网站的数据运营怎么做/百度安全中心
集合
集合
集合描述了一组对象的集合,而映射描述了集合之间的对应关系。
集合
集合
是由一组无序的,互不相同的对象组成的整体,集合中的对象称为元素或成员。集合可以用大括号{}
表示,元素之间用逗号进行分隔。
- 定义:
- 集合 A A A 是由一组元素组成的整体,记作 A = { a 1 , a 2 , … , a n } A=\{a_1,a_2,…,a_n\} A={a1,a2,…,an}
- 如果元素 b b b不属于集合 A A A,记作 b ∉ A b∉A b∈/A。
- 集合的表示方法:
- 列举法:直接列出集合中的所有元素,如 A = { 1 , 2 , 3 } A=\{1,2,3\} A={1,2,3}。
- 描述法:用描述集合中元素的性质来表示集合,如 A = { x ∣ x 是正整数且 x < 4 } A=\{x∣x 是正整数且 x<4\} A={x∣x是正整数且x<4}。
- 集合的运算:
- 并集:集合 A A A和集合 B B B的并集 A ∪ B A∪B A∪B 包含所有属于 $A 或 或 或 B$的元素。
- 交集:集合 A A A和集合 B B B的交集 A ∩ B A∩B A∩B 包含所有同时属于 A A A和 B B B的元素。
- 差集:集合 A A A和集合 B B B的差集 A − B A−B A−B包含所有属于 A A A但不属于 B B B的元素。
- 补集:集合 A A A的补集 A c A^c Ac包含所有不属于 A A A的元素。
- 集合的性质:
- 空集:不包含任何元素的集合,记作 ∅ ∅ ∅。
- 子集:如果集合 A中的每个元素都属于集合 B,则 A是 B的子集,记作$ A⊆B$。
- 幂集:集合 A的所有子集组成的集合,记作 P ( A ) P(A) P(A)。
集合运算及其性质
集合运算是指对集合进行操作,以生成新的集合。常见的集合运算包括并集、交集、差集、补集和对称差集。这些运算具有一些重要的性质,如交换律、结合律、分配律等。
并集(Union)
并集是将两个集合中的所有元素合并成一个新集合。
- 定义:
- 集合 A A A和集合 B B B的并集 A ∪ B A∪B A∪B 包含所有属于 A A A 或 B B B 的元素。
- 记作 A ∪ B = x ∣ x ∈ A 或 x ∈ B A∪B={x∣x∈A 或 x∈B} A∪B=x∣x∈A或x∈B。
- 性质:
- 交换律: A ∪ B = B ∪ A A∪B=B∪A A∪B=B∪A。
- 结合律: ( A ∪ B ) ∪ C = A ∪ ( B ∪ C ) (A∪B)∪C=A∪(B∪C) (A∪B)∪C=A∪(B∪C)。
- 幂等律: A ∪ A = A A∪A=A A∪A=A。
- 空集: A ∪ ∅ = A A∪∅=A A∪∅=A。
交集(Intersection)
交集是两个集合中所有共同元素组成的集合。
- 定义:
- 集合 A A A和集合 B B B的交集$ A∩B$ 包含所有同时属于 A A A和 B B B的元素。
- 记作 A ∩ B = x ∣ x ∈ A 且 x ∈ B A∩B={x∣x∈A 且 x∈B} A∩B=x∣x∈A且x∈B。
- 性质:
- 交换律: A ∩ B = B ∩ A A∩B=B∩A A∩B=B∩A。
- 结合律: ( A ∩ B ) ∩ C = A ∩ ( B ∩ C ) (A∩B)∩C=A∩(B∩C) (A∩B)∩C=A∩(B∩C)。
- 幂等律: A ∩ A = A A∩A=A A∩A=A。
- 空集: A ∩ ∅ = ∅ A∩∅=∅ A∩∅=∅。
差集(Difference)
差集是集合 A A A中不属于集合 $B的元素组成的集合。
- 定义:
- 集合 A A A和集合 B B B的差集 A − B A−B A−B包含所有属于 A A A但不属于 B B B的元素。
- 记作 A − B = x ∣ x ∈ A 且 x ∉ B A−B={x∣x∈A 且 x∉B} A−B=x∣x∈A且x∈/B。
- 性质:
- 非交换律: A − B ≠ B − A A−B≠B−A A−B=B−A。
- 非结合律: ( A − B ) − C ≠ A − ( B − C ) (A−B)−C≠A−(B−C) (A−B)−C=A−(B−C)。
- 空集: A − ∅ = A A−∅=A A−∅=A。
- 自差集: A − A = ∅ A−A=∅ A−A=∅。
补集(Complement)
补集是相对于某个全集 U \mathbb{U} U 而言,集合 A A A 中不属于 A A A 的元素组成的集合。
- 定义:
- 集合 A A A 的补集 A c A^c Ac 包含所有不属于 A A A 的元素。
- 记作 A c = { x ∣ x ∉ A } A^c=\{x∣x∉A\} Ac={x∣x∈/A}。
