二阶魔方 三阶魔方还原法 二阶魔方归正： 1 下面蓝色 不停用 上右下左，直到下面全蓝 2 翻动蓝色到上方， 找到左右的上侧 两个相同的颜色固定 ，然后 上右下推 上右下左 下压上 上左下左（如果没有：上右下推 上右下左 下压上 上左下左）
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2023-09-11 21:12:25
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首先介绍一下分布式事务，分布式事务是指会涉及到操作多个数据库的事务。其实就是将对同一库事务的概念扩大到了对多个库的事务。目的是为了保证分布式系统中的数据一致性。分布式事务处理的关键是必须有一种方法可以知道事务在任何地方所做的所有动作，提交或回滚事务的决定必须产生统一的结果（全部提交或全部回滚）在分布式系统中，各个节点之间在物理上相互独立，通过网络进行沟通和协调，也就是说引入一个“协调者”的组件来统
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2021-12-23 14:51:09
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这里有一点要注意的，因为我最早以前犯过这个错误，就是认为预测变量越多越好，做模型的时候总希望选取几十个指标来预测，但是要知道，一方面，每增加一个变量，就相当于在这个变量上增加了误差，变相的扩大了整体误差，尤其当自变量选择不当的时候，影响更大，另一个方面，当选择的俩个自变量本身就是高度相关而不独立的时候，俩个指标相当于对结果造成了双倍的影响 ），还是上面那个例子，如果我丈母娘来了，那我老婆就有很大概
行列式1. 数学与线性代数中的部分区别2.方程组3. 二阶行列式4. 三阶行列式5. 排列6. 定理1. 数学与线性代数中的
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2022-07-11 11:32:35
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2021-09-16 14:40:00
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二阶行列式： 是的二阶行列式，记作 主对角线乘积减去副对角线 三阶行列式： 注意：对角线法则只适用于二阶与三阶行列式
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2022-01-25 13:46:29
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一、试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题，并画出求解该问题的与或图。解决四圆盘梵塔问题①定义三柱子编号从左到右分别为1号，2号，3号，四圆盘编号从小到大为A,B,C,D。注：与或图中的四元数列（X1,X2,X3,X4）代表着盘A在X1位置，盘B在X2位置等等②以上，初始状态表示为（1111），目标状态为（3333）③基于问题归约思想分解子问题，首次分解成盘ABC和盘D，则原始难题归约成下列3个子难题
我们仍然使用披萨直径的价格的数据
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei']
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot a
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2021-08-30 16:22:48
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scikit-learn机器学习(三)多项式回归
原创
2021-08-31 11:55:22
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矩阵的行列式在任意方阵中都存在一个标量，称作该方阵的行列式。线性运算法则方阵M的行列式记作|M|或“det M”，非方阵矩阵的行列式是未定义的。n x n阶矩阵的行列式定义非常复杂，让我们先从2 x 2，3 x 3矩阵开始。公式9.1给出了2 x 2阶矩阵行列式的定义：注意，在书写行列式时，两边用竖线将数字块围起来，省略方括号。下面的示意图能帮助记忆公式9.1，将主对角线和反对角线上的元素各自相乘
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2023-08-28 20:02:46
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首先介绍一下分布式事务，分布式事务是指会涉及到操作多个数据库的事务。其实就是将对同一库事务的概念扩大到了对多个库的事务。目的是为了保证分布式系统中的数据一致性。分布式事务处理的关键是必须有一种方法可以知道事务在任何地方所做的所有动作，提交或回滚事务的决定必须产生统一的结果（全部提交或全部回滚）在分布式系统中，各个节点之间在物理上相互独立，通过网络进行沟通和协调，也就是说引入一个“协调者
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2023-07-21 21:18:06
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小结： 3PC最关键要解决的就是协调者和参与者同时挂掉的问题，所以3PC把2PC的准备阶段再次一分为二，这样三阶段提交就有CanCommit、PreCommit、DoCommit三个阶段。在第一阶段，只是询问所有参与者是否可可以执行事务操作，并不在本阶段执行事务操作。当协调者收到所有的参与者都返回Y
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2019-03-01 22:05:00
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一.定理：首先要认识到二阶线性齐次微分方程的解满足的性质，值得注意的是这不仅仅是待会儿要提到的二阶线性常系数齐次微分方程满足，对于一般的二阶线性齐次微分方程也是满足的。 1.叠加原理：有限个方程的解的线性组合仍然是方程的解。 这个原理是由于方程的线性的性质所以决定的，如果有线性代数的基础，那么对于这个性质就很好理解了，就算没有，也应该很好理解。L(y1)=0,L(y2)=0,（至于L是什么意思的话
魔方总览https://blog.csdn.net/nameofcsdn/article/details/103866632〇，三阶魔方： 一，三阶魔方的公式几乎所有初学者都会学的：层先法进阶方法：CFOP盲拧：盲拧公式我只学了最基础的层先法，层先法易学，但是步骤多，所以慢，我基本上都是1-2分钟。https://pan.baidu.com/s...
