js代码-es5块级作用域实现

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c代码-小明抓娃娃，限制最多抓到100只就停止编程2

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c代码-huawei1

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cpp代码-C++实现简单选择排序

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矿井智能通风关键科学技术问题综述-论文

为实现矿井通风的真正智能化,从实时矿井通风网络解算、灾变时期智能控风、通风参数高精度快速测试、智能网络与智能装备等4个方面论述了智能通风亟待解决的基于热流耦合的矿井通风网络理论、通风系统非线性观测器构建、传感器布设优化、阻变型故障诊断、扰动识别、灾变时期风流状态、应急状态下致灾因子传播快速推演技术等关键科学技术问题。 

程序员为什么还要刷题-intro-to-tdd-rspec-and-learn-dc-web-042318:tdd-rspec-and-lea

程序员常刷题TDD、RSpec 和 Learn 介绍 目标 定义代码测试的目的。 阅读 RSpec 测试。 通过learn命令运行测试。 了解测试输出。 编写代码以使包含的测试通过。 定义测试 测试验证您编写的代码的行为并产生所需的结果。 您将在 Learn 使用测试中完成的许多实验。 乍一看，它可能感觉像是一个抽象的概念，但值得开始理解。 这样做将帮助您提高 Learn 的效率。 除此之外，理解测试很重要，因为测试驱动开发或 TDD 被认为是交付高质量代码的最可靠方法。 定义TDD 测试驱动开发是一个很大的话题，您暂时不会编写自己的测试。 不过，这是一个重要的概念，因此我们将在这里简要介绍一下。 TDD 背后的基本思想是，在开始编码之前，您应该考虑您希望程序做什么以及您希望代码如何运行。 特别是当您开始编写更复杂的程序或开发应用程序时，将这种正念带入您的开发过程将帮助您编写健壮的代码（不会一直中断）、灵活（适应未来的变化和增长）并且易于其他开发人员使用了解。 解释 TDD 的工作原理 再说一次，您暂时不会编写自己的测试，因此我们将仅简要介绍此过程。 从概念上讲，TDD 很简单： 首先

程序分析法在PCB钻孔效率提升中的应用

优化生产工艺流程,提高生产效率、降低生产成本是企业生产管理的永恒课题。文章应用程序分析法对印制电路板钻孔工序的工艺流程进行了研究,提出了作业流程的改进方案。结果显示,将钻孔前准备流程转移到时间相对宽松的钻孔流程,更科学地利用了有限的钻孔设备,提高了钻孔生产效率。

颜色分类leetcode-dsc-roc-curves-and-auc:dsc-roc-curves-and-auc

颜色分类leetcode ROC 曲线和 AUC 介绍 本课将介绍 ROC：接收者操作特征曲线和 AUC：曲线下面积。 到目前为止，您遇到的一些准确度分数可能看起来非常令人印象深刻； 第一次尝试时，80% 的准确率似乎非常好！ 您必须记住的是，对于二元分类，有时您一定是对的，即使只是随机猜测。 例如，一个人在猜测硬币是否落在正面上的准确率应该约为 50%。 这也可能导致在调整模型时出现问题。 如果您有一个包含罕见事件（例如疾病或中奖）的倾斜数据集，其中 1000 中只有 2 个阳性病例，那么即使是将所有内容都归类为“非会员”的简单算法也将达到 99.8% （1000 次中有 998 次是正确的）。 因此请记住，必须在更大的上下文中考虑 80% 的准确率。 AUC 是混淆矩阵的替代综合指标，ROC 图使我们能够确定特定于您要解决的问题的最佳精度 - 召回权衡平衡。 目标 你将能够： 定义 ROC 曲线和 AUC 解释如何使用 ROC 和 AUC 来评估和选择模型 ROC曲线 接收者操作符特征曲线（ROC 曲线）说明了我们分类器的真阳性率与假阳性率。 您之前已经看过真实阳性率，它是召回的另

颜色分类leetcode-learning-tensorflow:通过示例学习的简单Tensorflow教程

颜色分类leetcode 学习 Tensorflow 本教程是为通过示例学习 tensorflow 而创建的。 目前这个 repo 包含一个简单的单层神经网络、一个多层感知神经网络和一个卷积神经网络的例子。 此 repo 中的 Tensorflow 实现适用于各种数据集。 包括使用 keras 顺序 API 的简单示例和使用命令式风格创建网络的更高级示例，其中包含模型子类化 API。 入门 安装需要带有 tensorflow 的 python 3。 安装必需库的最简单方法是安装 . 然后运行以下命令来安装必要的库并创建一个调用tf的虚拟环境： conda create -n tf python=3.6 numpy matplotlib scikit-image tqdm pycairo 如果你有一个支持 CUDA 的 GPU 安装 tensorflow-gpu： pip install tensorflow-gpu否则使用： pip install tensorflow 使用source activate tf (Mac) 或activate tf (PC) 激活此虚拟环境。 笔记 更

leetcode卡-My-Leetcode:自己刷leetcode做的笔记

leetcode卡 My-Leetcode 自己刷leetcode做的笔记,前期用的Typora，后来东西多了变得很卡，所以后期换成了VS code，真香。 PS：其中记录的解题思路部分来源于leetcode每个题中的题解和大家大家的讨论，如有侵权请联系我。