函数递归前言1.递归案例:案例一：取球问题案例二：求斐波那契额数列案例三：函数实现n的k次方案例四：输入一个非负整数，返回组成它的数字之和案例五：元素逆置案例六：实现strlen案例七：爬楼梯1.0案例八：爬楼梯2.0案例九：求阶乘案例十：求阶乘和案例十一：杨辉三角案例十二：最大公约数案例十四：汉偌塔2.递归与迭代3.何时使用递归前言程序调用自身的编程技巧称为递归（recursion）。递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解。递归策略只需少量的程序就可描述
1、WordPress架构LNMP案例之基于Nginx+PHP实现WordPress博客站点，要求Nginx+PHP运⾏在同⼀个Pod的不同容器;nginx主要作用是接入站点请求，如果请求静态资源nginx就直接响应；如果请求的是一个动态php资源，就将对应请求转发给另一个php容器进行处理；在一个pod中运行多容器，网络名称空间是共享的，所以nginx可以将对应请求转发至127.0.0.1:9000这个端口来调用php来处理对应php请求；pod中如果有数据产生，pod通过pvc/pv将对应数据存储到远端存储上；客户端访问通过防火墙，负载均衡器将请求调度到后端node上处理，如果请求所在节点
目录0.引用1.Helloworld2.轮训分发消息 2.1 抽取工具类 2.2 启动两个工作线程接受消息 2.4 结果展示3.消息应答 3.1 自动应答 3.2 手动消息应答的方法 3.3 消息自动重新入队 3.4 消息手动应答代码4.RabbitMQ持久化 4.1 队列如何实现持久化 4.2 消息实现持久化 5.不公平分发6.预取值分发0.引用https://note.oddfar.com/rabbitmq/1.Helloworld 1.1依赖引用com.rabbitmqamqp-client5.8.0commons-iocommons-io2.6 1.2 消息生产者packagecom
我正在使用具有60000个训练图像和10000个测试图像的MNIST示例。如何找出10000张测试图像中的哪一张分类/预测错误？ 最佳答案 只需使用model.predict_classes()并将输出与真实标签进行比较。即:incorrects=np.nonzero(model.predict_class(X_test).reshape((-1,))!=y_test)获取错误预测的索引 关于python-如何在测试集中找到错误的预测案例(使用Keras的CNN)，我们在StackOve
目录案例一：服务器动态上下线服务端：（1）先获取zookeeper连接（2）注册服务器到zookeeper集群：（3）业务逻辑（睡眠）：服务端代码如下：客户端：（1）获取zookeeper的连接：（2）监听/servers下边的子节点的增减：客户端代码如下：案例二：ZooKeeper分布式锁分布式锁是什么？锁的实现：构造函数：加锁函数：解锁函数：整体代码：测试类代码：Curator框架实现分布式锁案例：实现步骤：代码如下：该案例主要也是客户端监听原理，客户端监听服务器的上下线情况先在集群上创建/servers节点（用于存储连接的服务器的主机和该服务器的节点数）相当于zookeeper集群案例一
UnityAssetPostprocessor的Model的动画相关的函数修改实际应用在Unity中，AssetPostprocessor是一个非常有用的工具，它可以在导入资源时自动执行一些操作。其中，Model的动画相关的函数修改可以帮助我们在导入模型时自动修改动画相关的函数，从而提高我们的工作效率。本文将介绍如何使用AssetPostprocessor的Model的动画相关的函数修改，并提供多个使用例子。什么是AssetPostprocessorAssetPostprocessor是Unity中的一个类，它可以在导入资源时自动执行一些操作。我们可以通过继承AssetPostprocesso
K平均算法的介绍k平均聚类发明于1956年，是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，kk近邻算法的案例介绍如上图所示，有两类不同的样本数据，分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示，而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据。也就是说，现在，我们不知道中间那个绿色的数据是从属于哪一类（蓝色小正方形or红色小三角形），下面，我们就要解决这个问题：给这个绿色的圆分类。我们常说，物以类聚，人以群分，判别
业务需求网页html生成A4大小分页的pdf，翻遍了整个互联网发现没有很系统的整理与分析，甚至对jsPDF的解析也没有几篇。遇到过几次，用的比较多，完成代码编写后特此整理分析，自我记录。业务难点1.存在图片/组件/文字被分割的现象，即分页处理2.包括页头、页脚、上下安全间隔的情况3.富文本分页情况处理思路通过深度搜索优先遍历，从顶部遍历需要转换的HTML节点，并将节点分为三种情况进行处理（1.普通节点。2.需要进行分页处理并且内部可能包含也需要分页处理子节点的节点。3.需要进行分页内部不包含需要分页处理的节点，即深度搜索的终点节点），通过从高到低遍历维护一个分页数组pages，该数组记录每一页
STM32CubeIDE开发专栏总述目录一、本专栏基本结束二、专栏内容及博文索引（共36篇） 2.1基础知识 2.2日志打印输出 2.3内部功能 2.4各种外设 2.5RTOS系统结合 2.6人工智能-cube.AI 2.7篇外-RTThread三、本专栏涉及源码一、本专栏基本结束 本专栏主要是围绕如何应用cubeIDE工具开发STM32项目展开，随着AI模块部分写完，本专栏关于CubeIDE开发技术点已经基本覆盖，cubeIDE工具只是stm32cube体系的一个工具，但涉及了很多开发内容，
一、基于菲涅尔反射的物体描边 1.1基于内边缘发光的方式 内边缘发光本身的局限性就不说了。 Shader"Custom/Test0"{Properties{_MainColor("主颜色",Color)=(0,0,0,1)_OutlineColor("描边颜色",Color)=(1,1,1,1)_OutlineGlowPow("描边等级",Range(0,5))=2_OutlineStrength("描边强度",Range(0,4))=1}SubShader{Pass{CGPROGRAM#pragmavertexvert