- 性质:
- 补集的补集: ( A c ) c = A (A^c)^c=A (Ac)c=A。
- 全集的补集: U c = ∅ U^c=∅ Uc=∅。
- 空集的补集: ∅ c = U ∅^c=U ∅c=U。
- 德摩根定律:
- ( A ∪ B ) c = A c ∩ B c (A∪B)^c=A^c∩B^c (A∪B)c=Ac∩Bc。
- ( A ∩ B ) c = A c ∪ B c (A∩B)^c=A^c∪B^c (A∩B)c=Ac∪Bc。
对称差集(Symmetric Difference)
对称差集是两个集合中不属于交集的元素组成的集合。
- 定义:
- 集合 A A A和集合 B B B的对称差集 A Δ B A Δ B AΔB包含所有属于 A A A 或 B B B 但不同时属于 A A A 和 B B B 的元素。
- 记作 A Δ B = ( A − B ) ∪ ( B − A ) AΔB=(A−B)∪(B− A) AΔB=(A−B)∪(B−A)。
- 性质:
- 交换律: A Δ B = B Δ A AΔB=BΔA AΔB=BΔA。
- 结合律: ( A Δ B ) Δ C = A Δ ( B Δ C ) (AΔB)ΔC=AΔ(BΔC) (AΔB)ΔC=AΔ(BΔC)。
- 幂等律: A Δ A = ∅ AΔA=∅ AΔA=∅。
- 空集: A Δ ∅ = A AΔ∅=A AΔ∅=A。
分配律(Distributive Law)
分配律描述了并集和交集之间的分配关系。
- 并集对交集的分配律:
- A ∪ ( B ∩ C ) = ( A ∪ B ) ∩ ( A ∪ C ) A∪(B∩C)=(A∪B)∩(A∪C) A∪(B∩C)=(A∪B)∩(A∪C)。
- 交集对并集的分配律:
- A ∩ ( B ∪ C ) = ( A ∩ B ) ∪ ( A ∩ C ) A∩(B∪C)=(A∩B)∪(A∩C) A∩(B∪C)=(A∩B)∪(A∩C)。
德摩根定律(De Morgan’s Laws)
德摩根定律描述了补集与并集、交集之间的关系。
- 并集的补集:
- ( A ∪ B ) c = A c ∩ B c (A∪B)c=A^c∩B^c (A∪B)c=Ac∩Bc。
- 交集的补集:
- ( A ∩ B ) c = A c ∪ B c (A∩B)^c=A^c∪B^c (A∩B)c=Ac∪Bc。
笛卡尔积
集合的笛卡尔积是集合论中的一个基本概念,用于描述两个或多个集合之间的元素组合。笛卡尔积生成的新集合包含所有可能的有序对(或有序元组),其中每个有序对的元素分别来自不同的集合。
1. 笛卡尔积的定义
- 两个集合的笛卡尔积:
- 设 A A A和 B B B 是两个集合,集合 A A A 和集合 B B B 的笛卡尔积 A × B A×B A×B 是由所有有序对 ( a , b ) (a,b) (a,b)组成的集合,其中 a ∈ A 且 b ∈ B a∈A 且 b∈B a∈A且b∈B。
- 记作 A × B = { ( a , b ) ∣ a ∈ A 且 b ∈ B } A×B=\{(a,b)∣a∈A 且 b∈B\} A×B={(a,b)∣a∈A且b∈B}。
- 多个集合的笛卡尔积:
- 设 A 1 , A 2 , … , A n A_1,A_2,…,A_n A1,A2,…,An 是 n n n个集合,集合 A 1 , A 2 , … , A n A_1,A_2,…,A_n A1,A2,…,An 的笛卡尔积 A 1 × A 2 × ⋯ × A n A_1×A_2×⋯×A_n A1×A2×⋯×An是由所有有序元组 ( a 1 , a 2 , … , a n ) (a_1,a_2,…,a_n) (a1,a2,…,an) 组成的集合,其中 a i ∈ A i a_i∈A_i ai∈Ai 对于每个 i=1,2,…,ni=1,2,…,n。
- 记作 A 1 × A 2 × ⋯ × A n = { ( a 1 , a 2 , … , a n ) ∣ a i ∈ A i 对于每个 i = 1 , 2 , … , n } A_1×A_2×⋯×A_n=\{(a_1,a_2,…,a_n)∣a_i∈A_i 对于每个 i=1,2,…,n\} A1×A2×⋯×An={(a1,a2,…,an)∣ai∈Ai对于每个i=1,2,…,n}
2. 笛卡尔积的性质
- 非交换性:
- 笛卡尔积通常不满足交换律,即 A × B ≠ B × A A×B≠B×A A×B=B×A,除非 A = B A=B A=B 或其中一个集合是空集。
- 非结合性:
- 笛卡尔积通常不满足结合律,即 ( A × B ) × C ≠ A × ( B × C ) (A×B)×C≠A×(B×C) (A×B)×C=A×(B×C),除非 A , B , C A,B,C A,B,C中有一个是空集。
