张士玉小黑屋

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《总裁，妄想重新开始》小说介绍主角是沈安然陆紫宸的书名叫《总裁，妄想重新开始》，这本小说的作者是春雷炮所编写的都市小说，内容主要讲述：她爱的人，从头到尾都只有陆紫宸一个。然而现在，陆紫宸却当着她的面对另外一个女人好，还要让她捐肾，要她的命！“我去车上拿个……...《总裁，妄想重新开始》第4章她竟然怀过别人的孩子免费试读第4章她竟然怀过别人的孩子是徐濯暗。沈安然曾经的准未婚夫，但是后来徐濯暗逃婚了。“我为什么不能强迫她？”陆紫宸的俊脸愈发的冷，“沈安然，过来。”沈安然摸着被攥疼的手腕，

一：下载安装C/C++编译器在windows下有很多集成的编译器，我们只是需要使用gcc.exe编译而已，所以我们可以随便下，这里推荐使用：MinGW：（附下载官网地址，可直接安装）https://mirrors.gigenet.com/OSDN//mingw/68260/mingw-get-setup.exe一直continue，比较关键的两步： 在菜单栏中选择Installation->ApplyChanges 安装完成后，需要设置环境变量，让cmd可以找到gcc.exe在path里添加进D:\software\MinGW\bin即可 二：VScode里安装插件下载.exe的安装版，直接安装（1）切换中文版安装完成后，如果想要改成中文的名字 

目录前言星星类 画星星 放大函数 主函数 前言用Python画场小星星，完整源码在文末公众号哦星星类 TwinkleTwinkleLittleStar~HowIwonderwhatyouare~ Twinkle,Twinkle,LittleStar-WeeSing先来看看星星类包含的基本信息吧~classStar():#星星类def__init__(self):#初始化self.r=1#星星的初始大小self.x=ra.randint(-1000,1000)#星星在画布中的x坐标位置self.

【LaTeX教程】04.LaTeX插入符号与数学公式LaTeX公式我将把握最近文章里用到的数学公式格式都放上来供大家参考学习首先最简单的数学模式$xxx$%一个$符号，中间的内容是行内模式$$xxx$$%两个$符号，中间的内容是行间模式(行间模式会单独占一行)更进一步就是带有公式编号的模式\begin{eqnarray}%输入公式，此模式公式为行间模式，并带有公式编号\end{eqnarray}or\begin{equation}x^2+y^2=1\end{equation}插入大括号形式公式典型的为分子动力学模拟中常用的LJ势\begin{eqnarray}U_\mathrm{LJ}(r)=\left\{\begin{arra

本文章内容只作为个人学习总结使用。目录说明：基本的FFT使用方法：       1、简单的FFT功能介绍：        2、恢复幅度轴，创建频率轴：说明：       本文章主要进行MATLAB中fft函数基本使用方法的讨论，关于fft的概念以及为什么要进行fft等信号处理方面的内容不做叙述。基本的FFT使用方法：       1、简单的FFT功能介绍：       在这一步我们首先需要构建一个正弦函数f=sin（2*pi*f*t）不难看出本例中的正弦函数的频率为1，其中fs是我们的采样频率，当采样频率为100的时候我们的采样周期1/fs为0.01s也就是每隔0.01s取一个点。clear;fs=100;%采样频率t=0:1/fs:10-1/

目录摘要：1.卷积神经网络介绍：2.卷积神经网络（CNN）构建与训练：2.1CNN的输入图像2.2构建CNN网络2.3训练CNN网络3.卷积神经网络（CNN）的实际分类测试：4.实验代码：摘要：使用Matlab自带的深度学习工具箱构建卷积神经网络（CNN）进行图片分类，以识别并分类手写数字为例。首先将大量的图片数据导入；然后给不同种类的图片打上对应的分类的标签，划分为训练集和测试集；构建CNN网络其中包括3层2维卷积和3个池化层，全连接层及分类层；调整好输入输出格式对CNN进行训练及测试；最后结果表明CNN可以有效的对手写数字图像进行分类。1.卷积神经网络介绍：卷积神经网络 (Convolutional Neural Network，CNN) 这一概念

shape函数是Numpy中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。直接用.shape可以快速读取矩阵的形状，使用shape[0]读取矩阵第一维度的长度。.shape的使用方法>>>importnumpyasnp>>>x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])>>>print(x.shape)(2,3)shape[0]的使用方法>>>importnumpyasnp>>>x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])>>>print(x.shape[0])2其实，我们可以发现: