【数学二】线性代数-矩阵-矩阵的概念及运算

考试要求

1、理解矩阵的概念,了解单位矩阵、数量矩阵、对角矩阵、三角矩阵、对称矩阵、反对称矩阵和正交矩阵以及它们的性质.
2、掌握矩阵的线性运算、乘法、转置以及它们的运算规律,了解方阵的幂与方阵乘积的行列式的性质.
3、理解逆矩阵的概念,掌握逆矩阵的性质以及矩阵可逆的充分必要条件.理解伴随矩阵的概念,会用伴随矩阵求逆矩阵.
4、了解矩阵初等变换的概念,了解初等矩阵的性质和矩阵等价的概念,理解矩阵的秩的概念,掌握用初等变换求矩阵的秩和逆矩阵的方法.
5、了解分块矩阵及其运算.

矩阵的概念及运算
矩阵的概念

定义 m × n m\times n m×n个数排成如下 m m m n n n的一个表格 [ a 11 a 12 ⋯ a 1 n a 21 a 22 ⋯ a 2 n ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ a n 1 a n 2 ⋯ a n n ] \left[\begin{matrix} a_{11} & a_{12} &\cdots& a_{1n}\\ a_{21} & a_{22} &\cdots& a_{2n}\\ \vdots & \vdots &\vdots& \vdots\\ a_{n1} & a_{n2} &\cdots& a_{nn}\\ \end{matrix}\right] a11a21an1a12a22an2a1na2nann
称为一个 m × n m\times n m×n矩阵,当 m = n m=n m=n时,矩阵 A A A称为 n n n阶矩阵或叫 n n n方阵


如果一个矩阵的所有元素都是0,即 [ 0 0 ⋯ 0 0 0 ⋯ 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 ⋯ 0 ] \left[\begin{matrix} 0 & 0 &\cdots& 0\\ 0 & 0 &\cdots& 0\\ \vdots & \vdots &\vdots& \vdots\\ 0 &0 &\cdots& 0\\ \end{matrix}\right] 000000000
则称这个矩阵是零矩阵,可简记为 O O O.


两个矩阵 A = [ a i j ] m × n , B = [ b i j ] s × t A=[a_{ij}]_{m\times n},B=[b_{ij}]_{s\times t} A=[aij]m×nB=[bij]s×t,如果 m = s , n = t m=s,n=t m=s,n=t,则称 A A A B B B是同型矩阵。


两个同型矩阵 A = [ a i j ] m × n , B = [ b i j ] m × n A=[a_{ij}]_{m\times n},B=[b_{ij}]_{m\times n} A=[aij]m×nB=[bij]m×n,如果对应的元素都相等,记 a i j = b i j ( i = 1 , 2 , ⋯ , m ; j = 1 , 2 , ⋯ , n ) a_{ij}=b_{ij}(i=1,2,\cdots,m;j=1,2,\cdots,n) aij=bij(i=1,2,,m;j=1,2,,n) ,则称矩阵A与B相等,记作 A = B A=B A=B


矩阵的运算

加法 两个同型矩阵可以相加,且 A + B = [ a i j ] m × n + [ b i j ] m × n = [ a i j + b i j ] m × n A+B=[a_{ij}]_{m\times n}+[b_{ij}]_{m\times n}=[a_{ij}+b_{ij}]_{m\times n} A+B=[aij]m×n+[bij]m×n=[aij+bij]m×n