- 分配律:
- 笛卡尔积对并集和交集满足分配律:
- A × ( B ∪ C ) = ( A × B ) ∪ ( A × C ) A×(B∪C)=(A×B)∪(A×C) A×(B∪C)=(A×B)∪(A×C)。
- A × ( B ∩ C ) = ( A × B ) ∩ ( A × C ) A×(B∩C)=(A×B)∩(A×C) A×(B∩C)=(A×B)∩(A×C)。
- ( A ∪ B ) × C = ( A × C ) ∪ ( B × C ) (A∪B)×C=(A×C)∪(B×C) (A∪B)×C=(A×C)∪(B×C)。
- ( A ∩ B ) × C = ( A × C ) ∩ ( B × C ) (A∩B)×C=(A×C)∩(B×C) (A∩B)×C=(A×C)∩(B×C)。
- 笛卡尔积对并集和交集满足分配律:
- 空集:
- 如果 A A A或 B B B是空集,则 A × B = ∅ A×B=∅ A×B=∅。
3. 笛卡尔积的示例
-
两个集合的笛卡尔积:
- 设 A={1,2} 和 B={a,b},则 A×B={(1,a),(1,b),(2,a),(2,b)}。
-
多个集合的笛卡尔积:
- 设 A = { 1 , 2 } , B = { a , b } A=\{1,2\},B=\{a,b\} A={1,2},B={a,b},和 C = { x , y } C=\{x,y\} C={x,y},则 A × B × C = { ( 1 , a , x ) , ( 1 , a , y ) , ( 1 , b , x ) , ( 1 , b , y ) , ( 2 , a , x ) , ( 2 , a , y ) , ( 2 , b , x ) , ( 2 , b , y ) } A×B×C=\{(1,a,x),(1,a,y),(1,b,x),(1,b,y),(2,a,x),(2,a,y),(2,b,x),(2,b,y)\} A×B×C={(1,a,x),(1,a,y),(1,b,x),(1,b,y),(2,a,x),(2,a,y),(2,b,x),(2,b,y)}。
-
可视化
我们可以将这个笛卡尔积的结果在坐标平面上可视化:
y|b | ● ● |a | ● ● |+------- x1 2
在这个坐标平面上,每个点$ (x,y) 对应于笛卡尔积 对应于笛卡尔积 对应于笛卡尔积 A×B $中的一个有序对。
通过这个直观的例子,我们可以看到集合的笛卡尔积是如何生成所有可能的有序对的。在这个例子中,集合 A A A和集合$ B$的笛卡尔积 A × B A×B A×B包含了所有可能的横坐标和纵坐标的组合。这种组合在坐标平面上可以直观地表示为点的集合。
实数集与连续性定理
实数集的性质
实数集 R \mathbb{R} R是所有实数的集合,包括有理数和无理数。实数集具有以下重要性质:
- 完备性:
- 实数集是完备的,这意味着实数集中的每个柯西序列都收敛于实数集中的一个点。完备性保证了实数集没有“空隙”,即实数集是连续的。
- 稠密性:
- 实数集在自身中是稠密的,这意味着在任意两个不同的实数之间总存在另一个实数。例如,对于任意两个实数 a a a 和 b b b(假设 a < b a<b a<b),总存在一个有理数 q q q 使得 a < q < b a<q<b a<q<b。
- 有序性:
- 实数集是有序的,这意味着任意两个实数 a a a和 b b b之间可以进行比较,即 a < b a<b a<b、 a = b a=b a=b或 a > b a>b a>b中的一个成立。
- 阿基米德性质:
- 对于任意两个正实数 a a a和 b b b,总存在一个正整数 n n n 使得 n a > b na>b na>b。这表明实数集没有“无穷小”或“无穷大”的元素。
连续性定理
连续性定理是实数集完备性的一个重要推论,它描述了实数集的连续性。连续性定理有多种表述方式,其中最常见的是戴德金连续性定理和区间套定理。
戴德金连续性定理
戴德金连续性定理(Dedekind’s Theorem)是实数集完备性的一个重要表述。它指出,如果实数集 R R R被分成两个非空子集 A A A和 B B B,使得 A A A 中的每个元素都小于 B B B中的每个元素,那么存在一个实数 c c c*,使得 A A A中的所有元素都小于等于 c c c,且 B B B中的所有元素都大于等于 c c c。这个实数 c c c称为分割点。
区间套定理
区间套定理(Nested Interval Theorem)是实数集完备性的另一个重要表述。它指出,如果有一系列闭区间 [ a n , b n ] [a_n,b_n] [an,bn],其中每个区间都包含下一个区间(即 [ a n + 1 , b n + 1 ] ⊆ [ a n , b n ] [a_n+1,b_n+1]⊆[a_n,b_n] [an+1,bn+1]⊆[an,bn]),并且区间的长度趋近于零(即 l i m n → ∞ ( b n − a n ) = 0 lim_{n→∞}(bn−an)=0 limn→∞(bn−an)=0),那么所有这些区间的交集非空,且包含唯一一个实数。
