实际问题与反比例函数教学设计
-
blender模型导入Unity朝向、比例问题测试及解决办法
先进行测试（全部都先Ctrl+A应用全部变换）： 1.模型正面朝向Y- ，导出FBX时未勾选“应用变换”→Unity内X旋转为-89.98，朝向（ Unity内Z轴正方向 ）正常，比例全为100 2.模型正面朝向Y- ，导出FBX时勾选“应用变换”→Unity内全部旋转为0，朝向正常，比例全为1（正常） 3.模
-
【Java】医院智能导诊系统源码：解决患者盲目就诊问题、降低患者挂错号比例
医院智能导诊系统解决患者盲目就诊问题，减轻分诊工作压力。降低患者挂错号比例，优化患者就诊流程，有效提高线上线下医疗机构接诊效率。患者可通过人体画像选择症状部位，了解对应病症信息和推荐就医科室。 医院智慧导诊系统是在医疗中使用的引导患者自助就诊挂
-
【JavaScript】函数 ② ( 函数参数 | 形式参数 | 实际参数 )
在 JavaScript 语言中 , 参数 分为以下两种 : 形式参数 Parameter , 简称 \\\" 形参 \\\" , 是 在函数定义时列出的变量 , 用于预期函数将接收的输入值 ; 实际参数 Argument , 简称 \\\" 实参 \\\" , 是 在函数调用时传递给函数的实际值 , 用于替换形参并执行函数 ; 形参 与 实参 是 函数参数 的两个重要
-
解决前端笔记本电脑屏幕显示缩放比例125%、150%对页面大小的影响问题
近期在工作中遇到一个问题，记录一下，在项目上线之后，遇到一个问题，即缩放到90%时，页面字体比默认的100%字体大，一开始毫无头绪，经过一番的Google...Google...Google....，终于找到了解决方法，这是因为大多数笔记本电脑默认的缩放比例为125%或者是150%，所以就出现了在本
-
ADC 动态参数分析matlab code的几个问题（span,spanh取值问题，幅度比例因子的添加等）
目前内外网自用ADC动态参数计算的matlab程序都是同一套模板的改版，存在共同的问题，迟迟没有得到解决，也困扰了我几天，不过还好，最终搞明白了几点。 目前看到的各种文章，很多都可以追溯到2002年的这篇文章： https://www.maximintegrated.com/en/design/technical-document
-
c++——重写(覆盖)，实际上对应的就是虚函数
重写 是指派生类中存在重新定义的函数。其函数名，参数列表，返回值类型，所有都必须同基类中被重写的函数一致。只有函数体不同（花括号内），派生类调用时会调用派生类的重写函数，不会调用被重写函数。重写的基类中被重写的函数必须有virtual修饰。
-
【C语言函数参数详解】——实际参数（实参）&形式参数（形参）
这篇文章我们一起学习一下函数的参数，函数的参数分为 实参和形参。 首先我们来学习实参，什么是实参呢？ 实际参数简称“实参”。 在调用有参函数时，函数名后面括号中的参数称为“实参”， 是我们真实传给函数的参数，实参可以是：常量、变量、表达式、函数等。
-
RabbitMQ常见问题以及实际问题解决
** ** 消息可靠性问题： 消息从生产者发送到Exchange，再到queue，再到消费者，有哪些导致消息丢失的可能性？ 发送时丢失： - 生产者发送的消息为送达exchange - 消息到达exchange后未到达queue MQ宕机，queue将消息丢失 consumer接收到消息后未消费就宕机 ①生产者消息确认 RabbitMQ提供
-
Git常见问题与使用实际问题记录。
git stash 是 Git 版本控制系统提供的一个命令，用于临时保存当前工作目录的修改。当您在进行代码开发时，可能会遇到需要暂时切换到其他分支或处理其他任务的情况，但又不想提交当前的修改。这时，您可以使用 git stash 命令来保存这些修改，以便稍后恢复并继续工作。
-
零基础教学必会篇（详解字符函数和字符串函数）(一）
各位csdn的友友们好，相信大家在编程道路上肯定会遇见一些非常重要的函数，它们贯穿我们整个编程，所以我们必须认识、掌握并熟练运用它们，这对于我们之后的编程将会有很大的帮助，今天阿博就带领大家拿捏它们🤗🤗🤗 1.strlen的功能介绍 这里我们在cplusplus上查看一
-
【C语言】字符函数和字符串函数的详细教学和模拟实现
