节点，枝，根，叶，度，层/深度/高度，双亲/孩子/兄弟，祖先/后代，森林

建立了图（graph）的认识，“树”就好理解了。“树”是一种很特别的图（graph）。用图来定义“树”：任意

【C 数据存储详解】（1）——深度剖析整形数据在内存中的存储

今天我们一起来学习一下C语言中的整型数据是如何在内存中存储的！！！ 一.数据类型介绍 1.类型的意义 我们已经学习过了一些基本的内置类型： char //字符数据类型 short //短整型 int //整形 long //长整型 long long //更长的整形 float

在Vue中如何修改element UI组件的样式（deep 深度选择器）

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深度实践OpenStack:基于Python的OpenStack组件开发—3.4.2　逐元素运算

3.4.2　逐元素运算　　上一节我们已经了解了如何对张量进行逐元素有理运算。本节更多考虑对张量的逐元素运算。　　首先来看初等运算。在数学上，初等运算除了有理运算外，还包括以下函数。* 幂函数（power function）：可用函数torch.pow() 实现。* 指数函数（exponential

深度实践OpenStack:基于Python的OpenStack组件开发—2.2　例说PyTorch

2.2　例说PyTorch　　本节来看一个用PyTorch实现的完整应用。在这一节中你会看到一些使用PyTorch的Python语句。也许你不会Python，或是没有安装运行Python的软件，这都没有关系。本书后续的章节会详细介绍软件安装、Python编写和PyTorch的使用。

深度实践OpenStack:基于Python的OpenStack组件开发—3.5.5　生成器

3.5.5　生成器下面首先给出生成器的定义：生成器是一次生成一个值的特殊类型函数，可以将其视为可恢复函数。调用该函数将返回一个可用于生成连续 x 值的生成器。这个定义比较绕口，下面来做一个形象的比较。int get_next(){static int number = 1; return

深度实践OpenStack:基于Python的OpenStack组件开发—2.5　Git的使用

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深度实践OpenStack:基于Python的OpenStack组件开发—2.4.2　上传SSH keys

2.4.2　上传SSH keys需要开发的Linux会生成一对key，如图2-56所示。图2-56　生成一对key查看id_rsa.pub的内容，如图2-57所示。图2-57　pub key的内容单击SSH keys页面，把id_rsa.pub的内容上传到Launchpad的SSH

深度实践OpenStack:基于Python的OpenStack组件开发—3.2.6　代码的调试

3.2.6　代码的调试Python中提供了专用的调试工具。如果要对某个Python代码文件进行调试，在命令行下输入“python –m pdb xxx.py”即可。常用调试命令及说明见表3-1。表3-1　常用调试命令及说明Python代码的调试过程如图3-6所示。说明：1）l（ist

【高并发】从源码角度深度解析线程池是如何实现优雅退出的

大家好，我是冰河~~ 在【高并发专题】中，我们从源码角度深度分析了线程池中那些重要的接口和抽象类、深度解析了线程池是如何创建的，ThreadPoolExecutor类有哪些属性和内部类，以及它们对线程池的重要作用。深度分析了线程池的整体核心流程，以及如何拆解Worker线程的执行代码

华为云DevCloud与传统项目管理软件的深度对比

对于软件开发管理来讲，几个主要的功能无外乎：1） 项目管理：提供项目立项、需求创建、计划编排、任务设计等子功能2） 配置管理：提供代码托管功能3） 测试管理：提供测试计划、测试用例、问题记录与分析等功能4） 总览功能：能够一目了然查看项目进度及相关信息5） 提醒功能：能够及时提醒相关作业事项

MoE-LLM：开启大模型终身学习的可能性

PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类以CAIL2018-SMALL数据集罪名预测任务为例【多标签】

device: 选用什么设备进行训练，可选cpu、gpu、xpu、npu。如使用gpu训练，择使用参数gpus指定GPU卡号。 batch_size：批处理大小，请结合显存情况进行调整，若出现显存不足，请适当调低这一参数；默认为32。

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第2篇：K-近邻算法,学习目标【附代码文档】

本教程的知识点为：机器学习算法定位、 K-近邻算法 1.4 k值的选择 1 K值选择说明 1.6 案例：鸢尾花种类预测--数据集介绍 1 案例：鸢尾花种类预测 1.8 案例：鸢尾花种类预测—流程实现 1 再识K-近邻算法API 1.11

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第10篇：逻辑回归,学习目标【附代码文档】

本教程的知识点为：机器学习算法定位、 K-近邻算法 1.4 k值的选择 1 K值选择说明 1.6 案例：鸢尾花种类预测--数据集介绍 1 案例：鸢尾花种类预测 1.8 案例：鸢尾花种类预测—流程实现 1 再识K-近邻算法API 1.11