实数集的连续性与微积分
实数集的连续性是微积分的基础。微积分中的许多重要定理,如介值定理、最大值最小值定理、中值定理等,都依赖于实数集的连续性。
介值定理
介值定理(Intermediate Value Theorem)指出,如果函数 f f f在闭区间 [ a , b ] [a,b] [a,b]上连续,并且 f ( a ) ≠ f ( b ) f(a)≠f(b) f(a)=f(b),那么对于 f ( a ) f(a) f(a) 和 f ( b ) f(b) f(b) 之间的任意值 c c c,存在一个 x ∈ ( a , b ) x∈(a,b) x∈(a,b)使得 f ( x ) = c f(x)=c f(x)=c。
最大值最小值定理
最大值最小值定理(Extreme Value Theorem)指出,如果函数 f f f在闭区间 [ a , b ] [a,b] [a,b]上连续,那么 f f f在该区间上必定取得最大值和最小值。
中值定理
中值定理(Mean Value Theorem)指出,如果函数 f f f在闭区间 [ a , b ] [a,b] [a,b]上连续,并且在开区间 ( a , b ) (a,b) (a,b)上可导,那么存在一个 c ∈ ( a , b ) c∈(a,b) c∈(a,b)使得 f ′ ( c ) = f ( b ) − f ( a ) b − a f^′(c)= \frac{f(b)−f(a)}{b−a} f′(c)=b−af(b)−f(a)。
上界与上确界
上界(Upper Bound)
定义:设 S S S是实数集 R \mathbb{R} R的一个子集。如果存在一个实数 M M M,使得对于 S S S 中的每一个元素 x x x,都有 x ≤ M x≤M x≤M,那么我们称 M M M是 S S S 的一个上界。
性质:
- 存在性:如果 S S S是一个有上界的集合,那么 S S S 的上界可以有多个。
- 最小上界:如果 S S S 有上界,那么 S S S 的上界中存在一个最小的上界,称为上确界。
上确界(Supremum)
定义:设 S S S是实数集 R \mathbb {R} R 的一个子集。如果存在一个实数 M M M,满足以下两个条件:
- M M M 是 S S S 的一个上界,即对于 S S S 中的每一个元素 x x x,都有 x ≤ M x≤M x≤M。
- 对于任意一个 S S S的上界 M ′ M^′ M′,都有 M ≤ M ′ M≤M^′ M≤M′。
那么我们称 M M M 是 S S S 的上确界,记作 s u p sup sup S S S。
性质:
- 唯一性:上确界是唯一的。如果 S S S 有上确界,那么这个上确界是唯一的。
- 存在性:根据实数集的完备性,如果 S S S是一个非空的有上界的集合,那么 S S S 必定有上确界。
下界与下确界
下界(Lower Bound)
定义:设 S S S是实数集 R \mathbb {R} R 的一个子集。如果存在一个实数 m m m,使得对于 S S S 中的每一个元素 x x x,都有 x ≥ m x≥m x≥m,那么我们称 m m m是 S S S 的一个下界。
性质:
- 存在性:如果 S S S 是一个有下界的集合,那么 S S S 的下界可以有多个。
- 最大下界:如果 S S S 有下界,那么 S S S 的下界中存在一个最大的下界,称为下确界。
下确界(Infimum)
定义:设 S S S 是实数集 R \mathbb {R} R的一个子集。如果存在一个实数 m m m,满足以下两个条件:
- m m m是 S S S 的一个下界,即对于 S S S 中的每一个元素 x x x,都有 x ≥ m x≥m x≥m。
- 对于任意一个 S S S 的下界 m ′ m^′ m′,都有 m ≥ m ′ m≥m^′ m≥m′。
那么我们称 m m m是 S S S的下确界,记作 i n f inf inf S S S。
性质:
- 唯一性:下确界是唯一的。如果 S S S 有下确界,那么这个下确界是唯一的。
- 存在性:根据实数集的完备性,如果 S S S 是一个非空的有下界的集合,那么 S S S 必定有下确界。
不等式
不等式的基本性质
不等式具有以下基本性质:
- 传递性:
- 如果 a < b a<b a<b 且 b < c b<c b<c,那么 a < c a<c a<c。
