我想,自己现在已经是完全迷上口琴了,在最近练习的时候自己发现推键推到最后的时候,推不过去了,以为是摩擦的问题,于是刻了轨道来减少摩擦,但是效果并不是很明显,于是,自己开始起了买新口琴的心,想换个好一点的. 在偶然在网上搜到可以用食用油来进行润滑,恰巧自己以前自己做饭,还剩了点食用油,便滴了两点用来润滑,但是还是没有效果,直到最后在拆完琴推送推键的时候发现最右边的地方有弯曲,但是推到底的时候很费力,自己掰正之后便非常的顺畅了,新琴自然是不必买了,还有了些感悟,现在希望记载下来. 在遇到问题的时候,…

前言 在上一篇 文章 中我们直接用了本应在本文中配置的Config Server,对Config也有了一个基本的认识,即 Spring Cloud Config 是一种用来动态获取Git.SVN.本地的配置文件的一种工具 在上文中我们使用Config用来实现 动态路由 的功能,就是使用的Git的方式 快速入门 1. Config Server 的搭建 新建一个模块名为ConfigServer,pom文件如下: <?xml version="1.0" encoding="…

Bundle identifier Xcode中 Target -> General中的bundle identifier ; info.plist中的Bundle identifier; 证书中心的Identifiers中App IDs新建App时的Explicit App ID; 以及iTunes Connect中App信息的套装ID 必须保持一致!! 在info.plist或者Xcode里的各种设置中,有很多$(XXX)这样的像脚本一样的东西,所以补充一点Xcode中的环境变量 Certi…

iOS应用发布中的一些细节 前言 这几天最大的新闻我想就是巴黎恐怖袭击了,诶,博主每年跨年都那么虔诚地许下“希望世界和平”的愿望,想不到每年都无法实现,维护世界和平这么难,博主真是有心无力啊,其实芸芸众生的我们能做的大概就是不要闯红灯.不抢小妹妹的甜筒.拉完屎记得冲水.打饭不逃票.不在澡堂小便.不挖人家墙角……其实就是维护世界和平了. 然而黑客组织Anonymous向ISIS宣战了! 图0 威武! 好吧回归这次文章主题,就列举一些iOS应用发布中个人觉得还蛮容易忽略的一些细节. 再卖一次广告,博…

1. 写在前面 在机器学习(Machine learning)领域,监督学习(Supervised learning).非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多,应用比较广的学习技术,wiki上对这三种学习的简单描述如下: 监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系,生成一个函数,将输入映射到合适的输出,例如分类. 非监督学习:直接对输入数据集进行建模,例如聚类. 半监督学习:综合利…

题意:求 $$\sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{m} \sum_{d|(i, j)} d 且 (\sum_{d|(i, j)} d)<=a$$ n, m<=1e5,q次询问,q<=2*1e4 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e5+10, MN=1e5, YU=(1u<<31)-1; int c[N], mx; void upd(int x, int s) {…

[MySQL5.6] 一个简单的optimizer_trace示例   前面已经介绍了如何使用和配置MySQL5.6中optimizer_trace(点击博客),本篇我们以一个相对简单的例子来跟踪optimizer_trace的产生过程.   本文的目的不是深究查询优化器的实现,只是跟踪optimizer trace在优化器的那一部分输出,因此很多部分只是一带而过,对于需要深究的部分,暂时标注为红色,后续再扩展阅读;之前一直没看过这部分代码,理解起来还是比较困难的…     我们以一个简单的表为…

By zhcs 以前,我听过一个神犇用C++函数做的音乐,当时的心里就十分激动:哇,好厉害啊,好神啊. 这次,我终于通过自己无助的盲目的摸索.研究,写出了这篇文章(此时我的内心是鸡冻的233) 下面是正文: 其实啊,Windows API 就提供了一个这样奇妙的发音函数,它就是Beep函数.Beep可以通过控制主板扬声器的发声频率和节拍来演奏美妙的旋律,本文根据音乐简谱来演奏几首优美的歌曲,用以展现Beep的疯狂魅力. 首先我们来Beep的函数原型: BOOL Beep( DWORD dwFre…

by 南大周志华 摘要 监督学习技术通过学习大量训练数据来构建预测模型,其中每个训练样本都有其对应的真值输出.尽管现有的技术已经取得了巨大的成功,但值得注意的是,由于数据标注过程的高成本,很多任务很难获得如全部真值标签这样的强监督信息.因此,能够使用弱监督的机器学习技术是可取的.本文综述了弱监督学习的一些研究进展,主要关注三种弱监督类型:不完全监督,即只有一部分样本有标签:不确切监督,即训练样本只有粗粒度的标签:以及不准确监督,即给定的标签不一定总是真值. 关键词:机器学习,弱监督学习,监督学习…

Verdi看波形的基本操作小结: 快捷键:(大写字母=Shift+小写) g    get, signlas添加信号,显示波形n    next, Search Forward选定信号按指定的值(上升沿,下降沿,both,指定Value)向前跳转N    与n功能相同,方向向后y    Keep Cursor at Centor(开关)移至中央并保持居中,再按取消固定居中c    color,调整所选信号的波形显示颜色,线的粗细和类型,非常方便Debugf    full, Zoom All波形…