数乘 k k k是数, A = [ a i j ] m × n A=[a_{ij}]_{m\times n} A=[aij]m×n是矩阵,则定义数与矩阵的乘法为 k A = k [ a i j ] m × n = [ k a i j ] m × n kA=k[a_{ij}]_{m\times n}=[ka_{ij}]_{m\times n} kA=k[aij]m×n=[kaij]m×n
乘法 A A A是一个 m × s m\times s m×s矩阵, B B B是一个 s × n s\times n s×n矩阵 ( A A A的列数= B B B的行数),则 A , B A,B A,B可乘,且乘积 A B AB AB是一个 m × n m\times n m×n的矩阵,记成 C = A B = [ c i j ] m × n C=AB=[c_{ij}]_{m\times n} C=AB=[cij]m×n,其中 C C C的第 i i i行、第 j j j列元素 c i j c_{ij} cij A A A的第 i i i s s s个元素和 B B B的第 j j j列的 s s s个对应元素两两乘积之和,即 c i j = ∑ k = 1 s a i k b k j = a i 1 b 1 j + a i 2 b 2 j + ⋯ + a i s b s j c_{ij}=\sum_{k=1}^sa_{ik}b_{kj}=a_{i1}b_{1j}+a_{i2}b_{2j}+\cdots+a_{is}b_{sj} cij=k=1saikbkj=ai1b1j+ai2b2j++aisbsj


单位矩阵E 主对角线全为1
[ 1 0 ⋯ 0 0 1 ⋯ 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 ⋯ 1 ] \left[\begin{matrix} 1 & 0 &\cdots& 0\\ 0 & 1 &\cdots& 0\\ \vdots & \vdots &\vdots& \vdots\\ 0 &0 &\cdots& 1\\ \end{matrix}\right] 100010001


对角矩阵
[ a 1 0 0 0 a 2 0 0 0 a 3 ] [ b 1 0 0 0 b 2 0 0 0 b 3 ] = [ a 1 b 1 0 0 0 a 2 b 2 0 0 0 a 3 b 3 ] \left[\begin{matrix} a_1& 0 & 0\\ 0 & a_2 & 0\\ 0 &0 &a_3\\ \end{matrix}\right]\left[\begin{matrix} b_1& 0 & 0\\ 0 & b_2 & 0\\ 0 &0 &b_3\\ \end{matrix}\right]=\left[\begin{matrix} a_1b1& 0 & 0\\ 0 & a_2b2 & 0\\ 0 &0 &a_3b3\\ \end{matrix}\right] a1000a2000a3 b1000b2000b3 = a1b1000a2b2000a3b3
1、 Λ 1 Λ 2 = Λ 2 Λ 1 \Lambda_1\Lambda_2=\Lambda_2\Lambda_1 Λ1Λ2=Λ2Λ1


2、 [ a 1 0 0 0 a 2 0 0 0 a 3 ] n = [ a 1 n 0 0 0 a 2 n 0 0 0 a 3 n ] \left[\begin{matrix} a_1& 0 & 0\\ 0 & a_2 & 0\\ 0 &0 &a_3\\ \end{matrix}\right]^n=\left[\begin{matrix} a_1^n& 0 & 0\\ 0 & a_2^n & 0\\ 0 &0 &a_3^n\\ \end{matrix}\right] a1000a2000a3 n= a1n000a2n000a3n


3、 [ a 1 0 0 0 a 2 0 0 0 a 3 ] − 1 = [ 1 a 1 0 0 0 1 a 2 0 0 0 1 a 3 ] ( a i ≠ 0 ) \left[\begin{matrix} a_1& 0 & 0\\ 0 & a_2 & 0\\ 0 &0 &a_3\\ \end{matrix}\right]^{-1}=\left[\begin{matrix} \frac{1}{a_1}& 0 & 0\\ 0 & \frac{1}{a_2} & 0\\ 0 &0 &\frac{1}{a_3}\\ \end{matrix}\right](a_i\ne 0) a1000a2000a3 1= a11000a21000a31 (ai=0)


