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AM@幂级数性质@幂级数和函数求解

文章目录

    • 幂级数性质
    • 四则运算性质
    • 分析性质
      • 求解和函数

幂级数性质

  • 和多项式有相似的性质
  • 本文介绍用幂级数的性质求解幂级数和函数的两个例子

四则运算性质

  • 若幂级数 ∑ n = 0 ∞ a n x n \sum_{n=0}^{\infin}a_{n}x^{n} n=0anxn(1)的收敛半径为 R 1 R_1 R1,和函数为 S 1 ( x ) S_1(x) S1(x)

    • 幂级数 ∑ n = 0 ∞ b n x n \sum_{n=0}^{\infin}b_{n}x^{n} n=0bnxn(2)的收敛半径为 R 2 R_2 R2,和函数为 S 2 ( x ) S_2(x) S2(x)
    • R = min ⁡ { R 1 , R 2 } R=\min\set{R_1,R_2} R=min{R1,R2}
  • 则:

    1. ∑ n = 0 ∞ a n x n ± ∑ n = 0 ∞ b n x n \sum_{n=0}^{\infin}a_{n}x^{n}\pm{\sum_{n=0}^{\infin}b_{n}x^{n}} n=0anxn±n=0bnxn= ∑ n = 0 ∞ ( a n ± b n ) x n \sum_{n=0}^{\infin}(a_{n}\pm{b_{n}})x^{n} n=0(an±bn)xn= S 1 ( x ) ± S 1 ( x ) S_1(x)\pm{S_1(x)} S1(x)±S1(x),(3) x ∈ ( − R , R ) x\in{(-R,R)} x(R,R)

    2. ( ∑ n = 0 ∞ a n x n ) ( ∑ n = 0 ∞ b n x n ) (\sum_{n=0}^{\infin}a_{n}x^{n})(\sum_{n=0}^{\infin}b_{n}x^{n}) (n=0anxn)(n=0bnxn)= ∑ n = 0 ∞ T n x n \sum_{n=0}^{\infin}{T_{n}}x^{n} n=0Tnxn= S 1 ( x ) S 2 ( x ) S_1(x)S_2(x) S1(x)S2(x)(4)

      • 多项式乘法中, n n n次项幂的系数表示为 a i b n − i a_{i}b_{n-i} aibni,其中 a i , b n − i a_{i},b_{n-i} ai,bni分别是 S 1 ( x ) S_1(x) S1(x), S 2 ( x ) S_2(x) S2(x)中的 i i i次项系数和 n − i n-i ni次项系数
      • a i x i b n − i x n − i a_{i}x^{i}b_{n-i}x^{n-i} aixibnixni= a i b n − i x n a_{i}b_{n-i}x^{n} aibnixn, i = 0 , 1 , 2 , ⋯ , n i=0,1,2,\cdots,n i=0,1,2,,n(5)
      • 若令 S 1 ( x ) S 2 ( x ) S_1(x)S_2(x) S1(x)S2(x) n n n次幂的系数为 T n T_n Tn,则 T n T_{n} Tn= ∑ i = 0 n a i b n − i \sum_{i=0}^{n}a_ib_{n-i} i=0naibni(6)
      • 因此式(4)为 ( ∑ n = 0 ∞ a n x n ) ( ∑ n = 0 ∞ b n x n ) (\sum_{n=0}^{\infin}a_{n}x^{n})(\sum_{n=0}^{\infin}b_{n}x^{n}) (n=0anxn)(n=0bnxn)= ∑ n = 0 ∞ ( ∑ i = 0 n a i b n − i ) x n \sum_{n=0}^{\infin}{(\sum_{i=0}^{n}a_ib_{n-i})}x^{n} n=0(i=0naibni)xn
    3. ∑ n = 0 ∞ a n x n ∑ n = 0 ∞ b n x n \Large{\frac{\sum_{n=0}^{\infin}a_{n}x^{n}}{\sum_{n=0}^{\infin}b_{n}x^{n}}} n=0bnxnn=0anxn= ∑ n = 0 ∞ c n x n \sum_{n=0}^{\infin}c_{n}x^{n} n=0cnxn(7)

