行程问题中有三个基本量：速度、时间、路程，他们之间的关系为：速度×时间=路程。一般地，若同向则为追及问题；若相向则为相遇问题。无论是追及还是相遇问题，在追及/相遇之前，两者的距离越来越小直到为0，在追及/相遇之后，两者的距离又从0开始越来越大。所以，若题目涉及两者相距多少距离的问题时，则需分两种情况进行讨论：①追上/相遇之前，两者相距这个距离；②追上/相遇之后，两者相距这个距离。在解决行程问题的时候，我们一般通过“画线段图”的方式，将行程问题（文字语言）转化为线段问题（图形语言），依据“线段的和差关系”得到等量关系，进一步列出方程（符号语言）。如下面的两个问题：这个问题属于相遇问题，分两种情况

目录1、不规则三角网(TIN)2、数字表面模型(DSM)3、数字地形模型(DTM)3.1带有信息的TIN3.2识别连接组件3.3数据清洗3.4孔洞填充和网格重建4光栅化5等高线生成5.1绘制等高线图5.2分割成折线5.3等高线简化6、点云分类7、完整代码示例8、附：Color_ramp.h  在GIS应用软件中使用的许多传感器(如激光雷达)都会产生密集的点云。这类应用软件通常利用更高级的数据结构：如：不规则三角格网(TIN)是生成数字高程模型(DEM)的基础，也可以利用TIN生成数字地形模型(DTM)。对点云数据进行分类，提取地面、植被和建筑点（或其他用户定义的标签）等分类数据，从而使得获取的

最近在学习文本分类，读了很多博主的文章，要么已经严重过时（还在一个劲介绍SVM、贝叶斯)，要么就是机器翻译的别人的英文论文，几乎看遍全文，竟然没有一篇能看的综述，花了一个月时间，参考了很多文献，特此写下此文。思维导图https://www.processon.com/mindmap/61888043e401fd453a21e978文本分类简介文本分类（TextClassification或TextCategorization，TC），又称自动文本分类（AutomaticTextCategorization），是指计算机将载有信息的一篇文本映射到预先给定的某一类别或某几类别主题的过程，实现这一过

最近在学习文本分类，读了很多博主的文章，要么已经严重过时（还在一个劲介绍SVM、贝叶斯)，要么就是机器翻译的别人的英文论文，几乎看遍全文，竟然没有一篇能看的综述，花了一个月时间，参考了很多文献，特此写下此文。思维导图https://www.processon.com/mindmap/61888043e401fd453a21e978文本分类简介文本分类（TextClassification或TextCategorization，TC），又称自动文本分类（AutomaticTextCategorization），是指计算机将载有信息的一篇文本映射到预先给定的某一类别或某几类别主题的过程，实现这一过

IP地址分为公网IP地址（合法IP地址）和私有IP地址公网IP地址主要应用于Internet上的主机访问，而私有IP地址应用于局域网中计算机的相互通信。IP地址的表示形式：分为二进制表示和点分十进制表示。现在使用的IP地址长度均为32位/4个字节(8位/1字节)，由四个八位组成。IP地址每个部分都是1个字节。值必须在0~255之间（包含0和255），8位全0时是0,8位全1时是2550000000000000000000000000000000011111111111111111111111111111111111111112551000000012801111111127IP地址类型：最初设

一、商用密码产品形态类型　　商用密码产品按形态可以划分为六类：软件、芯片、模块、板卡、整机、系统。　　1、软件是指以纯软件形态出现的密码产品，如密码算法软件。　　2、芯片是指以芯片形态出现的密码产品，如算法芯片、安全芯片。　　3、模块是指将单一芯片或多芯片组装在同一块电路板上，具备专用密码功能的产品，如加解密模块、安全控制模块。　　4、板卡是指以板卡形态出现的密码产品,如智能IC卡、智能密码钥匙、密码卡。　　5、整机是指以整机形态出现的密码产品，如网络密码机、服务器密码机。　　6、系统是指以系统形态出现，由密码功能支撑的产品，如证书认证系统、密钥管理系统。　　二、商用密码产品功能类型　　商用密

广大网民肯定疑惑什么是分类目录网站呢？分类目录网站是指：把所有网站人工或系统类别进行分开，分开到各个相应的目录下。分类目录也可以这样的理解为是指通过人工的方式收集各行业网站资源，并把这些拥有一定价值的网站资源，通过人工的方式对它们的主题进行分类整理组织之后，存放到相应的分类目录下面，从而形成的网站分类目录的体系。目前几大搜索引擎都有他们比较重视的分类目录，比如百度比较重视hao123，而广大网民更加喜欢像网址库这样分类目录，分类目录具有单向性和高质量等等特点，分类目录网站对于广大网民来说就是一个大的网址导航网站；网站分类比较细适合查找比较精细类别的网站，而对于广大互联网站长来说分类目录是一个不

前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1💥项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于MFCC对GTZAN音乐流派分类本本我们将开发一个深度学习项目，从音频文件中自动分类不同的音乐类型。我们将利用这些音频文件的频率和时域的低层次特征对它们进行分类。对于这个项目，我们需要一个数据集的音频轨道具有相似的大小和相似的频率

数字IC所用软件及IP分类Synopsys--新思科技VCS-VerilogCompileSimulaterVerdiICC/ICC2--布局布线工具Starrc--寄生参数提取工具DC/Synplify2015--逻辑综合PT--PrimeTime--时序分析-STAFormality--逻辑等价性检查milkywayCadence--楷登电子Genus--逻辑综合Innovus--布局布线ConformalLEC--逻辑等价性检查IC617（模拟IC用）mmsim（模拟IC用）Menter（西门子旗下）Calibre--物理验证（DRC、LVS）TessentIP软核（SoftIPCore

一、混淆矩阵（误差矩阵）混淆矩阵是评判模型结果的指标，属于模型评估的一部分。此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Classifier）的优劣，适用于分类型的数据模型，如分类树（ClassificationTree）、逻辑回归（LogisticRegression）、线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis）等方法。 TP(TruePositive)：将正确类预测为正确类，真实为0，预测也为0FN(FalseNegative)：将正确类预测为错误类，真实为0，预测为1FP(FalsePositive)：将错误类预测为正确类，真实为1，预测为0TN(TrueNegative)