目录一、简介二、下载1 旧版安装（8.1.0） 从sourceforge.net下载2 新版安装(本次采用较新版本~~~)从github下载从镜像站点下载 自己编译三、安装与配置1.在线安装（这里仅作参考了解）2.离线安装（这是本文安装的重点，也是本机安装的版本~~~）★★★1 下载MinGW-w64的安装包2 下载到指定位置后，找一个地方解压（记住这个路径，后面配置环境变量用）。3 环境配置4 检查是否配置成功四、VsCode配置c语言1.下载c/c++插件2.运行代码 3.调整和优化task.json文件生成launch.json文件多文件的运行和调试多项目管理和scanf输入五、
目录1、前言2、回顾ThreadLocal3、InheritableThreadLocal4、实现原理5、线程池中的问题6、小结1、前言在《【JUC基础】14.ThreadLocal》一文中，介绍了ThreadLocal主要是用于每个线程持有的独立变量。通俗的说就是ThreadLocal是每个线程独有的一份内存，且各个线程间是独立、隔离的。但是随之而来的便会带来如下问题：如果项目实际场景中，确实需要子线程与父线程共享或复用变量时候，就无法满足。上面问题的一个解法就是我们今天要介绍的InheritableThreadLocal。2、回顾ThreadLocalstaticThreadLocalth
参考：代码随想录300.最长递增子序列1.dp[i]的定义本题中，正确定义dp数组的含义十分重要。dp[i]表示i之前包括i的以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度为什么一定表示“以nums[i]结尾的最长递增子序”，因为我们在做递增比较的时候，如果比较nums[j]和nums[i]的大小，那么两个递增子序列一定分别以nums[j]为结尾和nums[i]为结尾，要不然这个比较就没有意义了，不是尾部元素的比较那么如何算递增呢。2.状态转移方程位置i的最长升序子序列等于j从0到i-1各个位置的最长升序子序列+1的最大值。所以：if(nums[i]>nums[j])dp[i]=max(dp[i]
macOSVentura13.6.3(22G436)正式版发布，ISO、IPSW、PKG下载macOSVentura13.6及更新版本，如无特殊说明皆为安全更新，不再赘述。请访问原文链接：https://sysin.org/blog/macOS-Ventura/，查看最新版。原创作品，转载请保留出处。台前调度等新功能帮助Mac用户保持专注、提高生产力硬件兼容性列表看看你的Mac是否能用macOSVentura进一步了解Mac>MacBook2017年及后续机型进一步了解>MacBookAir2018年及后续机型进一步了解>MacBookPro2017年及后续机型进一步了解>Macmini201
参考原视频链接【视频】：https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=G2w78Xk6UhU注意：本文为学习笔记记录，推荐支持原作者，去看原视频自己手敲代码理解更加深入文章目录参考原视频链接前言素材人物瓦片其他一、建造系统1.定义物品类2.绘制地图3.实现瓦片选中效果4.限制瓦片选择5.放置物品功能
1. 基本信息算法霸权：数学杀伤性武器的威胁[美]凯西·奥尼尔(Cathy著中信出版社,2018年9月出版1.1. 读薄率书籍总字数220千字，笔记总字数32359字。读薄率32359÷220000≈14.71%1.2. 读厚方向算法的力量：人类如何共同生存？极简算法史：从数学到机器的故事算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗天才与算法：人脑与AI的数学思维算法之美1.3. 笔记--章节对应关系笔记章节字数发布日期2023年读算法霸权笔记01_数学杀伤性武器前言238212月23日读算法霸权笔记02_盲点炸弹第一章盲点炸弹234412月24日读算法霸权笔记03_操控与恐吓第二章操控与恐吓24
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1. 基本情况1.1. 项目团队成员的特征1.1.1. 高学历、高素质、流动性强、年轻、个性独立1.2. IT行业的显著特征1.2.1. 工作强度大1.3. 绩效评定、招聘、留用、劳工关系、健康与安全规定及其他与管理人力资源有关的技能1.4. 项目团队成员是项目的人力资源1.5. 项目管理团队是项目团队的一个子集1.5.1. 项目管理小组、核心小组、执行小组或领导小组2. 项目人力资源管理的过程2.1. 编制项目人力资源管理计划2.2. 组建项目团队2.3. 建设项目团队2.4. 管理项目团队3. 处理人际关系还涉及许多技能3.1. 领导、沟通、谈判、协商及其他管理技能3.2. 授权、激励士气
语音识别（ASR）在人机交互方面发挥着重要的作用，可用于：转录、翻译、听写、语音合成、关键字定位、语音日记、语言增强等场景。语音识别基本过程一般包括：分析音频、音频分解、格式转换、文本匹配，但实际的语音识别系统可能会更复杂，并且可能包括其他步骤和功能组件，例如：噪声抑制、声学模型、语言模型和置信度评估等。多年来，语音识别技术的进步令人印象深刻，我们可以使用语音识别技术实现智能家居、控制汽车实现自动驾驶、与ChatGPT等大模型对接进行对话、智能音箱、居家机器人等等。这些年来也因为自然语言处理、语音识别等技术的发展，诞生了很多优秀的公司，例如：讯飞**。随着AI技术发展，越来越多的人或组织投入到
目录编程实现优化算法，并3D可视化1.函数3D可视化2.加入优化算法，画出轨迹3.复现CS231经典动画4. 结合3D动画，用自己的语言，从轨迹、速度等多个角度讲解各个算法优缺点SGDAdaGradRMSpropMomentumNesterovAdam编程实现优化算法，并3D可视化1.函数3D可视化分别画出 和 的3D图frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimporttorchfromnndl.opimportOp#画出x**2classOptimizedFuncti