      • 其中 c n c_{n} cn, n = 1 , 2 , ⋯ . n=1,2,\cdots. n=1,2,.的确定比乘法中 T n T_{n} Tn的确定复杂一些
        • 显然 ∑ n = 0 ∞ b n x n ⋅ ∑ n = 0 ∞ c n x n \sum_{n=0}^{\infin}b_{n}x^{n} \cdot \sum_{n=0}^{\infin}c_{n}x^{n} n=0bnxnn=0cnxn= ∑ n = 0 ∞ a n x n \sum_{n=0}^{\infin}{a_{n}}x^{n} n=0anxn(8),而系数 c n c_n cn就是通过此方程式确定
        • 由式(4)性质可知, Q n Q_{n} Qn= ∑ i = 0 n b i c n − i \sum_{i=0}^{n}b_ic_{n-i} i=0nbicni,再比较式(8)两端系数,可知 a n a_{n} an= ∑ i = 0 n b i c n − i \sum_{i=0}^{n}b_ic_{n-i} i=0nbicni(9)
          • 分别令 n = 0 , 1 , 2 , ⋯ n=0,1,2,\cdots n=0,1,2,可以从 ( 9 ) (9) (9)产生一系列方程
            • a 0 a_0 a0= b 0 c 0 b_0c_{0} b0c0
            • a 1 a_1 a1= b 0 c 1 + b 1 c 0 b_0c_{1}+b_{1}c_{0} b0c1+b1c0
            • a 2 a_{2} a2= b 2 c 0 + b 1 c 1 + b 0 c 2 b_2c_0+b_1c_1+b_0c_2 b2c0+b1c1+b0c2
            • ⋯ \cdots
          • 依次求解方程组 n = 0 , 1 , 2 , ⋯ , k n=0,1,2,\cdots,k n=0,1,2,,k的方程,即可依次求得 c 0 , c 1 , c 2 ⋯ c_0,c_1,c_{2}\cdots c0,c1,c2
          • 上述方法式递推法求解系数 c n c_n cn,如果要求 c k c_k ck,就要求阶 k k k个方程
        • 此时式(7)的收敛域可能比原来的两个级数的收敛域小得多

分析性质

  • 和多项式类似的分项积分和分项求导性质,并且不改变收敛区间

  • 设幂级数 ∑ n = 0 ∞ a n x n \sum_{n=0}^{\infin}a_{n}x^{n} n=0anxn的和函数为 s ( x ) s(x) s(x),收敛域为 I I I

    • s ( x ) s(x) s(x) I I I上连续

    • s ( x ) s(x) s(x) I I I上可积,且有逐项积分公式(变上限积分): ∫ 0 x s ( t ) d t \int_{0}^{x}s(t)\mathrm{d}t 0xs(t)dt= ∫ 0 x [ ∑ n = 0 ∞ a n t n ] d t \int_{0}^{x}[\sum_{n=0}^{\infin}a_{n}t^{n}]\mathrm{d}t 0x[n=0antn]dt= ∑ n = 0 ∞ ∫ 0 x a n t n d t \sum_{n=0}^{\infin}\int_{0}^{x}a_{n}t^{n}\mathrm{d}t n=00xantndt= ∑ n = 0 ∞ a n n + 1 x n + 1 \sum_{n=0}^{\infin}\frac{a_{n}}{n+1}{x^{n+1}} n=0n+1anxn+1, ( x ∈ I ) (x\in{I}) (xI)

      • 积分区间为 [ 0 , x ] [0,x] [0,x]
      • 逐项积分后,所得的幂级数和原级数有相同的收敛半径
    • s ( x ) s(x) s(x) ( − R , R ) (-R,R) (R,R)内可导,且有逐项求导公式 s ′ ( x ) s'(x) s(x)= ( ∑ n = 0 ∞ a n x n ) ′ (\sum_{n=0}^{\infin}a_{n}x^{n})' (n=0anxn)= ∑ n = 0 ∞ ( a n x n ) ′ \sum_{n=0}^{\infin}(a_{n}x^{n})' n=0(anxn)= ∑ n = 0 ∞ n a n x n − 1 \sum_{n=0}^{\infin}na_{n}x^{n-1} n=0nanxn1, ( ∣ x ∣ < R ) (|x|<R) (x<R)