🚀write in front🚀 🔎大家好，我是gugugu。希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎 🆔本文由 gugugu 原创 CSDN首发🐒 如需转载还请通知⚠ 📝个人主页：gugugu—精品博客 🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝 📣系列专栏：gugugu的精品博客 ✉️
-
人工智能与创新：如何解决实际问题
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一种计算机科学的分支，旨在让计算机具有人类般的智能。人工智能的目标是让计算机能够理解自然语言、识别图像、解决问题、学习和自主决策等。人工智能技术的应用范围广泛，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语
-
【C语言】内存函数的详细教学和模拟实现
🚀write in front🚀 🔎大家好，我是gugugu。希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎 🆔本文由 gugugu 原创 CSDN首发🐒 如需转载还请通知⚠ 📝个人主页：gugugu—精品博客 🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝 📣系列专栏：gugugu的精品博客 ✉️
-
【git】实际应用中可能会出现的问题
问题： 方法一：git stash命令暂存。 git stash命令，先将本地的所有修改就都被暂时存储起来，其中stash@{0}就是刚才保存的标记。后续可以通过此标记访问。 git pull命令，拉取代码 git stash pop stash@{0}，还原暂存内容。从Git栈中读取最近一次保存的内容，恢复工作区的相关内容。
-
堆的实际应用(topk问题以及堆排序)
目录 前言： 一:解决topk问题 二:堆排序 【1】第一种方法(很少用) 【2】第二种方法(很实用) 上一次我们进行了二叉树的初步介绍并实现了堆的基本功能，但堆的作用并不是存储数据， 它可以用来解决topk问题 ( 求一组数据较大或者较小的前k个 )以及 对数据进行排序 。 附上一
-
kafka消费者详解，根据实际生产解决问题
1.首先kafka每创建一个消费者就是一个消费者组，必须指定groupip 2.两个消费者组之间不相互影响，消费同一个主题的同一个分区，两个消费者组不相互影响，各自记录自己的offset 3.在开发中如果没有指定每个消费者去消费特定的分区，那么kafka默认是按照roundRobin轮询的方式分
-
模糊综合评价在实际问题中的应用（案例）
目录 一、概述 二、一级模糊综合评价模型 三、多级模糊综合评价模型 模糊综合评价问题 是要 把论域中的对象对应评语集中一个指定的评语 或者 将方案作为评语集并选择一个最优的方案 。（两个角度） 在模糊综合评价中，引入了三个集合：
-
HBase实际应用中常见的问题 解决方案
HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库，通常用于处理大规模数据。在实际应用中，可能会遇到一些常见问题，以下是一些常见问题及其解决方案： 性能问题 ： 问题 ：HBase 性能下降，读写延迟增加。 解决方案 ：可以通过增加 Region Server、优化 HDFS、调整 HBase 配置参数
-
【NO.1】近期在项目中遇到的一些实际问题
发现还是写博客能让自己记录问题比较规律，开个博实时更新自己每天遇到的问题吧。 将地址设置为了淘宝镜像，但使用npm安装还是卡在这一步，或者一段时间后安装失败，最终使用cnpm安装处理好了，咱也不懂为啥，就这么处理吧。 查了下两者的区别：npm是node官方的包管理
-
【docker系列】docker解决的实际问题及应用场景
笔者打算写一个完整系列的docker知识总结，本文是第一篇，主要介绍docker是什么？主要的应用场景是什么？解决了哪些问题？和虚拟机有什么区别？ Docker 是一个开源的容器引擎，它轻巧，且易移植，“build once, configure once and run anywhere”。使用go语言开发，并遵从apache2.0协议