gcc -[cog] gcc   pro1.o   pro2.o      //create a executable file x.out if unnamed…

前言 Android Studio(以下简称AS)在13年I/O大会后放出预览版到现在放出的正式版1.0(PS.今天又更新到1.0.1了)历时一年多了,虽然Google官方推出的Android开发者的IDE对我们Android DEV是很有吸引力的,但考虑到beta版还是太多问题所以自己主要还是把AS当做尝鲜为主,每放出一个较大更新就下载下来试试,感觉还是挺好的,渐渐用AS的人越来越多,Github上的项目也基本是AS的了,Google的sample也采用AS,所以使用Eclipse跟外界交流越…

一.Windows系统下破解TeamViewer的方式 1.用Windows直接卸载本地的TeamViewer软件2.下载一个Everything软件,并安装好它(这是一个搜索本机文件的工具,超级好用).打开Everything,搜索“teamviewer”,删除所有带teamviewer的文件或文件夹3.删除注册表的数据:HKCU\Software\TeamViewer.HKLM\SOFTWARE\TeamViewer和HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFEWARE\Wow6432No…

DPDK安装方法 17.12.13 Ubuntu: $ git clone https://github.com/DPDK/dpdk.git $ cd dpdk/ $ export RTE_ARCH="x86_64" $ export RTE_SDK="/home/ops/dpdk" $ export RTE_TARGET="x86_64-native-linuxapp-gcc" $ source ~/.bashrc $ make config…

        笔记的完整版pdf文档下载地址: https://www.evernote.com/shard/s227/sh/ac692160-68c7-4149-83ea-0db5385e28b0/5742995e6034e3d3f5c4793465d50a8c   笔记的文本摘要如下所示: 注意:以下仅仅是文本摘要,没有贴图,出现右边的图标()表示笔记中此处有图片,完整笔记请前往pdf链接中观看或下载观看.   12.13记录   1.QQ底部Dock例子   步骤一:创建底部标签栏  …

1 题目描述 输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字,例如,如果输入如下4 X 4矩阵: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 则依次打印出数字1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10. 2 思路和方法 直接定义一个矩形,在矩形的四条边取值,程序大大简化. 3 核心代码 class Solution { public: vector<int> printMatrix(vector<vecto…

12 - Integer to Roman Given an integer, convert it to a roman numeral. Input is guaranteed to be within the range from 1 to 3999. Solution: 枚举,考虑每个字符以及每两个字符的组合 1 class Solution { 2 public: 3 string intToRoman(int num) { //runtime:28ms 4 string ret; 5…

12. 整数转罗马数字 题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/integer-to-roman/ 题目描述: 罗马数字包含以下七种字符: I, V, X, L,C,D 和 M. 字符 数值 I 1 V 5 X 10 L 50 C 100 D 500 M 1000 例如, 罗马数字 2 写做 II ,即为两个并列的 1.12 写做 XII ,即为 X + II . 27 写做 XXVII, 即为 XX + V + II . 通常情况下,罗马数字中小的数字在大的…

更新3.13破解版 链接: https://pan.baidu.com/s/14e0tpVPzUhiAhYU2_jvBag 提取码: d9uf MacOS客户端: 链接: https://pan.baidu.com/s/1h8KwLQ58I-P58tdbz7z3QA 提取码: 8sae 一.CobaltStrike3.12下载 校验:https://verify.cobaltstrike.com/ xor.bin:https://github.com/verctor/CS_xor64 githu…

课时12 神经网络训练细节part2(上) 训练神经网络是由四步过程组成,你有一个完整的数据集图像和标签,从数据集中取出一小批样本,我们通过网络做前向传播得到损失,告诉我们目前分类效果怎么样.然后我们反向传播来得到每一个权重的梯度,这个梯度告诉我们如何去调整每一个权重,最终我们能够更好的分类图片. 为什么要使用激活函数? 如果在整个的神经网络中不使用激活函数,你的网络的分类能力基本等同于一个线性分类器,所以激活函数是相当关键的.他提供了所有的方法,你可以他用来存储数据 BN使得网络的训练更加健壮…