      • 逐项求导后所得的幂级数和原级数有相同的收敛半径

      • 注意,虽然收敛半径相同,但是收敛域不一定相同,求导可能收敛域对应得端点处不再收敛

      • 例如原幂级数的收敛域为 [ − R , R ) [-R,R) [R,R),那么求导后的半径变为 ( − R , R ) (-R,R) (R,R),显然两个区间不相等;但如果原幂级数的收敛域为 ( − R , R ) (-R,R) (R,R),那么求导后的级数收敛域不变

      • 反复应用上述结论可知, s ( x ) s(x) s(x)在其**收敛区间 ( − R , R ) (-R,R) (R,R)**内具有任意阶导数

求解和函数

  • 分析性质可以用于求解幂级数的和函数,也就是幂级数收敛于什么函数 s ( x ) s(x) s(x)
  • 第一步就是要求解收敛域,这时和函数的定义域
    • 求出收敛半径 R R R
    • 再检验 x = ± R x=\pm{R} x=±R是的敛散性,以确定收敛域

  • ∑ n = 0 ∞ x n n + 1 \sum_{n=0}^{\infin}\frac{x^{n}}{n+1} n=0n+1xn的收敛域以及和函数 s ( x ) s(x) s(x)
  • (1)
    • 判断级数类型:该级数是一个幂级数,并且是标准形
    • 确定通项的系数: a n a_n an= 1 n + 1 \frac{1}{n+1} n+11
    • 观察 a n a_{n} an考虑使用比值式考察其是否收敛(敛散性),
    • ρ \rho ρ= lim ⁡ n → ∞ n + 1 n + 2 \lim\limits_{n\to\infin}\frac{n+1}{n+2} nlimn+2n+1= 1 1 1, R = 1 ρ R=\frac{1}{\rho} R=ρ1=1
    • 说明原级数收敛,且收敛半径为 R = 1 R=1 R=1,收敛区间就是 ( − 1 , 1 ) (-1,1) (1,1)
    • 考察区间端点处,对应的常数项级数:
      • x = − 1 x=-1 x=1时,通项为 ( − 1 ) n n + 1 \frac{(-1)^{n}}{n+1} n+1(1)n,对应的常数项级数为 ∑ n = 0 ∞ ( − 1 ) n n + 1 \sum_{n=0}^{\infin}\frac{(-1)^{n}}{n+1} n=0n+1(1)n= 1 − 1 2 + ⋯ 1-\frac{1}{2}+\cdots 121+
        • 这时一个交错级数,由Leibniz定理, 1 n + 1 \frac{1}{n+1} n+11递减,且 1 n + 1 → 0 ( n → ∞ ) \frac{1}{n+1}\to{0}(n\to{\infin}) n+110(n)
        • 可知该级数收敛
      • x = 1 x=1 x=1时,幂级数称为 ∑ n = 0 ∞ 1 n + 1 \sum_{n=0}^{\infin}\frac{1}{n+1} n=0n+11= ∑ n = 1 ∞ 1 n \sum_{n=1}^{\infin}\frac{1}{n} n=1n1,是调和级数,其显然是发散的
      • 综上,收敛域为 I = [ − 1 , 1 ) I=[-1,1) I=[1,1)
  • (2)
    • s ( x ) s(x) s(x)就是在收敛域内,要将级数形式化简为非求和形式
    • s ( x ) s(x) s(x)= ∑ n = 0 ∞ x n n + 1 \sum_{n=0}^{\infin}\frac{x^{n}}{n+1} n=0n+1xn(1), x ∈ [ − 1 , 1 ) x\in[-1,1) x[1,1)
      • 式(1)两边同时乘以 x x x, x s ( x ) xs(x) xs(x)= ∑ n = 0 ∞ x n + 1 n + 1 \sum_{n=0}^{\infin}\frac{x^{n+1}}{n+1} n=0n+1xn+1= ∑ n = 1 ∞ x n n \sum_{n=1}^{\infin}\frac{x^{n}}{n} n=1nxn(2), x ∈ [ − 1 , 1 ) x\in[-1,1) x[1,1)
      • 对(2)两边求导,并由逐项求导公式,得 ( x s ( x ) ) ′ (xs(x))' (xs(x))= ∑ n = 1 ∞ x n − 1 \sum_{n=1}^{\infin}{x^{n-1}} n=1xn1= 1 + x + x 2 + ⋯ + x n + ⋯ 1+x+x^2+\cdots+x^{n}+\cdots 1+x+x2++xn+, x ∈ ( − 1 , 1 ) x\in(-1,1) x(1,1)(3)
