25高数考研张宇 -- 公式总结(更新中)

1. 两个重要极限

(1) lim ⁡ x → 0 sin ⁡ x x = 1 \lim _{x \rightarrow 0} \frac{\sin x}{x}=1 limx0xsinx=1, 推广形式 lim ⁡ f ( x ) → 0 sin ⁡ f ( x ) f ( x ) = 1 \lim _{f(x) \rightarrow 0} \frac{\sin f(x)}{f(x)}=1 limf(x)0f(x)sinf(x)=1.
(2) lim ⁡ x → ∞ ( 1 + 1 x ) x = e \lim _{x \rightarrow \infty}\left(1+\frac{1}{x}\right)^x=\mathrm{e} limx(1+x1)x=e, 推广形式 lim ⁡ x → 0 ( 1 + x ) 1 x = e , lim ⁡ f ( x ) → ∞ [ 1 + 1 f ( x ) ] f ( x ) = e \lim _{x \rightarrow 0}(1+x)^{\frac{1}{x}}=\mathrm{e}, \lim _{f(x) \rightarrow \infty}\left[1+\frac{1}{f(x)}\right]^{f(x)}=\mathrm{e} limx0(1+x)x1=e,limf(x)[1+f(x)1]f(x)=e

2. 常用的等价无穷小量及极限公式

(1) 当 x → 0 x \rightarrow 0 x0 时,常用的等价无穷小

  • (1) x ∼ sin ⁡ x ∼ tan ⁡ x ∼ arcsin ⁡ x ∼ arctan ⁡ x ∼ ln ⁡ ( 1 + x ) ∼ e x − 1 x \sim \sin x \sim \tan x \sim \arcsin x \sim \arctan x \sim \ln (1+x) \sim \mathrm{e}^x-1 xsinxtanxarcsinxarctanxln(1+x)ex1.
  • (2) 1 − cos ⁡ x ∼ 1 2 x 2 , 1 − cos ⁡ b x ∼ b 2 x 2 ( b ≠ 0 ) 1-\cos x \sim \frac{1}{2} x^2, 1-\cos ^b x \sim \frac{b}{2} x^2(b \neq 0) 1cosx21x2,1cosbx2bx2(b=0).
  • (3) a x − 1 ∼ x ln ⁡ a ( a > 0 a^x-1 \sim x \ln a(a>0 ax1xlna(a>0, 且 a ≠ 1 ) a \neq 1) a=1).
  • (4) ( 1 + x ) α − 1 ∼ α x ( α ≠ 0 ) (1+x)^\alpha-1 \sim \alpha x (\alpha \neq 0) (1+x)α1αx(α=0).

(2) 当 n → ∞ n \rightarrow \infty n x → ∞ x \rightarrow \infty x 时,常用的极限公式

  • (1) lim ⁡ n → ∞ n n = 1 , lim ⁡ n → ∞ a n = 1 ( a > 0 ) \lim _{n \rightarrow \infty} \sqrt[n]{n}=1, \lim _{n \rightarrow \infty} \sqrt[n]{a}=1(a>0) limnnn =1,limnna =1(a>0).
  • (2) lim ⁡ x → ∞ a n x n + a n − 1 x n − 1 + ⋯ + a 1 x + a 0 b m x m + b m − 1 x m − 1 + ⋯ + b 1 x + b 0 = { a n b m , n = m , 0 , n < m , ∞ , n > m , \lim _{x \rightarrow \infty} \frac{a_n x^n+a_{n-1} x^{n-1}+\cdots+a_1 x+a_0}{b_m x^m+b_{m-1} x^{m-1}+\cdots+b_1 x+b_0}=\left\{\begin{array}{ll}\frac{a_n}{b_m}, & n=m, \\ 0, & n<m, \\ \infty, & n>m,\end{array}\right. limxbmxm+bm1xm1++b1x+b0anxn+an1xn1++a1x+a0=bman,0,,n=m,n<m,n>m, 其中 a n , b m a_n, b_m an,bm 均不

为 0 .

