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POI及EasyExcel【Java提高】前言推荐POI及EasyExcel讲解0、简单介绍ApachePOIeasyExcel1、POI-Excel写创建项目测试1.1大文件写HSSF1.2大文件写XSSF1.3大文件写SXSSF2、POI-Excel读2.1Excel03类型2.2Excel07类型2.3读取不同类型2.4计算公式3、EasyExcel操作1、导入依赖2、读写操作（1）写入操作（2）读取操作4、小结-学习方式最后前言暑期学习ing【8p=1’18’13】推荐【【狂神说Java】POI及EasyExcel一小时搞定通俗易懂-哔哩哔哩】遇见狂神说ApachPOI,EasyExcel笔记POI及Easy

欢迎加入【LinuxC/C++/Python社区】一起探讨和分享LinuxC/C++/Python/Shell编程、机器人技术、机器学习、机器视觉、嵌入式AI相关领域的知识和技术。mmap共享存储映射1.什么是存储映射IO2.mmap函数介绍2.1mmap函数创建映射区2.2munmap函数释放映射区3.mmap函数用法示例及注意事项4.使用mmap实现父子进程通信5.匿名映射6.无血缘关系进程间通信6.1无血缘关系进程通信的原理6.2无血缘关系进程通信实例1.什么是存储映射IO存储映射I/O(Memory-mappedI/O)使一个磁盘文件与存储空间（内存）中的一个缓冲区相映射。这样的话，当从缓冲区中取数据，就

文章目录Spark内存计算框架SparkCoreSpark读写HBase1.通过newAPIHadoopRDD实现2.通过sparkonhbase实现Spark的序列化与反序列化1.transformation操作为什么需要序列化2.spark的任务序列化异常3.spark中解决序列化的方法4.kyro序列化数据倾斜原理和现象分析1.数据倾斜概述2.数据倾斜发生时的现象3.数据倾斜发生的原理4.数据倾斜如何定位原因5.数据倾斜原因总结6.数据倾斜的后果spark中数据倾斜的解决方案1.解决方案一：使用HiveETL预处理数据2.解决方案二：过滤少数导致倾斜的key3.解决方案三：提高shuffle操作的并行度(效果差)4.解

在本文中，我将向你展示c#编程的5个最佳实践。我从日常编程经验中学到了这些实践。我在release模式下测试了所有的代码，并在开发环境稳定后进行了截屏。我想你会喜欢这些建议的。码农人生技术文通俗易懂，人和代码，有一个能跑就行4篇原创内容公众号01—在使用数据类型之前选择它对于许多类型，我们宁愿不决定在日常编程生活中使用什么数据类型。就在几个月前，我也是其中之一。但是当我开始学习编程中的最佳实践以提高代码性能时，我了解到了错误的数据类型是如何影响代码的。我将展示一个演示来证明这个概念。在上面的代码中，首先我使用了一个list来存储1000个整数值，在第二次执行相同的操作时，我使用了一个整数数组。我的输出截图显示了哪种存储机制最适合整数数组。现在，你可能会想为什么这个l

1.前言近年来，随着电子产品的发展，数字日程表这项应用在人们工作和生活中起到越来越重要的作用。时间对人们来说总是那么宝贵，工作的忙碌性和繁杂性容易使人忘记当前的时间，忘记了要做的事情，当事情不是很重要的时候，这种遗忘无伤大雅。但是，遇上重要事务，一时的耽误可能酿成大祸。因此从人们的日常生活到公司办公，从台式电脑到便携式智能手机，都要求标配上日程表的作用。人们要求随时随地都能快速准确的提醒当前事务，并且要求日程表能够更直观、更可靠、更便宜。这种要求催生了新型日程表的产生。除此之外，由于对社会责任的更多承担，人们要求所设计的产品能够产生尽量少的垃圾、能够消耗尽量少的能量。因此人们对日程表的又有了体积小、功耗低的要求。2.功能需求2.1硬件部分整个项目在正点原子stm32f103m

目录什么是Internet？从具体构成角度：节点：边：通信链路协议控制发送、接收消息Internet：网络的网络Internet标准什么是协议？网络协议：什么是Internet？从服务角度使用通信设施进行通信的分布式应用通信基础设施为apps提供编程接口（通信服务）网络结构：网络边缘：网络核心：接入网、物理媒体：网络边缘：采用网络设施的面向连接服务TCP-传输控制协议（TransmissionControlProtocol）1、可靠地、按顺序地传送数据2、流量控制3、拥塞控制网络边缘：采用基础设施的无连接服务UDP-用户数据报协议（UserDatagramProtocol）[RFC768]：1、无连接2、不可靠数据传输3、无流量控制4

linux下模拟丢帧的命令，因为帧之间的参考关系，实测如果是1%几乎没有完好的帧。sudotcqdiscadddevenp0s31f6rootnetemloss0.1%删除上面的设置sudotcqdiscdeldevenp0s31f6root在头文件libavformat/avformat.h中av_read_frame函数后添加av_deviser_flag函数：//externintdeviser_flag;intav_read_frame(AVFormatContext*s,AVPacket*pkt);intav_deviser_flag();在头文件libavformat/utils.cff_read_packet函数前添加i

本文是接着上一篇深度学习之8深度模型优化与正则化_水w的博客-CSDN博客目录4.参数初始化与数据预处理初始化方法：（1）基于固定方差的参数初始化（2）基于方差缩放的参数初始化（3）Xavier初始化（4）He初始化：与前一层的神经元个数有关（5）对比：数据预处理（1）数据归一化逐层归一化（1）批量归一化：对一个中间层的单个神经元进行归一化操作（2）层归一化：对一个中间层的所有神经元进行归一化（3）批量归一化vs层归一化超参数优化（1）网格搜索（2）随机搜索（3）贝叶斯优化 （4）动态资源分配过拟合与正则化（1）ℓ1和ℓ2正则化（2）提前停止 （3）Dropout（丢弃法）（4）数据增强 4.参数初始化与数据预处理梯度下降法需

memcmp()函数用于：比较两个内存块函数介绍函数声明：intmemcmp(constvoid*ptr1,constvoid*ptr2,size_tnum);参数：ptr1：指向内存块的指针。ptr2：指向内存块的指针。数字：要比较的字节数。返回值：<0:在两个内存块中不匹配的第一个字节在 ptr1 中的值低于在ptr2 中的值（如果计算为无符号char 值）0:两个内存块的内容相等>0:在两个内存块中不匹配的第一个字节在 ptr1 中的值大于在ptr2 中的值（如果计算为无符号字符值）头 文 件：#include<string.h>用法示例/*memcmpexample

本文是接着上一篇深度学习之7深度前馈网络2_水w的博客-CSDN博客目录深度模型优化与正则化1.网络优化（1）非凸优化问题（2）网络优化的改善方法 2.小批量梯度下降（1）批量梯度下降(batchgradientdescent)（2）随机梯度下降(stochasticgradientdescent)（3）小批量梯度下降(minibatchgradientdescent)  （4）随机梯度下降vs批量梯度下降vs小批量梯度下降（5）批量大小(batch-size) K 的影响 3.学习率与梯度优化（1）学习率衰减（2）学习率预热（3）周期性学习率调整​​​​​​​（4）从学习率衰减到自适应学习率（5）梯度修正        1）动量