AAnOlympianMathProblem #include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;typedeflonglongll;llT,n;intmain(){scanf("%lld",&T);while(T--){scanf("%lld",&n...

AGudakoandRitsuka BCallofAccepted CConvexHull DMadeInHeaven#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;constintMM=1e5+5;constintINF=1e9+7;intd...

AHardtoprepare#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;#defineN1000005longlongmod=1e9+7;longlongpower(longlonga,longlongb){a%=mod;longlongret=1;while(b){i...

A MagicMirror#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;chars[20];intmain(){intT;scanf("%d",&T);cin.ignore();while(T--){gets(s);intlen=strlen(s);fo...

有一次遇到这个问题，因为时间急，没有注意，这次一个朋友也遇到这个问题，各种百度，也没有看到答案只好自己研究了一下，最终发现以下方式来解决下面办法可以解决海康IPC不能能过ONVIF连接到大华等其他NVR，其实不是NVR的问题，是IPC默认设置的问题 海康摄像机添加到大华NVR目前大多数牌品摄像机基本可以与第三...

前言：由php的运行机制决定，其实php在运行阶段我们也是可以进行缓存的从而提高程序运行效率，这就是我们常说的opcode缓存。1、简述php的运行机制（因为本文是写opcode缓存的所以这里只是简要概述，后边会专门写一篇揭秘php运行机制的。）a).php文件通过浏览器过来b)请求交给SAPI，随后SAPI层将控制权...

什么是opcode缓存？当解释器完成对脚本代码的分析后，便将它们生成可以直接运行的中间代码，也称为操作码（OperateCode，opcode）。Opcodecache的目地是避免重复编译，减少CPU和内存开销。如果动态内容的性能瓶颈不在于CPU和内存，而在于I/O操作，比如数据库查询带来的磁盘I/O开销，那么opco...

参考：http://www.laogui.com/Zend-Opcache 大家知道目前PHP的缓存插件一般有三个：APC、eAccelerator、XCache，但未来它们可能都会消失，因为PHP5.5已经集成ZendOpcache，功能和前三者相似但又有少许不同，缓存速度据说比它们更快（注意：只是据说，我...

...

前几天给Nova的缓存系统添加了Memcache支持。但是这玩意儿对个人博客系统来说可能不太合适（哪天XKLog推出多用户版本了可能会派上用场），事实上，就我自己试用而言，单机情况下使用Memcache反而可能使性能下降（使用SHMOP时运行时间在20微秒左右，使用Memcache时运行时间在40微秒左右）。于是又准备...

#PCA算法的底层原理实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.empty((100,2))np.random.seed(666)#噪声数据验证x[:,0]=np.random.uniform(0.0,100.0,size=100)x[:,1]=0.75*x[:...

PCA算法可以使得高维数据（mxn）降到低维，而在整个降维的过程中会丢失一定的信息，也会因此而实现降噪除噪的效果，另外，它通过降维可以计算出原本数据集的主成分分量Wk矩阵（kxn），如果将其作为数据样本，则可以将其作为原来数据集特征的主特征分量，如果用在人脸识别领域则可以作为人脸数据集的特征脸具体实现降噪效果和人脸特征...

sklearn中调用PCA算法PCA算法是一种数据降维的方法，它可以对于数据进行维度降低，实现提高数据计算和训练的效率，而不丢失数据的重要信息，其sklearn中调用PCA算法的具体操作和代码如下所示：#sklearn中调用PCA函数进行相关的训练和计算（自定义数据）importnumpyasnpimportmatpl...

PCA主成分分析法的数据主成分分析过程及python原理实现1、对于主成分分析法，在求得第一主成分之后，如果需要求取下一个主成分，则需要将原来数据把第一主成分去掉以后再求取新的数据X’的第一主成分，即为原来数据X的第二主成分，循环往复即可。2、利用PCA算法的原理进行数据的降维，其计算过程的数学原理如下所示...

PCA(PrincipalComponentAnalysis）主成分分析法的数学原理推导1、主成分分析法PCA的特点与作用如下：(1)是一种非监督学习的机器学习算法(2)主要用于数据的降维(3)通过降维，可以发现人类更加方便理解的特征(4)其他的应用：去燥；可视化等2、主成分分析法的数学原理主要是利用梯度上升法来最优化...