let minNum= parseInt(Math.random()*7) + 1 let maxNum= parseInt(Math.random()*83) + 1 生成7~83的随机整数

I2C驱动的128x64 OLED I2C (Inter-Integrated Circuit) 集成电路总线是I2CBus的简称, 是一种串行通信总线, 使用多主从架构. 飞利浦公司在1980年代为了让主板, 嵌入式系统或手机用以连接低速周边设备而发展. I2C的正确读法为"I-squared-C".I2C只使用两条双向漏极开路(Open Drain): 串行数据SDA及串行时钟频率SCL总线, 且利用上拉电阻将两条总线的电位上拉. I2C允许相当大的工作电压范围, 但典型的电压准位

代码: #include <iostream> #include <time.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <iomanip> #include <math.h> #include <fstream> #include <string> #define random()(rand()%1000) using namespace std; /

1.[yolov1]    第一步:将图像划分为S*S的栅格(grid cell),这里分成了7*7的grid cell.栅格的任务是:检测中心落在该栅格中的物体(注意,栅格中心未必与物体的中心重合,这个一定要明确,对后面的理解才不会产生影响).    第二步:一个grid cell 可以预测B个bounding boxes(包围盒,以下简称bbox),包括预测bbox的confidence scores.bbox有五个预测值,分别是x,y(代表预测的bbox的中心与grid cell 边界的边

1. Math.random()方法: Math.random()出现的数据是0.0<= x < 1.0之间,随机出现一个数据Math.random()>0.1概率是0.9 那么如下: Math.random()>0.1? 2:4  上面表示出现数字2的概率为0.9,出现数字4的概率为0.1 2. 上面出现的是两个数,如果我们案例需求是多个数,控制概率出现,该怎么办呢? 下面是一个案例: 做一个翻宝程序,通过返回数字0-5来判断中奖情况, 012345,这几个数字的出现的概率是0出

内容提要: 线程与进程 为什么要使用多线程/进程?线程与进程的区别?线程对比进程的优势?Java中有多进程吗? 线程的创建与启动 线程的创建有哪几种方式?它们之间有什么区别? 线程的生命周期与线程控制 线程的生命周期有哪几种状态?各种状态之间如何转换?线程的等待.退让.中断等 1.线程与进程 使用多进程和多线程可以实现多个任务的并发执行,方便将IO操作或者耗时操作在后台处理,避免长时间等待,对于多核处理器能充分利用CPU资源,提高CPU使用率. 进程是系统进行调度和资源分配的独立单位. 线程是进

在很多情况下,我们利用IOC控制反转可以很方便实现一些接口的适配处理,可以在需要的时候切换不同的接口实现,使用这种方式在调用的时候,只需要知道相应的接口接口,具体调用哪个实现类,可以在配置文件中动态指定,本篇主要介绍AutoFac的IOC组件的使用,用来实现微信接口处理的控制反转功能. 我们知道,实现IOC的方式有很多,如Unity.AutoFac.Ninject.Castle Windsor.Spring.NET等等,每种IOC组件均有自己的一些特点,我在之前的实体框架随笔系列介绍过Unity

4.1  return 关键字return有两方面的用途:一方面指定一个方法结束时返回一个值:一方面强行在return位置结束整个方法,如下所示: char test(int score) { if (score >= 90) return 'A'; if (score >= 80) return 'B'; if (score >= 70) return 'C'; if (score >= 60) return 'D'; else //if (score < 60) retu

并发编程这方面以前关注得比较少,恶补一下,推荐一个好的网站:并发编程网 - ifeve.com,上面全是各种大牛原创或编译的并发编程文章. 今天先来学习Semaphore(信号量),字面上看,根本不知道这东西是干啥的,借用 并发工具类(三)控制并发线程数的Semaphore一文中的交通红绿信号灯的例子来理解一下: 一条4车道的主干道,假设100米长,每辆车假设占用的长度为10米(考虑到前后车距),也就是说这条道上满负载运行的话,最多只能容纳4*(100/10)=40辆车,如果有120辆车要通过的

照片墙,简单点说就是鼠标点击小图片时,聚合变成一张大图片:点击大图片时,散开变成小图片.这个是我一年前无意间看到的动画效果(现在已经忘记是哪位大神制作的了,引用了他的图片),刚看到这个很炫的动画超级激动,哇!怎么可以这么牛!我制作出来的没那边炫,但是还是制作出来了,算是对我的一种激励!希望能有碰到问题就要解决它的精神,即使不是现在但会是不久的将来! 一.演示效果 散开状态: 聚合状态: 二.html代码 <div class="box"> <div><im

