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Linux-进程控制
Linux-进程控制进程创建fork函数fork函数返回值fork常规用法fork调用失败的原因写时拷贝进程终止进程退出场景进程常见退出方法_exit函数&&exit函数&&return退出进程创建进程的创建：命令行启动命令（程序、指令……）通过程序自身，fork出来
TCP 协议(包含三次握手，四次挥手)
TCP 特性1.确认应答 (可靠传输的最核心机制)1.确认应答 (可靠传输的最核心机制)可靠传输的最核心机制
Linux常用指令大全【详解】
本文将给大家详细的介绍一些Linux常用的指令、基础知识以及演示，让刚开始学习Linux或是准备学习Linux的小伙伴，快速的了解一些常用的指令，能够简单的操作以及认识Linux。
canvas制作图片选区的效果（Vue）
大家好，我是南宫，今天来写一篇关于canvas绘制“图片选区”的博客。 最近我接到了一个新的任务，要求做一个新的弹窗，里面可以点击按钮，切换配置的能力。其中一个能力涉及到在图片上用鼠标拖动，框选出一个区域，这看起来比较复杂，各种百度无果，我只能自己从零开搞。历时两天终于弄完了，所以现在写一篇博
HGAME 2022 Writeup
文章目录Level - Week1WEBMISC欢迎欢迎！热烈欢迎！这个压缩包有点麻烦好康的流量群青(其实是幽灵东京）CRYPTO新人赛，就没有存题目附件了，简单的记录一下解题过程吧Level - Week1WEBMISC欢迎欢迎！热烈欢迎！hgame{We1com3_t0_HG@ME_2O22}这
手写 Promise ？∑(っ °Д °；)っ 这么简单
手写 Promise 其实……真的不难！
谷粒学院权限管理模块
文章目录谷粒学院项目权限管理模块1.数据库表2.菜单相关操作2.1 递归查询全部菜单2.2 递归删除菜单2.3 给角色分配权限2.4 根据角色获取菜单2.5 添加菜单2.6 修改菜单3.角色相关操作3.1 获取角色分页列表3.2 其他操作4.用户相关操作4.1 获取管理用户分页列表4.2 根据用户获
HTML5 从零基础到实战（二）超链接学习笔记
????个人简介我已加入 1_bit 博主的免费前端 站起来 学习计划，专栏链接：一哥博客???? 作者简介：⭐️大一heart，还在学习（卷）当中，欢迎交流指正~???????? 个人主页 heart的博客????????如果文章知识点有错误的地方，请指正留言????！和大家一起学习，一起进步??
两种过年烟花，你喜欢哪一种(HTML+CSS+JS)
????两种过年烟花，你喜欢哪一种????(HTML+CSS+JS)目录????两种过年烟花，你喜欢哪一种????(HTML+CSS+JS)效果一效果二效果一<!doctype html><html><head><meta charset="utf-8"&g
javascript中的数据类型转换
上一篇文章我总结了javascipt中的数据类型，上一节我们说过，prompt()接收到的数据全是字符串，因此数据类型转换就显得尤为重要，一起来学习一下吧！
javascript中的数据类型
今天总结一下javascript中的数据类型，希望大家能有所收获。
Vue 学习总结笔记 (四)
1. 使用Vue 写一个表单数据2. Vue 过滤器2.1 moment.js 和 day.js 的库2.2 Vue的 过滤器的使用3. v-text 指令4. v-html 指令 (谨慎使用！！！)4.1 cookie 工作原理4.２ v-html 指令5. v-clock 指令6. v-once
基于深度学习识别湖泊，以洞庭湖区域为例
深度学习大概分成两部分，模型训练和图像识别，模型训练涉及样本训练和样本验证，这个部分为深度学习的主要部分，通过调节样本集和训练参数控制结果精度。鉴于样本获取及计算机性能，这里使用现成的训练结果集，访问地址：https://github.com/isikdogan/deepwatermap。1、安装环
Python深度学习：OpenCV图像处理实战 HSV处理，图像旋转平移（读书笔记）
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Matlab 如何生成三维图像
介绍两种方法，用surf和Curve Fitting，两者的区别在于：surf方法出的图是固定的，视角不可改变。Curve Fitting方法的三维图可以转动视角。一、surf例如有代码：% 生成数据xn1 = linspace (0 , 4) ;% 定 义 x1 的 点 列 默 认 是 100 个
[Python从零到壹] 三十九.图像处理基础篇之图像几何变换（镜像仿射透视）
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍。上一篇文章介绍图像几何变换，包括图像平移、图像缩放和图像旋转。这篇文章将继续讲解图像几何变换，包括图像镜像、图像仿射和图像透视。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵。
动手学习VGG16
VGG 论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》论文地址：https://arxiv.org/abs/1409.1556使用重复元素的网络(VGG)以学习VGG的收获、论文的复现二大部分，简述VGG1
这9个特征工程的使用技巧，解决90%机器学习问题
特征是什么？为什么需要工程设计？基本上，所有机器学习算法都是将一些输入数据转化为输出。这些输入数据包括若干特征，通常是以由列组成的表格形式出现。而算法往往要求输入具有某些特性的特征才能正常工作。因此，出现了对特征工程的需求。特征工程至少有两个目标，构建适合机器学习算法要求的输入数据。改善机器学习模型
协同过滤推荐算法
一、协同过滤思想简介二、协同过滤算法原理介绍三、基于用户的协同过滤算法描述四、基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)基于物品的协同过滤算法的优缺点一、协同过滤思想简介协同过滤，从字面上理解，包括协同和过滤两个操作。首先我们在外出和朋友吃饭的时候
机器学习分类算法之朴素贝叶斯
目录朴素贝叶斯背景介绍概念及原理贝叶斯算法贝叶斯分类器朴素贝叶斯应用场景多项式贝叶斯代码实现高斯贝叶斯其他模型尝试优点缺点、参数总结每文一语朴素贝叶斯背景介绍20世纪80年代发展起来，最早由Judea Pearl于1986年提出，多用于专家系统，是处理不确定性知识和推理问题的最流行的方法。贝叶斯算法