定义( 转置) m × n m\times n m×n型矩阵 A = [ a i j ] m × n A=[a_{ij}]_{m\times n} A=[aij]m×n的行列互换得到的 n × m n\times m n×m矩阵 [ a i j ] m × n [a_{ij}]_{m\times n} [aij]m×n称为 A A A的转置矩阵,记为 A T A^T AT,即若 A = [ a 11 a 12 ⋯ a 1 n a 21 a 22 ⋯ a 2 n ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ a m 1 a m 2 ⋯ a m n ] ,则 A T = [ a 11 a 21 ⋯ a m 1 a 12 a 22 ⋯ a m 2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ a 1 n a 2 n ⋯ a m n ] A=\left[\begin{matrix} a_{11} & a_{12} &\cdots& a_{1n}\\ a_{21} & a_{22} &\cdots& a_{2n}\\ \vdots & \vdots &\vdots& \vdots\\ a_{m1} & a_{m2} &\cdots& a_{mn}\\ \end{matrix}\right],则A^T=\left[\begin{matrix} a_{11} & a_{21} &\cdots& a_{m1}\\ a_{12} & a_{22} &\cdots& a_{m2}\\ \vdots & \vdots &\vdots& \vdots\\ a_{1n} & a_{2n} &\cdots& a_{mn}\\ \end{matrix}\right] A= a11a21am1a12a22am2a1na2namn ,则AT= a11a12a1na21a22a2nam1am2amn

定义(矩阵多项式) A A A n n n阶矩阵, f ( x ) = a m x m + ⋯ + a 1 x + a 0 f(x)=a_mx^m+\cdots+a_1x+a_0 f(x)=amxm++a1x+a0 x x x的多项式,则称 a m A m + a m − 1 A m − 1 + ⋯ + a 1 A + a 0 E a_mA^m+a_{m-1}A^{m-1}+\cdots+a_1A+a_0E amAm+am1Am1++a1A+a0E 为矩阵多项式,记为 f ( A ) f(A) f(A)


运算法则

1、加法 A,B,C是同型矩阵,则 A + B = B + A 交换律 ( A + B ) + C = A + ( B + C ) 结合律 A + O = A 其中 O 是元素全为零的同型矩阵 A + ( − A ) = O A+B=B+A\quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad 交换律\\ \quad \\ (A+B)+C=A+(B+C)\quad \quad \quad 结合律\\ \quad \\ \quad \quad \quad \quad A+O=A\quad \quad\quad \quad\quad \quad\quad \quad\quad \quad其中O是元素全为零的同型矩阵\\ \quad \\ A+(-A)=O\quad \quad\quad \quad\quad \quad\quad \quad\quad \quad\quad \quad A+B=B+A交换律(A+B)+C=A+(B+C)结合律A+O=A其中O是元素全为零的同型矩阵A+(A)=O


2、数乘矩阵
k ( m A ) = ( k m ) A = m ( k A ) ; ( k + m ) A = k A + m A k ( A + B ) = k A + k B ; 1 A = A ; 0 A = O k(mA)=(km)A=m(kA);\\ \quad \\ (k+m)A=kA+mA\quad\quad \\ \quad \\ k(A+B)=kA+kB;1A=A;0A=O k(mA)=(km)A=m(kA);(k+m)A=kA+mAk(A+B)=kA+kB;1A=A;0A=O

3、乘法 A,B,C满足运算条件时
( A B ) C = A ( B C ) A ( B + C ) = A B + A C ( B + C ) A = B A + C A (AB)C=A(BC)\\ \quad \\ A(B+C)=AB+AC \\ \quad \\ (B+C)A=BA+CA (AB)C=A(BC)A(B+C)=AB+AC(B+C)A=BA+CA
4、转置
( A + B ) T = A T + B T ; ( k A ) T = k A T ( A B ) T = B T A T ( A T ) T = A (A+B)^T=A^T+B^T;\\ \quad \\ (kA)^T=kA^T\\ \quad \\ (AB)^T=B^TA^T\\ \quad \\ (A^T)^T=A (A+B)T=AT+BT;(kA)T=kAT(AB)T=BTAT(AT)T=A


练习1:若 [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ] − X + [ 1 2 0 ] [ 2 0 − 1 ] = 3 [ 1 0 0 2 2 0 3 3 3 ] \left[\begin{matrix} 1& 2 & 3\\ 4 & 5 &6\\ 7 &8 &9\\ \end{matrix}\right]-X+\left[\begin{matrix} 1\\ 2\\ 0\\ \end{matrix}\right]\left[\begin{matrix} 2&0&-1\\ \end{matrix}\right]=3\left[\begin{matrix} 1& 0 &0\\ 2 & 2 &0\\ 3 &3 &3\\ \end{matrix}\right] 147258369 X+ 120 [201]=3 123023003 ,则 X = X= X=

