华为OD机试300题大纲参加华为od机试，一定要注意不要完全背诵代码，需要理解之后模仿写出，通过率才会高。华为OD清单查看地址：blog.csdn.net/hihell/category_12199275.html华为OD详细说明：https://dream.blog.csdn.net/article/details/128980730知识图谱新词挖掘1题目描述小华负责公司知识图谱产品，现在要通过新词挖掘完善知识图谱。新词挖掘：给出一个待挖掘文本内容字符串content和一个词的字符串word，找到content中所有word的新词。新词：使用词word的字符排列形成的字符串。请帮小华实现新词

typescript2.变量和数据类型2.1变量变量语法//let变量名:变量类型=值letstr:string='fly'PS在ts中，为变量指定了类型，就只能给该变量设置相同类型的值letstr:string='fly'str=1//报错Type'1'isnotassignabletotype'string'.2.2数据类型原有类型string、number、boolean、Array、null、undefined、Symbol、Object、function新增类型tupel元组enum枚举any任意类型nevervoid2.2.1undefined类型letstr:undefined=

目录前言MySQL是什么？MySQL版本表的概念表中的列和数据类型行主键什么是SQL实践操作小结前言周所周知MySQL已成为全世界最受欢迎的数据库之一。无论你用的何种编程语言在开发系统，数据库基本上都是必不可少的。无论是小型项目开发如我们开发一个个人博客系统，还是构建那些声名显赫的网站如某宝、某讯等，MySQL都有着稳定、可靠、快速等优点。可以胜任数据存储的业务需求。我们今天就来一探MySQL，走入MySQL。MySQL是什么？数据库是以某种有组织的方式保存数据的容器，我们可以将其理解为一个文件柜。我们常见的容器有Oracle、DB2、SQLServer、Postgresql、mongodb等

最全LaTeX数学公式、字母符号、上下标、列表矩阵、公式注释、分数二进制数、分割字符、逻辑集合论、否定符号等1.公式示例E(T)=∑(p,q)ϵκ∣∣p−Tq∣∣2E(T)=\sum_{(p,q)\epsilon\kappa}\mid\midp-T_q\mid\mid^2E(T)=(p,q)ϵκ∑​∣∣p−Tq​∣∣2E(T)=∑(p,q)ϵκ((p−Tq)⋅np)2E(T)=\sum_{(p,q)\epsilon\kappa}((p-T_q)\cdotn_p)^2E(T)=(p,q)ϵκ∑​((p−Tq​)⋅np​)2x+y2x(hi)\bold\tag{hi}x+y^{2x}x+y2x(h

前言：首先很感谢各位小伙伴对我上一篇文章的支持，给我的创作带来了很大的动力。其次最近要考试MySQL高级这个课程了，这块内容也是面试中重要的考点，所以正好借此机会看了之前看过的网课笔记和网上的资料，记录一下面试中常问的问题和这个课程里重要的知识点，以帮助自己和各位小伙伴儿应对期末考试，巩固学习，以后面试用，在这里先感谢大佬们的支持。如果文章中有什么不对的地方或者需要改进的地方，还请大佬们不吝赐教。文章目录MySQL索引什么是索引索引都有哪些数据结构索引的原理索引底层是怎么实现的Hash索引二叉树索引平衡二叉树B树（多路平衡查找树）B+树B+树优于B树原因什么是覆盖索引什么是聚簇索引联合索引最左

软件测试重点知识回顾8.1.1软件测试的目的是尽可能的发现程序中的错误并不是发现所有的错误并不是证明程序是错误的也不是为了调试程序8.1.2白盒测试根据什么设置测试用例？黑盒测试根据什么设置测试用例？白盒测试根据内部逻辑来设计的黑盒测试根据的是软件的需求规格说明来设计测试用例8.1.3为了提高测试效率应该？选择发现错误的可能性最大的数据作为测试数据并不是随机选择测试数据并不是取一切可能数据也不是编码完成之后指定软件的是计划8.1.4使用白盒测试方法，确定测试数据应该根据x和指定的覆盖标准根据程序的内部逻辑并不是程序的复杂程度也不是使用说明书也不是程序的功能8.1.5按照不同阶段的测试有哪些单元

目录模型建立模型I:固定风险水平,优化收益模型II:固定盈利水平,极小化风险模型III:两个目标函数加权求和市场上有nnn种资产si{s_i}si​（i=1,2,⋯ ,ni=1,2,\cdots,ni=1,2,⋯,n）可以选择，现用数额为MMM的充分大的资金作一个时期的投资。这nnn种资产在这一时期内购买si{s_i}si​的平均收益率为ri{r_i}ri​，风险损失率为qi{q_i}qi​，投资越分散，总的风险越少，总体风险可用投资的si{s_i}si​中最大的一个风险来度量。购买si{s_i}si​时要付交易费，费率为pi{p_i}pi​，当购买额不超过给定值ui{u_i}ui​时，交易费

分类目录：《机器学习中的数学》总目录相关文章：·距离定义：基础知识·距离定义（一）：欧几里得距离（EuclideanDistance）·距离定义（二）：曼哈顿距离（ManhattanDistance）·距离定义（三）：闵可夫斯基距离（MinkowskiDistance）·距离定义（四）：切比雪夫距离（ChebyshevDistance）·距离定义（五）：标准化的欧几里得距离（StandardizedEuclideanDistance）·距离定义（六）：马氏距离（MahalanobisDistance）·距离定义（七）：兰氏距离（LanceandWilliamsDistance）/堪培拉距离（C

#【torch小知识点03】2023.01.24矩阵乘法点乘和torch.mul(a,b)点积torch.dot(a,b)二维矩阵乘法torch.mm(a,b)三维矩阵乘法torch.bmm(a,b)高维矩阵乘法torch.matmul(a,b)1.点乘和torch.mul(a,b)点乘和torch.mul(a,b)：对应元素相乘importtorcha=torch.randn(2,3)b=torch.randn(2,1)res1=a*bres2=torch.mul(a,b)print(res1,"\n",res2)tensor([[-0.5612,-0.2754,0.6309],[-0.01

目录一.向量变元的实值标量函数 1、四个法则 2、几个公式二.矩阵变元的实值标量函数 1、四则运算 2、几个公式 求导公式参考：矩阵分析与应用张贤达第五章梯度分析和最优化P271一.向量变元的实值标量函数本节证明过程参考：矩阵求导公式的数学推导（矩阵求导——基础篇）-知乎设： 1、四个法则    2、几个公式2.1向量x与常数向量a的乘积，对该向量x求导 2.2向量x的转置与自身的乘积，对该向量x求导 2.3向量x的转置乘以一个常数矩阵，再乘以该向量，对该向量求导 2.4向量x与两个常数向量乘积的求导2.5几个其它公式2.5.1向量x的转置对自身的导数，等于单位向量I2.5.2 向量x的转置乘