目录MySQL索引、事务、锁、MVCC简述一、索引  1.1执行计划Explain  1.2索引结构    1.2.1Hash    1.2.2二叉搜索树    1.2.3平衡二叉搜索树（AVL）    1.2.4多叉平衡搜索树      1.2.4.1B-Tree      1.2.4.2B+Tree    1.2.5B-Tree与B+Tree的区别  1.3Myisum与InnoDB的区别    1.3.1Myisum    1.3.2InnoDB  1.4名词解释二、事务  2.1事务的定义  2.2不同事物隔离级别效果  2.2事务中的隔离性实现  2.3锁机制    2.3.1常见的

前言在色值近似度看我就够了一(HSV模型)里我们讲到HSV模型在最终结果中有一个问题是因为人眼对色相，明度，饱和度变化感知的差异导致计算结果并不完美契合人眼感知。要解决这个问题无非就是对三个值分别加权。下面我们就来看看怎么加权。参考文献CIEDE2000色差公式相关RGB与Lab颜色空间互相转换正文先来回顾一下HSV的向量计算公式//x轴为0°，HSB_r*cos(HUE)为H在x轴上的投影长度，*saturation后变为加了饱和度后x轴的投影长度，*brightness后变为实际色值在圆锥模型中的x轴投影长度。后面均用到相似三角形性质，此处有张图能更清楚。doublex1=HSB_r*br

a标签的target属性一共有4个值：_self：默认属性。在当前窗口或者框架中加载目标文档。_blank：打开新的窗口或者新的标签页。在使用这个属性时，最好添加rel=“noopenernorefferrer”属性，防止打开的新窗口对原窗口进行篡改。防止window.openerAPI的恶意行为。_parent：在frame或者iframe中使用较多。在父级框架中载入目标文档，当a标签本身在顶层时，与_self相同。_top：在frame或者iframe中使用较多。直接在顶层的框架中载入目标文档，加载整个窗口。

目录前言一.WIN10虚拟机安装1.关于VmwareWorkstation，Ubuntu和Vmwaretools2.安装步骤二.Lab环境配置（安装GCC编译套装）三.README及实验引导翻译1.实验总说明2.README.Directionsforstudents3.bits.c文件中的引导以及注意事项四.编译步骤1.准备2.对函数进行编译五.函数实现六.小结前言该实验是《深入理解计算机系统》（英文缩写CSAPP）课程附带实验——Lab1：DataLab，对应书中第二章内容（信息的表示和处理），因为是所有实验中的第一个实验，本篇文章记录了进行Lab之前的准备工作（虚拟机的安装（Vmware

文本生成图像（text-to-image）指的是使用人工智能技术将文本转换为图像的过程，其可以根据给定文本生成符合描述的真实图像，其是多模态机器学习的任务之一，具有巨大的应用潜力，如视觉推理、图像编辑、视频游戏、动画制作和计算机辅助设计。本篇将简述文本生成图像的技术难点和研究要点等一、难点文本生成图像的技术难点主要有两个：如何捕捉文本和图像之间的复杂关系；如何生成高质量的图像。首先，文本和图像之间的关系非常复杂，文本描述的内容可能包括物体、场景、动作和情感等多种信息，而图像则可能呈现出多种不同的形态和特征。因此，捕捉文本和图像之间的关系是文本生成图像技术的难点。其次，文本生成图像的技术必须能够

异想之旅：本人原创博客完全手敲，绝对非搬运，全网不可能有重复；本人无团队，仅为技术爱好者进行分享，所有内容不牵扯广告。本人所有文章仅在CSDN、掘金和个人博客（一定是异想之旅域名）发布，除此之外全部是盗文！本文件针对.../WeChatFiles/wxid_xxxxxxxx/Msg下的各个文件解密后的内容进行概述。未作特别说明的情况下，“聊天记录数据”指代的数据结构上都和Multi文件夹中的完整聊天记录数据相同或类似。本文默认你已经获取并且解密了SQLite文件，关于这一步的具体方法，详见：微信PC端数据库文件解密_异想之旅的博客-CSDN博客关于Multi文件夹内的数据库详见：微信PC端各个

问题修改文件后缀名为php5，上传后。无法解析php5过程方法一：参考网上众多教程，修改httpd.conf配置文件：添加.php3.php5phtml，大部分都可以解决方法二：PHPStudy中AddTypeapplication/x-httpd-php等Apache命令之所以在Apache的设置文件中设置后未实现目标效果是由于PHP的版本不符导致的修改版本，切换到如图所示就可以了。测试没有nts就可以，不知道原因在哪，有知道的大神给解释下┓(´∀`)┏

本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容，简要介绍深度强化学习（deepreinforcementlearning）中的DQN（deepQ-network）算法。李宏毅老师课程的B站链接：李宏毅,深度强化学习,Q-learning,basicidea李宏毅,深度强化学习,Q-learning,advancedtips李宏毅,深度强化学习,Q-learning,continuousaction相关笔记：策略梯度法（policygradient）算法简述近端策略优化（proximalpolicyoptimization）算法简述actor-critic相关算法简述1.基本概念DQN是基于价值（v

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VirtualPrivateNetwork(V*N)Lab我的（old）代码应要求放出来了，结果如本篇一修，现在2022年8月30日02:28:53应该已经过审了。（new）代码思路见二修，希望各位自力更生，C源码放GitHub了，有缘公开/dogetask1环境设置可以使用docker容器。配置文件如下，如要模拟多客户端需要增加公网设备，直接复制修改以下client部分地址即可：version:"3"services:VPN_Client:image:handsonsecurity/seed-ubuntu:largecontainer_name:client-10.0.2.7tty:true