依据同型函数的交换律可得: [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ] − 3 [ 1 0 0 2 2 0 3 3 3 ] + [ 1 2 0 ] [ 2 0 − 1 ] = X X = [ 1 − 3 2 3 4 − 6 5 − 6 6 7 − 9 8 − 9 9 − 9 ] + [ 2 0 − 1 4 0 − 2 0 0 0 ] = [ 0 2 2 2 − 1 4 − 2 − 1 0 ] 依据同型函数的交换律可得:\\ \quad \\ \left[\begin{matrix} 1& 2 & 3\\ 4 & 5 &6\\ 7 &8 &9\\ \end{matrix}\right]-3\left[\begin{matrix} 1& 0 &0\\ 2 & 2 &0\\ 3 &3 &3\\ \end{matrix}\right]+\left[\begin{matrix} 1\\ 2\\ 0\\ \end{matrix}\right]\left[\begin{matrix} 2&0&-1\\ \end{matrix}\right]=X\\ \quad \\ X=\left[\begin{matrix} 1-3& 2 & 3\\ 4 -6& 5-6 &6\\ 7-9 &8-9 &9-9\\ \end{matrix}\right]+\left[\begin{matrix} 2& 0 & -1\\ 4 &0 &-2\\ 0 &0 &0\\ \end{matrix}\right]=\left[\begin{matrix} 0& 2& 2\\ 2 &-1 &4\\ -2 &-1 &0\\ \end{matrix}\right] 依据同型函数的交换律可得: 147258369 3 123023003 + 120 [201]=XX= 134679256893699 + 240000120 = 022211240


练习2:设 A = [ 1 0 0 − 1 ] , B = [ 1 2 3 4 ] A=\left[\begin{matrix} 1& 0\\ 0 &-1\\ \end{matrix}\right],B=\left[\begin{matrix} 1& 2\\ 3 &4\\ \end{matrix}\right] A=[1001]B=[1324] 1 、 A B − B A = ? 2 、 ( A B ) 2 = ? 3 、 A 2 B 2 = ? 1、AB-BA=?\quad \quad \\ \quad \\ 2、(AB)^2=?\quad\quad\quad\\ \quad \\ 3、A^2B^2=?\quad\quad\quad 1ABBA=?2(AB)2=?3A2B2=?

解-1 A B − B A = [ 1 0 0 − 1 ] [ 1 2 3 4 ] − [ 1 2 3 4 ] [ 1 0 0 − 1 ] = [ 1 2 − 3 − 4 ] − [ 1 − 2 3 − 4 ] = [ 0 4 − 6 0 ] AB-BA=\left[\begin{matrix} 1& 0\\ 0 &-1\\ \end{matrix}\right]\left[\begin{matrix} 1& 2\\ 3 &4\\ \end{matrix}\right]-\left[\begin{matrix} 1& 2\\ 3 &4\\ \end{matrix}\right]\left[\begin{matrix} 1& 0\\ 0 &-1\\ \end{matrix}\right]\\ \quad \\ =\left[\begin{matrix} 1& 2\\ -3 &-4\\ \end{matrix}\right]-\left[\begin{matrix} 1& -2\\ 3 &-4\\ \end{matrix}\right]=\left[\begin{matrix} 0& 4\\ -6 &0\\ \end{matrix}\right] ABBA=[1001][1324][1324][1001]=[1324][1324]=[0640]


解-2 ( A B ) 2 = [ 1 2 − 3 − 4 ] [ 1 2 − 3 − 4 ] = [ − 5 − 6 9 10 ] (AB)^2=\left[\begin{matrix} 1& 2\\ -3 &-4\\ \end{matrix}\right]\left[\begin{matrix} 1& 2\\ -3 &-4\\ \end{matrix}\right]=\left[\begin{matrix} -5& -6\\ 9 &10\\ \end{matrix}\right] (AB)2=[1324][1324]=[59610]


