作者:翰墨小生 链接:https://www.cnblogs.com/graphics/archive/2010/06/21/1752421.html 问题描述 任意给定一个32位无符号整数n,求n的二进制表示中1的个数,比如n = 5(0101)时,返回2,n = 15(1111)时,返回4 这也是一道比较经典的题目了,相信不少人
作者:Lydia Hallie 来自:机器之心 链接:https://dev.to/lydiahallie/cs-visualized-useful-git-commands-37p1 git merge、git rebase、git reset、git revert、git fetch、git pull、git reflog……你知道这些 git 命令执行的究竟是什么任务吗?如果你还有
刚上大学没多久,就遇到件头疼事。 富二代们刚来就带着笔记本电脑,这让咱们只能玩手机的屌丝辈们羡慕嫉妒恨。要命的事来了,晚上断电不断网,于是熄灯后笔记本仍然可以玩。 不巧的是,我们寝室也有个。常常熄灯后,非得把电池用干净才罢休。边游戏边语音,还
在很多情况下,你可能会发现Kubernetes中的应用程序没有正确地部署,或者没有正常地工作。今天这篇文章就提供了如何去快速解决这类故障以及一些技巧。 在阅读了这篇文章之后,你还将深入了解Kubernetes的内部机制,另外,我还将与大家分享一些关于自己操作Kub
说到特斯拉,很多人想到的是汽车品牌。可是说到尼古拉·特斯拉是谁,就没那么多人知道了。以特斯拉本人命名的特斯拉线圈是什么东西,更是一头雾水。 尼古拉.特斯拉 特斯拉线圈的发明人,世界著名的发明家和电气工程师。 来源:百度百科 尼古拉.特斯拉拥有塞尔
说起基带和射频,相信大家都不陌生。它们是通信行业里的两个常见概念,经常出现在我们面前。 不过,越是常见的概念,网上的资料就越混乱,错误也就越多。这些错误给很多初学者带来了困扰,甚至形成了长期的错误认知。 所以,我觉得有必要写一篇文章,对基带和
自苹果发布第二代的iPhoneSE以后,一直以A13作为最大的卖点,在各大平台上掀起了不小的波澜。虽然使用iPhone 8设计的它,被人吐槽是苹果清库存,但“真香”者还是前赴后继。 今日,外媒CNET发文表示,正因搭载A13,所以新的iPhoneSE在处理器性能上一骑绝尘
据外媒报道,特斯拉近日申请了一项单晶镍钴铝(NCA)电极专利,描述了一种全新的电池锂化工艺——镍钴铝电极加热工艺。 据悉,以前的加热方法有时候会生成锂基板L15AIO4杂质,若降低电池中的锂含量,虽然可以减少污染,但也会导致“电化学性能较差”。而采用
蓝激光高清视盘机一张蓝光光盘的存储容量可以达到50GB,有的多层的光盘存储容量能达到120GB,存储容量是普通DVD光盘的N倍,这种光盘可以存储多部高解析的影片,一张光盘要能写能读才能使用,使用聚焦更好的405nm激光管使光盘上的数据密度更小。 就目前来说,
▲ 舵机的传递函数如何建立 的确,宅在家里手里没有实际的智能车模,也无法实际调试。利用所学习的理论知识来对智能车建模仿真也不失为一种锻炼的方法,这更能够将课内课外结合起来。 在仿真智能车控制中,有很多环节需要建模,其中的舵机环节是影响车模运行
标准三端线性稳压器的压差通常是 2.0-3.0V。要把 5V 可靠地转换为 3.3V,就不能使用它们。压差为几百个毫伏的低压降 (Low Dropout, LDO)稳压器,是此类应用的理想选择。图 1-1 是基本LDO 系统的框图,标注了相应的电流。从图中可以看出, LDO 由四个主要部
荷兰ASML公司 (全称:Advanced Semiconductor Material Lithography,目前该全称已经不作为公司标识使用,公司的注册标识为ASML Holding N.V),中文名称为阿斯麦尔(中国大陆)、艾司摩尔(中国台湾)。 这是一家总部设在 荷兰 艾恩德霍芬 (Veldhoven)的全
MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)即微电子机械系统,一般由微机械结构、微传感器、微执行器和控制电路组成,MEMS是通过半导体工艺实现不同能量形式之间的转换的一种芯片。根据能量转换形式的不同,一般分为传感器和执行器两类,传感器即感测到外界信
本文转自:HR人力资源成长俱乐部 声明:本文数据部分来自所涉公司官方微信公众号(如:字节范儿),部分来自脉脉各公司职言区,另有部分知乎网友整理内容。除官微数据外,其他内容均来自网络,我们整理于此供大家参考,如有错漏,欢迎指正。 互联网大厂新入职
原文地址:http://www.csuldw.com/2016/02/26/2016-02-26-choosing-a-machine-learning-classifier/ 本文主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点! 机器学习算法太多了,分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等,要想找到一个合适算法真的不容易,所