这次主要想通过几个sicp的题目来说明递归计算过程和迭代计算过程。（1）阶乘;递归计算过程(define (factorial n) (if (= n 1) 1 (* (factorial (- n 1)) n)));迭代计算过程(define (fact-iter counter result) (if (= counter 1) result (fact-iter (- counter 1) (* counter result))))(define (factorial n) (fact-iter n 1)) （2）斐波拉契数列（...
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2013-08-09 23:48:00
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2019-07-30 11:31:00
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想必大家都遇到过这样一个问题，就是想要让一个元素在另外一个元素中实现水平垂直居中（方法有很多，我之前总结了很多种，）。水平方向上我们可以让margin的值为auto实现水平居中，但是垂直方向上却不能设置margin的值为auto让其在垂直方向上居中，你有没有问过为什么呢？想知道为什么吗？叮叮叮，请看下面，揭秘时间想要知道为什么，首先我们要了解auto的计算过程啦对于块状元素，它要独占一行（在不给w
原创
2023-03-01 00:41:13
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SPF的最基本思想： 根据LSDB里描述的拓扑信息构建SPT（最短路径生成树），然后将LSDB里描述的路由信息作为树上的叶子生成最终路由。ISPF:Inremental shortest path treee,当拓扑发生变化的时候，不需要重新计算整个网络拓扑，而只 是将变化了的少量拓扑进行修正。PRC：partial route calculate,当有
原创
2014-05-10 15:57:17
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OSPF计算过程
OSPF（Open Shortest Path First）是一种用于路由选择的动态路由协议，广泛应用于中大型网络中。它的计算过程是指根据网络拓扑和链路状态信息，确定最优路径的过程。在华为网络设备中，OSPF计算过程是由路由器自动执行的，本文将着重介绍OSPF计算过程的主要步骤和相关原理。
首先，OSPF计算过程从路由器收集链路状态信息开始。每个路由器通过发送LSA（Link
STP计算过程：一，选举根交换机（网桥）：(ROOT) 注意：1.根交换机具有抢占性 2.根交换机一般不在接入层上设置 &nb
原创
2023-09-06 08:57:40
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DS 证据理论（Dempster-Shafer envidence theory）也称为DS理论。是一种处理不确定性问题的完整理论。它不仅能够强调事物的客观性，还能强调人类对事物估计的主观性，其最大的特点就是就是对不确定性信息的描述采用“区间估计”，而非“点估计”，在区分不知道和不确定方面以及精确反映证据收集方面显示出很大的灵活性。优点：1、证据理论需要的先验数据比概率推理理论中的更直观和容易获得
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2023-08-27 09:53:48
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原创
2021-04-22 23:06:07
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1 LSTM总体框架LSTM模型是由时刻的输入词，细胞状态 ，临时细胞状态，隐层状态，遗忘门
原创
2022-08-06 00:01:09
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OSPF（Open Shortest Path First）协议是一种用于路由的链路状态协议，它通过计算最短路径来确定路由的选择。在OSPF中，每个路由器会计算到所有其他路由器的开销，并选择最佳路径进行数据包转发。本文将介绍OSPF的开销计算过程。
OSPF协议使用开销（cost）来衡量路径的优劣，通常开销与链路的带宽成反比。在OSPF中，开销的计算过程是基于链路的带宽来进行的。假设有两个路由器
OSPF（Open Shortest Path First）是一种基于链路状态的内部网关协议，用于在较大的IP网络中进行路由选择。在OSPF协议中，SPF（Shortest Path First）计算过程是非常重要的，它用于确定数据包在网络中的最佳路径。
SPF计算过程是根据网络拓扑信息来计算出从某个节点到其他所有节点的最短路径。这个计算过程是由路由器在接收到关于邻居节点的链路状态信息后执行的。
什么是K-邻近算法？K-邻近算法(k-NearestNeighbor)简称KNN，是分类算法中的一种。KNN通过计算新数据与历史样本数据中不同类别数据点间的距离对新数据进行分类。简单来说就是通过与新数据点最邻近的K个数据点来对新数据进行分类和预测。K-邻近分类算法是数据挖掘（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。k-
小编希望读者在阅读本篇文章之前是有一些简单编程算法的基础知识的，其中有小部分内容需要前导知识，不过多赘述，可以看其他文章。 文章目录分治2.0 什么是分治2.1 乘法2.2 递归关系2.3 归并排序2.4 中位数2.5 矩阵乘法2.6 快速傅立叶变换2.6.0 初步了解FFT2.6.1 多项式的替代表示2.6.2 由分治实现的求值计算（FFT）2.6.3 插值（FFT）2.6.4 关于FFT 分治
# 如何实现 Spark 计算过程图
在大数据处理中，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架。对于新手开发者来说，理解 Spark 的计算过程至关重要。本文将介绍如何实现 Spark 的计算过程图，并提供详细的步骤、代码示例和注释，帮助你更好地理解和掌握这个工具。
## 整体流程
下面的表格展示了实现 Spark 计算过程图的整体步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
# Python有限元计算过程
## 什么是有限元计算？
有限元计算（Finite Element Analysis，简称FEA）是一种数值计算方法，广泛应用于工程和科学领域中的结构、流体力学、热传导等问题的求解。它通过将连续的问题离散化为有限个独立的小元素，再通过对这些小元素进行计算，近似求解原问题。有限元计算方法通常包括建立模型、离散化、求解和后处理等步骤。
## Python在有限元计
原创
2023-09-21 13:52:28
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参考了很多博客，主要解决RSA算法的计算过程。有详细的证明过程，包括一些数论的知识，个人只整理了RSA如何计算及RSA加解密，其他的细节参考原博六步生成密钥1.随机选择两个不相等的质数p和qp = 61q = 532.计算p和q的乘积nn = 61×53 = 32333. 计算n的欧拉函数φ(n)(这儿用到了欧拉定理)φ(n) = φ((p1-1)*(p2-1)) = φ(p1
原创
2022-10-21 16:12:15
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提到卷积运算，首先离不开的就是卷积核，这个卷积核其实就是一个大小固定、由数值参数构成的数组，数组的参考点通常位于数组的中心，数组的大小称为核支撑。单就技术而言，核支撑实际上仅仅由核数组的非0部分组成。或者，像其他说法，卷积核就是所谓的模板。加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别与卷积核(权矩阵)的每个元素对应相乘，所有乘积之和作为区域中心像素的新值。 卷积示例：的像素区域R与卷积核G的
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2023-10-26 11:43:13
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函数的形式是tile(A,reps) tile函数是模板numpy\lib\shape_base中的函数。目前接触到的关于tile函数的一个功能是：当A为array时，通过reps的取值来对A进行某一些维度上元素复制，以下是我对这一功能的理解。假定A的维度为d，reps的长度为len当d>=len时，将reps长度补足为d，即在reps前面加上d-len个1
例如：
例1
a= arra
我们这次实现的命令行计算器，支持加减乘除、括号、浮点数、负数，以及查看历史和退出功能。主要的思路：read - parse - print - loop。read 阶段是指读取用户在提示符(cal> )之后输入的字符串。parse 阶段包括：将用户输入的字符串分割成单个对象比如：符号 +，或者数字 1.2 。其次将中缀表达式转化后缀表达式，接下来计算后缀表达式的数值。print 阶段指的是将