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2021-12-27 12:00:30
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今天是Python专题的第12篇文章，我们来看看Python装饰器。一段囧事差不多五年前面试的时候，我就领教过它的重要性。那时候我Python刚刚初学乍练，看完了廖雪峰大神的博客，就去面试了。我应聘的并不是一个Python的开发岗位，但是JD当中写到了需要熟悉Python。我看网上的面经说到Python经常会问装饰器，我当时想的是装饰器我已经看过了，应该问题不大……没想到面试的时候还真的问到了，面
图像梯度强度的变化可以用灰度图像 I（对于彩色图像，通常对每个颜色通道分别计算导数）的 x 和 y 方向导数 Ix 和 Iy 进行描述。 图像的梯度向量为∇I = [Ix, Iy]T。梯度有两个重要的属性，一是梯度的大小，它描述了图像强度变化的强弱；另一是梯度的角度，描述了图像中在每个点（像素）上强度变化最大的方向。NumPy 中的 arctan2() 函数返回弧度表示的有符号角度，角度的变化区间
目录锐化（高通）空间滤波器基础 - 一阶导数和二阶导数的锐化滤波器二阶导数锐化图像--拉普拉斯 锐化（高通）空间滤波器平滑通过称为低通滤波类似于积分运算锐化通常称为高通滤波微分运算高过（负责细节的）高频，衰减或抑制低频基础 - 一阶导数和二阶导数的锐化滤波器数字函数的导数是用差分来定义的。定义这些差分的方法有多种一阶导数的任何定义都要满足如下要求：恒定灰度区域的一阶导数必须为0灰度台阶或斜坡开始
IIR是无限长单位脉冲响应数字滤波器，其系统对应函数有如下形式：
在知道滤波器相应的系数b[]，a[]后可根据相应的差分方程，完成对数据的滤波，而滤波器的系数可以通过Matlab滤波器设计和分析工具箱Filter Design&Analysis Tool求得，下面以一个IIR三阶低通滤波器为例，介绍C语言IIR滤波器的实现方法：1、 &
图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr和Lapacian。Sobel，Scharr其实就是求一阶或二阶导。Scharr是对Sobel的部分优化。Laplacian是求二阶导。python实现import cv2
import numpy as np
__author__ = "
我们在上一个教程中前面的例子学习了使用Sobel边缘检测。原理是利用边缘区域像素值的跳变。通过求一阶导数，可以使边缘值最大化。如下图所示：那么，如果求二阶导数会得到什么呢? 可以观察到二阶导数为0的地方。因此，可以利用该方法获取图像中的边缘。然而，需要注意的是二级导数为0的不只出现在边缘地方，还可能是一些无意义的位置，根据需要通过滤波处理该情况。二阶微分现在我们来讨论二阶微分，它是拉普拉斯算子的基
