偏微分方程算法之椭圆型方程差分格式编程示例
目录
一、示例1-五点菱形格式
1.1 C++代码
1.2 计算结果
二、示例2-九点紧差分格式
2.1 C++代码
2.2 计算结果
三、示例3-二阶混合边值
3.1 C++代码
3.2 计算结果
本专栏对椭圆型偏微分方程的三种主要差分方法进行了介绍,并给出相应格式的理论推导过程。为加深对差分格式的理解,分别对三种方法进行C++编程示例。
一、示例1-五点菱形格式
已知精确解为。分别取两种剖分数:m=20,n=30和m=40,n=60,输出10个节点
和
处的数值解,并给出误差。要求在各个节点处最大误差的迭代误差限为
。
1.1 C++代码
#include <cmath>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>int main(int argc, char* argv[])
{int m,n,i,j,k,num;double xa,xb,ya,yb,dx,dy,alpha,beta,gamma,err,maxerr;double *x,*y,**u,**temp;double leftboundary(double y);double rightboundary(double y);double bottomboundary(double x);double topboundary(double x);double f(double x, double y);double exact(double x, double y);xa=1.0;xb=2.0;ya=0.0;yb=3.0;m=20;n=30;printf("m=%d,n=%d.\n",m,n);dx=(xb-xa)/m;dy=(yb-ya)/n;beta=1.0/(dx*dx);gamma=1.0/(dy*dy);alpha=2.0*(beta+gamma);x=(double*)malloc(sizeof(double)*(m+1));for(i=0;i<=m;i++)x[i]=xa+i*dx;y=(double*)malloc(sizeof(double)*(n+1));for(j=0;j<=n;j++)y[j]=ya+j*dy;u=(double**)malloc(sizeof(double*)*(m+1));temp=(double**)malloc(sizeof(double*)*(m+1));for(i=0;i<=m;i++){u[i]=(double*)malloc(sizeof(double)*(n+1));temp[i]=(double*)malloc(sizeof(double)*(n+1));}for(j=0;j<=n;j++){u[0][j]=leftboundary(y[j]);u[m][j]=rightboundary(y[j]);}for(i=1;i<m;i++){u[i][0]=bottomboundary(x[i]);u[i][n]=topboundary(x[i]);}for(i=1;i<m;i++){for(j=1;j<n;j++)u[i][j]=0.0;}for(i=0;i<=m;i++){for(j=0;j<=n;j++)temp[i][j]=u[i][j];}k=0;do{maxerr=0.0;for(i=1;i<m;i++){for(j=1;j<n;j++){temp[i][j]=(f(x[i],y[j])+beta*(u[i-1][j]+temp[i+1][j])+gamma*(u[i][j-1]+temp[i][j+1]))/alpha;err=fabs(temp[i][j]-u[i][j]);if(err>maxerr)maxerr=err;u[i][j]=temp[i][j];}}k=k+1;}while(maxerr>0.5*1e-10);printf("k=%d.\n",k);k=n/6;num=m/4;for(j=k;j<n;j=j+k){printf("(1.25,%.3f), y=%f, err=%.4e.\n",y[j],u[num][j],fabs(exact(x[num],y[j])-u[num][j]));}num=3*m/4;for(j=k;j<n;j=j+k){printf("(1.75,%.3f), y=%f, err=%.4e.\n",y[j],u[num][j],fabs(exact(x[num],y[j])-u[num][j]));}for(i=0;i<=m;i++){free(u[i]);free(temp[i]);}free(x);free(y);return 0;
}double leftboundary(double y)
{return log(1.0+2*y*y);
}
double rightboundary(double y)
{return log(4.0+2*y*y);
}
double bottomboundary(double x)
{return 2*log(x);
}
double topboundary(double x)
{return log(18.0+x*x);
}
double f(double x, double y)
{double temp1,temp2,z;temp1=x*x; temp2=y*y;z=temp1+2*temp2;return (4*temp2-2*temp1)/(z*z);
}
double exact(double x, double y)
{return log(x*x+2*y*y);
}
1.2 计算结果
当m=20,n=30时,计算结果为:
m=20,n=30.
k=959.
(1.25,0.500), y=0.724037, err=1.1827e-04.
(1.25,1.000), y=1.270654, err=1.9108e-04.
(1.25,1.500), y=1.802202, err=7.9937e-05.
(1.25,2.000), y=2.257872, err=2.3280e-05.
(1.25,2.500), y=2.643516, err=4.1352e-06.
