转自：https://www.lunar2013.com/2014/03/exadata-%e7%a1%ac%e4%bb%b6%e9%85%8d%e7%bd%ae%e5%88%97%e8%a1%a8.html从这个硬件变化和发布时间来看：2008年9月，LarryEllison在OOW上发布了于HP合作开发的数据库一体机(OracleExadataDatabaseMachine)，ExadataV1，数据库版本，11.1.0.7

np.array([1,2,3])array([1,2,3])b=np.array([1,2,3,4],dtype='float')[1.2.3.4.]c=np.array([range(i,i+3)foriin[2,4,6]])array([[2,3,4],[4,5,6],[6,7,8]])用np.zeros创建一个长度为10，值都是整型0的数组np.zeros(10,dtype=int)ar

#include<iostream>usingnamespacestd;boolx1[19]={0};//用于LFSR_1的向量boolx2[22]={0};//用于LFSR_2的向量boolx3[23]={0};//用于LFSR_3的向量boolkey[

思路对于一个凸多边形，它的任意内角一定小于\(45\degree\)。如果每相邻两条边的叉积的符号相同就说明它们是顺时针或逆时针排列的，则可以判别出该四边形是否为凸四边形。AC代码#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;usingll=longlong;intX1,X2,X3,X4,Y1,Y2,Y3

`importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplta=1-0.2*(1/12)m=1.109*105W3=17.86w4=22.99X=[]Z=[]forkinnp.arange(0,0.875,0.001):x1=1.221011*(1-1/(m*(1-a-0.42*k)8*(1-a)24*(0.5+(1-a-k)8*(1-a)

全连接神经网络整体架构线性函数从输入到输出的映射举一个例子我们通过一个简单的全连接层来判断西瓜甜不甜，其中影响西瓜甜不甜的因素暂定为3个，分别是瓜蒂（x1）,拍西瓜产生的声音（x2）,西瓜皮的纹路（x3）。我们将者三个作为全连接层的输入，中间隐藏层神经元的数量为4，而全连接层的输

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt初始化参数a=1-0.2*(1/12)m=1.109*10**5w3=17.86w4=22.99X=[]Z=[]计算X和Z的值forkinnp.arange(0,0.875,0.001):x1=1.221011*(1-1/(m*(1-a-0.42*k)8*(1-a)24*(0.5+

这学期学校开设了运筹学这门课，虽然之前已经对线性规划有过了解，但是几种求解方法则是新接触，写个笔记留作复习备用前面学习了单纯形法，在单纯形法中，我们考虑的是一个相对理想的情形，即约束条件的系数矩阵A中已包含应该m阶（m为约束条件个数）的单位矩阵。在这种情况下，取该单位矩阵

点击查看代码importnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmdata=np.loadtxt('F:\python数学建模与算法\源程序\《Python数学建模算法与应用》程序和数据\第9章数据的描述性统计方法/ti9_5.txt')x1=np.vstack([np.ones((4,4)),np.ones((4,4))*2,np.ones((4,4))*

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplta=1-0.2*(1/12)m=1.109*10**5w3=17.86w4=22.99X=[]Z=[]forkinnp.arange(0,0.875,0.001):x1=1.221011*(1-1/(m*(1-a-0.42*k)8*(1-a)24*(0.5+(1-a-k)8*(1-a)4))

此篇文章在2023年5月23日被记录RTOS-任务CPU占用统计在项目开发过程中，有时会需要查看各个任务的资源占用，需要用到rtos的CPU使用统计，其原理也很简单，就是开一个频率特别高的定时器，rtos在运行过程累计各个任务的实际占用时长，继而统计显示FreeRTOSConfig配置//计算CPU使用率#

Java中的垃圾回收算法Java中的垃圾回收（GarbageCollection，GC）机制通过多种算法实现对堆内存的管理。以下是常见的垃圾回收算法：1.标记-清除算法（Mark-Sweep）工作原理标记阶段：遍历对象图，标记所有可达对象。清除阶段：清除未标记的不可达对象，回收内存。特点简单直接，适用于基

P11037【MX-X3-T4】「RiOI-4」上课本文主要解释不断\(+1\)的过程如何快速实现的具体流程。题意给定正整数\(n,q\)和\(n\)个区间\([l_i,r_i]\)。有\(q\)组询问，每次询问给定一个整数\(x\)。在每个区间内选择一个整数\(a_i\)（\(l_i\leqa_i\leqr_i\)），使得所选整数的总

使用solidJS实现力导向图力导向图参考：https://segmentfault.com/a/1190000016384506力算法代码：/***@desc力算法*/functionforce(data,ctx,size){const{nodes,links}=data;//需要参数constmaxInterval=300;//平衡位置间距cons

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目录前言一、问题提出二、蒙特卡罗模拟的大体思路1.求出每个变量的大致范围2.生成随机数进行模拟试验三、手动计算每个变量的大致范围1.处理等式问题————进行降维2.处理不等式问题————得到大致范围（1）先处理简单的约束，得到变量范围（2）对复杂的约束进行放缩，得到变量范围四、代

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1对单纯形法的理解    假设线性规划问题存在可行域；1.1预备知识点    （1）线性规划问题的标准化【运筹学】线性规划问题的标准化及其意义（针对单纯形法）        （2）线性规划问题的可行域是凸集；    （3）如果一个线性规划问题存在唯一最优解，那么最优

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国际赛IrisCTF在前几天举办，遇到了一道有意思的题目，特来总结。题目附件如下：