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2022-06-28 09:00:36 34KB markdown 笔记 Notes
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魂斗罗游戏java源码13.03.2018 字节码和本机可执行文件中的数组性能 由于leanCoP/nanoCoP 在HOL Light 中的证明搜索性能相当令人失望,Cezary 表示OCaml 字节码中数组速度慢可能是罪魁祸首。 为此,我创建了一个小测试程序来测试数组访问速度: let _ = let a = Array. make 100000 0 in let s = ref 0 in for x = 0 to 100000 do for i = 0 to 99999 do s := a.(i) done ; done ; Format. printf " done \n " 结果如下所示。 这些数字表明,本机数组的执行速度比字节码数组快 35 倍(!),禁用边界检查再次使速度加倍。 执行 时间 字节码 3分32秒 本国的 6s 原生(不安全) 3s 不安全编译是通过以下方式实现的: ocamlbuild -ocamlopt "ocamlopt -unsafe -inline 100" test.native 07.02.2018 为所有 HOL Light 战术创建已解决的文
2022-06-17 19:39:13 113KB 系统开源
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基于Notes的猎头公司网站的设计与实现毕业论文.doc
2022-06-06 18:01:05 324KB 文档资料
JAVASE_Notes 来自itheima黑马的JavaSE基础笔记完全不懂编程的话拿来入门还不错,建议配合视频看,b站都有。记录自己学习的过程把。
2022-06-06 10:43:09 37.63MB Java
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ToDo Notes应用 演示截图 初次使用者的登机画面 登录活动 添加Notes活动和动态权限 笔记活动(回收者视图) 博客活动(快速的Android网络)
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算法交易、价差交易与风险控制讲义--ALGO TRADING LECTURE NOTES (1).ppt
2022-05-30 19:07:42 2.06MB 文档资料
matlab微分方程代码 笔记 简介 一个码农的毕生所学。 目标 考研 就业 上学 目录 语言篇 Android C++ Java JavaScript Latex MATLAB NodeJS PHP Python 技术篇 docker git Linux Maven office Spark Spring SVN 基础篇 编译原理 操作系统 单片机 计算机网络 计算机网络实验 架构模式 软件文档写作 设计模式 数据结构 数据库 算法 UML建模 Windows程序设计 数学篇 概率论与数理统计 微积分 线性代数 张量 机器学习篇 机器学习 pytorch sklearn TensorFlow 参考 欢迎个位,把那些占位符的地方补充完整。 仅供参考,记录一下六年的大学与研究生生涯。
2022-05-27 15:23:47 396.4MB 系统开源
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FE Notes 咱的前端八股文笔记
2022-05-27 11:51:41 18KB front-end notes JavaScript
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Developer Notes 开发者笔记 :hundred_points: 汇聚,分布式、缓存、JVM、设计模式、数据库、算法、区块链、大数据、操作系统、黑客、DevOps、面试题 :fire: 、:fire: 、:collision: 为什么要做这个库。现在好多人都把技术文章放微信公众号,各种自媒体上面,看完了,下次就找不到了,就算你收藏起来了也无法搜索,根本无法复习,查找。这里可以借助 docsify search 和 Github search 不仅可以搜索标题,还可以搜索内容。也有完整的目录可以系统的回顾一些关键知识点。欢迎PR。 tools: 生成全站目录 生成静态站点 发布静态站点 自动发布生成的目录 提高阅读体验 Table of Contents generated with Artificial-Intelligence AI RoadMap AI工程师成长 编程语言 Python Scala/Java C/C++/Rust
2022-05-19 01:13:55 8.24MB Shell
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java餐厅智能推荐系统源码目录 数学/统计 结石 线性代数 概率与分布 事物 离散的 连续的 电阻 点密度 pmf pdf d 点左侧的区域 发展基金 发展基金 磷 点左面积等于概率 ppf ppf q 离散,向左区域( st.binom.cdf(2, 6, .2) ) 离散,在一点( st.binom.pmf(2, 6, .2) ) 连续,向左区域( st.norm.cdf(6, 5.7, .5) ) ## Plot Continuous Distribution def plot_continuous ( dist ): fig , ax = plt . subplots ( 2 , 1 , sharex = True , figsize = ( 4 , 5 )) # Plot hist rvs = dist . rvs ( size = 1000 ) ax [ 0 ]. hist ( rvs , density = True , alpha = 0.2 , histtype = 'stepfilled' ) x = np . linspace ( dist . ppf ( 0.
2022-05-17 20:01:11 738KB 系统开源
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