(1.75,0.500), y=1.270488, err=2.5584e-05.
(1.75,1.000), y=1.621992, err=1.3181e-04.
(1.75,1.500), y=2.023279, err=7.7668e-05.
(1.75,2.000), y=2.403589, err=2.7872e-05.
(1.75,2.500), y=2.744871, err=6.9853e-06.
当m=40,n=60时,计算结果为:
m=40,n=60.
k=3582.
(1.25,0.500), y=0.723948, err=2.9304e-05.
(1.25,1.000), y=1.270510, err=4.7781e-05.
(1.25,1.500), y=1.802142, err=1.9972e-05.
(1.25,2.000), y=2.257855, err=5.8033e-06.
(1.25,2.500), y=2.643513, err=1.0237e-06.
(1.75,0.500), y=1.270469, err=6.1963e-06.
(1.75,1.000), y=1.621893, err=3.2942e-05.
(1.75,1.500), y=2.023221, err=1.9426e-05.
(1.75,2.000), y=2.403568, err=6.9568e-06.
(1.75,2.500), y=2.744866, err=1.7374e-06.
二、示例2-九点紧差分格式
已知精确解为。分别取两种剖分数:m=20,n=30和m=40,n=60,输出10个节点
和
处的数值解,并给出误差。要求在各个节点处最大误差的迭代误差限为
。
2.1 C++代码
#include <cmath>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>int main(int argc, char*argv[])
{int m,n,i,j,k,num;double xa,xb,ya,yb,dx,dy,alpha,beta,gamma,err,maxerr;double *x,*y,**u,**g,**temp,kexi,eta1,eta2;double leftboundary(double y);double rightboundary(double y);double bottomboundary(double x);double topboundary(double x);double f(double x, double y);double **Gij(double *x, double *y, int m, int n);double exact(double x, double y);xa=1.0;xb=2.0;ya=0.0;yb=3.0;m=20;n=30;printf("m=%d,n=%d.\n",m,n);dx=(xb-xa)/m;dy=(yb-ya)/n;beta=1.0/(dx*dx);gamma=1.0/(dy*dy);kexi=beta+gamma;eta1=10*beta-2*gamma;eta2=10*gamma-2*beta;x=(double*)malloc(sizeof(double)*(m+1));for(i=0;i<=m;i++)x[i]=xa+i*dx;y=(double*)malloc(sizeof(double)*(n+1));for(j=0;j<=n;j++)y[j]=ya+j*dy;u=(double**)malloc(sizeof(double*)*(m+1));temp=(double**)malloc(sizeof(double*)*(m+1));for(i=0;i<=m;i++){u[i]=(double*)malloc(sizeof(double)*(n+1));temp[i]=(double*)malloc(sizeof(double)*(n+1));}for(j=0;j<=n;j++){u[0][j]=leftboundary(y[j]);u[m][j]=rightboundary(y[j]);}for(i=1;i<m;i++){u[i][0]=bottomboundary(x[i]);u[i][n]=topboundary(x[i]);}for(i=1;i<m;i++){for(j=1;j<n;j++)u[i][j]=0.0;}g=Gij(x,y,m,n);for(i=0;i<=m;i++){for(j=0;j<=n;j++)temp[i][j]=u[i][j];}k=0;do{maxerr=0.0;for(i=1;i<m;i++){for(j=1;j<n;j++){temp[i][j]=(g[i][j]-kexi*(u[i-1][j-1]+temp[i-1][j+1]+u[i+1][j-1]+temp[i+1][j+1])-eta1*(u[i-1][j]+temp[i+1][j])-eta2*(u[i][j-1]+temp[i][j+1]))/(-20*kexi);err=fabs(temp[i][j]-u[i][j]);if(err>maxerr)maxerr=err;u[i][j]=temp[i][j];}}k=k+1;}while(maxerr>0.5*1e-10);printf("k=%d.\n",k);k=n/6;num=m/4;for(j=k;j<n;j=j+k){printf("(1.25,%.3f), y=%f, err=%.4e.\n",y[j],u[num][j],fabs(exact(x[num],y[j])-u[num][j]));}num=3*m/4;for(j=k;j<n;j=j+k){printf("(1.75,%.3f), y=%f, err=%.4e.\n",y[j],u[num][j],fabs(exact(x[num],y[j])-u[num][j]));}for(i=0;i<=m;i++){free(u[i]);free(temp[i]);}free(u);free(temp);free(x);free(y);return 0;
