问题描述一个工厂制造的产品形状都是长方体，它们的高度都是 h，长和宽都相等，一共有六个型号，他们的长宽分别为 1*1, 2*2, 3*3, 4*4, 5*5, 6*6. 这些产品通常使用一个 6*6*h 的长方体包裹包装然后邮寄给客户。因为邮费很贵，所以工厂要想方设法的减小每个订单运送时的包裹数量。他们很需要有一个好的程序帮他们解决这个问题从而节省费用。现在这个程序由你来设计。输入数据输入文件包括

most_common()函数是collections模块中counter类的函数，当我们使用它时，首先要导入collections模块counter（）函数返回的是一个类似于字典的counter计数器，如下：Counter类中的most_common(n)函数:传进去一个可选参数n(代表获取数量最多的前n个元素，如果不传参数，代表返回所有结果)return返回一个列表（里面的元素是一个元组，元组

XPath 是 Scrapy 中常用的一种解析器，可以帮助爬虫定位和提取 HTML 或 XML 文档中的数据。Scrapy 中使用 XPath 的方式和普通的 Python 程序基本一致。我们需要首先导入 scrapy 的 Selector 类和 scrapy 的 Request 类，然后使用 Selector 类来解析 Response 对象，并使用 XPath 表达式来定位和提取数据。Sele

左侧点击下载download不会下载最新版本，我们到历史版本中查找需要的版本选一个版本，这里选定3.1.1版本，点击source由于下载速度非常慢，所以百度网盘有其他版本的Maven链接：https://pan.baidu.com/s/1t1qkGzjmfEPzbhCZ-MfCkA?pwd=wzg8提取码：wzg8将下载好的压缩包，解压至你想要安装的目录下。（注意：找个固定的位置存放解压后的文件，

左侧点击下载download不会下载最新版本，我们到历史版本中查找需要的版本选一个版本，这里选定3.1.1版本，点击source由于下载速度非常慢，所以百度网盘有其他版本的Maven链接：https://pan.baidu.com/s/1t1qkGzjmfEPzbhCZ-MfCkA?pwd=wzg8提取码：wzg8将下载好的压缩包，解压至你想要安装的目录下。（注意：找个固定的位置存放解压后的文件，

一、问题描述  一辆吉普车来到1000km宽的沙漠边沿。吉普车的耗油量为1L／km，总装油量为500L。显然，吉普车必须用自身油箱中的油在沙漠中设几个临时 加油点，否则是通不过沙漠的。假设在沙漠边沿有充足的汽油可供使用，那么吉普车应在哪些地方、建多大的临的加油点，才能以最少的油耗穿过这块沙漠?二.问题分析1.为使油量消耗最少：每次出发的时候，汽车的装油量必须装满，所以每一个加油点的存油量都是汽车总

前言：卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）是通过模拟人脑视觉系统，采取卷积层和池化层依次交替的模型结构，卷积层使原始信号得到增强，提高信噪比，池化层利用图像局部相关性原理，对图像进行邻域间采样，在减少数据量的同时提取有用信息，同时参数减少和权值共享使得系统训练时间长的问题得到改善。目前主流的卷积神经网络(CNNs)，比如VGG, GoogleNet,ResN

一.AlexNet的概述AlexNet由Geoffrey和他的学生Alex提出，并在2012年的ILSVRC竞赛中获得了第一名。Alexnet共有8层结构，前5层为卷积层，后三层为全连接层。AlexNet网络结构具有如下特点：1.AlexNet在激活函数上选取了非线性非饱和的relu函数，在训练阶段梯度衰减快慢方面，relu函数比传统神经网络所选取的非线性饱和函数（如sigmoid函数，tanh函

2023版Idea创建JavaWeb时，右键new没有Servlet快捷键选项的解决方法

一.VGG概述VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型，该模型在2014ImageNet图像分类与定位挑战赛 ILSVRC-2014中取得在分类任务第二，定位任务第一的优异成绩。VGGNet突出的贡献是证明了很小的卷积，通过增加网络深度可以有效提高性能。VGG很好的继承了Alexnet的衣钵同时拥有着鲜明的特点。即网络层次较深。VGGNet结构VGG