有趣的地方

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【研发日记】Matlab/Simulink软件优化(一)——动态内存负荷压缩

文章目录 背景介绍 初始代码 优化代码 分析和应用 总结 背景介绍         在一个嵌入式软件开发项目中,有一个使用MATLAB Function编写的算法模块,功能是从一个较大的数组中提取一段数据,然后求均值输出,示例如下: 初始代码         一开始算法开发的思路非常简单,按照功能需求把算法分成两步。第一步提取目标数据,第二步求均值输出。示例如下: function y = fcn(u, n) assert(n <= 100);

[数据结构]双向带头循环链表制作

前面我们有提到,单向不带头循环链表的制作 这里我们介绍一个双向带头循环链表的制作方法 双向带头循环链表的示意图如下 带头指针的作用体现在哪呢? 第一、防止头节点为空,既有头结点,头指针始终指向头结点,那么无论链表是否为空,头指针均不为空;没有头结点,头指针就为NULL 第二、有头结点时,插入/删除第一个结点时,空链表/非空链表操作逻辑一致,不需要额外判断 第三、插入或者删除头结点的时候不需要改变头节点,只需要改变头结点的下一个即可 带头双向循环链表:结构最复杂,一般用在单独存储

【攻防世界】ics-05

php://filter 伪协议查看源码 + preg_replace 函数漏洞 在url上输入什么,就回显什么,但当是 select、database()时就输出不了,有可能被过滤了。 1.获取网页源代码。多点点界面,发现点云平台设备维护中心时,页面发生变化。 看到?page=index,可能存在文件包含,想到 php://伪协议 。题目描述也说了后门入侵   /?page=index 输入什么显示什么,有回显。 用php://filter读取网页源代码 ?page=p

nuxt服务端渲染,用create-nuxt-app脚手架创建NuxtJS应用,报错 Cannot find module ‘node:util‘解决

vue服务器端渲染 (SSR)文档 vue文档中提到,可以直接通过配置,在vue的项目中准备 SSR 应用程序 手动配置可以实现更多自己想要的,更自由一些。但是完整的实现非常复杂,官方建议使用nuxt,开箱即用 1、安装nuxt npm i -g create-nuxt-app 2、使用nuxt创建项目 3、创建好之后运行项目 cd 项目名 npm run dev 4、遇到报错: Cannot find module ‘node:util’ 因为node版本不匹配,我本地是

LeetCode热题Hot100 - 电话号码的字母组合

一刷~ 给定一个仅包含数字 2-9 的字符串,返回所有它能表示的字母组合。答案可以按 任意顺序 返回。 给出数字到字母的映射如下(与电话按键相同)。注意 1 不对应任何字母。 思路: 首先,需要数字到字母表的映射,使用字典保存,key为数字,value为数字对应的字母列表。 其次,使用递归,递归终止条件为没有号码(返回空列表)或只有一个号码(返回字典中对应的字母列表)。每次递归,做如下拼接:key可能对应的字母+digits[1:]所有可能的结果。 class Solut

多无人机集群协同避障

matlab2020a正常运行 场景1规划结果 场景2规划结果 场景3规划结果 代码地址: 多无人机集群协同避障效果(5架)资源-CSDN文库 

element问题总结之el-table使用fixed固定列后滚动条滑动到底部或者最右侧的时候错位问题

el-table使用fixed固定列后滚动条滑动到底部或者最右侧的时候错位 效果图 前言 解决方案 纵向滑动滚动条滑动到底部的错位解决 横向滚动条滑动到最右侧的错位解决 效果图 前言 在使用el-table固定行的时候移动滚动条会发现移动到底部或者移动到最右侧的时候会出现表头和内容错位或者是固定列的内容错位的情况 解决方案 纵向滑动滚动条滑动到底部的错位解决 ::v-deep.el-table .el-table__fixed-right .el-ta

python-flask后端知识点

anki 简单介绍: 在当今信息爆炸的时代,学习已经不再仅仅是获取知识,更是一项关于有效性和持续性的挑战。幸运的是,我们有幸生活在一个科技日新月异的时代,而ANKI(Anki)正是一款旗舰级的学习工具,通过其独特的智能卡片系统,助力用户轻松、高效地掌握知识。 ANKI是什么? ANKI是一款开源的记忆辅助软件。它的独特之处在于采用了一种被称为“间隔重复”的学习方法,通过不断调整学习内容的时间间隔,帮助用户在最佳的时间点记忆知识,从而实现更加高效和持久的学习效果。 智能卡片系统 A

向上向下采样

在数字图像处理中,向上采样(upsampling)和向下采样(downsampling)是两种常见的操作,用于改变图像的分辨率。 向上采样(Upsampling): 向上采样是指增加图像的分辨率,通常通过插值方法在图像中插入新的像素来实现。常见的插值方法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。通过向上采样,可以增加图像的细节和清晰度,但同时也增加了图像的计算量和存储空间。 向下采样(Downsampling): 向下采样是指降低图像的分辨率,通常通过从图像中删除一些像素来实现。这些被删除的

【SCI绘图】【小提琴系列1 python】绘制按分类变量分组的垂直小提琴图

SCI,CCF,EI及核心期刊绘图宝典,爆款持续更新,助力科研! 本期分享:  【SCI绘图】【小提琴系列1 python】绘制按分类变量分组的垂直小提琴图,文末附完整代码 小提琴图是一种常用的数据可视化工具,它结合了箱形图和密度图的特点,用于展示数据的分布情况和变化趋势。其外形类似于小提琴,因而得名。 1.环境准备 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 2.示例数据 # 记载数据 tips = sns.
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