}double leftboundary(double y)
{return log(1.0+2*y*y);
}
double rightboundary(double y)
{return log(4.0+2*y*y);
}
double bottomboundary(double x)
{return 2*log(x);
}
double topboundary(double x)
{return log(18+x*x);
}
double f(double x, double y)
{double temp1, temp2, z;temp1=x*x;temp2=y*y;z=temp1+2*temp2;return (4*temp2-2*temp1)/(z*z);
}
double exact(double x, double y)
{return log(x*x+2*y*y);
}
double **Gij(double *x, double *y, int m, int n)
{int i,j;double temp1,temp2,temp3,**ans;ans=(double**)malloc(sizeof(double*)*(m+1));for(i=0;i<=m;i++)ans[i]=(double*)malloc(sizeof(double)*(n+1));for(i=0;i<=m;i++){for(j=0;j<=n;j++)ans[i][j]=0.0;}for(i=1;i<m;i++){for(j=1;j<n;j++){temp1=f(x[i-1],y[j-1])+10*f(x[i],y[j-1])+f(x[i+1],y[j-1]);temp2=f(x[i-1],y[j])+10*f(x[i],y[j])+f(x[i+1],y[j]);temp3=f(x[i-1],y[j+1])+10*f(x[i],y[j+1])+f(x[i+1],y[j+1]);ans[i][j]=-(temp1+temp3+10*temp2)/12.0;}}return ans;
}
2.2 计算结果
当m=20,n=30时,计算结果为:
m=20,n=30.
k=805.
(1.25,0.500), y=0.723921, err=2.5068e-06.
(1.25,1.000), y=1.270463, err=4.0234e-07.
(1.25,1.500), y=1.802122, err=8.8970e-08.
(1.25,2.000), y=2.257849, err=6.0205e-08.
(1.25,2.500), y=2.643512, err=2.1371e-08.
(1.75,0.500), y=1.270463, err=8.8774e-07.
(1.75,1.000), y=1.621861, err=5.0648e-07.
(1.75,1.500), y=2.023202, err=1.3736e-10.
(1.75,2.000), y=2.403561, err=4.9714e-08.
(1.75,2.500), y=2.744864, err=2.2523e-08.
当m=40,n=60时,计算结果为:
m=40,n=60.
k=3012.
(1.25,0.500), y=0.723919, err=1.5248e-07.
(1.25,1.000), y=1.270463, err=2.0549e-08.
(1.25,1.500), y=1.802122, err=1.0963e-08.
(1.25,2.000), y=2.257849, err=8.4329e-09.
(1.25,2.500), y=2.643512, err=4.0188e-09.
(1.75,0.500), y=1.270463, err=5.2372e-08.
(1.75,1.000), y=1.621860, err=2.7195e-08.
(1.75,1.500), y=2.023202, err=5.0463e-09.
(1.75,2.000), y=2.403561, err=7.4797e-09.
(1.75,2.500), y=2.744864, err=3.9218e-09.
三、示例3-二阶混合边值
已知精确解为。分别取两种剖分数:m=20,n=30和m=40,n=60,输出10个节点
和
处的数值解,并给出误差。要求在各个节点处最大误差的迭代误差限为
。
3.1 C++代码
#include <cmath>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>int main(int argc, char*argv[])
{int m, n, i, j, k, num;double xa, xb, ya, yb, dx, dy, alpha, beta, gamma, maxerr;double *x, *y, **u, **v, **lambda, kexi, eta, *d, temp;double f(double x, double y);double lambda_function(double x, double y);double phi1(double y);double phi2(double y);double psi1(double x);double psi2(double x);double exact(double x, double