1、FPFH原理        快速点特征直方图（FastPointFeatureHistograms，简称FPFH）是对PFH（PointFeatureHistograms）计算方法的一种简化，具体内容看参考十四节内容。该方法的核心在于独立计算查询点的K邻域内每个点的简化点特征直方图（SimplifiedPointFeatureHistogram，简

初入堆堆申请堆简介堆是用malloc函数申请使用的。是虚拟地址空间的一块连续的线性区域，能够提供动态分配的内存，允许程序申请大小未知的内存，在用户与操作系统之间，作为动态内存管理的中间人，能够响应用户的申请内存请求，向操作系统申请内存，然后将返回给用户程序，管理用户所释放的内存

Programmingassignment–Groupworkbyateamof4-5studentsTitle:JC4004–ComputationalIntelligenceNote:Thisassignmentaccountsfor30%ofthetotalmarkofthecourse.Deadline:SubmittheassignmentinMyAberdeenby19.December2024at23:00(Chi

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给定一个数组A和一些查询Li和Ri，求数组第Li个至第Ri个元素之和。小蓝觉得这个问题很无聊,于是他想重新排列一下数组,使得最终每个查询结果的和尽可能地大。小蓝想知道相比原数组,所有查询结果的总和最多可以增加多少?大致思路：m次查询，每次求Li至Ri之和，我们可以用差分统计每个位

在Python中，你可以使用`scipy.stats`库中的`entropy`函数来计算两个连续变量之间的KL散度。这个函数计算的是两个概率分布之间的熵，即KL散度。以下是一个使用`scipy`计算KL散度的示例：首先，你需要安装`scipy`库（如果还未安装的话）：```bashpipinstallscipy```然后，你可以使用以下代码

C/C++malloc-free底层原理-动态内存管理关于动态内存管理这块在面试中被考察频率非常高，切入的点也很多，有从操作系统虚拟内存问起的，也有从malloc、new等开始问起的。但是无外乎就是两块内容：虚拟内存机制：物理和虚拟地址空间、TLB页表、内存映射动态内存管理：内存管理、分配

    本文主要关注Linux环境的堆内存的管理，详细解析Glibc与TCMalloc的malloc原理， 由于本人能力有限，难免会出现解读错误的地方，望各位大佬批评指正，后面也会在进一步解读中对本文进行修改。1、Linux内存分布        下图的布局形式是在内核2.6.7以后才引入的，

文章连接： 《堆的相关数据结构》参考：1.ctf.wiki:堆相关数据结构-CTFWiki2.星盟pwn佬:0011.哔哩哔哩-【个人向】CTFpwn入门-P11[高清版]_哔哩哔哩_bilibilimalloc_chunk概念：通过malloc申请的内存称为chunk，也可以将chunk称作堆的一个单位(自己随意理解)。free

m4c-stack.c:55:26:error:missingbinaryoperatorbeforetoken“(“55|#elifHAVE_LIBSIGSEGV&&解决方法：wgethttps://raw.githubusercontent.com/keyfour/openwrt/2722d51c5cf6a296b8ecf7ae09e46690403a6c3d/tools/m4/patches/011-fix-sigstksz.patch-O

目录01README02MCDF设计结构2.1功能描述2.2设计结构2.3接口与时序2.3.1系统信号接口2.3.2通道从端接口2.3.3整形器接口2.3.4控制寄存器接口2.3.4.1接口时序图2.3.4.2各数据位信息03验证框图3.1reg_pkg3.1.1reg_trans3.1.2reg_driver3.1.3reg_

SystemVerilogCoverpointBins该构造允许在coverpoint变量的给定可能值范围内为每个值创建一个单独的bin。binUsagecoverpointmode{//Manuallycreateaseparatebinforeachvaluebinszero={0};binsone={1};//AllowSystemVerilogtoautomatic

SystemVerilogFunctionalCoverageWhatisfunctionalcoverage?functionalcoverage是测试对设计的哪些功能/特性的衡量。这在约束随机验证（CRV）中非常有用，可以了解回归中的一组测试涵盖了哪些特征。Whatareitslimitations?这仅与为它编写的代码一样好。假设您在设计文档

linux虚拟内存系统进程的虚拟内存用户区分段：代码段、数据段、堆、共享库、栈内核区：存放进程信息，PID\程序计数器、打开文件列表、task和mm(描述虚拟内存)结构等Linux加载进程时(exec系列系统调用)会为该地址空间每个段分配VMA，VMA数据结构(vm_area_struct)会描述该段的虚拟空间

value_counts()方法返回一个序列Series，该序列用于统计某列中各个值的出现次数的函数。当配合参数bins使用时，它可以将数据分成指定的区间，然后统计每个区间内值的出现次数。value_counts()是Series拥有的方法，一般在DataFrame中使用时，需要指定对哪一列或行使用。value_counts()只

背景介绍在开发微信看一看期间，为了进行耗时优化，基础库这层按照惯例使用tcmalloc替代glibc标配的ptmalloc做优化，CPU消耗和耗时确实有所降低。但在晚上高峰时期，在CPU刚刚超过50%之后却出现了指数上升，服务在几分钟之内不可用。最终定位到是tcmalloc在内存分配的时候使用自旋锁，在锁冲

cutsx['kh_loanterm']=pd.cut(sx['kh_loanterm'],bins=[3,6,9,12,15,np.inf],right=False,labels=['A_3','B_6','C_9','D_12','E_15'])def朴道_海纳综合指数V2_申请命中网络贷款类机构数_trans(x):#朴道_海纳综合指数V2_申请命中

正态分布是通过排列数据中每个值的概率分布来呈现数据的形式，大多数值保持在平均值附近，从而使排列对称。无涯教程在numpy库中使用各种函数来数学计算正态分布的值。将创建直方图，在该直方图上绘制概率分布曲线。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpmu,sigma=0

importtoadimportscorecardpyasscstr(x).strip()toad.detector.detect()toad.metrics.KS_bucket(x,y,bucket=10,method='quantile')bins=sc.woebin(y2,y="target")#y2是数据，里面的目标列用targetsc.woebin_plot(bins)breaks_adj={'xy'

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34271原文出处：拓端数据部落公众号在农业科学领域，对糯稻品种的研究一直备受关注。糯稻作为一种重要的粮食作物，其产量和质量均对农业生产具有深远的影响。然而，影响糯稻品种的因素是多元化的，理解这些因素之间的关系以及如何通过数据可视化来呈现这些

序翻了下笔记，翻到篇之前写的比较基础的、简洁的Glibc内存管理-ptmalloc2机制玉门学习笔记，这是刚开始学堆的时候写的，难免会有些描述不当的地方。学堆的话，有空必须得研读一下源码。但是前期学习可以先不研究得太过细、过于理念，这样会卡很久的进度，进步缓慢。我是由简入繁，了解

MySQL的连接和使用https://www.cnblogs.com/zdstudy/p/16567399.htmlmysql使用网址https://blog.csdn.net/LikiLyn/article/details/120385981多个文件mergeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportpymysql#%%打开数据库连接conn=pymysql.connect(host='地址',user

保序回归保序回归其实是reliabilitydiagram回归的自动版，即自动选择分桶的边界。如下图：从mse的角度来说，loss会比OLS大，但是保证了不改变模型的排序能力。个人认为，对于contrastiveloss或者是crossentropyloss，都会由于优化目标与p(y|x)的真实值有区别。如果选模型用的是auc的话