专项专题
环境工程设计专项资质乙级可以承接哪些业务
环境工程设计专项资质乙级可以承接的业务主要包括以下几个方面： 空气污染控制：涉及工业锅炉及窑炉烟气治理、工业粉尘治理、含氟废气治理、含硫废气治理、恶臭气体治理以及室内空气污染治理等工程的设计与施工。水污染控制：可以承接水污染防治工程的设计，包括生活污水处理厂、工业废水处理厂、城市雨水处理设施等的设计，以及水体污染控制与修复的方案设计。固体废物处理与处置：包括对生活垃圾、工业固体废物等进行处理和处
三、togaf 企业架构 企业数字化专项顶层设计
文章目录 三、togaf 企业架构 企业数字化专项顶层设计1 导语：2 企业数字化发展规律 与 顶层设计意义案例4一、业务部“点菜”、IT 叫苦。案例2 3 何为数字化数字化目的是要达到： 科学（决策）、透明（运营）、高效（运营）要达到这样的状态，战略上需要：技术上需要：统一的、数据共享的平台业务和流程需要：管得住 4 数字化发展源动力4.1 经济发展进入缓慢期，增速下滑企业竞争激烈4.2
Coursera吴恩达深度学习专项课程01: Neural Networks and Deep Learning 学习笔记 Week 03
Neural Networks and Deep Learning Course Certificate 本文是学习 https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning 这门课的笔记 Course Intro 文章目录 Neural Networks and Deep LearningWeek 03: Sh
408数据结构算法题专项-链表总结归纳
历年链表题目详解： 2009 倒数第k结点 2012 找共同后缀起始 2015 删除绝对值相同点 2019 重新排列结点 分析：难度整体来说不难，重点考察的是基本功和画图。 重点需要掌握的技巧： ①增 增加即利用头插法或尾插法进行结点添加 ②删 删除即对链表中结点进行删除 ③改 改常见的是对结点指针的改变 ④查 查即遍历链表 ⑤空间换时间 常常可根据题目提示反推开
408算法题专项-2012年
题目： 分析：时间上高效，说明可能存在空间换时间的算法。 思路一：双重循环 思考：双重遍历找到共同后缀的起始位置。按照这种思路输入的数据必需保证共同后缀的地址是相同的。自己处理有点麻烦，所以没写完整的可运行代码。至于NULL的情况应该是没有的，题目应该是保证一定存在后缀。加NULL是为了严谨一些。 node* check(list str1,list str2){node*p,*q;
专项技能训练五《云计算网络技术与应用》实训8-1：建立基于OpenvSwitch的GRE隧道
文章目录 建立基于OpenvSwitch的GRE隧道1. 使用VMware安装2个CentOS 7虚拟机，安装时记得都开启CPU虚拟化，第一台命名为“Docker”，第二台命名为“KVM”。2. 安装完虚拟机后，进入虚拟机，修改网络配置（onboot改为yes）并重启网络服务，查看相应IP地址，并使用远程连接软件进行连接。3. 把老师所给Packages包、centos的docker镜像以及
加州大学欧文分校英语中级语法专项课程04：Intermediate Grammar Project学习笔记（完结）
Intermediate Grammar Project Course Certificate Specialization Certificate Specialization Intro Course Intro 本文是学习 Coursera: Intermediate Grammar Project 这门课的学习笔记。 文章目录 Intermediate
专项技能训练五《云计算网络技术与应用》实训7-1：安装mininet
文章目录 mininet安装1. 按6-1教程安装opendaylight控制器。2. 按6-2教程安装RYU控制器。3. 按5-1教程安装openvswitch虚拟交换机并开启服务。4. 将老师所给mininet安装包试用winSCP传送至电脑端。5. 安装net-tools。6. 安装mininet7. 安装完成后，使用命令建立拓扑，并链接opendaylight控制器8. 建立拓扑后，
吴恩达2022机器学习专项课程C2（高级学习算法）W1（神经网络）：2.1神经元与大脑