1.tiim模块,因为方法较多我就写在code里面了,后面有注释 #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ print("time".center(60,"-")) print(time.asctime()) #返回字符串格式 外国的时间 #Fri Nov 18 11:25:08 2016 t = time.localtime() #本地时间 #print(t) #这是一个对象所以需要 print(t.tm_year,t.t

JAVA流程控制 example1: --输出九九乘法表 public class chengfabiao { public static void main (String[] args){                                          int i = 1;                                          int j = 1;                                          for(i<=9

在日常生活中,随机数实际上经常遇到,想丢骰子,抓阄,还有抽签.呵呵,非常简单就可以实现.那么在做程序设计,真的要通过自己程序设计出随机数那还真的不简单了.现在很多都是操作系统内核会提供相应的api,这些原始参数是获取一些计算机运行原始信息,如内存,电压,物理信号等等,它的值在一个时间段可以保证是唯一的了.好了,废话我就不说了.呵呵. shell脚本程序我们有那些获得随机数方法呢? 一.通过时间获得随机数(date) 这个也是我们经常用到的,可以说时间是唯一的,也不会重复的,从这个里面获得同一时间

在实际的项目开发过程中,经常需要产生一些随机数值,例如网站登录中的校验数字等,或者需要以一定的几率实现某种效果,例如游戏程序中的物品掉落等. 在Java API中,在java.util包中专门提供了一个和随机处理有关的类,这个类就是Random类.随机数字的生成相关的方法都包含在该类的内部. Random类中实现的随机算法是伪随机,也就是有规则的随机.在进行随机时,随机算法的起源数字称为种子数(seed),在种子数的基础上进行一定的变换,从而产生需要的随机数字. 相同种子数的Random对象,相

1.浮动置控制及切换 <div class="banner1"></div><div class="bot_banner"> <a href="javascript:;" class="close" title="关闭"><img src="images/close.gif" alt="关闭"/></a

在实际的项目开发过程中,经常需要产生一些随机数值,例如网站登录中的校验数字等,或者需要以一定的几率实现某种效果,例如游戏程序中的物品掉落等. 在Java API中,在java.util包中专门提供了一个和随机处理有关的类,这个类就是Random类.随机数字的生成相关的方法都包含在该类的内部. Random类中实现的随机算法是伪随机,也就是有规则的随机.在进行随机时,随机算法的起源数字称为种子数(seed),在种子数的基础上进行一定的变换,从而产生需要的随机数字. 相同种子数的Random对象,相

Java内存管理分为两个方面:内存分配和内存回收.这里的内存分配特指创建Java对象时JVM为该对象在堆内存中所分配的内存空间.内存回收指的是当该Java对象失去引用,变成垃圾时,JVM的垃圾回收机制自动清理该对象,并回收该对象所占用的内存.由于JVM内置了垃圾回收机制回收失去引用的Java对象所占用的内存,所以很多Java开发者认为Java不存在内存泄漏,资源泄漏的问题.实际上这是一种错觉,Java程序依然会有内存泄漏. 由于JVM的垃圾回收机制由一条后台线程完成,本身也是非常消耗性能的,因此

周五的组会如约而至,讨论了一个比较感兴趣的话题,就是使用SVM和随机森林来训练图像,这样的目的就是 在图像特征之间建立内在的联系,这个model的训练,着实需要好好的研究一下,下面是我们需要准备的入门资料: [关于决策树的基础知识参考:http://blog.csdn.net/holybin/article/details/22914417] 在机器学习中,随机森林由许多的决策树组成,因为这些决策树的形成采用了随机的方法,所以叫做随机森林.随机森林中的决策树之间是没有关联的,当测试数据进入随机森

Bagging 全称是 Boostrap Aggregation,是除 Boosting 之外另一种集成学习的方式,之前在已经介绍过关与 Ensemble Learning 的内容与评价标准,其中“多样性”体现在应尽可能的增加基学习器的差别.Bagging 主要关注增大 “多样性”,他的做法是这样的,给定训练集 $D$ ,对 $D$ 进行 Bootstrap 采样,得到若干个不同的子集,Bootstrap 会确保各个子集有一定的交集,分别在各个子集上训练得到基分类器并且组合起来共同进行决策. B

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