使用场景 两个电脑之间想进行文件传输，但是没有u盘（电脑和电脑之间） 手机想要下载电脑上的文件（电脑和手机之间） 实现前提 保证两个设置在同一个路由器下 实现流程 以下教程为电脑与手机之间的文件传输 一、找到需要下载的文件目录： 二、cmd命令行进入该目录： 三、使用命令：python -m http.server 9433 注：python2和3版本的命令不一样，下文会有介绍 四、查看本机的ip 再打开一个新的cmd窗口，输入ipconfig： 五、本机访问192.168.1.35:9433 六、手机访问192.168.1.35:9433 踩坑总结 其中，http.server

＃＃ 介绍 一种使用作为初始交易资金在两个Uniswap交易所之间套利的机器人。 注意-我不断收到Aave FlashLoan零星的“可用的无效流动性”错误，这使得测试起来很棘手，但以下信息应详细说明我的工作。 自定义UniSwap设置 最初的计划是执行Kyber / Uni Arb功能，并使用Aave Flashloan作为交易的资金来源。 不幸的是，Aave储备令牌与Kybers不匹配，因此我无法继续进行此操作（有关Kyber代码的详细信息，请参见下文）。 为了克服这个问题，我决定修改UniSwap合同，以允许创建具有相同令牌池的两个交易所，在本例中为Eth / DAI池。 这样，我可以通过手动交易一个池而不是另一个池来创建Arb机会。 arbBot将检测机会并通过链上智能合约自动执行交易，在这种情况下，该合约还使用FlashLoan为交易提供资金。 有关自定义合同，请参见unis

matlab的欧拉方法代码神经复合体 （课程于2019年Spring举行） 本课程旨在了解通过计算机模拟的不同数值模型在大脑神经元之间传递信号的过程，从而导致决策，记忆和学习。 用MATLAB编写的代码。 练习： 单神经元模型 PS4：使用欧拉方法对积分和发射模型进行编码，以近似估算不同的电流I。 神经网络 PS5：对环形网络的活动进行编码（具有连接），该网络提供正反馈以关闭神经元，而负反馈则向较远的神经元提供反馈。 然后提供一个输入，该输入也取决于每个神经元的方向。 最后，测试有无连接时输入方向的变化如何影响神经元活动。 PS6（提供的大量代码）：模拟神经网络中神经元的活动，其激发速率具有不同的均值和标准差。 突触重量和神经元数量之间的关系是从理想行为的平均值（低）和SD（高）得出的。 学习与记忆 PS7（a）：Bienenstock-Cooper-Munro（BCM）学习规则的实现，给定在每次模拟开始时随机选择的两种输入模式。 PS7（b）：在两个神经元之间执行尖峰时序相关可塑性（STDP），其中重量变化取决于与突触前神经元尖峰的时间差。 PS8：实现感知器以根据体重变化学习模式。

介绍了Android Activity之间传递图片(Bitmap)的方法，有需要的朋友可以参考一下

电信设备-一种移动设备之间的鉴权方法和鉴权系统.zip

javascript 两个页面之间传值 使用window.open（）

用c++编写一个程序，设计一个点类Point，求两个点之间的距离。

编写一个程序，设计一个点类Point，求两个点之间的距离。

在一个城市里，n个家庭散乱地分布在城市中。用x坐标表示东西向，用y坐标表示南北向。各家庭的位置可以由坐标(x,y)表示。其中任意2点(x1,y1)和(x2,y2)之间的距离可以用数值|x1-x2|+|y1-y2|度量。大家希望在城市中选择建立医院的最佳位置，使n个家庭到医院的距离总和最小，输出最小的距离。

进程之间的层次关系