FoMP虛擬貨幣
比特幣挖礦機，就是用於賺取比特幣的電腦，這類電腦一般有專業的挖礦晶元，多採用燒顯卡的方式工作，耗電量較大。用戶用個人計算機下載軟體然後運行特定演算法，與遠方伺服器通訊後可得到相應比特幣，是獲取比特幣的方式之一。
挖礦實際是性能的競爭、裝備的競爭，是礦工之間比拼算力，擁有較多算力的礦工挖到比特幣的概率更大。隨著全網算力上漲，用傳統的設備（CPU、GPU）挖到比特的難度越來越大，人們開發出專門用來挖礦的晶元。晶元是礦機最核心的零件。晶元運轉的過程會產生大量的熱，為了散熱降溫，比特幣礦機一般配有散熱片和風扇。
(1)FoMP虛擬貨幣擴展閱讀：
比特幣為一種虛擬的貨幣，比特幣挖礦制度為通過計算機硬體為比特幣網路開展數學運算的過程，提供服務的礦工可以得到一筆報酬，因為網路報酬依據礦工完成的任務來計算，為此挖礦的競爭十分激烈。
比特幣挖礦開始於CPU 或者GPU 這種低成本的硬體，不過隨著比特幣的流行，挖礦的過程出現較大變化。如今，挖礦活動轉移到現場可編程門陣列上來，通過優化可以實現哈希速度，這種模式的挖礦效率非常高。
❷ 電腦藍屏0×0000009F
你的電腦藍屏的時候，你在電腦干什麼呢，能說說嗎？我會跟據你說的較為准確的回答你。
藍屏代碼或事件查看器裡面的內容普通人是看不懂的，請將你在藍屏前電腦的表現，和你操作說的詳細些。下載什麼軟體、補丁，升級了什麼硬體了嗎？詳細的說說藍屏前你做了什麼，可能就是這些操作引起的藍屏的發生，有問題請追問我（我跟據你提供的信息重新回答你）。
一般藍屏是自己不正確操作引起的，記住容易引起藍屏的操作不做。電腦不要滿負荷操作，就是在玩游戲、看視頻時、下載時、看網頁的同時在干別的操作最容易死機、藍屏，因此在玩游戲、看視頻、下載時、看網頁時不要在操作別的東西了（看看是不是這個問題引起的）。
不管你在干什麼，只要一有卡的跡象時就趕緊停止手頭的操作退出在試，這樣就不會藍屏，如果還是這樣就不要玩了或是不要看了。
❸ linux系統顯示CCompL could not be obtained怎麼辦
從這個情況上說，是域名無法解析，那就先確認一下問題，到安裝該系統的計算機上執行ping，發現ping任意域名都無法得到正確的IP，那就說明是解析問題了。
解析一般就幾個問題，DNS的埠 DNS伺服器 域名本身，ping任意域名都無法得到ip，那就不是域名的問題了，再檢查DNS埠，也正常，沒有被封閉，那問題就是在DNS伺服器上了，看網卡設置的DNS伺服器，發現是機房本地的DNS，修改成電信的DNS，刷新一下網卡，再次查詢域名，發現成功了，完成。
下面是linux的ftp服務的配置:
VSFTP主配置文件路徑：/etc/vsftpd/vsftpd.conf，重要參數:
anonymous_enable=yes/no 是否允許匿名用戶訪問
anon_upload_enable=yes/no 是否允許匿名用戶上傳文件
anon_mkdir_write_enable=yes/no 是否允許匿名用戶創建目錄
anon_other_write_enable=yes/no 匿名用戶和虛擬用戶是否擁有刪除許可權
❹ FOMPOUND FOM-A的價值體現在哪裡
FOMPOUND FOM-A的價值體現在：
1、在思想方面：嚴格遵守學校紀律，有較強的集體榮譽感，樂於助人，關心同學，與同學相處融洽。
2、在社會工作方面：長期為同學們服務，參與組織了各項有益活動，培養了較強的策劃、組織、協調、管理和創新能力以及吃苦耐勞的精神。
3、學習方面：以「勤奮務實、永爭第一」作為自己的座佑銘。現實生活中我也以此來鞭策自己，學習態度嚴肅認真，學習目的明確。制定出科學、合理的學習計劃，周密地安排時間，從不偏科。因此，我在上初中以來的每次考試中都能取得驕人成績。
(4)FoMP虛擬貨幣擴展閱讀：
人對藝術的感受、體驗、評價和能動創造的能力。是「審美修養」或「美學修養」的主要內容，包括對藝術理論、藝術史知識的掌握，對藝術創造、藝術鑒賞、藝術發展規律的理；