目录 神经网络1.初始动机*2.发展历史3.深度学习*4.应用历程 生物神经元1.基本功能2.神经元的互动方式3.信号传递与思维形成4.神经网络的形成 生物神经元简化1.生物神经元的结构2.信号传递过程3.生物学术语与人工神经网络 人工神经元*1.模型简化2.人工神经网络的构建3.计算和输入 人工神经元vs生物神经元1.人脑知识的局限性2.深度学习的研究方向* 神经网络兴起的原因*1.历史背
加州大学欧文分校英语中级语法专项课程03：Tricky English Grammar 学习笔记
Tricky English Grammar Course Certificate Course Intro 本文是学习 https://www.coursera.org/learn/tricky-english-grammar?specialization=intermediate-grammar 这门课的学习笔记 文章目录 Tricky English Grammar
加州大学欧文分校英语中级语法专项课程02：Adjectives and Adjective Clauses 学习笔记
Adjectives and Adjective Clauses course certificate 本文是 https://www.coursera.org/learn/adjective-clauses 这门课的学习笔记。 文章目录 Adjectives and Adjective ClausesWeek 01: Adjectives and Adjective Phra
吴恩达2022机器学习专项课程(一）8.2 解决过拟合
目录 解决过拟合（一）：增加数据解决过拟合（二）：减少特征特征选择缺点 解决过拟合（三）：正则化总结 解决过拟合（一）：增加数据 收集更多训练数据，是解决过拟合的首要方法。 解决过拟合（二）：减少特征 如果收集不到更到的训练数据，则看看是否可以使用更少的特征，我们需要特征选择。 特征选择 选择合适的特征集，具体做法是根据直觉，保留你认为最有用的特征（课程专项第二部分会细
【城市】应届生第一次打工需要知道的常识（薪资结构，社保，五险二金，个税，专项扣除）
【城市】应届生第一次打工需要知道的常识（薪资结构，社保，五险二金，个税，专项扣除） 文章目录 1、什么是应届生 & 如何界定应届生2、社保，五险一金，五险二金3、薪资结构，个人所得税，年度汇算，退税，减税 1、什么是应届生 & 如何界定应届生 什么是应届生 官方：毕竟2年之类，未缴纳社保，未签订劳动合同，就业协议等。广义：未毕业缴了社保（实习），去上班了没缴社保（2年内）
吴恩达2022机器学习专项课程(一） 6.2 逻辑回归第三周课后实验：Lab2逻辑回归
问题预览/关键词 逻辑回归预测分类创建逻辑回归算法Sigmoid函数Sigmoid函数的表示sigmoid输出的结果Numpy计算指数的方法实验python实现sigmoid函数打印输入的z值和sigmoid计算的值可视化z值和sigmoid的值添加更多数据，使用逻辑回归可以正常预测分类
吴恩达2022机器学习专项课程(一） 7.1 逻辑回归的成本函数第三周课后实验：Lab4逻辑回归的损失函数
问题预览/关键词 上节课回顾逻辑回归模型使用线性回归模型的平方误差成本函数单个训练样本的损失损失函数，成本函数，代价函数的区别线性回归损失函数和逻辑回归损失函数的区别逻辑回归模型的成本函数是什么？逻辑回归模型的损失函数实验逻辑回归模型使用平方误差成本函数可视化y=1和y=0时的损失函数逻辑回归模型的损失函数新形式可视化新损失函数的成本函数 总结 上节课回顾 上节课的决策边界是通过
吴恩达2022机器学习专项课程(一） 6.4 逻辑回归的简化成本函数
问题预览/关键词 本节课内容逻辑回归的损失函数简化之后的形式是？为什么可以简化？成本函数的通用形式是？逻辑回归成本函数的最终形式是？逻辑回归为什么用对数损失函数计算成本函数？为什么不直接给出逻辑回归损失函数的最终形式？ 笔记 本节课内容 简化逻辑回归的损失函数。 损失函数的简化形式 由分段函数合并成一个函数，两个公式是同一个意思。 为什么可以合成一个函数 如果y=1，代入公式，后
吴恩达2022机器学习专项课程(一） 6.4 逻辑回归的成本函数第三周课后实验：Lab4逻辑回归,逻辑损失
问题预览/关键词 上节课回顾为什么逻辑回归模型不能使用平方误差成本函数？什么是单个训练样本的损失？损失函数，成本函数，代价函数的区别是？线性回归损失函数和逻辑回归损失函数的区别是？逻辑回归模型的成本函数是？可视化逻辑回归模型的损失函数。 笔记 上节课回顾 上节课的决策边界是通过w，b构建的，因此需通过成本函数，检测逻辑回归模型中的w，b是否为最优解。所以我们首先要直达逻辑回归模型的成本函数