  • (3) lim ⁡ n → ∞ x n = { 0 , ∣ x ∣ < 1 , ∞ , ∣ x ∣ > 1 , 1 , x = 1 ,  不存在,  x = − 1 ; lim ⁡ n → ∞ e n x = { 0 , x < 0 , + ∞ , x > 0 , 1 , x = 0. \lim _{n \rightarrow \infty} x^n=\left\{\begin{array}{ll}0, & |x|<1, \\ \infty, & |x|>1, \\ 1, & x=1, \\ \text { 不存在, } & x=-1 ;\end{array} \lim _{n \rightarrow \infty} \mathrm{e}^{n x}= \begin{cases}0, & x<0, \\ +\infty, & x>0, \\ 1, & x=0 .\end{cases}\right. limnxn=0,,1, 不存在x<1,x>1,x=1,x=1;limnenx=0,+,1,x<0,x>0,x=0.
  • (4) 若 lim ⁡ g ( x ) = 0 , lim ⁡ f ( x ) = ∞ \lim g(x)=0, \lim f(x)=\infty limg(x)=0,limf(x)=, 且 lim ⁡ g ( x ) f ( x ) = A \lim g(x) f(x)=A limg(x)f(x)=A, 则有
    lim ⁡ [ 1 + g ( x ) ] f ( x ) = e A . \lim [1+g(x)]^{f(x)}=\mathrm{e}^A . lim[1+g(x)]f(x)=eA.

3. x → 0 x \rightarrow 0 x0 时常见的麦克劳林公式

sin ⁡ x = x − 1 3 ! x 3 + o ( x 3 ) , cos ⁡ x = 1 − 1 2 ! x 2 + 1 4 ! x 4 + o ( x 4 ) , tan ⁡ x = x + 1 3 x 3 + o ( x 3 ) , arcsin ⁡ x = x + 1 3 ! x 3 + o ( x 3 ) , arctan ⁡ x = x − 1 3 x 3 + o ( x 3 ) , ln ⁡ ( 1 + x ) = x − 1 2 x 2 + 1 3 x 3 + o ( x 3 ) , e x = 1 + x + 1 2 ! x 2 + 1 3 ! x 3 + o ( x 3 ) , ( 1 + x ) a = 1 + a x + a ( a − 1 ) 2 ! x 2 + o ( x 2 ) . \begin{aligned} & \sin x=x-\frac{1}{3 !} x^3+o\left(x^3\right), \quad \cos x=1-\frac{1}{2 !} x^2+\frac{1}{4 !} x^4+o\left(x^4\right),\\ \\ & \tan x=x+\frac{1}{3} x^3+o\left(x^3\right), \quad \arcsin x=x+\frac{1}{3 !} x^3+o\left(x^3\right), \\ \\ & \arctan x=x-\frac{1}{3} x^3+o\left(x^3\right), \quad \ln (1+x)=x-\frac{1}{2} x^2+\frac{1}{3} x^3+o\left(x^3\right), \\ \\ & \mathrm{e}^x=1+x+\frac{1}{2 !} x^2+\frac{1}{3 !} x^3+o\left(x^3\right),(1+x)^a=1+a x+\frac{a(a-1)}{2 !} x^2+o\left(x^2\right) . \end{aligned} sinx=x3!1x3+o(x3),cosx=12!1x2+4!1x4+o(x4),tanx=x+31x3+o(x3),arcsinx=x+3!1x3+o(x3),arctanx=x31x3+o(x3),ln(1+x)=x21x2+31x3+o(x3),ex=1+x+2!1x2+3!1x3+o(x3),(1+x)a=1+ax+2!a(a1)x2+o(x2).