以及對藝術的感受力、想像力、判斷力、理解力、創造力等。馬克思認為，如果一個人想得到藝術的享受，他本身就必須是一個有藝術修養的人，「對於沒有音樂感的耳朵說來，最美的音樂也毫無意義，不是對象。
❺ 如何給OMP演算法設計一個字典，這個字典會更新
1. 信號的稀疏表示(sparse representation of signals)
給定一個過完備字典矩陣，其中它的每列表示一種原型信號的原子。給定一個信號y，它可以被表示成這些原子的稀疏線性組合。信號 y 可以被表達為 y = Dx ，或者。 字典矩陣中所謂過完備性，指的是原子的個數遠遠大於信號y的長度(其長度很顯然是n)，即n<<k。
2.MP演算法(匹配追蹤演算法)
2.1 演算法描述
作為對信號進行稀疏分解的方法之一，將信號在完備字典庫上進行分解。
假定被表示的信號為y，其長度為n。假定H表示Hilbert空間，在這個空間H里，由一組向量構成字典矩陣D，其中每個向量可以稱為原子(atom)，其長度與被表示信號 y 的長度n相同，而且這些向量已作為歸一化處理，即|，也就是單位向量長度為1。MP演算法的基本思想：從字典矩陣D（也稱為過完備原子庫中），選擇一個與信號 y 最匹配的原子(也就是某列)，構建一個稀疏逼近，並求出信號殘差，然後繼續選擇與信號殘差最匹配的原子，反復迭代，信號y可以由這些原子來線性和，再加上最後的殘差值來表示。很顯然，如果殘差值在可以忽略的范圍內，則信號y就是這些原子的線性組合。如果選擇與信號y最匹配的原子？如何構建稀疏逼近並求殘差？如何進行迭代？我們來詳細介紹使用MP進行信號分解的步驟：[1] 計算信號 y 與字典矩陣中每列(原子)的內積，選擇絕對值最大的一個原子，它就是與信號 y 在本次迭代運算中最匹配的。用專業術語來描述：令信號，從字典矩陣中選擇一個最為匹配的原子，滿足，r0 表示一個字典矩陣的列索引。這樣，信號 y 就被分解為在最匹配原子的垂直投影分量和殘值兩部分，即：。[2]對殘值R1f進行步驟[1]同樣的分解，那麼第K步可以得到.
❻ 如圖點p在角aob的角平分線上點mn分別在o a ob上且角omp加角omp=80度求證pm=pn
證明：
作PE⊥OA於點E,PF⊥ON於點F
∵OP是角平分線
∴PE=PF
∵∠OMP+∠ONP=180°,∠OMP+∠PME=180°
∴∠PME=∠PNF
∵∠PEM=∠PFN
∴△PEM≌△PFN
∴PM=PN
❼ OOMP演算法代碼
1. 信號的稀疏表示(sparse representation of signals)
給定一個過完備字典矩陣，其中它的每列表示一種原型信號的原子。給定一個信號y，它可以被表示成這些原子的稀疏線性組合。信號 y 可以被表達為 y = Dx ，或者。 字典矩陣中所謂過完備性，指的是原子的個數遠遠大於信號y的長度(其長度很顯然是n)，即n<<k。
2.MP演算法(匹配追蹤演算法)
2.1 演算法描述
作為對信號進行稀疏分解的方法之一，將信號在完備字典庫上進行分解。
假定被表示的信號為y，其長度為n。假定H表示Hilbert空間，在這個空間H里，由一組向量構成字典矩陣D，其中每個向量可以稱為原子(atom)，其長度與被表示信號 y 的長度n相同，而且這些向量已作為歸一化處理，即|，也就是單位向量長度為1。MP演算法的基本思想：從字典矩陣D（也稱為過完備原子庫中），選擇一個與信號 y 最匹配的原子(也就是某列)，構建一個稀疏逼近，並求出信號殘差，然後繼續選擇與信號殘差最匹配的原子，反復迭代，信號y可以由這些原子來線性和，再加上最後的殘差值來表示。很顯然，如果殘差值在可以忽略的范圍內，則信號y就是這些原子的線性組合。如果選擇與信號y最匹配的原子？如何構建稀疏逼近並求殘差？如何進行迭代？我們來詳細介紹使用MP進行信號分解的步驟：[1] 計算信號 y 與字典矩陣中每列(原子)的內積，選擇絕對值最大的一個原子，它就是與信號 y 在本次迭代運算中最匹配的。用專業術語來描述：令信號，從字典矩陣中選擇一個最為匹配的原子，滿足，r0 表示一個字典矩陣的列索引。這樣，信號 y 就被分解為在最匹配原子的垂直投影分量和殘值兩部分，即：。[2]對殘值R1f進行步驟[1]同樣的分解，那麼第K步可以得到：