解-3 A 2 B 2 = [ 1 0 0 1 ] [ 1 2 3 4 ] [ 1 2 3 4 ] = [ 7 10 15 22 ] A^2B^2=\left[\begin{matrix} 1& 0\\ 0 &1\\ \end{matrix}\right]\left[\begin{matrix} 1& 2\\ 3 &4\\ \end{matrix}\right]\left[\begin{matrix} 1& 2\\ 3 &4\\ \end{matrix}\right]=\left[\begin{matrix} 7& 10\\ 15 &22\\ \end{matrix}\right] A2B2=[1001][1324][1324]=[7151022]


练习3: 方程组 { x 1 + 2 x 2 − x 3 + 4 4 = 2 2 x 1 − x 2 + x 3 + x 4 = 1 x 1 + 7 x 2 − 4 x 3 + 11 x 4 = 5 \begin{cases}x_1+2x_2-x_3+4_4=2 \\ \quad \\ 2x_1-x_2+x_3+x_4=1 \\ \quad \\ x_1+7x_2-4x_3+11x_4=5\end{cases} x1+2x2x3+44=22x1x2+x3+x4=1x1+7x24x3+11x4=5用矩阵表示?

[ 1 2 − 1 4 2 − 1 1 1 1 7 − 4 11 ] [ x 1 x 2 x 3 x 4 ] = [ 2 1 5 ] \left[\begin{matrix} 1& 2&-1&4\\ 2&-1&1&1\\ 1& 7&-4&11\\ \end{matrix}\right]\left[\begin{matrix} x_1\\ x_2\\ x_3\\ x_4\\ \end{matrix}\right]=\left[\begin{matrix} 2\\ 1\\ 5\\ \end{matrix}\right] 1212171144111 x1x2x3x4 = 215

若记 A = [ 1 2 − 1 4 2 − 1 1 1 1 7 − 4 11 ] A=\left[\begin{matrix} 1& 2&-1&4\\ 2&-1&1&1\\ 1& 7&-4&11\\ \end{matrix}\right] A= 1212171144111 称为方程组系数矩阵,未知数 x = [ x 1 , x 2 , x 3 , x 4 ] T x=[x_1,x_2,x_3,x_4]^T x=[x1,x2,x3,x4]T,常数项 b = [ 2 , 1 , 5 ] T b=[2,1,5]^T b=[2,1,5]T,则方程组表示为: A x = b Ax=b Ax=b
如果对系数矩阵 A A A按列分块,记为 A = [ α 1 , α 2 , α 3 , α 4 ] A=[\alpha_1,\alpha_2,\alpha_3,\alpha_4] A=[α1,α2,α3,α4]
由分块矩阵乘法,有 [ α 1 , α 2 , α 3 , α 4 ] [ x 1 x 2 x 3 x 4 ] = b [\alpha_1,\alpha_2,\alpha_3,\alpha_4]\left[\begin{matrix} x_1\\ x_2\\ x_3\\ x_4\\ \end{matrix}\right]=b [α1,α2,α3,α4] x1x2x3x4 =b x 1 α 1 + x 2 α 2 + x 3 α 3 + x 4 α 4 = b x_1\alpha_1+x_2\alpha_2+x_3\alpha_3+x_4\alpha_4=b x1α1+x2α2+x3α3+x4α4=b

非齐次方程: A ≠ 0 A\ne0 A=0有唯一解
齐次方程: A ≠ 0 A\ne 0 A=0只有零解, A = 0 A=0 A=0有非零解

常见的矩阵

A A A n n n阶矩阵

单位阵:主对角线元素为1,其余元素为0的矩阵称为单位阵,记为 E n \Epsilon_n En


数量阵:数k与单位阵 E \Epsilon E的积 k E k\Epsilon kE称为数量阵。


对角阵:非对角元素都是0的矩阵(即 ∀ i ≠ j \forall i\ne j i=j恒有 a i j = 0 a_{ij}=0 aij=0)称为对角阵,记为 Λ , Λ = d i a g [ a 1 , a 2 , ⋯ , a n ] \Lambda,\Lambda=diag[a_1,a_2,\cdots,a_n] Λ,Λ=diag[a1,a2,,an]