x → 0 x \rightarrow 0 x0 时,由以上公式可以得到以下几组“差函数”的等价无穷小代换式:

x − sin ⁡ x ∼ x 3 6 , tan ⁡ x − x ∼ x 3 3 , x − ln ⁡ ( 1 + x ) ∼ x 2 2 x-\sin x \sim \frac{x^3}{6}, \quad \tan x-x \sim \frac{x^3}{3}, \quad x-\ln (1+x) \sim \frac{x^2}{2} xsinx6x3,tanxx3x3,xln(1+x)2x2, arcsin ⁡ x − x ∼ x 3 6 , x − arctan ⁡ x ∼ x 3 3 \arcsin x-x \sim \frac{x^3}{6}, \quad x-\arctan x \sim \frac{x^3}{3} arcsinxx6x3,xarctanx3x3.

4. 基本导数公式

( x μ ) ′ = μ x μ − 1 ( μ 为 常 数 ) , ( a x ) ′ = a x ln ⁡ a ( a > 0 , a ≠ 1 ) , ( log ⁡ a x ) ′ = 1 x ln ⁡ a ( a > 0 , a ≠ 1 ) , ( ln ⁡ x ) ′ = 1 x , ( sin ⁡ x ) ′ = cos ⁡ x , ( cos ⁡ x ) ′ = − sin ⁡ x , ( arcsin ⁡ x ) ′ = 1 1 − x 2 , ( arccos ⁡ x ) ′ = − 1 1 − x 2 , ( tan ⁡ x ) ′ = sec ⁡ 2 x , ( cot ⁡ x ) ′ = − csc ⁡ 2 x , ( arctan ⁡ x ) ′ = 1 1 + x 2 , ( arccot ⁡ x ) ′ = − 1 1 + x 2 , ( sec ⁡ x ) ′ = sec ⁡ x tan ⁡ x , ( csc ⁡ x ) ′ = − csc ⁡ x cot ⁡ x , [ ln ⁡ ( x + x 2 + 1 ) ] ′ = 1 x 2 + 1 , , [ ln ⁡ ( x + x 2 − 1 ) ] ′ = 1 x 2 − 1 \begin{array}{ll} \left(x^\mu\right)^{\prime}=\mu x^{\mu-1} ( \mu 为常数), & \left(a^x\right)^{\prime}=a^x \ln a(a>0, a \neq 1), \\ \\ \left(\log _a x\right)^{\prime}=\frac{1}{x \ln a}(a>0, a \neq 1) , & (\ln x)^{\prime}=\frac{1}{x}, \\ \\ (\sin x)^{\prime}=\cos x, & (\cos x)^{\prime}=-\sin x, \\ \\ (\arcsin x)^{\prime}=\frac{1}{\sqrt{1-x^2}}, & (\arccos x)^{\prime}=-\frac{1}{\sqrt{1-x^2}}, \\ \\ (\tan x)^{\prime}=\sec ^2 x, & (\cot x)^{\prime}=-\csc ^2 x, \\ \\ (\arctan x)^{\prime}=\frac{1}{1+x^2}, & (\operatorname{arccot} x)^{\prime}=-\frac{1}{1+x^2}, \\ \\ (\sec x)^{\prime}=\sec x \tan x, & (\csc x)^{\prime}=-\csc x \cot x, \\ \\ {\left[\ln \left(x+\sqrt{x^2+1}\right)\right]^{\prime}=\frac{1}{\sqrt{x^2+1}},}, & {\left[\ln \left(x+\sqrt{x^2-1}\right)\right]^{\prime}=\frac{1}{\sqrt{x^2-1}}} \end{array} (xμ)=μxμ1(μ),(logax)=xlna1(a>0,a=1),(sinx)=cosx,(arcsinx)=1x2 1,(tanx)=sec2x,(arctanx)=1+x21,(secx)=secxtanx,[ln(x+x2+1 )]=x2+1 1,,(ax)=axlna(a>0,a=1),(lnx)=x1,(cosx)=sinx,(arccosx)=1x2 1,(cotx)=csc2x,(arccotx)=1+x21,(cscx)=cscxcotx,[ln(x+x21 )]=x21 1
三角函数六边形记忆法:
在这里插入图片描述

