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概述脚本:本质是一个文件,文件里面存放的是特定格式的指令,系统可以使用脚本解析器翻译或解析指令并执行(它不需要编译)shell既是一个用C语言编写的应用程序,又是一种脚本语言(应用程序解析脚本语言)Shell提供了一个界面,用户通过这个界面访问操作系统内核的服务。KenThompson的sh是第一种UnixShell,WindowsExplorer是一个典型的图形界面Shell。Shell编程跟JavaScript、php编程一样,只要有一个能编写代码的文本编辑器和一个能解释执行的脚本解释器就可以了。Linux的Shell命令解析器种类众多,常见的有:BourneShell(/usr/bin/sh或/bin/sh)BourneAga
目录前言一:内存拷贝函数(1)memcpy()函数(2)memove()函数二:内存比较函数三:内存设置函数前言本文介绍的函数的函数声明都在头文件string.h中。一:内存拷贝函数(1)memcpy()函数函数声明:void*memcpy(void*dest,constvoid*src,size_tnum)作用:把一片内存空间的字节拷贝到另一片内存空间。函数参数的意义:①dest指向用于存储复制内容的目标数组,类型强制转换为void*指针。②src指向要复制的数据源,类型强制转换为void*指针。同时我们只是拷贝这一片空间的数据到目标空间而不是修改,所以用const进行修饰。③num(无符号整型
?博客主页:?@披星戴月的贾维斯?欢迎关注:?点赞?收藏?留言?系列专栏:?Python专栏?请不要相信胜利就像山坡上的蒲公英一样唾手可得,但是请相信,世界上总有一些美好值得我们全力以赴,哪怕粉身碎骨!??一起加油,去追寻、去成为更好的自己!文章目录前言?1、函数?2、函数的语法格式和参数?3、函数返回值?4、变量作用域5、?函数的链式调用和递归调用?链式调用?嵌套调用?函数递归总结提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考前言 由于最近准备蓝桥杯,Python专栏也暂停更新了一段时间,之前也有小伙伴在催我更新,也是感谢小伙伴们的支持了,今天让我们一起来学习Python的函数、变量作用域、函数的链式调用和递归调用!?1、函数?1.
?作者简介:大家好,我是爱敲代码的小黄,独角兽企业的Java开发工程师,CSDN博客专家,阿里云专家博主?系列专栏:Java设计模式、数据结构和算法、Kafka从入门到成神、Kafka从成神到升仙、Spring从成神到升仙系列?如果感觉博主的文章还不错的话,请?三连支持?一下博主哦?博主正在努力完成2023计划中:以梦为马,扬帆起航,2023追梦人?联系方式:hls1793929520,加我进群,大家一起学习,一起进步,一起对抗互联网寒冬?文章目录从根上理解ThreadLocal的来龙去脉一、引言二、概念三、使用四、源码解析1.set方法1.1初始化设值1.2非初始化设值1.3流程图2.get方法3.remove方法4.开放地址法5.清理方式5
目录1.C语言中的类型转换2.为什么C++需要四种类型转换3.C++强制类型转换3.1static_cast3.2reinterpret_cast3.3const_cast3.4dynamic_cast1.C语言中的类型转换在C语言中,如果赋值运算符左右两侧类型不同,或者形参与实参类型不匹配,或者返回值类型与接收返回值类型不一致时,就需要发生类型转化,C语言中总共有两种形式的类型转换:隐式类型转换和显式类型转换。 1.隐式类型转化:编译器在编译阶段自动进行,能转就转,不能转就编译失败 2.显式类型转化:需要用户自己处理voidTest(){inti=1;//隐式类型转换doubled=i;prin
前言生成式建模的扩散思想实际上已经在2015年(Sohl-Dickstein等人)提出,然而,直到2019年斯坦福大学(Song等人)、2020年GoogleBrain(Ho等人)才改进了这个方法,从此引发了生成式模型的新潮流。目前,包括OpenAI的GLIDE和DALL-E2,海德堡大学的LatentDiffusion和GoogleBrain的ImageGen,都基于diffusion模型,并可以得到高质量的生成效果。本文以下讲解主要基于DDPM,并适当地增加一些目前有效的改进内容。基本原理扩散模型包括两个步骤:固定的(或预设的)前向扩散过程q:该过程会逐渐将高斯噪声添加到图像中,直到最终得到纯噪声。可训练的反向去噪扩散过程:训练一个神经网络,从纯噪音开始逐
前言大家好,我是阿光。本专栏整理了《NLP文本分类算法集锦》,内包含了各种常见的中英文文本分类算法,以及常见的NLP任务:情感分析、新闻分类以及谣言检测等。文本分类是NLP的必备入门任务,在搜索、推荐、对话等场景中随处可见,并有情感分析、新闻分类、标签分类等成熟的研究分支和数据集。不同模型的适用场景不同,常用的模型有:Fasttext、TextCNN、DPCNN、TextRCNN、BiLSTM+Attention、HAN、LSTM、Transformer、BERT、Capsule、TextGCN等。文本分类广泛应用于长短文本分类、情感分析、新闻分类、事件类别分类、政务数据分类、商品信息分类、商品类目预测、文章分类、论文类别分类、专利分类、案件描述分类、罪名分类、意图分类、
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