常量：就是在初始化时（试试定义时不赋值会不会报错）赋予一个准确的值，能够在非常多地方直接用到，用letkeyword生命 变量：这个就不用说了，就是能够在下一秒你能够随便改变的量，用varke…

Vue 团队于 2020 年 9 月 18 日晚 11 点半发布了 Vue 3.0 版本，对于喜欢折腾源码的我来说不安分的心开始躁动了 , Vue2.x的源码像一个娓娓道来的家常故事易懂易学。Vue3.0的故事像个跌宕起伏的悬疑剧看着让人抓脑又直掉哈喇子。 都不像尤大的风格(抖个机灵)。 v3.0.…

2021考研冲刺最后一个月，同学们在紧张复习之际不要忘了考研准考证的下载打印。2021考研准考证打印时间为12月19日至28日(24小时开通)，考生都可凭网报用户名和密码登录研招网，下载pdf格式准考证并打印好。关于准考证打印事项，每年都…

【1】Uboot的启动流程 Uboot的启动分为两个阶段。 第一阶段：设置异常向量表，设置ARM核为svc模式，关cache和关mmu， 关看门狗，初始化时钟，串口，内存，初始化栈空间，清bss…

1:String 类型与基本数据类型用“”连接：部分代码：System.out.println("hello"34);//输出结果为：hello34System.out.println(34"hello");输出结果为：7helloSystem.out.println(a3"hello");//输出结…

\\Google发布TensorFlow物体检测API，帮助开发人员和研究人员识别图片中的物体。Google专注于提高API的易用性和性能，新的模型于6月16号发布，在基准测试中表现出良好的性能，并已经开始应用于研究工作当中。\\物体检测API包含了高度…

（原文：https://www.cnblogs.com/fancy0158/p/10051576.html） 在我们编写的测试用例中，测试步骤和预期结果是必不可少的。当我们运行测试用例时，得到一个运行结果，需要和预期结果对比从而判断测试是否通过。…

转自：http://cpbest.blog.163.com/blog/static/41241519201111575726966/ libusb是linux系统中，提供给用户空间访问usb设备的API，方便从linux内核中获取或设置usb设备的信息。lsusb这个用户空间程序，也正是依赖libusb提供的接口AP…

布尔类型 阅读: 13622 评论：3 对于错、0和1、正与反，都是传统意义上的布尔类型。 但在Python语言中，布尔类型只有两个值，True与False。请注意，是英文单词的对与错，并且首字母要大写，不能其它花式…

一. 利用openssl命令进行BASE64编码解码(base64 encode/decode) 1. BASE64编码命令 对字符串‘abc’进行base64编码： # echo abc | openssl base64 YWJjCg (编码结果)如果对一个文件进行base64编码(文件名t.txt)： # openssl base64 -in t.txt2. BASE64解…

最近想写个控制台下的进度条，可以知道程序的进展情况，不用弄个界面。其中最主要的就是“/b“字符，它的ascii码值是10，是退格的意思。现把代码贴上，如下(可以在vc和linux编译)：progress.c#include #ifdef _W…

在OpenExprssApp的Roadmap图中的OpenTool中明确列出了测试，自动化测试框架是OpenTest的一个主要组成部分，在前面blog中我也介绍了OpenTest自动化测试框架的一些内容，本篇我介绍一下为什么现在在OEA中实现自动化测试框架，以及我是如…

转载于:https://www.cnblogs.com/yechaoxu/p/8084836.html

opencv进行rect检测时，当检测到多个rect，组成rect vector之后，有些rect是由一个区域误分割得到的，可以按照某种规格将这些rect合并为一个rect。比如按照x,y,width,height特性。 可以先按照x坐标或者y坐标排序。 //按照X坐标排序 b…

只有一个入口文件index.php防止js/css/images 中有PHPJava代码 location / { root /www/mydomain.com/report.mydomain.com/htdocs; index index.php index.html; if ($request_filename !~ (js|css|images|robots/.txt|index/.php) ) { …

模型评估与模型选择 训练误差：模型 Yf^(X)Y\hat f(X)Yf^​(X) 关于训练集 TTT 的平均(经验)损失 Remp(f^)1N∑i1NL(yi,f^(xi))R_{emp}(\hat f)\frac{1}{N}\sum^{N}_{i1}L(y_{i},\hat f(x_{i}))Remp​(f^​)N1​i1∑N​L(yi​,f^​(xi​)) 测试误差：模型…