注: 变限积分求导公式.
F ( x ) = ∫ φ 2 ( x ) φ 1 ( x ) f ( t ) d t F(x)=\int_{\varphi_2(x)}^{\varphi_1(x)} f(t) \mathrm{d} t F(x)=φ2(x)φ1(x)f(t)dt, 其中 f ( x ) f(x) f(x) [ a , b ] [a, b] [a,b] 上连续, 可导函数 φ 1 ( x ) \varphi_1(x) φ1(x) φ 2 ( x ) \varphi_2(x) φ2(x) 的值域在 [ a , b ] [a, b] [a,b] 上, 则在函数 φ 1 ( x ) \varphi_1(x) φ1(x) φ 2 ( x ) \varphi_2(x) φ2(x) 的公共定义域上有:
F ′ ( x ) = d d x [ ∫ φ 1 ( x ) φ 2 ( x ) f ( t ) d t ] = f [ φ 2 ( x ) ] φ 2 ′ ( x ) − f [ φ 1 ( x ) ] φ 1 ′ ( x ) . F^{\prime}(x)=\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} x}\left[\int_{\varphi_1(x)}^{\varphi_2(x)} f(t) \mathrm{d} t\right]=f\left[\varphi_2(x)\right] \varphi_2^{\prime}(x)-f\left[\varphi_1(x)\right] \varphi_1^{\prime}(x) . F(x)=dxd[φ1(x)φ2(x)f(t)dt]=f[φ2(x)]φ2(x)f[φ1(x)]φ1(x).

5. 几个重要函数的麦克劳林展开式

(1) e x = 1 + x + 1 2 ! x 2 + ⋯ + 1 n ! x n + o ( x n ) \mathrm{e}^x=1+x+\frac{1}{2 !} x^2+\cdots+\frac{1}{n !} x^n+o\left(x^n\right) ex=1+x+2!1x2++n!1xn+o(xn).

(2) sin ⁡ x = x − 1 3 ! x 3 + ⋯ + ( − 1 ) n 1 ( 2 n + 1 ) ! x 2 n + 1 + o ( x 2 n + 1 ) \sin x=x-\frac{1}{3 !} x^3+\cdots+(-1)^n \frac{1}{(2 n+1) !} x^{2 n+1}+o\left(x^{2 n+1}\right) sinx=x3!1x3++(1)n(2n+1)!1x2n+1+o(x2n+1).

(3) cos ⁡ x = 1 − 1 2 ! x 2 + 1 4 ! x 4 − ⋯ + ( − 1 ) n 1 ( 2 n ) ! x 2 n + o ( x 2 n ) \cos x=1-\frac{1}{2 !} x^2+\frac{1}{4 !} x^4-\cdots+(-1)^n \frac{1}{(2 n) !} x^{2 n}+o\left(x^{2 n}\right) cosx=12!1x2+4!1x4+(1)n(2n)!1x2n+o(x2n).

(4) 1 1 − x = 1 + x + x 2 + ⋯ + x n + o ( x n ) , ∣ x ∣ < 1 \frac{1}{1-x}=1+x+x^2+\cdots+x^n+o\left(x^n\right),|x|<1 1x1=1+x+x2++xn+o(xn),x<1.

(5) 1 1 + x = 1 − x + x 2 − ⋯ + ( − 1 ) n x n + o ( x n ) , ∣ x ∣ < 1 \frac{1}{1+x}=1-x+x^2-\cdots+(-1)^n x^n+o\left(x^n\right),|x|<1 1+x1=1x+x2+(1)nxn+o(xn),x<1.

