文章目录1概述1.1计算机网络的类别1.1.1计算机网络的定义1.1.2计算机网络的分类1.1.2.1不同的作用范围1.1.2.2不同的网络使用者1.1.2.3把用户接入因特网的网络1.2计算机网络的性能1.2.1计算机网络的性能指标1.2.2计算机网络的非性能指标1.3计算机网络的体系结构1.3.1计算机网络体系结构的形成1.3.2体系结构中协议与划分层次1.3.3具有五层协议的体系结构1.3.4实体、协议、服务和服务访问点2物理层2.1物理层的基本概念2.2数据通信的基础知识2.2.1数据通信系统的模型2.2.2有关信道的几个基本概念2.2.3信道的极限容量2.3物理层下面的传输媒体2.3

第一章概述计算机网络的性能指标发送时延和传播时延第二章物理层码分复用广播域和冲突域第三章数据链路层差错检测透明网桥CSMA/CD协议第四章网络层ARPIP数据报划分子网分组转发算法CIDR构造超网内部网关协议RIP第五章运输层TCP报文段的首部格式UDP数据报流量控制拥塞控制第一章概述计算机网络的性能指标1、应用层想要传输长度为200字节的数据，经过网络传输时，需要加上20字节的TCP首部，20字节的IP首部，最后加上数据链路层18字节的首部和尾部，数据的传输效率是多少？如果应用层传输1000字节的数据，此时的数据传输效率是多少？答案：数据长度为200字节时，传输效率=200/（200+20+

      高斯消去法：对于任意的矩阵，总是能够利用倍加和行变换的方法变化成为阶梯形矩阵（每一行第一个非零元叫做主元，他所在的列就叫做主列------每一行的主列都在他上方任意一行主列的右边）和行简化阶梯矩阵（主元都是1，每一个列除了主元，其他的元素都是0）。       系数矩阵和等式右边的结果组成的矩阵叫做增广矩阵，列出该矩阵之后，表示出来主元，就得到了方程组的解，约定选择下标小的作为主元）        一个定理：对于形如ax=b，列出它的增广矩阵以后，化简之后称为阶梯阵，如果他的最后一列不是主元，则该方程组有解，如果他的最后一列是组员，则该方程组无解，         对于一个矩阵a，

在JetpackCompose中使用ExoPlayer实现直播流和音频均衡器背景ExoPlayer与Media3的能力结合，为Android应用程序播放多媒体内容提供了强大的解决方案。在本教程中，我们将介绍如何设置带有Media3的ExoPlayer来支持使用M3U8URL进行直播流。此外，我们还将探讨如何集成音频均衡器，为用户提供个性化的音频体验。使用ExoPlayer进行直播流涉及到利用ExoPlayer库的强大能力，在互联网上实时播放多媒体内容。在这个探索中，我们将深入了解ExoPlayer如何实现无缝播放直播流URL的复杂性，为用户提供沉浸式体验。ExoPlayer如何处理直播流？使用

跟着《MetaGPT智能体开发入门》课程学习了近两周，原本是抱着试试看的心态，没想到自己竟然全程跟了下来。期间踩坑颇多，但也收获颇多，特写个总结回顾一下课程内容和沉淀下自己的收获，同时把我的学习方法记下来，希望后来学习的人能从中获得一点点的灵感或方向。文章目录0.个人背景1.我的学习方法1.1先跑通demo1.2搞清数据流1.3有选择地看源码2.从一个坑开始，看智能体运行机制3.本次课程的收获和感悟3.1收获3.2感悟4.MetaGPT入门系列文章0.个人背景通过标题序号也可能猜出来，下标从0开始，我是一个程序员，不过是C++程序员。Python：能写helloworld，零零碎碎的知识，不系

注：此篇宏观看待动态规划问题（分步解决问题）日升时奋斗，日落时自省目录1、斐波那契数列模型（爬楼梯）2、路径问题（地下城）3、简单多状态问题（买卖股票IV）4、子数组系列（单词拆分）5、子序列问题（最长等差数列）6、回文串问题（回文子串） 7、两个数组的dp问题（最长重复子数组）8、01背包问题（分割等和子集）9、完全背包问题（零钱兑换II）1、斐波那契数列模型（爬楼梯）来源力扣：746.使用最小花费爬楼梯-力扣（LeetCode） 圈了这么几个地方，就是想要到最后一个格子的时候需要的最小花费状态表示：dp[i]表示第i个位置，最小花费（题上想要啥满足就是）状态转移方程： 初始化（最后两个位置

我想总结3D矩阵的所有元素（w*h），然后将其存储在1D矩阵中，长度为=深度（输入矩阵的第三维）要使自己清楚：输入维度=1D的形式（w*h*d）。必需的输出再次=1D，长度=D让我们考虑以下3D矩阵：2x3x2。Layer1Layer2[1,2,3[7,8,94,5,6]10,11,12]输出为1D：[21,57]我是Python的新手，并这样写了：deftest(w,h,c,image_inp):output=[image_inp[j*w+k]foriinenumerate(image_inp)forjinrange(0,h)forkinrange(0,w)#image_inp[j*w+k]

系列文章目录相机图像质量研究(1)Camera成像流程介绍相机图像质量研究(2)ISP专用平台调优介绍相机图像质量研究(3)图像质量测试介绍相机图像质量研究(4)常见问题总结：光学结构对成像的影响--焦距相机图像质量研究(5)常见问题总结：光学结构对成像的影响--景深相机图像质量研究(6)常见问题总结：光学结构对成像的影响--对焦距离相机图像质量研究(7)常见问题总结：光学结构对成像的影响--镜片固化相机图像质量研究(8)常见问题总结：光学结构对成像的影响--工厂调焦相机图像质量研究(9)常见问题总结：光学结构对成像的影响--工厂镜头组装相机图像质量研究(10)常见问题总结：光学结构对成像的影

Spark有哪些核心组件master&worker：（spark独立部署模式里的概念）：master是一个进程，主要负责资源的调度和分配，进行集群的监控，类似于yarn的RM。worker也是一个进程，一个Worker运行在集群中的一台服务器上，由Master分配资源对数据进行并行的处理和计算，类似于yarn中的NM。Driver&Executor：Driver是Spark驱动器节点，用于执行spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作。将用户程序转化为作业（job）；在Executor之间调度任务（task）；跟踪Executor的执行情况；通过UI展示查询运行情况。Executo

221.最大正方形设dp[i][j]为以点(i,j)为右下角的正方形最大边长，多画画图模拟模拟可以发现递推式dp[i][j]=min(dp[i][j-1],dp[i-1][j-1],dp[i-1][j])+1。classSolution{public:intmaximalSquare(vector>&matrix){intn=matrix.size(),m=matrix[0].size(),res=0;vector>dp(n,vector(m));for(inti=0;i53.最大子数组和经典dp，设dp[i]为以nums[i]结尾的最大子数组和，考虑是否与nums[i-1]结尾的最大子数组结