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2021年11月19日 · KMS 服务是微软公司对 Windows 以及 Office 等的批量授权服务，可以利用 KMS 激活局域网中的产品。 而这款工具是利用在系统内部搭建 KMS 服务器，因此无论是 Windows 还是 Office 都可轻易进行激活。 本次更新，修复了一些已知的Bug。 全面支持Office 2021以及Windows Server 2022。 并且如果Microsoft 365已订阅激活，则自动跳过。 因软件性质原因，谋杀软会有报毒提示，介意朋友请勿下载。 解压密码：www.jb51.net. 功能介绍. 1.激活Windows和Office。 2.Win10数字许可证及KMS38激活。 3.将Office的零售版转化为VL版。 4.备份和还原“激活信息”。
EXCEL 如何实现下拉填充公式，保持公式部分内容不变，使用绝对引用 - 大自然的流风 - 博客园. 随笔 - 1065 文章 - 0 评论 - 256 阅读 - 1285万. EXCEL 如何实现下拉填充公式，保持公式部分内容不变，使用绝对引用. 在不想变的单元格前加$符号 (列标和列数，两个都要加$)，变成绝对引用，默认情况是相对引用. L4固定不变的方式：$L$4. M4固定不变的方式： 从G2开始做加法的方式： “绝对引用”可以分为以下三种情况： 1、 相对引用： 公式中的相对单元格引用（如 A1）是基于包含公式和单元格引用的单元格的相对位置。 如果公式所在单元格的位置改变，引用也随之改变。 如果多行或多列地复制或填充公式，引用会自动调整。
2017年11月24日 · 中文名：编译原理技术和工具. 龙书”。 龙书是Alfred V. Aho等人于1986年出版的，由于出版年代较早，其中包含部分过时的技术并且没有反映一些新的编译技术。 新编的《编译原理》抛弃诸如算符优先分析等过时技术，增加面向对象编译、类型检查等新技术。 本书深入讨论了编译器设计的重要主题，包括词法分析、语法分析、语法制导分析、类型检查、运行环境、中间代码生成、代码生成、代码优化等，并在最后两章中讨论了实现编译器的一些编程问题和几个编译器实例，每章都提供了大量的练习和参考文献。 下载地址： [龙书]编译原理原则技术和工具 (原书第2版) 2、虎书（Tiger book） 英文名： Modern Compiler Implementation in C.
2018年4月19日 · 红黑树的基本操作是添加和删除，在对红黑树进行添加和删除之后，都会用到旋转方法，为什么呢？ 道理很简单，因为添加或者删除红黑树中的结点之后，红黑树就发生了变化，可能不满足上面的5条性质了，这个时候就需要通过旋转操作来保证它依旧是一棵红黑树，旋转分为左旋和右旋. （旋转操作仅仅只是用来调节结点的位置的，就是为了满足红黑树的性质5） 1.左旋. 图2. 左旋是将X的右子树绕X逆时针旋转，使得X的右子树成为X的父亲，同时修改相关结点的引用，旋转之后，要求二叉查找树的属性依然满足. 2.右旋. 图3. 右旋是将X的左子树绕X顺时针旋转，使得X的左子树成为X的父亲，同时注意修改相关结点的引用，旋转之后要求仍然满足搜索树的属性. 四.红黑树的基本操作之添加元素.
2023年2月18日 · 损失类型是指可以针对GANs优化的不同损失函数，而正则化则是一种附加惩罚，被设计在损失函数或是归一化操作中。 本文先对基于体系结构改进的GANs进行介绍。 GANs分类. Original GAN. 论文链接：https://arxiv.org/abs/1406.2661. 代码链接：https://github.com/goodfeli/adversarial. Original GAN结构图. 如上图所示，原始 GAN [5]分为两个组件，一个为判别器 ，用于区分真实样本与生成样本；另一个为生成器 ，用于生成假样本来欺骗判别器。 给定一个分布 ，将概率分布定义为样本 的分布。 GAN的目的是要学习近似实际数据分布的生成器分布 。 用于优化GAN的损失函数如下：
2015年9月1日 · （1）无约束条件. 这是最简单的情况，解决方法通常是函数对变量求导，令求导函数等于0的点可能是极值点。 将结果带回原函数进行验证即可。 （2）等式约束条件. 设目标函数为f (x)，约束条件为h_k (x)，形如: s.t. 表示subject to ，“受限于”的意思，l表示有l个约束条件。 则解决方法是 消元法或者拉格朗日法 。 消元法比较简单不在赘述，这里主要讲拉格朗日法，因为后面提到的KKT条件是对拉格朗日乘子法的一种泛化。 例如给定椭球: 求这个椭球的内接长方体的最大体积。 这个问题实际上就是条件极值问题，即在条件 下，求的最大值。 当然这个问题实际可以先根据条件消去 z (消元法) ，然后带入转化为无条件极值问题来处理。
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，不需要确定的规则就能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向。 遗传算法以一种群体中的所有个体为对象，并利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索。 其中，选择、交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作；参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定五个要素组成了遗传算法的核心内容。 1.2 遗传算法的执行过程 (参照百度百科)