(6) ln ⁡ ( 1 + x ) = x − x 2 2 + x 3 3 − ⋯ + ( − 1 ) n − 1 x n n + o ( x n ) , − 1 < x ⩽ 1 \ln (1+x)=x-\frac{x^2}{2}+\frac{x^3}{3}-\cdots+(-1)^{n-1} \frac{x^n}{n}+o\left(x^n\right),-1<x \leqslant 1 ln(1+x)=x2x2+3x3+(1)n1nxn+o(xn),1<x1.

(7) ( 1 + x ) a = 1 + a x + a ( a − 1 ) 2 ! x 2 + ⋯ + a ( a − 1 ) ⋯ ( a − n + 1 ) n ! x n + (1+x)^a=1+a x+\frac{a(a-1)}{2 !} x^2+\cdots+\frac{a(a-1) \cdots(a-n+1)}{n !} x^n+ (1+x)a=1+ax+2!a(a1)x2++n!a(a1)(an+1)xn+ o ( x n ) o\left(x^n\right) o(xn).

6. 曲率和曲率半径计算公式

(1) 曲率

  • (1) (非参数方程) 曲线 y = f ( x ) y=f(x) y=f(x) 上任意一点 ( x , f ( x ) ) (x, f(x)) (x,f(x)) 处的曲率为
    K = ∣ y ′ ′ ∣ [ 1 + ( y ′ ) 2 ] 3 2 .  K=\frac{\left|y^{\prime \prime}\right|}{\left[1+\left(y^{\prime}\right)^2\right]^{\frac{3}{2}}} \text {. } K=[1+(y)2]23y
  • (2) (参数方程) { x = x ( t ) , y = y ( t ) \left\{\begin{array}{l}x=x(t), \\ y=y(t)\end{array}\right. {x=x(t),y=y(t) 上任意一点的曲率为
    K = ∣ x ′ ( t ) y ′ ′ ( t ) − y ′ ( t ) x ′ ′ ( t ) ∣ { [ x ′ ( t ) ] 2 + [ y ′ ( t ) ] 2 } 3 2 . K=\frac{\left|x^{\prime}(t) y^{\prime \prime}(t)-y^{\prime}(t) x^{\prime \prime}(t)\right|}{\left\{\left[x^{\prime}(t)\right]^2+\left[y^{\prime}(t)\right]^2\right\}^{\frac{3}{2}}} . K={[x(t)]2+[y(t)]2}23x(t)y(t)y(t)x(t).
    参数方程求导:
    参数方程 { x = φ ( t ) y = ψ ( t ) \left\{\begin{array}{l}x=\varphi(t) \\ y=\psi(t)\end{array}\right. {x=φ(t)y=ψ(t)

d y d x = d y / d t d x / d t = ψ ′ ( t ) φ ′ ( t ) , 令 其 为 F ( t ) , \frac{d y}{d x}=\frac{d y / d t}{d x / d t}=\frac{\psi^{\prime}(t)}{\varphi^{\prime}(t)},令其为F(t),\\ dxdy=dx/dtdy/dt=φ(t)ψ(t),F(t),
d 2 y d x 2 = d ( d y d x ) d x = d ( d y d x ) / d t d x / d t = ψ ′ ′ ( t ) φ ′ ( t ) − ψ ′ ( t ) φ ′ ′ ( t ) [ φ ′ ( t ) ] 3 = d ( F ( t ) ) / d t d x / d t = F ′ ( t ) φ ′ ( t ) \frac{d^{2} y}{d x^{2}}=\frac{d\left(\frac{d y}{d x}\right)}{d x}=\frac{d\left(\frac{d y}{d x}\right) / d t}{d x / d t}=\frac{\psi^{\prime \prime}(t) \varphi^{\prime}(t)-\psi^{\prime}(t) \varphi^{\prime \prime}(t)}{\left[\varphi^{\prime}(t)\right]^{3}} = \frac{d(F(t))/dt}{dx/dt} = \frac{F^{\prime}(t)}{\varphi^{\prime}(t)} dx2d2y=dxd(dxdy)=dx/dtd(dxdy)/dt=[φ(t)]3ψ(t)φ(t)ψ(t)φ(t)=dx/dtd(F(t))/dt=φ(t)F(t)
可以记最后那个简单的式子

