目录 一、内排序和外排序二、排序算法的稳定性三、插入排序（一）直接插入排序的步骤（二）直接插入排序的稳定性（三）折半插入排序的步骤（四）希尔排序的步骤 四、交换排序（一…

一、前言 上篇笔记我记录了scrapy的环境搭建和项目创建和第一次demo测试。本篇我们来结合现实场景利用scrapy给我们带来便利。 有炒股或者其它理财产品的朋友经常会关心每日的个股走势，如果结合爬虫进行实时通知自己，并根据自己预想的行情进行邮件通知&…

论文阅读：Learning sRGB-to-Raw-RGB De-rendering with Content-Aware Metadata Abstract 大多数的 Camera ISP 会将 RAW 图经过一系列的处理，变成 sRGB 图像，ISP 的处理中很多模块是非线性的操作，这些操作会破坏环境光照的线性…

#include<stdio.h> int main() {int i 0;double sum 0.0;int flag 1;for (i 1;i < 100;i){sum 1.0 / i * flag;flag -flag;}printf("sum%lf\n", sum);return 0; }

OSI参考模型七层&#xff1a; 1.应用层 2.表示层 3.会话层 4.传输层 5.网络层 6.数据链路层 7.物理层 TCP/IP模型 5层参考模型

一、安装 百度网盘CSDN4文件夹下&#xff0c;或者官网下载&#xff1a;https://git-scm.com/downloads 二、生成密钥 1.右击打开git bash 2.$ ssh-keygen -t rsa -C “个人邮箱地址”&#xff0c;按3个回车&#xff0c;密码为空。 3.在C:\Users{windows用户名}.ssh目录下得到…

引言 LibreNMS 是一个免费开源的网络监控和自动化工具&#xff0c;用于监视网络设备、服务器和应用程序的性能和状态。它提供了一个集中的管理平台&#xff0c;帮助管理员实时监控和管理整个网络基础设施。 以下是 LibreNMS 的一些主要特点和功能&#xff1a; 自动发现&#…

系列文章目录 基于CNN数据增强残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)数据集模型&#xff08;一&#xff09; 基于CNN数据增强残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)数据集模型&#xf…