加州大学欧文分校英语中级语法专项课程01：Perfect Tenses and Modals 学习笔记
Perfect Tenses and Modals course certificate 本文是学习https://www.coursera.org/learn/perfect-tenses-modals?specialization=intermediate-grammar 这门课的学习笔记，如有侵权，请联系删除。 这门课是如下专项中的一门：Learn English: Inter
数图可视化品类空间管理系统入编《零售门店数字化赋能专项报告（2024年）》
数图可视化品类空间管理系统荣幸入编中国连锁经营协会发布的 《零售门店数字化赋能专项报告（2024年）》，报告以零售门店为切入点，通过引入“5P”的技术框架及梳理业内配套最佳实践方案，理出一套科学的、完整的零售门店数字化技术方案体系。旨在指导连锁零售企业开店或门店改造，助力连锁零售企业提升门店数字化水平，实现零售全流程的高质量发展。数图将持续助力连锁零售企业加速数字化转型！ 数图可视化品类空间
NSSCTF Round#22 Reverse个人专项赛 WP
1. ezcrypt（史） pyinstxtractor.py解包exe，然后pycdc反编译NSSCTF.pyc 得到的源码并不完整，但是重要的部分已经有了，就是一个blowfish加密 但是密钥是crypto.SomeEncode，这并不是字面意义的字符串，而是引用的其他文件 NSSCTF.exe_extracted可以找到可疑文件crypto.cpython.pyc
【案例精选】腾讯的专项测试之道
本文内容节选自第六届全球软件案例研究峰会，时任腾讯专项测试组组长李昶博老师分享的《腾讯专项测试之道》实录，重点分享：全研发流程的介入，系统化的专项指标，分析定位工具和解决思路。（PPT+文稿）。 李昶博老师是腾讯专项技术测试组长，专注9年性能测试，人称“性能哥”，腾讯公司级优秀讲师。经历PC QQ、手机QQ、Q+桌面、QQ空间、QQ音乐等客户端项目，多个项目获得了百倍的性能提升。QQ性
《剑指 Offer》专项突破版 - 面试题 110 : 所有路径（C++ 实现）
题目链接：所有路径 题目： 一个有向无环图由 n 个节点（标号从 0 到 n - 1，n >= 2）组成，请找出从节点 0 到节点 n - 1 的所有路径。图用一个数组 graph 表示，数组的 graph[i] 包含所有从节点 i 能直接到达的节点。例如，输入数组 graph 为 [[1, 2], [3], [3], []]，则输出两条从节点 0 到节点 3 的路径，分别为 0->1->3
吴恩达2022机器学习专项课程(一） 第二周课程实验：特征工程和多项式回归（Lab_04）
目标 探索特征工程和多项式回归，使用线性回归来拟合非常复杂甚至非线性的函数。 1.为什么线性回归能拟合非线性函数？ fx=w*x²+b，属于线性回归的扩展，这个公式在数学中不属于线性，因为有x²，而在机器学习中属于线性回归，因为w，b是一次项，详情有待补充。 2.线性回归函数拟合非线性数据 红色数据点y=1+x**2，x,y的关系是非线性，需要一个函数拟合非线性数据点。特征数组X为一次项
《剑指 Offer》专项突破版 - 面试题 108 : 单词演变（C++ 实现）
目录 前言 单向广度优先搜索 双向广度优先搜索 前言 题目链接：单词演变 题目： 输入两个长度相同但内容不同的单词（beginWord 和 endWord）和一个单词列表（wordList），求从 beginWord 到 endWord 的演变序列的最短长度，要求每步只能改变单词中的一个字母，并且演变过程中每步得到的单词都必须在给定的单词列表中。如果不能从 begi
加州大学欧文分校英语基础语法专项课程03：Simple Past Tense 学习笔记（完结）
Learn English: Beginning Grammar Specialization Specialization Certificate course 3： Simple Past Tense Course Certificate 本文是学习 https://www.coursera.org/learn/simple-past-tense 这门课的学习笔记，如有侵权，