当遇到某些很复杂的函数时，可以寻找函数中使用到的常量，然后去搜索引擎上搜索，有可能能够找到相关源码，然后进行比对。linux_server64：在64位Linux计算机上执行的、用于调试64位Linux应用程序的服务器组件。linux_server：在Linux计算机上执行的、用于调试32位Linux应用程序的服务器组件。在Windows机器上运行IDA可以直接动态调试exe文件，但不可以调试el

这意味着它会惩罚较大的权重值，并且对于较小的权重值也会产生显著的影响。简而言之，L1 正则化通过绝对值惩罚鼓励稀疏解（即许多权重为0），而L2 正则化通过平方惩罚鼓励所有权重的小值分布，而不是让它们变为零。L1 和 L2 正则化之所以会导致不同的权重效果，主要是由于它们对权重施加的惩罚方式不同（就是让权重变化的方式）正则化的方法通常是在损失函数中添加一个正则化项，这个正则化项会根据模型参数的大小来

这样的设计足以满足停止-等待协议的基本需求，因为协议的核心在于确认机制，而不是在于能够处理大量的帧编号。如果迟到的确认0帧在发送方超时重传后到达，那么此时意味着0帧完成，发送方会开始发送1帧，那么当接收方再次接受到重传的0帧时会重传确认0帧，那么当发送方发送1帧后再接受到确认0帧时由于已经接受到确认0帧了，那么会将其丢弃。如果此时迟到的确认0帧在发送一帧后达到发送方，此时发送方已经收到过确认0帧了

最终聚类完后可以判断新的数据是属于哪个组的，只需要通过判断其距离哪个聚类中心最近即可。讲数据点分成K个不同的组，如果不知道K值，可以一个个尝试，效果最好的就是可以的K值。像素点分为不同的聚类（特征值相似度高的就是一堆聚类）依然是根据特征，不同对象不同的表达特征形式也不一样。

使能端为100时译码器工作，不然输出段全为1关于时序图RAM的读取周期首先是CPU发送地址信号，由于有高位有地位，所以地址的时序图有两条线，一条在上面，一条在下面，发送地址信号一段时间后CPU才会发送存储器请求信号，此时译码器开始工作，对应的cs开始变为1，此时地址有效然后一段时间后片选信号失效存储单元里的数据通过数据总线传出等传出完成后，CPU的存储器请求信号再失效。

垂直型微指令的一个微操作码对应一个微命令，所以可能一个水平型微指令要对应多个垂直型微指令。任何一条指令的第一条微指令地址都是零号地址，可以由专门硬件产生。任何指令的中断周期的第一条微指令地址都一样，可以由硬件产生提供。就是通过CMDR的一些比特位上的信息和一些测试源得到微指令地址。水平型微指令的操作控制部分对应一系列微命令的控制信号。各指令对应的微程序这里是指执行周期的微指令。有译码器，所以同样长

所以高度为h的最高的B树，此时的叶子节点树最小就是图中等比得来的，最大得小于终端节点的关键字总数可以多到为此时等比得来得叶子节点的关键字的数模加上终端节点关键字数目，若等于，此时高度还可以增加了。此时假设此时h为最高的B树的高度，那么此时高度最高的B树的除终端节点的节点的关键字数目必须为最小节点关键字总数，终端节点的关键字数目可以大于等于节点最小关键字总数。所以此时关键字数目为n的对应的最高的高度

卷积神经网络（Convolutional Neural Network），多用于图像识别，但不仅仅用于图像识别。不过我们在学习卷积神经网络的过程中，可以把图像识别当成假想任务，理解起来会更直观一些。为什么图像数据从多维（图像的原始格式）转化为一维向量（供全连接神经网络处理）时，为何会丢失空间和通道的相关信息，以及可能隐藏的模式信息。想象我们正在处理一张包含蓝天和绿色草地的照片，天空和草地之间有一个

在ROS（机器人操作系统）中，节点（Node）之间通过 话题（Topic） 进行通信。发布者（Publisher）负责向某个话题发送消息，而订阅者（Subscriber）则负责从该话题接收消息。10 是队列大小（Queue Size），用于控制消息在发布者和订阅者之间的缓存行为。rosdep 是 ROS（机器人操作系统）中的一个工具，用于安装系统依赖项。初始化终端，不然环境出大问题，直接使用原生环

基于价值迭代的方法只能应用在不连续的、离散的环境下（如围棋或某些游戏领域），对于动作集合规模庞大、动作连续的场景（如机器人控制领域），其很难学习到较好的结果（此时基于策略迭代的方法能够根据设定的策略来选择连续的动作）。策略是其从学到的价值函数里面推算出来的。之前说过Q 函数（Q-Function）表示在状态 s 下采取动作 a 后所能获得的期望累积奖励，也可以理解为当前即使奖励+下一个状态的价值函