        • Note:求导后收敛区间为 ∣ x ∣ < 1 |x|<1 x<1,即 x ∈ ( − 1 , 1 ) x\in(-1,1) x(1,1)
      • 而我们知道常用级数 1 1 − x \frac{1}{1-x} 1x1= 1 + x + x 2 + ⋯ + x n + ⋯ 1+x+x^2+\cdots+x^{n}+\cdots 1+x+x2++xn+, x ∈ ( − 1 , 1 ) x\in(-1,1) x(1,1)(4)
      • 比较(3,4)可得 ( x s ( x ) ) ′ (xs(x))' (xs(x))= 1 1 − x \frac{1}{1-x} 1x1, x ∈ ( − 1 , 1 ) x\in(-1,1) x(1,1)(5)
        • 对上式从 0 0 0 x x x积分,得 x s ( x ) xs(x) xs(x)= ∫ 0 x 1 1 − t d t \int_{0}^{x}\frac{1}{1-t}\mathrm{d}t 0x1t1dt= − ln ⁡ ∣ t − 1 ∣ ∣ 0 x -\ln|t-1||_{0}^{x} lnt1∣0x= − ln ⁡ ∣ x − 1 ∣ -\ln|x-1| lnx1∣ (6), x ∈ [ − 1 , 1 ) x\in[-1,1) x[1,1)
      • 方法2:
        • 这里可以不处理为 x s ( x ) xs(x) xs(x),而直接变形为: s ( x ) s(x) s(x)= 1 x ∑ n = 0 ∞ x n + 1 n + 1 \frac{1}{x}\sum_{n=0}^{\infin}\frac{x^{n+1}}{n+1} x1n=0n+1xn+1= 1 x ∑ n = 0 ∞ ∫ 0 n t n d t \frac{1}{x}\sum_{n=0}^{\infin}\int_{0}^{n}t^{n}\mathrm{d}t x1n=00ntndt= 1 x ∫ 0 n ( ∑ n = 0 ∞ t n ) d t \frac{1}{x}\int_{0}^{n}(\sum_{n=0}^{\infin}t^{n})\mathrm{d}t x10n(n=0tn)dt
        • 再利用常用已知级数 ∑ n = 0 ∞ t n \sum_{n=0}^{\infin}t^{n} n=0tn= 1 1 − t \frac{1}{1-t} 1t1, t ∈ ( − 1 , 1 ) t\in(-1,1) t(1,1),得 s ( x ) s(x) s(x)= 1 x ∫ 0 n ( 1 1 − t ) d t \frac{1}{x}\int_{0}^{n}(\frac{1}{1-t})\mathrm{d}t x10n(1t1)dt,同样得到式(6)
      • x ≠ 0 x\neq{0} x=0时,有 s ( x ) s(x) s(x)= − 1 x ln ⁡ ( 1 − x ) -\frac{1}{x}\ln(1-x) x1ln(1x)(7)
      • x = 0 x=0 x=0,
        • s ( 0 ) = a 0 = 1 s(0)=a_{0}=1 s(0)=a0=1
          • ∑ n = 0 ∞ 0 n n + 1 \sum_{n=0}^{\infin}\frac{0^{n}}{n+1} n=0n+10n= 0 0 0 + 1 \frac{0^{0}}{0+1} 0+100+ ∑ n = 1 ∞ 0 n n + 1 \sum_{n=1}^{\infin}\frac{0^{n}}{n+1} n=1n+10n= 1 + 0 1+0 1+0= 1 1 1,这里约定 0 0 = 1 0^{0}=1 00=1
        • 或者也可以由 s ( x ) s(x) s(x)是连续的性质可以由极限式 lim ⁡ x → 0 ( − 1 x ln ⁡ ( 1 − x ) ) \lim\limits_{x\to{0}}(-\frac{1}{x}\ln(1-x)) x0lim(x1ln(1x))= lim ⁡ x → 0 ( − − x x ) \lim\limits_{x\to{0}}(-\frac{-x}{x}) x0lim(xx)=1,从而 s ( 0 ) s(0) s(0)=1
          • ln ⁡ ( 1 − x ) ∼ − x \ln(1-x)\sim{-x} ln(1x)x, ( − x → 0 ) (-x\to{0}) (x0)
          • 或者洛必达法则计算