(2) 曲率半径
R = 1 K ( K ≠ 0 ) R=\frac{1}{K}(K \neq 0) R=K1(K=0)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/423106.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

电子电器架构 —— DoIP协议相关的介绍

电子电器架构 —— DoIP协议相关的介绍 我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师: 没有人关注你。也无需有人关注你。你必须承认自己的价值,你不能站在他人的角度来反对自己。人生在世,最怕…

BEVFusion

1. 简介 融合激光雷达和相机的信息已经变成了3D目标检测的一个标准&#xff0c;当前的方法依赖于激光雷达传感器的点云作为查询&#xff0c;以利用图像空间的特征。然而&#xff0c;人们发现&#xff0c;这种基本假设使得当前的融合框架无法在发生 LiDAR 故障时做出任何预测&a…

U盘弹出提示“该设备正在使用中”:原因与解决方案

在日常使用U盘时&#xff0c;我们可能会遇到一个问题&#xff1a;当尝试安全弹出U盘时&#xff0c;系统提示“该设备正在使用中”。这种情况可能会让用户感到困惑&#xff0c;担心数据是否安全或是否会导致U盘损坏。本文旨在探讨这一现象背后的原因&#xff0c;并提供相应的解决…

Python 自动化给女友发邮件:含新闻、天气、每日一句、图片 最全攻略系列02 如何添加emoji

Python 自动化给女友发邮件:含新闻、天气、每日一句、图片 最全攻略系列 是否想在女友面前展示程序员炫酷的一面? 是否想给她每日问候但是害怕忘记固定时间发送信息? 是否也羡慕别人可以优雅使用Python定时发送邮件? 欢迎来到Python自动化发邮件最全攻略系列,本系列将…

软考54-上午题-【数据库】-关系模式的范式-真题

一、范式总结 第一步&#xff0c;先求候选码&#xff0c;由此得到&#xff1a;主属性、非主属性。 二、判断部分函数依赖的技巧 【回顾】&#xff1a;部分函数依赖 &#xff08;X&#xff0c;Y&#xff09;——>Z&#xff1b; X——>Z 或者 Y——>Z 题型&#xff1a;给…

对单元测试的思考(稳定性建设)

单测是很常见的技术的名词&#xff0c;但背后的逻辑和原理你是否清楚&#xff0c;让我们一起review一下。 1. 单测是什么&#xff1f;&#x1f914; 单测是单元测试,主要是测试一个最小逻辑块。比如一个函数、一个react、vue 组件。 2.为什么要写单测&#xff1f;&#x1f9…

《Large Language Models for Generative Information Extraction: A Survey》阅读笔录

论文地址&#xff1a;Large Language Models for Generative Information Extraction: A Survey 前言 映像中&#xff0c;比较早地使用“大模型“”进行信息抽取的一篇论文是2022年发表的《Unified Structure Generation for Universal Information Extraction》&#xff0c;也…

c++基础知识补充4

单独使用词汇 using std::cout; 隐式类型转换型初始化&#xff1a;如A a1,,此时可以形象地理解为int i1;double ji;&#xff0c;此时1可以认为创建了一个值为1的临时对象&#xff0c;然后对目标对象进行赋值&#xff0c;当对象为多参数时&#xff0c;使用&#xff08;1&#xf…

2024最新算法:电鳗觅食优化算法(Electric eel foraging optimization,EEFO)求解23个基准函数(提供MATLAB代码)

一、电鳗觅食优化算法 电鳗觅食优化算法&#xff08;Electric eel foraging optimization,EEFO&#xff09;由Weiguo Zhao等人提出的一种元启发算法&#xff0c;EEFO从自然界中电鳗表现出的智能群体觅食行为中汲取灵感。该算法对四种关键的觅食行为进行数学建模&#xff1a;相…