上(下)三角阵:当 i > j ( i < j ) i>j(i<j) i>j(i<j)时,有 a i j = 0 a_{ij}=0 aij=0的矩阵称为上(下)三角阵


对称矩阵:满足 A T = A A^T=A AT=A,即 a i j = a j i a_{ij}=a_{ji} aij=aji的矩阵称为对称阵。


反对称阵:满足 A T = − A A^T=-A AT=A,即 a i j = − a j i , a i i = 0 a_{ij}=-a_{ji},a_{ii}=0 aij=ajiaii=0的矩阵称为反对称阵。

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:http://www.rhkb.cn/news/462656.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

第7章 内容共享

第 7 章 内容共享 bilibili学习地址 github代码地址 本章介绍Android不同应用之间共享内容的具体方式&#xff0c;主要包括&#xff1a;如何利用内容组件在应用之间共享数据&#xff0c;如何使用内容组件获取系统的通讯信息&#xff0c;如何借助文件提供器在应用之间共享文件…

基于 Python 的 Django 框架开发的电影推荐系统

项目简介&#xff1a;本项目是基于 Python 的 Django 框架开发的电影推荐系统&#xff0c;主要功能包括&#xff1a; 电影信息爬取&#xff1a;获取并更新电影数据。数据展示&#xff1a;提供电影数据的列表展示。推荐系统&#xff1a;基于协同过滤算法实现个性化推荐。用户系…

【高等数学】3-2多元函数积分学

1. 二重积分 可以想象你有一块不规则的平面薄板,它在一个平面区域上。二重积分就是用来求这个薄板的质量(假设薄板的面密度函数是)。 把区域划分成许多非常小的小方块(类似于把一块地划分成很多小格子),在每个小方块上,密度近似看成是一个常数,然后把每个小方块的质量加…

喜欢央卫 5.5.5 | 老年人专用电视直播APP

喜欢央卫是一款专门为老年人设计的电视直播APP。这款APP的名字非常简单直白&#xff0c;内容也符合老年人的口味。它提供了常用的央卫频道&#xff0c;还有V4和V6的不同线路&#xff0c;同时支持超多地方频道。界面简洁易用&#xff0c;非常适合教老人如何看电视。 大小&#…

DAY17|二叉树Part03|LeetCode: 654.最大二叉树 、617.合并二叉树 、700.二叉搜索树中的搜索、98.验证二叉搜索树

目录 LeetCode: 654.最大二叉树 基本思路 C代码 LeetCode: 617.合并二叉树 基本思路 C代码 LeetCode: 700.二叉搜索树中的搜索 基本思路 C代码 LeetCode: 98.验证二叉搜索树 中序遍历判断递增 基本思路 C代码 递归法 C代码 LeetCode: 654.最大二叉树 力扣…

《数字图像处理基础》学习05-数字图像的灰度直方图

目录 一&#xff0c;数字图像的数值描述 &#xff11;&#xff0c;二值图像 &#xff12;&#xff0c;灰度图像 3&#xff0c;彩色图像 二&#xff0c;数字图像的灰度直方图 一&#xff0c;数字图像的数值描述 在之前的学习中&#xff0c;我知道了图像都是二维信息&…

golang的多表联合orm

项目截图 1.数据库连接配置 DbConfigUtil.go package configimport ( "fmt" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" "gorm.io/driver/mysql" "gorm.io/gorm" "gorm.io/gorm/logger" "gorm.io/gorm/schema" )var Go…

Chromium 中chrome.topSites扩展接口定义c++

一、chrome.topSites 使用 chrome.topSites API 访问新标签页上显示的热门网站&#xff08;即最常访问的网站&#xff09;。不包括用户自定义的快捷方式。 权限 topSites 您必须声明“topSites”扩展程序清单中授予使用此 API 的权限。 {"name": "My exten…