  • u n u_{n} un= ( − 1 ) n − 1 n x n − 1 (-1)^{n-1}nx^{n-1} (1)n1nxn1,求幂级数 ∑ n = 1 ∞ u n \sum_{n=1}^{\infin} u_{n} n=1un的和函数
  • (1)求收敛半径
    • 方法1:
      • ∣ u n ∣ |u_{n}| un= ∣ n x n − 1 ∣ |nx^{n-1}| nxn1, ∣ u n ∣ n \sqrt[n]{|u_{n}|} nun = ∣ x ∣ n x − 1 n |x|\sqrt[n]{nx^{-1}} xnnx1
      • lim ⁡ n → ∞ u n n \lim\limits_{n\to{\infin}}\sqrt[n]{u_{n}} nlimnun = lim ⁡ n → ∞ ∣ u n ∣ n \lim\limits_{n\to{\infin}}\sqrt[n]{|u_{n}|} nlimnun = ∣ x ∣ |x| x,当 ∣ x ∣ < 1 |x|<1 x<1时,级数收敛,所以收敛半径为 R = 1 R=1 R=1
    • 方法2:
      • 幂级数的系数为 a n a_{n} an= ( − 1 ) n − 1 n (-1)^{n-1}n (1)n1n, ∣ a n + 1 a n ∣ |\frac{a_{n+1}}{a_{n}}| anan+1= n + 1 n \frac{n+1}{n} nn+1
      • 从而 ρ \rho ρ= lim ⁡ n → ∞ ∣ a n + 1 a n ∣ \lim\limits_{n\to{\infin}}|\frac{a_{n+1}}{a_{n}}| nlimanan+1= 1 1 1,半径为 R = 1 ρ R=\frac{1}{\rho} R=ρ1=1
    • 方法3:(最为方便)
      • ∣ a n ∣ n \sqrt[n]{|a_n|} nan = n n \sqrt[n]{n} nn
      • 从而 ρ \rho ρ= lim ⁡ n → ∞ ∣ a n ∣ \lim\limits_{n\to{\infin}}\sqrt{|a_n|} nliman = lim ⁡ n → ∞ n n \lim\limits_{n\to{\infin}}\sqrt[n]{n} nlimnn = 1 1 1
  • (2)求收敛域:
    • x = − 1 x=-1 x=1时,得常数项级数 ∑ n = 1 ∞ n \sum_{n=1}^{\infin}n n=1n,显然发散
    • x = 1 x=1 x=1,时,得常数项级数 ∑ n = 1 ∞ ( − 1 ) n − 1 n \sum_{n=1}^{\infin}(-1)^{n-1}n n=1(1)n1n,此级数发散
    • 事实上, x = ± 1 x=\pm{1} x=±1时,两个级数的一般项在 n → ∞ n\to{\infin} n时不趋于0,所以发散
    • 所以收敛域为 ( − 1 , 1 ) (-1,1) (1,1)
  • (3)确定和函数
    • s ( x ) s(x) s(x)= ∑ n = 1 ∞ u n \sum_{n=1}^{\infin} u_{n} n=1un, x ∈ ( − 1 , 1 ) x\in{(-1,1)} x(1,1)
    • 两边积分作 [ 0 , x ] [0,x] [0,x]区间上的积分: ∫ 0 x s ( t ) d t \int_{0}^{x}s(t)\mathrm{d}t 0xs(t)dt= ∑ n = 1 ∞ ∫ 0 x ( − 1 ) n − 1 n t n − 1 d t \sum_{n=1}^{\infin} \int_{0}^{x}(-1)^{n-1}nt^{n-1}\mathrm{d}t n=10x(1)n1ntn1dt= ∑ n = 1 ∞ ( − 1 ) n − 1 x n \sum_{n=1}^{\infin}(-1)^{n-1}x^{n} n=1(1)n1xn= x − x 2 + x 3 − ⋯ x-x^2+x^3-\cdots xx2+x3(1)
      • 考虑常用的已知级数 1 1 − x \frac{1}{1-x} 1x1= 1 + x + x 2 + x 3 + ⋯ 1+x+x^2+x^3+\cdots 1+x+x2+x3+(2),有 1 1 − ( − x ) \frac{1}{1-(-x)} 1(x)1= 1 − x + x 2 − x 3 + ⋯ 1-x+x^2-x^3+\cdots 1x+x2x3+= 1 1 + x \frac{1}{1+x} 1+x1(3)
      • 可知式(1)可以表示为 − ( 1 1 + x − 1 ) -(\frac{1}{1+x}-1) (1+x11)= x 1 + x \frac{x}{1+x} 1+xx
      • 因此 ∫ 0 x s ( t ) d x \int_{0}^{x}s(t)\mathrm{d}x 0xs(t)dx= x 1 + x \frac{x}{1+x} 1+xx,两边求导,得 s ( x ) s(x) s(x)= 1 + x − x ( x + 1 ) 2 \frac{1+x-x}{(x+1)^2} (x+1)21+xx= 1 ( 1 + x ) 2 \frac{1}{(1+x)^2} (1+x)21, x ∈ ( − 1 , 1 ) x\in(-1,1) x(1,1)