2000-2021年各省互联网普及率数据

2000-2021年各省互联网普及率数据 1、时间&#xff1a;2000-2021年 2、指标&#xff1a;省级&#xff1a;行政区划代码、地区、年份、互联网普及率(%) 3、来源&#xff1a;互联网络信息中心&#xff1b;各地统计局 4、指标解释&#xff1a;指互联网用户数占常住人口总数的比…

环形链表详解(让你彻底理解环形链表)

文章目录 一.什么是环形链表&#xff1f;二.环形链表的例题&#xff08;力扣&#xff09; 三.环形链表的延伸问题 补充 一.什么是环形链表&#xff1f; 环形链表是一种特殊类型的链表数据结构&#xff0c;其最后一个节点的"下一个"指针指向链表中的某个节点&#xff…

【tableau学习笔记】tableau无法连接数据源

【tableau学习笔记】tableau无法连接数据源 背景&#xff1a; 学校讲到Tableau&#xff0c;兴奋下载Kaggle Excel&#xff0c;一看后缀CSV&#xff0c;导入Tableau发现报错“tableau无法连接数据源”&#xff0c;自作聪明改为后缀XLSX&#xff0c;bug依旧。 省流&#xff1a…

QML中动态表格修改数据

1.qml文件中的实现代码 import QtQuick 2.15 import QtQuick.Window 2.15import QtQuick.Controls 2.0 import Qt.labs.qmlmodels 1.0 import QtQuick.Layouts 1.15Window {width: 640height: 480visible: truetitle: qsTr("Hello World")TableModel{id:table_model…

【风格迁移】URST:解决超高分辨率图像的风格迁移问题

URST&#xff1a;解决超高分辨率图像的风格迁移问题 提出背景URST框架的整体架构 提出背景 论文&#xff1a;https://arxiv.org/pdf/2103.11784.pdf 代码&#xff1a;https://github.com/czczup/URST?v1 有一张高分辨率的风景照片&#xff0c;分辨率为1000010000像素&#…

【C++ AVL树】

文章目录 AVL树AVL树的概念AVL树节点的定义AVL树的插入AVL树的旋转右单旋左单旋左右双旋右左双旋 代码实现 总结 AVL树 AVL树的概念 二叉搜索树在顺序有序或接近有序的情况下&#xff0c;而插入搜索树将退化为单叉树&#xff0c;此时查找的时间复杂度为O(n)&#xff0c;效率低…

Java通过jedis连接redis一些常用方法

小伙伴们好&#xff0c;欢迎关注&#xff0c;一起学习&#xff0c;无线进步 以下内容为学习redis过程中的一些笔记 文章目录 Jedis常用API判断keyStringListSetHashZset事务 Jedis 使用 Java 来操作 Redis&#xff0c;知其然并知其所以然 什么是Jedis 是 Redis 官方推荐的 jav…

#WEB前端(DIV、SPAN)

1.实验&#xff1a;DIV、SPAN 2.IDE&#xff1a;VSCODE 3.记录&#xff1a; 类? 4.代码&#xff1a; <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdev…

【java、微服务、spring】SpringCloud

服务拆分 1. 不同微服务&#xff0c;不要重复开发相同业务 2&#xff0e;微服务数据独立&#xff0c;不要访问其它微服务的数据库 3&#xff0e;微服务可以将自己的业务暴露为接口&#xff0c;供其它微服务调用 远程调用 提供者与消费者 服务提供者&#xff1a;一次业务中…

扼杀网络中的环路:STP、RSTP、MSTP

目录 前言&#xff1a; 一、STP&#xff08;Spanning Tree Protocol&#xff09; 1.1 STP功能 1.2 STP应用 二、RSTP&#xff08;Rapid Spanning Tree Protocol&#xff09; 2.1 RSTP功能 2.2 RSTP应用 三、MSTP&#xff08;Multiple Spanning Tree Protocol&#xff0…