在Zetero中调用腾讯云API的输入密钥的问题

也是使用了Translate插件了&#xff0c;但是需要调用腾讯云翻译&#xff0c;一直没成功。 第一步就是&#xff0c;按照这上面方法做&#xff1a;百度、阿里、腾讯、有道各平台翻译API申请教程 之后就是&#xff1a;Zotero PDF translat翻译&#xff1a;申请腾讯翻译接口 主要是…

2-137 基于matlab的sigmoid函数的变步长自适应语音信号增强

基于matlab的sigmoid函数的变步长自适应语音信号增强&#xff0c;与传统LMS相对比&#xff0c;比较不同的变步长函数去噪效果&#xff0c;并基于较好的去噪算法分析不同变步长中参数变化对降噪的影响。程序已调通&#xff0c;可直接运行。 下载源程序请点链接&#xff1a;2-13…

DNS服务部署

第一步&#xff1a;两个服务器恢复快照&#xff0c;预处理、安装软件、设置网卡信息 第二步&#xff1a;主服务端操作&#xff0c;编辑主配置文件设置监听IP。主服务端操作打开区域配置文件&#xff0c;添加如下内容&#xff0c;重点为&#xff1a;允许从服务器的同步请求&…

云效+mqtt实现本地构建和远程自动发版

之前写过一篇jenkinsmqtt实现本地构建和远程自动发版_jenkins远程调用和本地调用-CSDN博客 由于本地搭建jenkins实在太费机器了&#xff0c;这次改用云效搭建。不过云效并没有直接发送mqtt的方法&#xff0c;需要编写中转接口。 中转接口采用go-gin框架实现&#xff0c;代码如…

存储器与寄存器

​​​​​​存储器 存储器&#xff08;Memory&#xff09;是计算机中用于存储数据和程序的硬件设备。有了存储器计算机就具有记忆功能。 RAM 随机存取存储器&#xff08;RAM, Random Access Memory&#xff09; 是计算机系统中一种重要的内存类型&#xff0c;主要用于临时存储…

T10打卡—数据增强

​​​​​​​ &#x1f368; 本文为&#x1f517;365天深度学习训练营中的学习记录博客&#x1f356; 原作者&#xff1a;K同学啊 1.导入及查看数据 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[font.sans-serif][SimHei] plt.rcParams[axes.unicode_minus]False import…

wordpress ripro-v5-8.3开心版主题源码

wordpress 资源下载主题 ripro刚开始出来就风靡很久&#xff0c;这个也是类似子比的一个主题&#xff0c;下载全面&#xff0c;美化包也特别多&#xff0c;此版本为网友投稿开新版本&#xff0c;还是那句话&#xff0c;运营请支持正版授权&#xff0c;提供学习研究而已。 喜欢做…

wps宏代码学习

推荐学习视频&#xff1a;https://space.bilibili.com/363834767/channel/collectiondetail?sid1139008&spm_id_from333.788.0.0 打开宏编辑器和JS代码调试 工具-》开发工具-》WPS宏编辑器 左边是工程区&#xff0c;当打开多个excel时会有多个&#xff0c;要注意不要把…

微信小程序的上拉刷新与下拉刷新

效果图如下&#xff1a; 上拉刷新 与 下拉刷新 代码如下&#xff1a; joked.wxml <scroll-view class"scroll" scroll-y refresher-enabled refresher-default-style"white" bindrefresherrefresh"onRefresh" refresher-triggered&qu…

python之函数总结

函数 对于函数的学习&#xff0c;我整理了网上的一些资料&#xff0c;希望可以帮助到各位&#xff01;&#xff01;&#xff01; 世界级的编程大师Martin Fowler先生曾经说过&#xff1a;“代码有很多种坏味道&#xff0c;重复是最坏的一种&#xff01;”。 为什么使用函数 问题…

Mybatis学习笔记(二)

八、多表联合查询 (一) 多表联合查询概述 在开发过程中单表查询不能满足项目需求分析功能&#xff0c;对于复杂业务来讲&#xff0c;关联的表有几张&#xff0c;甚至几十张并且表与表之间的关系相当复杂。为了能够实业复杂功能业务&#xff0c;就必须进行多表查询&#xff0c…