- 如果 a > b a>b a>b 且 b > c b>c b>c,那么 a > c a>c a>c。
- 加法性质:
- 如果 a < b a<b a<b,那么 a + c < b + c a+c<b+c a+c<b+c。
- 如果 a > b a>b a>b,那么 a + c > b + c a+c>b+c a+c>b+c。
- 乘法性质:
- 如果 a < b a<b a<b且 c > 0 c>0 c>0,那么 a c < b c ac<bc ac<bc。
- 如果 a < b a<b a<b且 c < 0 c<0 c<0,那么 a c > b c ac>bc ac>bc。
- 如果 a > b a>b a>b 且 c > 0 c>0 c>0,那么 a c > b c ac>bc ac>bc。
- 如果 a > b a>b a>b 且 c < 0 c<0 c<0,那么 a c < b c ac<bc ac<bc。
- 倒数性质:
- 如果 0 < a < b 0<a<b 0<a<b,那么 1 a > 1 b \frac1a>\frac1b a1>b1。
- 如果 a < b < 0 a<b<0 a<b<0,那么 1 a > 1 b \frac1a>\frac1b a1>b1。
- 平方性质:
- 如果 0 < a < b 0<a<b 0<a<b,那么 a 2 < b 2 a^2<b^2 a2<b2。
- 如果 a < b < 0 a<b<0 a<b<0,那么 a 2 > b 2 a^2>b^2 a2>b2。
常见的不等式类型
- 绝对值不等式
绝对值不等式是处理绝对值符号的不等式。常见的绝对值不等式包括:
- ∣ a ∣ < b ∣a∣<b ∣a∣<b 等价于 − b < a < b −b<a<b −b<a<b。
- ∣ a ∣ > b ∣a∣>b ∣a∣>b等价于 a > b a>b a>b 或 a < − b a<−b a<−b。
- 三角不等式
三角不等式是几何中的一个重要不等式,它描述了三角形的三边关系。对于任意三角形的三边 a a a、 b b b、 c c c,有:
- a + b > c a+b>c a+b>c
- a + c > b a+c>b a+c>b
- b + c > a b+c>a b+c>a
在实数集中,三角不等式可以表示为:
- ∣ a + b ∣ ≤ ∣ a ∣ + ∣ b ∣ ∣a+b∣≤∣a∣+∣b∣ ∣a+b∣≤∣a∣+∣b∣
- 均值不等式
均值不等式是描述一组数的平均值之间关系的不等式。常见的均值不等式包括:
-
算术-几何平均不等式(AM-GM不等式):对于任意非负实数 a 1 , a 2 , … , a n a_1,a_2,…,a_n a1,a2,…,an,有:
a 1 + a 2 + ⋯ + a n n ≥ a 1 a 2 ⋯ a n n \frac{a_1+a_2+⋯+a_nn≥a_1a_2⋯a_n}n na1+a2+⋯+ann≥a1a2⋯an
当且仅当 a 1 = a 2 = ⋯ = a n a1=a2=⋯=an a1=a2=⋯=an时取等号。
-
调和-几何平均不等式(HM-GM不等式):对于任意正实数 a 1 , a 2 , … , a n a_1,a_2,…,a_n a1,a2,…,an,有:
n 1 a 1 + 1 a 2 + ⋯ + 1 a n ≤ a 1 a 2 ⋯ a n n {\frac n {\frac 1{a_1}+\frac1{a_2}+⋯+\frac 1{a_n}}}≤ {\sqrt [n] {a_1a_2⋯a_n}} a11+a21+⋯+an1n≤na1a2⋯an
当且仅当 a 1 = a 2 = ⋯ = a n a_1=a_2=⋯=a_n a1=a2=⋯=an时取等号。
- 柯西-施瓦茨不等式
柯西-施瓦茨不等式是线性代数和分析中的一个重要不等式。对于任意实数 a 1 , a 2 , … , a n a_1,a_2,…,a_n a1,a2,…,an 和 b 1 , b 2 , … , b n b_1,b_2,…,b_n b1,b2,…,bn,有:
( a 1 2 + a 2 2 + ⋯ + a n 2 ) ( b 1 2 + b 2 2 + ⋯ + b n 2 ) ≥ ( a 1 b 1 + a 2 b 2 + ⋯ + a n b n ) 2 (a_1^2+a_2^2+⋯+a_n^2)(b_1^2+b_2^2+⋯+b_n^2)≥(a_1b_1+a_2b_2+⋯+a_nb_n)^2 (a12+a22+⋯+an2)(b12+b22+⋯+bn2)≥(a1b1+a2b2+⋯+anbn)2
当且仅当 a 1 b 1 = a 2 b 2 = ⋯ = a n b n \frac {a_1} {b_1}=\frac {a_2}{b_2}=⋯=\frac{a_n}{b_n} b1a1=b2a2=⋯=bnan时取等号。
相关文章:

集合的相关性质与定义
集合 集合 集合描述了一组对象的集合,而映射描述了集合之间的对应关系。 集合 集合是由一组无序的,互不相同的对象组成的整体,集合中的对象称为元素或成员。集合可以用大括号{}表示,元素之间用逗号进行分隔。 定义: 集合 A …...

pytest自定义命令行参数
实际使用场景:pytest运行用例的时候,启动mitmdump进程试试抓包,pytest命令行启动的时候,传入mitmdump需要的参数(1)抓包生成的文件地址 (2)mitm的proxy设置 # 在pytest的固定文件中…...

c++预编译头文件
文章目录 c预编译头文件1.使用g编译预编译头文件2.使用visual studio进行预编译头文件2.1visual studio如何设置输出预处理文件(.i文件)2.2visual studio 如何设置预编译(初始创建空项目的情况下)2.3 visual studio打开输出编译时…...

YOLOv8模型pytorch格式转为onnx格式
一、YOLOv8的Pytorch网络结构 model DetectionModel((model): Sequential((0): Conv((conv): Conv2d(3, 64, kernel_size(3, 3), stride(2, 2), padding(1, 1))(act): SiLU(inplaceTrue))(1): Conv((conv): Conv2d(64, 128, kernel_size(3, 3), stride(2, 2), padding(1, 1))(a…...

