流行起来的网络用语，它是内卷的简化形式，“内卷”本来是一个名不见经传的普通词语，经网络流传，很多人就用其来指代非理性的内部竞争或“被自愿”竞争。在现代职场，有一群人被戏称为"职场卷王"。他们本着累死自己、熬死领导的核心宗旨，总是作为最后一个熄灯人离开公司。我相信你们也肯定都“卷”过，甚...
可以理解的是，概率密度函数，一般情况下都是连续的。但是对于采样或者随机试验来说，其实都是离散采样。大数定理通过取一个极限，将概率密度函数跟试验联系了起来。这篇文章主要介绍的是常用的几个概率密度函数的期望值和方差的计算，以及大数定理的基本概念。
绪论 一、核心术语 1.预期目标 给干系人绩效域一个KPI(预期目标)来对其衡量其做的好不好,这个KPI就叫做预期目标. 2.指标及检查方法 要对目标是否做好进行评价,这个评价就是指标及检查方法 3.绩效要点 为了完成预期目标的三个KPI,应该做什么工作或者应该关注哪几个方面的活动,来达成预期目标,
这次整理以前的代码，然后想到了应用的欢迎界面窗体的问题。这个例子是在应用中启动一个线程来进行显示欢迎窗体的，对于应用的启动无影响，与其他人的源码不相同，欢迎读者进行复用此类库。 以前有编写过欢迎界面窗体的代码，不过这次翻出来的时候想把它完善一下，于是经过不断地修改代码，终于得到了一个完善的欢迎界面窗
在Linux中可以不需要有脚本或者二进制程序的文件在文件系统上实际存在，只需要有对应的数据在内存中，就有办法执行这些脚本和程序。 原理其实很简单，Linux里有办法把某块内存映射成文件描述符，对于每一个文件描述符，Linux会在/proc/self/fd/<文件描述符>这个路径上创建一个对应描述符的
通常做题思路：问题转化为流网络，再通过最大流 / 最小割 / 费用流与问题之间的数量关系，求解出原问题。 网络流于其他算法不同，概念定理需要熟记于心，否则后面做题会有很大的障碍。 1. 流网络 一个流网络记作 \(G=(V,E)\)，其中 \(V\) 表示点集，\(E\) 表示边集。对于 \(\fo
前言 好久没写过比赛的wp了，黄河流域的web出的不错，挺有意思了，花了点时间，也是成功的ak了 myfavorPython 注册登录，一个base64输入框，猜测pickle反序列化，简单测试下，返回的数据是pickletools.dis解析的opcode结构，猜测其实已经load了，但是没回显，
企业应用开发平台（Enterprise Develop Platform），以下简称EDP。EDP是一套集完整组织架构，全面权限体系，以及各类基础功能于一体的基于.net的企业应用开发平台。其最大的特点是将复杂的数据行列权限的实现通过简单且友好的编码方式面向开发人员，同时EDP还提供了全面的系统基础
1）介绍 GitHub：https://github.com/coder/code-server 在日常学习工作中，Vscode 已成为我们首选的代码编辑器。然而，其局限性在于当我们从家到公司移动时，难以保持连续的编码体验。针对这一痛点，虽然市面上已有如 Visual Studio Codespac
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)行执行引擎详解》，作者：yd_227398895。 1.前言 GaussDB（DWS）包含三大引擎，一是SQL执行引擎，用来解析用户输入的SQL语句，生成执行计划，供执行引擎来执行；二是执行引擎，其中包含了行执行引擎和列执行引擎，执行引擎即查询的执行者，
1.简介 鼠标为我们使用电脑提供了很多方便，我们看到的东西就可以将鼠标移动过去进行点击就可以打开或者访问内容，当页面内容过长时，我们也可以使用鼠标滚轮来实现对整个页面内容的查看，其实playwright也有鼠标操作的方法。上一篇文章中已经讲解过鼠标的部分操作了，今天宏哥在这里将剩下的其他操作进行一个
rust 处理错误，不使用 try catch， 而是使用 Result。 简单的处理rust错误 在各种关于rust错误处理的文档中，为了解释清楚其背后的机制，看着内容很多，不好理解。 比如我们写一个方法，读取文件内容： fn read_file_to_string(file_path
线程组 线程组作为JMeter测试计划的核心组件之一，对于模拟并发用户的行为至关重要。线程组元件是整个测试计划的入口，所有的取样器和控制器必须放置在线程组下。 可以将线程组视为一个虚拟用户池，其中每个线程可被理解为一个虚拟用户，多个虚拟用户同时执行相同的一批任务。 在这个虚拟用户池中，每个线程之间是
具体的软硬件实现点击http://mcu-ai.com/MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 心音分类在心血管疾病的早期发现中起着至关重要的作用，特别是对于小型初级卫生保健诊所。尽管近年来心音分类取得了很大进展，但其中大多数都是基于传统的分段特征和基于浅层结构的分类器。这些传统的声学表示和分类
引子 你了解你们线上数据库的真实处理速度吗？请认真思考半分钟再回答。 我先来回答一下：的确知道，因为我特别关注这块内容，咨询过DBA同学。其他朋友欢迎在评论区留言，大家一起探讨。 为什么会突然提出这样一个问题呢，因为前几天看到一篇文章是讲电商系统中如何优化库存预占能力，文中提到：“经压测数据验证，仅
博客园 我的博客 快速沃尔什变换解决的卷积问题 快速沃尔什变换（FWT）是解决这样一类卷积问题： \[c_i=\sum_{i=j\odot k}a_jb_k \]其中，\(\odot\) 是位运算的一种。举个例子，给定数列 \(a,b\)，求： \[c_i=\sum_{j\oplus k=i} a_
Tensors张量的学习 张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。在PyTorch中，我们使用张量来编码模型的输入和输出，以及模型的参数。 张量类似于NumPy的ndarrays，只是张量可以在GPU或其他硬件加速器上运行。事实上，张量和NumPy数组通常可以共享相同的底层内存，从而无需复制
神经网络是深度学习的基础，正是深度学习的兴起，让停滞不前的人工智能再一次的取得飞速的发展。 其实神经网络的理论由来已久，灵感来自仿生智能计算，只是以前限于硬件的计算能力，没有突出的表现，直至谷歌的AlphaGO的出现，才让大家再次看到神经网络相较于传统机器学习的优异表现。 本文主要介绍神经网络中的重
一、背景 目前NLP主流范式是在大量通用数据上进行预训练语言模型训练，然后再针对特定下游任务进行微调，达到领域适应（迁移学习）的目的。 指令微调是预训练语言模型微调的主流范式 其目的是尽量让下游任务的形式尽量接近预训练任务，从而减少下游任务和预训练任务之间的Gap, 实现预训练语言模型适应下游任务，
NumPy 创建数组 NumPy 中的核心数据结构是 ndarray，它代表多维数组。NumPy 提供了多种方法来创建 ndarray 对象，包括： 使用 array() 函数 array() 函数是最常用的方法之一，它可以将 Python 列表、元组甚至其他数组转换为 ndarray 对象。 语法
