内容更新中文章目录TCP什么是TCPTCP头沾包和拆包UDP什么是UDPUDP的头UDP可以发送多长的报文TCP和UDP的区别UDP的应用层协议IPTCP什么是TCPTCP头沾包和拆包UDP什么是UDPUDP(UserDatagramProtocol)，是无连接的、不可靠的传输层协议。UDP的头源port(16位)，目标port(16位)，总长度（16位），校验和（16位）UDP可以发送多长的报文根据MTU的大小来判断。MTU是数据链路层数据的最大长度，超出MTU大小的数据会被分片。比如以太网的MTU大小是1500，IP层的头大小是20字节，UDP头8字节，那UDP的数据长度应该是：1500-
DataMining一、概述1.1数据挖掘VS机器学习VS深度学习VS知识发现知识发现：知识发现就是在数据中发掘知识，将低层次的原始数据转换为高层次的信息。数据挖掘：数据挖掘是用一系列的方法或算法从数据中挖掘有用的信息，是知识发现中的核心工作。机器学习：机器学习是研究如何使用计算机来模拟或实现人类的学习行为的技术，是数据挖掘的重要方法。深度学习：使用人工神经网络可以根据数据集训练出基本规则，是当前使用机器学习研究AI的重要方法。人工智能：人工智能(AI)指用算法构建动态计算环境来模拟人类智能过程。1.2三大机器学习类型有监督学习有标签，包括分类、回归无监督学习无标签，包括聚类分析、关联规则、特
一、矩阵的定义 矩阵：一个由m×n个元素排成的m行n列的表。矩阵的常规存储：将矩阵描述成一个二维数组。矩阵的常规存储的特点：1.可以对其元素进行随机存取2.矩阵的运算非常简单3.存储密度为1 矩阵的压缩存储：1.为多个相同的非零元素只分配一个存储空间2.对零元素不分配空间什么是压缩存储：若多个数据元素的值相同，则只分配一个元素值的存储空间，且零元素不占存储空间什么样的矩阵能够压缩：一些特殊矩阵（比如：对称矩阵，对角矩阵，三角矩阵，稀疏矩阵等）什么叫稀疏矩阵：矩阵中的非零元素个数较少（一般小于5%） 二、怎么压缩 对称矩阵 本身特点：在n×n的矩阵a中，满足如下性质：aij=aji(1存储方法：
集合集合一、集合概述1、为什么要学习集合？2、定义3、说明4、注意5、集合分类5.1单列集合Collection5.2双列集合Map二、Collection接口1、相关方法三、List接口1、List接口简介1.1定义1.2特点1.3List集合常用方法1.4相关代码四、ArrayList集合1、说明2、特点3、优缺点4、相关代码五、LinkedList集合1、说明2、特点3、优缺点4、相关代码六、Iterator遍历集合1、定义2、示例3、成员方法七、foreach遍历集合1、定义2、语法3、示例4、更通俗一点的格式5、示例代码6、JDK8版本后的forEach()方法遍历集合6.1定义八、
大疆嵌入式笔试试题整理刚刚结束了大疆的嵌入式工程师笔试考试，考的是A卷，答的不好，考试之前在网上找了很多往年的试题，确实是有很多往年考过的知识点，下面是我整理的往年的试题并按照这些试题顺序整理的知识点。题型：单选、多选、判断（新增）、填空、简答、编程。大疆嵌入式笔试（试题1）https://blog.csdn.net/weixin_43930521/article/details/120579999大疆嵌入式笔试（试题2）https://blog.csdn.net/Tanner_SL/article/details/98725238大疆嵌入式笔试（试题3）https://blog.csdn.n
我使用npm包react-native-camera并且我希望有一个View，就像您进行WhatsApp视频通话时一样，但只是使用您自己的摄像头。我希望我的后置摄像头全屏显示，而前置摄像头作为另一个组件之上的一个小组件。这是在我的render()方法中:return();但总是只有第一个摄像头在运行。它在MacOS上运行，我在iPhoneSE设备上运行它。 最佳答案 根据AVFoundationProgrammingGuide,从Apple看来，这似乎是不可能的:Note:Mediacapturedoesnotsupportsimu
点击进入专栏：《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程官网torch.nn-PyTorch中文文档(pytorch-cn.readthedocs.io)文章目录简介CrossEntropyLoss0.QuickStart1.参数2.计算过程3.损失函数输入及输出的Tensor形状3.1简单情况（一个样本）3.2多个样本（一个batch）3.3三维情况（多样本+多通道）BCELoss和BCEWithLogitsLoss以及CrossEntropyLoss
目录一、向量定义二、计算向量三、向量的加法（连续行走）四、向量的长度五、单位向量六、向量的点积1计算2作用七、向量的叉乘1承上启下2叉乘结论3叉乘的计算（这里看不懂就百度叉乘计算）八、欢迎收看Shader专栏一、向量定义向量：从一个点到另一个点的箭头。例：假如现在有两个点，A（0,0）和B点（4,5）。假如从A走向B（如图1），箭头为：图1向量AB假如从B走向A（如图2），箭头为：图2向量BA我们会用A（0,0）表示点A，我们会用B（4,5）表示点B，问题，我们用什么表示和区分这两个箭头？答：如果从A走向B，我们就写成，如果从B走向A，就写成（是不是很形象）。字母确定了，可数字怎么办？答：因为
PMP是做项目管理会考的一个证书，当然也不是所有人都会去考。但是做项目管理，如果甘于现状的话，只会在原地踏步，有野心想要有很好发展的人都会去往更高的地方去努力，例如项目经理。而项目经理又是一个：职业发展速度相对缓慢、工作挑战，需要各种协调、职业容易受经济周期影响；职业生命周期长、有成就感、能锻炼人、培养心理素质和危机意识；的职业......当然这里不是说这个职业不好发展，只是说要想有所成就，那你就必须有别人没有的智慧或者说拥有不一样的竞争力。而我们需要做到的就是：1.良好的职业操守，职业技能，和职场口碑2.持续学习---系统化学习项目管理知识3.居安思危的风险意识4.扩充职业范围，提高黑天鹅下
目录前言一、LangChain介绍1-1、介绍1-2、快速入门1-2-1、通过OpenAI使用1-2-2、通过本地开源模型使用1-3、与SQL数据库进行交互1-3-1、概述&功能介绍1-3-2、安装&小栗子二、向量数据库介绍2-0、引言-大语言模型的不足2-1、向量数据库定义2-2、工作原理2-3、优点2-4、与传统数据库的区别三、RAGvs微调3-0、RAG与微调之间的对比&NaiveRAG技术介绍3-1、NaiveRAG（初始RAG技术）四、基于InternLM和LangChain搭建你的知识库实践4-0、环境搭建4-1、创建虚拟环境4-2、导入所需要的包4-3、模型下载4-4、LangC