y);xa=1.0;xb=2.0;ya=0.0;yb=3.0;m=20;n=30;printf("m=%d, n=%d\n", m, n);dx=(xb-xa)/m;dy=(yb-ya)/n;beta=1.0/(dx*dx);gamma=1.0/(dy*dy);alpha=2*(beta+gamma);kexi=2.0/dx;eta=2.0/dy;x=(double*)malloc(sizeof(double)*(m+1));for(i=0;i<=m;i++)x[i]=xa+i*dx;y=(double*)malloc(sizeof(double)*(n+1));for(j=0;j<=n;j++)y[j]=ya+j*dy;u=(double**)malloc(sizeof(double*)*(m+1));v=(double**)malloc(sizeof(double*)*(m+1));lambda=(double**)malloc(sizeof(double*)*(m+1));for(i=0;i<=m;i++){u[i]=(double*)malloc(sizeof(double)*(n+1));v[i]=(double*)malloc(sizeof(double)*(n+1));lambda[i]=(double*)malloc(sizeof(double)*(n+1));}for(i=0;i<=m;i++){for(j=0;j<=n;j++){u[i][j]=0.0;v[i][j]=0.0;lambda[i][j]=lambda_function(x[i], y[j]);}}d=(double*)malloc(sizeof(double)*(m+1));k=0;do{maxerr=0.0;for(i=0;i<=m;i++)d[i]=f(x[i],y[0])-eta*psi1(x[i]);d[0]=d[0]-kexi*phi1(y[0]);d[m]=d[m]+kexi*phi2(y[0]);v[0][0]=(d[0]+2*gamma*u[0][1]+2*beta*u[1][0])/(alpha+(kexi+eta)*lambda[0][0]);for(i=1;i<m;i++)v[i][0]=(d[i]+2*gamma*u[i][1]+beta*(v[i-1][0]+u[i+1][0]))/(alpha+eta*lambda[i][0]);v[m][0]=(d[m]+2*gamma*u[m][1]+2*beta*v[m-1][0])/(alpha+(kexi+eta)*lambda[m][0]);for(j=1;j<n;j++){for(i=0;i<=m;i++)d[i]=f(x[i],y[j]);d[0]=d[0]-kexi*phi1(y[j]);d[m]=d[m]+kexi*phi2(y[j]);v[0][j]=(d[0]+gamma*(u[0][j+1]+v[0][j-1])+2*beta*u[1][j])/(alpha+kexi*lambda[0][j]);for(i=1;i<m;i++)v[i][j]=(d[i]+gamma*(v[i][j-1]+u[i][j+1])+beta*(v[i-1][j]+u[i+1][j]))/alpha;v[m][j]=(d[m]+gamma*(v[m][j-1]+u[m][j+1])+2*beta*v[m-1][j])/(alpha+kexi*lambda[m][j]);}for(i=0;i<=m;i++)d[i]=f(x[i],y[n])+eta*psi2(x[i]);d[0]=d[0]-kexi*phi1(y[n]);d[m]=d[m]+kexi*phi2(y[n]);v[0][n]=(d[0]+2*beta*u[1][n]+2*gamma*v[0][n-1])/(alpha+(kexi+eta)*lambda[0][n]);for(i=1;i<m;i++)v[i][n]=(d[i]+beta*(v[i-1][n]+u[i+1][n])+2*gamma*v[i][n-1])/(alpha+eta*lambda[i][n]);v[m][n]=(d[m]+2*beta*v[m-1][n]+2*gamma*v[m][n-1])/(alpha+(kexi+eta)*lambda[m][n]);for(i=0;i<=m;i++){for(j=0;j<=n;j++){temp=fabs(u[i][j]-v[i][j]);if(temp>maxerr)maxerr=temp;u[i][j]=v[i][j];}}k=k+1;}while((maxerr>0.5*1e-10)&&(k<=1e+8));printf("k=%d\n", k);k=n/6;num=m/4;for(j=k;j<n;j=j+k){printf("(1.25,%.3f), y=%f, err=%.4e.\n",y[j],u[num][j],fabs(exact(x[num],y[j])-u[num][j]));}num=3*m/4;for(j=k;j<n;j=j+k){printf("(1.75,%.3f), y=%f, err=%.4e.\n",y[j],u[num][j],fabs(exact(x[num],y[j])-u[num][j]));}for(i=0;i<=m;i++){free(u[i]);free(v[i]);free(lambda[i]);}free(u);free(v);free(lambda);free(x);free(y);free(d);return 0;
}double f(double x, double y)
{double temp1, temp2, z;temp1=x*x;temp2=y*y;z=temp1+2*temp2;return (4*temp2-2*temp1)/(z*z);
}
double lambda_function(double x, double y)
{return 1.0;
}
double phi1(double y)
{double z;z=1.0+2*y*y;return 2.0/z-log(z);
}
double phi2(double y)
{double z;z=2+y*y;return 2.0/z+log(2*z);
}
double psi1(double x)
{return -2*log(x);
}
double psi2(double x)
{double z;z=x*x+18.0;return 12.0/z+log(z);
}
double exact(double x, double y)
{return log(x*x+2*y*y);
}
3.2 计算结果
当m=20,n=30时,计算结果为:
m=20, n=30
k=4470
(1.25,0.500), y=0.723996, err=7.7043e-05.