电子课程开发中的典型误区
创建一个有效的电子课程需要仔细的规划和执行,但常见的错误可能会破坏其成功。以下是开发人员应该避免的一些典型陷阱: 1.缺乏明确的目标 如果没有明确的学习目标,课程可能会缺乏重点,让学习者不确定自己应该实现什么。明确、可衡…...

Docker 逃逸突破边界
免责声明 本博客文章仅供教育和研究目的使用。本文中提到的所有信息和技术均基于公开来源和合法获取的知识。本文不鼓励或支持任何非法活动,包括但不限于未经授权访问计算机系统、网络或数据。 作者对于读者使用本文中的信息所导致的任何直接或间接后果不承担任何…...

残差连接,就是当某一偏导等于0时,加上x偏导就是1,这样乘以1保证不失效
目录 残差连接,就是当某一偏导等于0时,加上x偏导就是1,这样乘以1保证不失效 残差连接中F(x)一般代表什么,将F(x)变为F(x) +x,这样不是改变了函数 本身的性质 F(x)=F(x) +x F(x)偏导若==0;偏导连乘就是0,这样就梯度消失了 F(x) +x;求偏导时x导数是1,保证不丢失F(x)…...

博泽Brose EDI项目案例
Brose 是一家德国的全球性汽车零部件供应商,主要为全球汽车制造商提供机电一体化系统和组件,涵盖车门、座椅调节系统、空调系统以及电动驱动装置等。Brose 以其高质量的创新产品闻名,在全球拥有多个研发和生产基地,是全球第五大家…...

从科举到高考,人才选拔制度的变革与发展
一、引言 在人类历史的长河中,人才选拔机制始终是推动社会进步与文明传承的关键环节。古代科举制度与现代高考制度,分别在各自的时代背景下承担着筛选人才的重任,二者虽皆关乎教育与人才进阶之路,却有着诸多本质性的区别与独特的…...

利用Docker一键发布Nginx-Tomcat-MySQL应用集群
Docker简介,可以看上一篇文章: 为什么互联网公司离不开Docker容器化,它到底解决了什么问题?-CSDN博客 Docker体系结构 docker核心就是镜像和容器: 镜像就是应用程序的安装文件,包含了所有需要的资源&…...
关于数据库数据国际化方案
方案一:每个表设计一个翻译表 数据库国际化的应用场景用到的比较少,主要用于对数据库的具体数据进行翻译,在需要有大量数据翻译的场景下使用,举个例子来说,力扣题目的中英文切换。参考方案可见: https://b…...

【系统架构设计师】高分论文:论信息系统的安全与保密设计
更多内容请见: 备考系统架构设计师-专栏介绍和目录 文章目录 摘要正文摘要 本人所在工作单位承担了我市城乡智慧建设工程综合管理平台项目的开发工作。我有幸参与了本项目,并担任架构师一职,全面负责项目的需求分析和系统设计等工作。城乡智慧建设工程综合管理平台项目包括…...

使用Tauri创建桌面应用
当前是在 Windows 环境下 1.准备 系统依赖项 Microsoft C 构建工具WebView2 (Windows10 v1803 以上版本不用下载,已经默认安装了) 下载安装 Rust下载安装 Rust 需要重启终端或者系统 重新打开cmd,键入rustc --version,出现 rust 版本号&…...

【docker】docker compose多容器部署
Docker Compose 的详细讲解与实际应用 什么是 Docker Compose? Docker Compose 是一个工具,用于定义和运行多容器 Docker 应用。 通过一个 docker-compose.yml 文件,可以同时启动多个服务,简化多容器管理。 Docker Compose 的核心…...

JS +CSS @keyframes fadeInUp 来定义载入动画
JSCSS 更完美展现 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>跳动加载指示器</title>&l…...

Seatunnel解决ftp读取json文件无法读取数组以及格式化之后的json无法解析的问题
问题原因 在JsonRead这个方法里面 在源码中使用的逻辑是读取一行 然后把这个json进行解析 但是这样存在一个问题 比如如果json的格式是这样的 { name:“zhangsan”, age:25 } 如果是这样的话 第一行读到的内容就是 { 显然 一个 { 并不是一个…...

Elasticsearch在liunx 中单机部署
下载配置 1、下载 官网下载地址 2、上传解压 tar -zxvf elasticsearch-XXX.tar.gz 3、新建组和用户 (elasticsearch 默认不允许root账户) #创建组 es groupadd es #新建用户 useradd ryzhang -g es 4、更改文件夹的用户权限 chown -R ryzhang …...

深入探索 HarmonyOS 的 Navigation 组件:灵活的页面管理与动态导航
在移动应用开发中,页面的跳转和导航一直是核心功能之一。对于 HarmonyOS 开发者来说,Navigation 组件提供了一个强大的工具来实现灵活的页面管理和导航体验。今天,我们将深入探讨如何使用 HarmonyOS 中的 Navigation 组件来管理页面跳转、工具…...