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探路者 hello.alluniverse.vip 开发者导航 - Pro Developer网站导航 探路者是一款极简导航工具&#xff0c;致力于收录的每个站点都有其独特的作用。同时支持自定义导航&#xff0c;让用户快速实现个性化的导航站点。 特性概述 免费ChatGPT 装机必备 开发工具 Git精选项目 …...

BIO、NIO、AIO三者的区别及其应用场景(结合生活例子,简单易懂)

再解释三者之前我们需要先了解几个概念&#xff1a; 阻塞、非阻塞&#xff1a;是相较于线程来说的&#xff0c;如果是阻塞则线程无法往下执行&#xff0c;不阻塞&#xff0c;则线程可以继续往下 执行。同步、异步&#xff1a;是相较于IO来说的&#xff0c;同步需要等待IO操作完…...

深度学习YOLO图像视频足球和人体检测 - python opencv 计算机竞赛

文章目录 0 前言1 课题背景2 实现效果3 卷积神经网络4 Yolov5算法5 数据集6 最后 0 前言 &#x1f525; 优质竞赛项目系列&#xff0c;今天要分享的是 &#x1f6a9; 深度学习YOLO图像视频足球和人体检测 该项目较为新颖&#xff0c;适合作为竞赛课题方向&#xff0c;学长非…...

系列七、JVM的内存结构【堆(Heap)】

一、概述 一个JVM实例只存在一个堆内存&#xff0c;堆内存的大小是可以手动调节的。类加载器读取了类文件后&#xff0c;需要把类、方法、常变量放到堆内存中&#xff0c;保存所有引用类型的真实信息&#xff0c;以方便执行器执行&#xff0c;堆内存分为三个部分&#xff0c;即…...

什么是Selenium?如何使用Selenium进行自动化测试?

什么是 Selenium&#xff1f; Selenium 是一种开源工具&#xff0c;用于在 Web 浏览器上执行自动化测试&#xff08;使用任何 Web 浏览器进行 Web 应用程序测试&#xff09;。   等等&#xff0c;先别激动&#xff0c;让我再次重申一下&#xff0c;Selenium 仅可以测试Web应用…...

【蓝桥杯 第十五届模拟赛 Java B组】训练题(A - I)

目录 A、求全是字母的最小十六进制数 B、Excel表格组合 C、求满足条件的日期 D、 取数字 - 二分 &#xff08;1&#xff09;暴力 &#xff08;2&#xff09;二分 E、最大连通块 - bfs F、哪一天&#xff1f; G、信号覆盖 - bfs &#xff08;1&#xff09;bfs&#xf…...

【数据结构】手撕双向链表

目录 前言 1. 双向链表 带头双向循环链表的结构 2. 链表的实现 2.1 初始化 2.2 尾插 2.3 尾删 2.4 头插 2.5 头删 2.6 在pos位置之前插入 2.7 删除pos位置 3.双向链表完整源码 List.h List.c 前言 在上一期中我们介绍了单链表&#xff0c;也做了一些练习题&…...

性能测试 —— Jmeter接口处理不低于200次/秒-场景

需求&#xff1a;期望某个接口系统的处理能力不低于200次/秒&#xff0c;如何设计&#xff1f; ①这个场景是看服务器对某个接口的TPS值是否能大于等于200&#xff0c;就可以了&#xff1b; ②系统处理能力&#xff1a;说的就是我们性能测试中的TPS&#xff1b; ③只要设计一…...