(1.25,1.000), y=1.270860, err=3.9760e-04.
(1.25,1.500), y=1.802391, err=2.6918e-04.
(1.25,2.000), y=2.257989, err=1.3972e-04.
(1.25,2.500), y=2.643565, err=5.3582e-05.
(1.75,0.500), y=1.270387, err=7.5935e-05.
(1.75,1.000), y=1.622151, err=2.9080e-04.
(1.75,1.500), y=2.023479, err=2.7756e-04.
(1.75,2.000), y=2.403726, err=1.6475e-04.
(1.75,2.500), y=2.744937, err=7.3239e-05.
当m=40,n=60时,计算结果为:
m=40, n=60
k=16565
(1.25,0.500), y=0.723937, err=1.8621e-05.
(1.25,1.000), y=1.270562, err=9.9132e-05.
(1.25,1.500), y=1.802189, err=6.7202e-05.
(1.25,2.000), y=2.257884, err=3.4879e-05.
(1.25,2.500), y=2.643525, err=1.3353e-05.
(1.75,0.500), y=1.270443, err=1.9346e-05.
(1.75,1.000), y=1.621933, err=7.2431e-05.
(1.75,1.500), y=2.023271, err=6.9315e-05.
(1.75,2.000), y=2.403602, err=4.1144e-05.
(1.75,2.500), y=2.744882, err=1.8266e-05.相关文章:
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MDR,欧盟医疗器械法规(Medical Device REGULATION (EU) 2017/745,简称“MDR”),当医疗器械办理欧盟CE认证时,需满足新法规 MDR (EU) 2017/745要求。 M DR符合性评估 医械网络安全咨询与相关文件出具&#x…...
Linux —— 信号初识
Linux —— 信号初识 什么是信号测试几个信号signal函数函数原型参数说明返回值注意事项示例 后台程序前台转后台检测输入中断向量表 我们今天来继续学习Linux的内容,今天我们要了解的是Linux操作系统中的信号: 什么是信号 信号是操作系统内核与进程之…...
webpack进阶 -- 自定义Plugin,Loader封装打包优化
介绍 Webpack 是一个现代 JavaScript 应用程序的静态模块打包器(module bundler)。在 Webpack 处理应用程序时,它会在内部构建一个依赖图(dependency graph),这个依赖图对应映射到项目所需的每个模块,并生成一个或多个 bundle。在这个过程中…...
《Decoupled Optimisation for Long-Tailed Visual Recognition》阅读笔记
论文标题 《Decoupled Optimisation for Long-Tailed Visual Recognition》 长尾视觉识别的解耦优化 作者 Cong Cong、Shiyu Xuan、Sidong Liu、Shiliang Zhang、Maurice Pagnucco 和 Yang Song、 来自新南威尔士大学计算机科学与工程学院、北京大学计算机学院多媒体信息处…...
Springboot+Vue项目-基于Java+MySQL的毕业就业信息管理系统(附源码+演示视频+LW)
大家好!我是程序猿老A,感谢您阅读本文,欢迎一键三连哦。 💞当前专栏:Java毕业设计 精彩专栏推荐👇🏻👇🏻👇🏻 🎀 Python毕业设计 &…...
条件平差——以水准网平差为例 (python详细过程版)
目录 一、原理概述二、案例分析三、代码实现四、结果展示本文由CSDN点云侠原创,原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。 一、原理概述 条件平差的函数模型和随机模型为: A V + W = 0...
mysql -- WITH RECURSIVE 语法
引言 在 SQL 中,WITH RECURSIVE 是一个用于创建递归查询的语句。它允许你定义一个 Common Table Expression (CTE),该 CTE 可以引用自身的输出。递归 CTE 非常适合于查询具有层次结构或树状结构的数据,例如组织结构、文件系统或任何其他具有…...
洗地机什么品牌好?洗地机怎么选?618洗地机选购指南
随着科技的飞速发展,洗地机以其高效的清洁能力、稳定的性能和用户友好的设计而闻名,不仅可以高效吸尘、拖地,还不用手动洗滚布,已经逐渐成为现代家庭不可或缺的清洁助手。然而,在众多品牌和型号中,如何选择…...
nginx负载均衡配置
1.nginx负载均衡配置 upstream lbs {server 192.168.1.12:8080;server 192.168.1.12:8081; }server {listen 80;server_name localhost a.com;#charset koi8-r;#access_log logs/host.access.log main;location / {root html;index index.html index.htm;}locatio…...
