其他

哲學家進餐問題： （一）問題： 5個哲學家圍坐在一個圓桌上，每兩個哲學家之間都有一隻筷子，哲學家平時進行思考，只有當他們饑餓時，才拿起筷子吃飯。 規定每個哲學家只能先取其左邊筷子，然後取其右邊筷子，然後才可以吃飯。 （二）分析： 每一隻筷子都是一個臨界資源，設定5個互斥訊號量。 Semaphore stcik[5]={1,1,1,1,1} 因為：只有佔有左邊筷子-》佔有右邊筷子-》吃飯 所以p(左邊筷子)-》p(右邊筷子)-》吃飯 （三）實現： main(){

你可以看下下面你的內容，如果還有什麼疑問的話，可以上大位元電子變壓器論壇跟大家一起討論討論。諧振即物理的簡諧震動，物體的加速度在跟偏離平衡位置的位移成正比，且總是指向平衡位置的回複力的作用下的震動。其動力學方程式是F=-kx。

最近在工作中需要用到餅狀圖的功能，網上查了一下MPAndroidChart開源圖表庫是一個很好的東西，並下載了MPAndroidChart項目運行。於是自己寫了一個簡單的例子，使用PieChart（餅圖）的方法如下： 源碼下載地址：https://github.com/PhilJay/MPAndroidChart （一）將其匯入到工程中（更多方法在github中有介紹） 這裡我使用的是Android Studio,只需在Module中的build.grade檔案中添加如下代碼

無損分解 對於任何錶T以及它的一個函數依賴集F，T的一個分解是一個表的集合{T1，T2，…Tk}，該集合具有兩個性質： （1）對於這個集合中的每一個表Ti，Head（Ti）是Head（T）的一個子集； （2）Head（T）=Head（T1） U Head（T2） U ….U Head（Tk）。 如果對於表T的任何內容，F中的函數依賴都保證如下關係成立，則稱表T的一個分解相對於函數依賴集F是一個無損分解，有時候也稱為一個無損串連分解。即滿足： T=T1 join T2 join

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給text grocery 做個廣告。 短文本分類因為特徵少，無法得到好的效果。另外，文本短提供的資訊有限，需要的樣本大，無法通過人工標註來做（減少人工）。 如何擴充特徵。 長文本分類方法。84%嘗試用Word2vec對tfidf大的詞彙進行擴充。 不可用。 嘗試用lda來擴充特徵。 86%. ------ 因為lda擴充的特徵有限。一般一條微博只能擴到1到2個特徵。嘗試使用bigram來做特徵擴充，效果最好。基於libshorttext。 95% 以上。 ------

import cv2import numpy as np# 函數cv2.pyrDown()是降低映像解析度，變為原來一半img = cv2.pyrDown(cv2.imread("G:/Python_code/OpenCVStudy/images/timg.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED))# 將圖片轉化為灰階，再進行二值化ret, thresh = cv2.threshold(cv2.cvtColor(img.copy(),

轉載自：http://www.cnblogs.com/emanlee/archive/2012/12/04/2802352.html R語言資料儲存與讀取 1 首先用getwd() 獲得目前的目錄，用setwd("C:/data")設定目前的目錄   2 資料儲存 建立資料框d >d <- data.frame(obs = c(1, 2, 3), treat = c("A",

1. flash按照內部儲存結構不同，分為兩種：nor flash和nand flash。 nor flash：像訪問SDRAM一樣，按照資料/地址匯流排直接存取, 可寫的次數較少，速度也慢，由於其讀時序類似於SRAM，讀地址是線性結構，多用於程式碼的儲存. nand flash：只有8位/16位/32位甚至更多位寬的匯流排，每次訪問，都要將長地址分為幾部分，一點點的分布傳入才能訪問nand flash。 Nand

使用Kettle抽取資料時，出現中文亂碼問題解決方案 使用Kettle在不同的資料庫抽取資料時，有時會出現中文亂碼問題：其解決方案如下： 1.查看資料庫的字元集是否是UTF-8(最常用的字元集) 2.如果資料庫設定正確仍然存在中文亂碼，則可能是因為有的用戶端資料庫預設的編碼集不是UTF-8，我們只需要在輸出時對輸出的資料庫進行編碼配置。我的資料庫是MySql，下面是解決圖示： a.我的轉換圖

線性結構是一個有序資料元素的集合。 其中資料元素之間的關係是一對一的關係，即除了第一個和最後一個資料元素之外，其它資料元素都是首尾相接的。 常用的線性結構有：線性表，棧，隊列，雙隊列，數組，串。   非線性結構中各個資料元素不再保持在一個線性序列中，每個資料元素可能與零個或者多個其他資料元素發生聯絡。根據關係的不同，可分為階層和群結構。

完全二叉樹：若設二叉樹的深度為h，除第 h 層外，其它各層 (1～h-1) 的結點數都達到最大個數，第 h 層所有的結點都連續集中在最左邊。 判斷是否是完全二叉樹的思路：當對一個二叉樹進行遍曆的時候，如果是完全二叉樹當遇到空節點的時候整棵樹的節點都已經全部遍曆完，空節點會在遍曆的末尾，所以只需要判斷在遇到空節點的時候二叉樹是否遍曆結束即可。 一.利用隊列，進行層序遍曆 1.根據層序遍曆，遇到節點就壓入隊列，左子樹節點和右子樹節點為空白也壓入隊列，直至隊前端節點為空白；

免費SSH帳號申請網址 一：國內提供的 1：網站：http://www.dailiav.com/ssh.html 不需要申請，開啟網址就有SSH帳號，SSH密碼可能會更換，到時候到網頁擷取就可以了。速度一般。可以上推特、非死不可等一系列不和諧網站，油土鱉比較卡。 2:網站：http://www.freessh.us/

1  工具介紹 1.1   概述 一段時間以來，軟體開發業一直在推崇單元測試、編程標準執行、指標評估和按合約設計（Designby

解決問題的過程中，好文章推薦，都儲存在Firefoxwilson_sq@qq.com記錄中~~~~~~~~ grep -r "earlyprintk" kernel kernel/Documentation/driver-model/platform.txt:should use early_platform_init("earlyprintk", &platform_driver).

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  也許你在用這個方法實現中文化，但它確實不夠嚴謹 Laguage» C++ Title» 出現頻率最高的辦法 #include <QTextCodec>   int main(int argc, char *argv[])  {    &

來源：http://www.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/22038-phase-noise-to-jitter/content/Pn2Jitter.m function Jitter = Pn2Jitter(f, Lf, fc)%% Summary: Jitter (RMS) calculation from phase noise vs. frequency data.%% Calculates RMS jitter by

目前在做效能分析的事情，之前沒怎麼接觸perf，找了幾篇文章梳理了一下，按照問題的形式記錄在這裡。 方便自己查看。   什麼是perf? linux效能調優工具，32核心以上內建的工具，軟體效能分析。在2.6.31及後續版本的Linux核心裡，安裝perf非常的容易。 幾乎能夠處理所有與效能相關的事件。   什麼是效能事件。 指在處理器或者作業系統中發生，可能影響到程式效能的硬體事件或者軟體事情。  

轉自http://blog.csdn.net/adriano119/article/details/5878169 http://www.cnblogs.com/braver/articles/1935891.html 學習Qt時，發現有些知識看了不經常用就忘了，以下是書本上寫的一些關於qmake的相關知識，自己看後，打算把一些經常用到的記下來，整理整理。 Qt程式一般使用Qt提供的qmake工具來編譯。