【CUDA】CUDA Hierarchy
【CUDA】CUDA 基本概念和 Hierarchy CUDA 编程基础:Host 和 Device 工作流程 首先简单介绍CUDA 编程的基本概念:讲解 Host(CPU)与 Device(GPU)的区别、内存管理以及 CUDA 运行时的工作机制。 Host&#x…...

28.100ASK_T113-PRO Linux+QT 显示一张照片
1.添加资源文件 2. 主要代码 #include "mainwindow.h" #include "ui_mainwindow.h" #include <QImage> #include <QPixmap>MainWindow::MainWindow(QWidget *parent) :QMainWindow(parent),ui(new Ui::MainWindow) {ui->setupUi(this);QIm…...

GitLab使用中遇到的一些问题-记录
错误内容一 Warning: Permanently added gitlab.com (ED25519) to the list of known hosts. gitgitlab.com: Permission denied (publickey). Could not read from remote repository. Please make sure you have the correct access rights and the repository exists. …...

【微服务】Docker
一、Docker基础 1、依赖的兼容问题:Docker允许开发中将应用、依赖、函数库、配置一起打包,形成可移植镜像Docker应用运行在容器中,使用沙箱机制,相互隔离。 2、如何解决开发、测试、生产环境有差异的问题:Docker镜像…...

【C#】书籍信息的添加、修改、查询、删除
文章目录 一、简介二、程序功能2.1 Book类属性:方法: 2.2 Program 类 三、方法:四、用户界面流程:五、程序代码六、运行效果 一、简介 简单的C#控制台应用程序,用于管理书籍信息。这个程序将允许用户添加、编辑、查看…...

Python 入门教程(2)搭建环境 | 2.4、VSCode配置Node.js运行环境
文章目录 一、VSCode配置Node.js运行环境1、软件安装2、安装Node.js插件3、配置VSCode4、创建并运行Node.js文件5、调试Node.js代码 一、VSCode配置Node.js运行环境 1、软件安装 安装下面的软件: 安装Node.js:Node.js官网 下载Node.js安装包。建议选择L…...

Spark常问面试题---项目总结
一、数据清洗,你都清洗什么?或者说 ETL 你是怎么做的? 我在这个项目主要清洗的式日志数据,日志数据传过来的json格式 去除掉无用的字段,过滤掉json格式不正确的脏数据 过滤清洗掉日志中缺少关键字段的数据ÿ…...

【AI系统】Auto-Tuning 原理
Auto-Tuning 原理 在硬件平台驱动算子运行需要使用各种优化方式来提高性能,然而传统的手工编写算子库面临各种窘境,衍生出了自动生成高性能算子的的方式,称为自动调优。在本文我们首先分析传统算子库面临的挑战,之后介绍基于 TVM…...

AMEYA360:上海永铭电子全新高压牛角型铝电解电容IDC3系列,助力AI服务器电源高效运转
随着数据中心和云计算的高速发展,AI服务器的能效要求日益提高。如何在有限空间内实现更高的功率密度和稳定的电源管理,成为AI服务器电源设计的一大挑战。永铭推出全新高压牛角型铝电解电容IDC3系列,以大容量、小尺寸的创新特性,为…...

echarts地图立体效果,echarts地图点击事件,echarts地图自定义自定义tooltip
一.地图立体效果 方法1:两层地图叠加 实现原理:geo数组中放入两个地图对象,通过修改zlevel属性以及top,left,right,bottom形成视觉差 配置项参考如下代码: geo: [{zlevel: 2,top: 96,map: map,itemStyle: {color: #091A51ee,opacity: 1,borderWidth: 2,borderColor: #16BAFA…...

什么是 Socket?
Socket(套接字)是计算机网络编程中的一个重要概念,它用于在不同计算机之间进行通信。Socket 提供了一种机制,使得应用程序可以通过网络发送和接收数据。Socket 通信通常基于 TCP/IP 协议,但也可以使用其他协议…...

【版本控制】SVN安装到使用一条路讲解
文章目录 安装使用 Subversion (SVN) 是一款集中式版本控制系统,广泛应用于团队协作和代码管理中。尽管随着 Git 的兴起,集中式版本控制逐渐被分布式工具取代,但 SVN 仍在许多企业项目中发挥着重要作用。它的简单、稳定和易用特性,…...