Qt中使用QNetworkAccessManager类发送https请求时状态码返回0

前言 在项目开发中&#xff0c;碰到一个问题&#xff0c;使用QNetworkAccessManager类对象发送https请求时&#xff0c;状态码一直返回0&#xff0c;抓包分析看请求响应也是正常的。费了好大劲终于搞定了&#xff0c;主要是两个原因导致的。 原因一&#xff1a;未设置支持SSL…...

ES6从入门到精通:前言

ES6简介 ES6&#xff08;ECMAScript 2015&#xff09;是JavaScript语言的重大更新&#xff0c;引入了许多新特性&#xff0c;包括语法糖、新数据类型、模块化支持等&#xff0c;显著提升了开发效率和代码可维护性。 核心知识点概览 变量声明 let 和 const 取代 var&#xf…...

JavaScript 中的 ES|QL:利用 Apache Arrow 工具

作者&#xff1a;来自 Elastic Jeffrey Rengifo 学习如何将 ES|QL 与 JavaScript 的 Apache Arrow 客户端工具一起使用。 想获得 Elastic 认证吗&#xff1f;了解下一期 Elasticsearch Engineer 培训的时间吧&#xff01; Elasticsearch 拥有众多新功能&#xff0c;助你为自己…...

FastAPI 教程:从入门到实践

FastAPI 是一个现代、快速&#xff08;高性能&#xff09;的 Web 框架&#xff0c;用于构建 API&#xff0c;支持 Python 3.6。它基于标准 Python 类型提示&#xff0c;易于学习且功能强大。以下是一个完整的 FastAPI 入门教程&#xff0c;涵盖从环境搭建到创建并运行一个简单的…...

基础测试工具使用经验

背景 vtune&#xff0c;perf, nsight system等基础测试工具&#xff0c;都是用过的&#xff0c;但是没有记录&#xff0c;都逐渐忘了。所以写这篇博客总结记录一下&#xff0c;只要以后发现新的用法&#xff0c;就记得来编辑补充一下 perf 比较基础的用法&#xff1a; 先改这…...

深入解析C++中的extern关键字:跨文件共享变量与函数的终极指南

&#x1f680; C extern 关键字深度解析&#xff1a;跨文件编程的终极指南 &#x1f4c5; 更新时间&#xff1a;2025年6月5日 &#x1f3f7;️ 标签&#xff1a;C | extern关键字 | 多文件编程 | 链接与声明 | 现代C 文章目录 前言&#x1f525;一、extern 是什么&#xff1f;&…...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比

在机器学习的回归分析中&#xff0c;损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差&#xff08;MSE&#xff09;作为经典的损失函数&#xff0c;在处理干净数据时表现优异&#xff0c;但在面对包含异常值的噪声数据时&#xff0c;其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...

springboot整合VUE之在线教育管理系统简介

可以学习到的技能 学会常用技术栈的使用 独立开发项目 学会前端的开发流程 学会后端的开发流程 学会数据库的设计 学会前后端接口调用方式 学会多模块之间的关联 学会数据的处理 适用人群 在校学生&#xff0c;小白用户&#xff0c;想学习知识的 有点基础&#xff0c;想要通过项…...

推荐 github 项目:GeminiImageApp(图片生成方向,可以做一定的素材)

推荐 github 项目:GeminiImageApp(图片生成方向&#xff0c;可以做一定的素材) 这个项目能干嘛? 使用 gemini 2.0 的 api 和 google 其他的 api 来做衍生处理 简化和优化了文生图和图生图的行为(我的最主要) 并且有一些目标检测和切割(我用不到) 视频和 imagefx 因为没 a…...

【Nginx】使用 Nginx+Lua 实现基于 IP 的访问频率限制

使用 NginxLua 实现基于 IP 的访问频率限制 在高并发场景下&#xff0c;限制某个 IP 的访问频率是非常重要的&#xff0c;可以有效防止恶意攻击或错误配置导致的服务宕机。以下是一个详细的实现方案&#xff0c;使用 Nginx 和 Lua 脚本结合 Redis 来实现基于 IP 的访问频率限制…...

ubuntu22.04 安装docker 和docker-compose

首先你要确保没有docker环境或者使用命令删掉docker sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc安装docker 更新软件环境 sudo apt update sudo apt upgrade下载docker依赖和GPG 密钥 # 依赖 apt-get install ca-certificates curl gnupg lsb-rel…...