八十一专题

每日一题——第八十一题

打印如下图案: #include<stdio.h>int main() {int i, j;char ch = 'A';for (i = 1; i < 5; i++, ch++){for (j = 0; j < 5 - i; j++){printf(" ");//控制空格输出}for (j = 1; j < 2 * i; j++)//条件j < 2 * i{printf("%c", ch

C++14智能指针make_unique(八十一)

1.代码示例 #include <iostream>#include <memory>struct Vec3{int x, y, z;Vec3() : x(0), y(0), z(0) { }Vec3(int x, int y, int z) :x(x), y(y), z(z) { }friend std::ostream& operator<<(std::ostream& os, Ve

【100题】第八十一 ~ 第九十题

81）第1组百度面试题 1）题目：一个int数组，里面数据无任何限制，要求求出所有这样的数a[i]，其左边的数都小于等于它，右边的数都大于等于它。能否只用一个额外数组和少量其它空间实现。分析：题意说明如果对数组排序的话，a[i] 就应该排在 i 的位置只有这样才能保证左边的数都小于等于它，右边的数都大于等于它解答：新建另一数

漫话Redis源码之八十一

fd_set是网络编程中很重要的结构体，rfds是读描述集， wfds是写描述集合，这是使用需要非常清晰，看最后的select, 知道怎么样了吧： #include <sys/select.h>#include <string.h>typedef struct aeApiState {fd_set rfds, wfds;/* We need to have a copy of the fd s

Baeldung Java 周评 | 第八十一弹（关键词：Spring Data JPA 教程第二部分、Akka 地图、Liquibase 迁移持续集成测试、高性能 JVM 微服务、视觉回归测试方案）

开篇词尤金的第 81 篇 Java 周评，诞生了！ Spring 以及 Java 相关 Spring Data JPA 教程：审计，第二部分 [petrikainulainen] 新的篇章，继续探索 Spring Data JPA 的审计功能 - 不错的读物。我现在实际上正准备进行类似的审计实施，并将以这些文章为参考点。Akka 地图 [codecentric] Akka 带给桌面的

（八十一）探索hidl-gen使用及IWifi.hal 实现

(两百八十一)《TCP/IP详解》读书笔记（三）

1.三次握手和四次挥手 2.TCP报文段组成源IP+端口目的IP+端口其中接收方会校验序列号是否在活动窗口，其中发送方初始序列号是由半随机生成以防止伪造 1）MSS 最大段 ipv4 1460(总共1500，其中Ipv4的tcp头 20，ip头 20) ipv6 1440(Ipv6的tcp头 40) 2）选择确认选项：接收方提供SAC选项描述乱序数据，帮助对方有效重传

爬虫（八十一）用requests和xpath爬取豆瓣电影评论

这篇文章，我们继续利用 requests 和 xpath 爬取豆瓣电影的短评，下面还是先贴上效果图： 1、网页分析（1）翻页我们还是使用 Chrome 浏览器打开豆瓣电影中某一部电影的评论进行分析，这里示例为《一出好戏》和之前一样，我们可以通过构造 URL 获取全部网页的内容，但是这次我们尝试使用一种新的方法 —— 翻页使用快捷键 Ctrl+Shift+I 打开开发者工具，然后使用快捷

UE4-（UI）第八十一课Image

一、将Image拖拽至CanvasPanel下调整大小，并选中Image，细节面板的Appearance下的Brush选择一张图片二、参数说明： 1.Tiling中参数： No Tile：不平铺，拉伸变形 Horizontal：横向平铺，纵向拉伸会变形 Verticl：纵向平铺，横线拉伸会变形 Both：横向纵向都平铺。拉伸不会变形 2.Draw As：绘图方式 No

python从date目录导入数据集_Python:PyTorch 使用 Torchvision 加载数据集 (八十一)

加载图像数据到目前为止，我们使用的数据都是人工数据集，你很少会在实际项目中用到这样的数据集。相反，在实际项目中，你可能会处理一些全尺寸的图像，比如手机相机拍摄的图片。在这个 notebook 中，我们将会学习如何加载图像，并使用它们来训练神经网络。我们将用到来自 Kaggle 的猫狗照片数据集。下面是一些图片示例：我们将使用这个数据集来训练一个能够对猫狗图像进行分类的神经网络。如今

我的架构梦：（八十一）MongoDB在Linux环境下的搭建

一、安装MongoDB 1、下载社区版 MongoDB 4.1.3 去官网下载对应的MongoDB 然后上传到Linux虚拟机或者直接从云盘下载：MongoDB 4.1.3 云盘下载地址，提取码： hj9e 2、将下载的mongodb上传到linux系统 3、将压缩包解压即可 tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-4.1.3.tgz 4、启动