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文章浏览阅读71次。例如：雷1J10%冰技能+37火每等级，这样就可以30%出现属性，如果没有出，可以破坏某一个洞，继续镶嵌同属性的宝石，直到定现为止，由于1J雷和37技能冰的比较贵，所以可以破坏火荧石，不断镶嵌到出现属性为止。荧光宝石可从以前的物品中获得。从上到下的镶嵌顺寻按照雷、冰、火镶嵌，就有30%的概率出现技能攻击力加11的幸运荧光属性。从上到下的镶嵌顺寻按照土、风、水镶嵌，就有30%的概率出现最大生命值+29的幸运荧光属性。从上到下的镶嵌顺寻按照火、冰、雷镶嵌，就有30%的概率出现攻击力加11的幸运荧光属性。

文章浏览阅读8.8k次，点赞21次，收藏51次。这篇文章的意义在于哪里呢？1）向大家展示如何形式化定义一个搜索问题，又如何去求解；2）通过讲述各种盲目搜索算法，帮大家梳理无信息搜索的脉络。_无信息搜索又称为

文章浏览阅读847次，点赞18次，收藏20次。图像重建是数字信号处理领域的一个重要问题，它涉及到从损坏或不完整的图像数据中恢复出高质量的图像。在图像重建的研究中，小波变换结合各种重建算法已经成为一个热门的研究方向。本文将介绍基于小波变换结合BP、OMP、StOMP算法实现图像重建，并对重建效果进行评估，包括均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）。小波变换是一种多尺度分析方法，它可以将信号分解成不同尺度的频率成分，从而更好地捕捉信号的局部特征。在图像重建中，小波变换可以将图像分解成不同尺度的小波系数，然后利用这些小波系数进行重建。

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文章浏览阅读1k次。1.删除0字节文件find -type f -size 0 -exec rm -rf {} ;2.查看进程按内存从大到小排列ps -e -o “%C : %p : %z : %a”|sort -k5 -nr3.按cpu利用率从大到小排列ps -e -o “%C : %p : %z : %a”|sort -nr4.打印说cache里的URL_linux cp命令加正则表达式

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文章浏览阅读262次。John Smith曾经是我的好基友，没有之一，今天我们拿他做个试验：初始代码，我们做一个打印员工John Smith信息的类，实例emp_1会用类属性输出：class Employee: def __init__(self, first, last): self.first = first self.last = last self.email = first + "." + last + '@email.com' def fullnam_@property (decorators)

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文章浏览阅读2.7k次。关键词识别和语音听写还是有差别的，语音听写是直接将所说的话转化成语音，至于识别的准确率看所说的话是否是常用的，如果遇到不常见的词比如背身腿降这个指令，识别出来的就是乱七八糟的。而关键词识别也就是针对这种关键词识别有很好的效果，在于你自己构建一个.bnf文件，然后写上关键词#BNF+IAT 1.0 UTF-8;!grammar call;!slot <contact>;!slo..._科大讯飞构建语法树

文章浏览阅读701次。提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录DeepCache:Principled Cache for Mobile Deep Vision (MobiCom2018)一、摘要二、缓存的思想和挑战1. 缓存思想的引入1) CNN是视频处理的常用算法，但在资源有限的设备端受限2) 如何解决设备端受限这一问题——缓存2. 挑战1) 缓存中的可重用结果查找2) CNN中间特征图的细粒度重用3) 平衡可缓存性、模型准确性和高速缓存开销4) 对抗缓存侵蚀（cache erosion._deepcache