HarmonyOS NEXT星河版之美团外卖点餐功能实战(中)
接上 一、UI布局 1.1 购物车Item Preview Component export struct MTCartItemView {build() {Row({ space: 6 }) {Image(https://bkimg.cdn.bcebos.com/pic/4d086e061d950a7bc94a331704d162d9f3d3c9e2).width(42).aspectRatio(1).borderRadius(5)Column({ space: 3 }) {Text…...
CTF-Web Exploitation(持续更新)
CTF-Web Exploitation 1. GET aHEAD Find the flag being held on this server to get ahead of the competition Hints Check out tools like Burpsuite to modify your requests and look at the responses 根据提示使用不同的请求方式得到response可能会得到结果 使用…...
图书管理系统c语言
创建一个图书管理系统是一个涉及数据结构和文件操作的项目。在C语言中,你可以使用结构体来表示图书信息,使用函数来实现系统的各项功能。以下是一个简单的图书管理系统的示例,包括基本的添加、显示、查找和删除图书的功能。 1. 定义图书结构…...
【HTTP三个基础问题】
面试官您好!HTTP是超文本传输协议,是互联网上客户端和服务器之间传输超文本数据(比如文字、图片、音频、视频等)的核心协议,当前互联网应用最广泛的版本是HTTP1.1,它基于经典的C/S模型,也就是客…...
是否存在路径(FIFOBB算法)
题目描述 一个具有 n 个顶点e条边的无向图,该图顶点的编号依次为0到n-1且不存在顶点与自身相连的边。请使用FIFOBB算法编写程序,确定是否存在从顶点 source到顶点 destination的路径。 输入 第一行两个整数,分别表示n 和 e 的值(1…...
零基础在实践中学习网络安全-皮卡丘靶场(第九期-Unsafe Fileupload模块)(yakit方式)
本期内容并不是很难,相信大家会学的很愉快,当然对于有后端基础的朋友来说,本期内容更加容易了解,当然没有基础的也别担心,本期内容会详细解释有关内容 本期用到的软件:yakit(因为经过之前好多期…...
Java + Spring Boot + Mybatis 实现批量插入
在 Java 中使用 Spring Boot 和 MyBatis 实现批量插入可以通过以下步骤完成。这里提供两种常用方法:使用 MyBatis 的 <foreach> 标签和批处理模式(ExecutorType.BATCH)。 方法一:使用 XML 的 <foreach> 标签ÿ…...
JS手写代码篇----使用Promise封装AJAX请求
15、使用Promise封装AJAX请求 promise就有reject和resolve了,就不必写成功和失败的回调函数了 const BASEURL ./手写ajax/test.jsonfunction promiseAjax() {return new Promise((resolve, reject) > {const xhr new XMLHttpRequest();xhr.open("get&quo…...
uniapp 开发ios, xcode 提交app store connect 和 testflight内测
uniapp 中配置 配置manifest 文档:manifest.json 应用配置 | uni-app官网 hbuilderx中本地打包 下载IOS最新SDK 开发环境 | uni小程序SDK hbulderx 版本号:4.66 对应的sdk版本 4.66 两者必须一致 本地打包的资源导入到SDK 导入资源 | uni小程序SDK …...
给网站添加live2d看板娘
给网站添加live2d看板娘 参考文献: stevenjoezhang/live2d-widget: 把萌萌哒的看板娘抱回家 (ノ≧∇≦)ノ | Live2D widget for web platformEikanya/Live2d-model: Live2d model collectionzenghongtu/live2d-model-assets 前言 网站环境如下,文章也主…...
论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing
Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON,依赖模型推理阶段输出进行差分测试,但在训练阶段是不可行的,因为训练阶段直到最后才有固定输出,中间过程是不断变化的。API 库覆盖低,因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...
离线语音识别方案分析
随着人工智能技术的不断发展,语音识别技术也得到了广泛的应用,从智能家居到车载系统,语音识别正在改变我们与设备的交互方式。尤其是离线语音识别,由于其在没有网络连接的情况下仍然能提供稳定、准确的语音处理能力,广…...
【深度学习新浪潮】什么是credit assignment problem?
Credit Assignment Problem(信用分配问题) 是机器学习,尤其是强化学习(RL)中的核心挑战之一,指的是如何将最终的奖励或惩罚准确地分配给导致该结果的各个中间动作或决策。在序列决策任务中,智能体执行一系列动作后获得一个最终奖励,但每个动作对最终结果的贡献程度往往…...
