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  • Useful links

    Useful links Community and chat ​ News ​ Examples ​ Client drivers ​ Useful links Community and chat​ Discord Community : The community platform that we use the most...
  • 解决冲突

    人生不如意之事十之八九,合并分支往往也不是一帆风顺的。 准备新的feature1 分支,继续我们的新分支开发: $ git switch - c feature1 Switched to a new branch 'feature1' “复制到剪贴板”) 修改readme.txt 最后一行,改为: Creating a...
  • 向区块链网络发布消息

    129 2025-05-17 《区块链开发》
    向区块链网络发布消息 undefined处理两个chan通道的消息 undefinedSendTx undefinedPublish(channel.go) 向区块链网络发布消息 undefined处理两个chan通道的消息 // HandleEvents 处理两个chan通道的消息:Blocks和Transactions // 将bloc...
  • 12 Why Some Friendships Naturally Fade

    [CHAPTER 12] I Was Horrible “I’ve Let Them. But Now I Have No Friends.” Let Them Not Text Back [CHAPTER 12] [Why Some Friendships Naturally Fade] Here’s what happened. One o...
  • 參考書目

    參考書目 參考書目  兒玉光雄(2017),《啟動考試腦:簡單、實用而且科學!菁英都在用的高效讀書法》,晨星。(繁中)  權浩鎮(2016),《公務員合格:自信滿滿學習法》,路上書。(韓文)  金美賢(2017),《14歲之前,打造學習腦》,Medicimedia。(韓文)  西野精治(2018),《最高睡眠法:來自史丹佛大學睡眠研究中心【究極的...
  • 第十题 树状数组

    129 2025-05-31 《经典算法题》
    第十题 树状数组 一:概序 1:神奇的Lowbit函数 2:求前n项和 3:修改 第十题 树状数组 有一种数据结构是神奇的,神秘的,它展现了位运算与数组结合的神奇魅力,太牛逼的,它就是树状数组,这种数据结构不是神人是发现不了的。 一:概序 假如我现在有个需求,就是要频繁的求数组的前 n 项和,并且存在着数组中某些数字的频繁修改...
  • 第二十一题 十字链表

    129 2025-05-31 《经典算法题》
    第二十一题 十字链表 一:概念 二:操作 1:数据结构 总的代码: 第二十一题 十字链表 上一篇我们看了矩阵的顺序存储,这篇我们再看看一种链式存储方法“十字链表”,当然目的都是一样,压缩空间。 一:概念 既然要用链表节点来模拟矩阵中的非零元素,肯定需要如下 5 个元素( row , col , val , down , right...
  • Animate

    128 2025-05-08 《G2 3.2 API 文档》
    Animate 在 G2 中,我们提供了四种动画场景类型: appear: 初始化时的入场动画; enter: 更新时的出现动画; update: 更新时的变化动画; leave: 更新时的动画;通过如下方式为图形定义这四种动画场景的配置: 复制代码// 配置更新时的入场动画,其他动画类型相同 geom . animate (...
  • 技术文档-后台搜索索引生成工具(3.4及以后版本适用)

    128 2025-05-18 《DiscuzX安装教程》
    感谢网友@popcorner的贡献,此程序为后台搜索索引生成工具,在论坛根目录执行即可 <? php /** * [Discuz!] (C)2001-2099 Comsenz Inc. * This is NOT a freeware, use is subject to license terms */ ...
  • PyTorch: 定义新的autograd函数

    PyTorch: 定义新的autograd函数 PyTorch: 定义新的autograd函数 译者:@yongjay13 、@speedmancs 校对者:@bringtree 本例中的全连接神经网络有一个隐藏层, 后接ReLU激活层, 并且不带偏置参数. 训练时通过最小化欧式距离的平方, 来学习从x到y的映射. 在此实现中, 我们...