##C语言数组实验报告 ###姓名：揭子奇 实验地点：一教524 实验时间：2021-6-9 ##一、实验目的与要求 1、掌握一维和多维数组的定义和数组元素的使用方法。 2、了解一维和多维数组初始化的方法。 3、学习一维和多维数组的基本方法。 4、掌握C语言提供的对字符串进行处理的基本函数库。 ## ...
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2021-06-25 16:54:47
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1、IO模型的基础概念 在学习IO模型前先介绍几个概念。 用户空间和内核空间 进程切换 进程的阻塞 文件描述符 缓存 I/O 1、用户空间和内核空间 Linux操作系统和驱动程序运行在内核空间，应用程序运行在用户空间 os分配给每个进程一个独立的、连续的、虚拟的地址内存空间，该大小一般是4G（32位 ...
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2021-06-25 16:53:53
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前言 仓库（Repository） 源仓库 开发者仓库 分支（Branch） 永久性分支 暂时性分支 工作流（workflow） 总结 前言 （本文假设各位已经对基本git的基本概念、操作有一定的理解，如无相关git知识，可以参考Pro Git这本书进行相关的学习和练习） 很多项目开发都会采用git ...
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2021-06-25 16:53:13
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提示：完成了前面的准备工作，之后的文章开始介绍Python的基本语法了。 Python代码的基本规范如下： 1、Python 文件将以 .py 为扩展名。 2、在Python中严格区分大小写（大小写敏感），如果写错了大小写，程序会报错。 3、Python中的每一行就是一条语句，每条语句以换行结束，不 ...
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2021-06-25 16:52:08
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首先需要导入 import openpyxl 1、打开excel，并且获取sheet 1 inwb=openpyxl.load_workbook(Path_generate) 2 Sheetnames=inwb.get_sheet_names() 3 ws=inwb.get_sheet_by_nam ...
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2021-06-25 16:43:54
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##定义 ####导数 设函数$y = f（x）$在点$x_0$的某个邻域内有定义，当自变量$x$在$x_0$处有增量$Δx$，$（x_0+Δx）$也在该邻域内时，相应地函数取得增量$Δy = f（x_0+Δx）-f（x_0）$如果$Δy$与$Δx$之比当$Δx→0$时极限存在，则称函数$y=f（x ...
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2021-06-25 16:42:49
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一、简介 最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。 LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进 ...
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2021-06-25 16:42:30
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用docker镜像搭建jenkins 使用docker镜像搭建的好处：安装简单，环境隔离 踩坑点： 配置镜像 脚本编写 pom文件未加配置 这个配置导致后面都没跑起来 大致流程： 安装jenkins镜像 ? 安装插件 maven-integration ? 绑定码云 ? 创建maven项目测试 安装 ...
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2021-06-25 16:41:35
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一、简介 最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。 LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进 ...
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2021-06-25 16:41:14
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一、简介 最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。 LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进 ...
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2021-06-25 16:39:42
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