实际问题与反比例函数教学设计
-
解决实际项目中stalled时间过久的问题
在公司参与了一个做度量统计的项目,该项目的特点是页面上的表格、卡片、图标非常多。项目经常出现一种情况:页面加载速度较慢,开始怀疑是由于计算量较大,后端接口相应速度较慢。优化了一版后端接口后(加缓存、优化SQL),发现有时接口的相应速度还是很慢,有
-
【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
-
数据结构与算法学习(day4)——解决实际问题
在本章的学习此前,需要复习前三章的内容,每个算法都动手敲一遍解题。宁愿学慢一点,也要对每个算法掌握基本的理解! 前面我们学习了简化版桶排序、冒泡排序和快速排序三种算法,今天我们来实践一下前面的三种算法。 本章的学习目标: (1)回顾三个算法的基本原
-
鸿蒙OS Hi3861的芯片实际开发中遇到的问题
优点: 比较适合开发者快速开发,上面的硬件操作的函数封装很简单,非常适合初学者使用封装好的函数调用硬件管脚,比如I2c gpio spi sdio 都被封装了,特别简单,中文注释,而且还提供了无线wifi 的封装函数,当然也有http 解析啊什么的,可以使用在简单的物联网控制的简单
-
微信小程序--Taro框架实际开发中的问题汇总
前言:微信小程序相信大家都不陌生,目前小程序开发主流的框架有微信 原生开发 , uni-app ,以及今天的重点 Taro 。编者自身小程序开发经验也不多,仅针对自身在小程序开发中的问题做一次汇总,望更多像我一样的小白少走 一点弯路。 注意:本篇博客中小程序开发基于
-
【网络安全】理解报文加密、数字签名能解决的实际问题
工作中重新接触了 【公钥、私钥、签名】的概念。抽空重新看了《计算机网络》和国外的小黑书,把这块基础知识再收敛一下。基于小黑书的叙事结构,把网络安全解决的实际问题拆解成: 防止报文泄露 防止报文被篡改 实体鉴别 端点鉴别 防止重放攻击 1. 防止报文泄露 —
-
实际问题中用到的算法——递归算法确定插帧顺序
现在需要给一个视频序列插帧,插帧算法要求每次只能由两帧输入插值得到其中间帧。如果现在需要给一个视频做 4 倍(或者更高的 8,16 倍等类似)的插帧,则一个插帧的思路是当前视频每相邻帧之间插入 3 帧,即:假设插帧前视频帧序号是 0,4,8,12… ,则插帧时补充相邻帧跨
-
.Net 6 SignalR 实际业务开发中遇到的问题及解决办法
1.websocket即时通讯协议 2.Server-Sent Events(SSE)服务器事件 3.longpolling 长轮询。 如果客户端开启协商,会按顺序选择可兼容的协议。(默认开启协议协商) 如果客户端禁用协商,只能websocket协议。 客户端未禁用协商 1.客户端向服务器发http请求,询问服务器支持什么协议。 服务
-
从实际业务问题出发去分析Eureka-Server端源码
前段时间遇到了一个业务问题就是k8s滚动发布Eureka微服务的过程中接口会有很多告警,当时想着应该是Ribbon没有同步到实时的Eureka缓存,导致列表中存在下线服务,于是 通过Redis手动更新了Ribbon缓存(详细实现可以见上篇文章:通过Redis手动更新Ribbon缓存来解决Eureka微服务架
-
实践和项目:解决实际问题时,选择合适的数据结构和算法
🎉欢迎来到数据结构学习专栏~实践和项目:解决实际问题时,选择合适的数据结构和算法 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒🍹 ✨博客主页:IT·陈寒的博客 🎈该系列文章专栏:数据结构学习 📜其他专栏:Java学习路线 Java面试技巧 Java实战项目 AIGC人工智能 数据结构学习 🍹
-
Floyd算法实现实际问题——18个城市间最优路线规划
离散数学大作业 —— 利用Floyd算法计算两城市间最优路径及距离 代码在最下面 一. 提出问题 在交通网络非常发达、交通工具和交通方式不断更新的今天,人们在出差、旅游或做其他出行时,不仅关心节省交通费用,而且对里程和所需要的时间等问题也感兴趣。对于这样
-
如何在C/C++中测量一个函数或者功能的运行时间(串行和并行,以及三种方法的实际情况对比)
本文算是一个比较完整的关于在 C/C++ 中测量一个函数或者功能的总结,最后会演示三种方法的对比。 最常用的测量方法是使用 clock() 来记录两个 CPU 时间点 clock_t ,然后做差。这个方法的好处在于非常简单易写,如下(第一行是为说明需要导入哪个库): 需要注意 3 点:
-
【SpringCloud】从实际业务问题出发去分析Eureka-Server端源码
前段时间遇到了一个业务问题就是k8s滚动发布Eureka微服务的过程中接口会有很多告警,当时想着应该是Ribbon没有同步到实时的Eureka缓存,导致列表中存在下线服务,于是 通过Redis手动更新了Ribbon缓存(详细实现可以见上篇文章:通过Redis手动更新Ribbon缓存来解决Eureka微服务架
-
深度学习实战应用:分享一些深度学习在实际问题中的应用案例和经验
目录 一、引言 二、案例一:计算机视觉——图像分类
-
通用的改进遗传算法求解带约束的优化问题(MATLAB代码精讲、实际工程经验分享)
在对多约束、非线性问题的求解上,传统线性规划等方法往往无法有效求解(求解时间过长、无法处理非线性约束等。 进化算法是一类强有力的工具,已经在多个领域有了较为成功的应用。然而,在利用遗传算法、粒子群等等进化算法求解实际的优化问题时,还存在许多困难
-
web安全-文件上传漏洞-图片马制作-相关php函数讲解-upload靶场通关详细教学(3)
制作图片马有两种方法,一种是文本方式打开,末尾粘贴一句话木马,令一种是使用命令进行合成。 方法1 首先准备好一个图片(这里是1.png)。 将一个图片以文本格式打开(这里用的Notepad++,以记事本方式打开修改也能连接成功,不过修改后图片无法正常显示了)。 后面粘
-
时间步长问题。tensorflow训练lstm时序模型,输出层实际输出维度和期待维度不一致
设置输出维度为1. Dense(1) 但结果跑出来的输出维度每次都是三维的。 模型设置: 输入x维度(2250,48,2) 输入y 维度(2250,) 和 (2250,1) 但模型预测出的结果维度都是(2250,48,1) 我就很纳闷= = ! 后来对比了以前跑过的文件。发现LSTM少定义一个参数。 input_shape填两个
-
【C语言】万字教学,带你分步实现扫雷游戏(内含递归函数解析),剑指扫雷,一篇足矣
君兮_的个人主页 勤时当勉励 岁月不待人 C/C++ 游戏开发 Hello,这里是君兮_,今天更新一篇关于利用C语言实现扫雷游戏的博客。对于初学者来说,这也是一个非常容易上手的小项目,看完不妨自己试试哦! 废话不多说,我们直接开始吧! 相信很多人在小时候都玩过扫雷游戏,但
-
基于数据结构解决教学计划编制问题
摘 要 教学计划是学校保证教学质量和人才培养的关键,也是组织教学过程、安排教学过程、安排教学任务、确定教学编排的基本依据和课程安排的具体形式。是稳定教学秩序、提高教学质量的重要保证。从教学计划的设计、实施等方面,阐明了如何搞好教学管理,从而为提