， 其中 滿足。可見，經過K步分解後，信號 y 被分解為：，其中。
2.2 繼續討論
(1)為什麼要假定在Hilbert空間中？Hilbert空間就是定義了完備的內積空。很顯然，MP中的計算使用向量的內積運算，所以在在Hilbert空間中進行信號分解理所當然了。什麼是完備的內積空間？篇幅有限就請自己搜索一下吧。
(2)為什麼原子要事先被歸一化處理了，即上面的描述。內積常用於計算一個矢量在一個方向上的投影長度，這時方向的矢量必須是單位矢量。MP中選擇最匹配的原子是，是選擇內積最大的一個，也就是信號(或是殘值)在原子(單位的)垂直投影長度最長的一個，比如第一次分解過程中，投影長度就是。，三個向量，構成一個三角形，且和正交（不能說垂直，但是可以想像二維空間這兩個矢量是垂直的）。
(3)MP演算法是收斂的，因為，和正交，由這兩個可以得出，得出每一個殘值比上一次的小，故而收斂。
2.3 MP演算法的缺點
如上所述，如果信號(殘值)在已選擇的原子進行垂直投影是非正交性的，這會使得每次迭代的結果並不少最優的而是次最優的，收斂需要很多次迭代。舉個例子說明一下：在二維空間上，有一個信號 y 被 D=[x1, x2]來表達，MP演算法迭代會發現總是在x1和x2上反復迭代，即，這個就是信號(殘值)在已選擇的原子進行垂直投影的非正交性導致的。再用嚴謹的方式描述[1]可能容易理解:在Hilbert空間H中，，，定義，就是它是這些向量的張成中的一個，MP構造一種表達形式：;這里的Pvf表示 f在V上的一個正交投影操作，那麼MP演算法的第 k 次迭代的結果可以表示如下(前面描述時信號為y，這里變成f了，請注意)：
如果 是最優的k項近似值，當且僅當。由於MP僅能保證，所以一般情況下是次優的。這是什麼意思呢？是k個項的線性表示，這個組合的值作為近似值，只有在第k個殘差和正交，才是最優的。如果第k個殘值與正交，意味這個殘值與fk的任意一項都線性無關，那麼第k個殘值在後面的分解過程中，不可能出現fk中已經出現的項，這才是最優的。而一般情況下，不能滿足這個條件，MP一般只能滿足第k個殘差和xk正交，這也就是前面為什麼提到「信號(殘值)在已選擇的原子進行垂直投影是非正交性的」的原因。如果第k個殘差和fk不正交，那麼後面的迭代還會出現fk中已經出現的項，很顯然fk就不是最優的，這也就是為什麼說MP收斂就需要更多次迭代的原因。不是說MP一定得到不到最優解，而且其前面描述的特性導致一般得到不到最優解而是次優解。那麼，有沒有辦法讓第k個殘差與正交，方法是有的，這就是下面要談到的OMP演算法。
3.OMP演算法
3.1 演算法描述
OMP演算法的改進之處在於：在分解的每一步對所選擇的全部原子進行正交化處理，這使得在精度要求相同的情況下，OMP演算法的收斂速度更快。
那麼在每一步中如何對所選擇的全部原子進行正交化處理呢？在正式描述OMP演算法前，先看一點基礎思想。
先看一個 k 階模型，表示信號 f 經過 k 步分解後的情況，似乎很眼熟，但要注意它與MP演算法不同之處，它的殘值與前面每個分量正交，這就是為什麼這個演算法多了一個正交的原因，MP中僅與最近選出的的那一項正交。
(1)
k + 1 階模型如下：
(2)
應用 k + 1階模型減去k 階模型，得到如下：
(3)
我們知道，字典矩陣D的原子是非正交的，引入一個輔助模型，它是表示對前k個項的依賴，描述如下：
(4)
和前面描述類似，在span(x1, ...xk)之一上的正交投影操作，後面的項是殘值。這個關系用數學符號描述：
請注意，這里的 a 和 b 的上標表示第 k 步時的取值。
將(4)帶入(3)中，有：
（5）
如果一下兩個式子成立，(5)必然成立。
(6)
(7)
令，有
其中。
ak的值是由求法很簡單，通過對(7)左右兩邊添加作內積消減得到：
後邊的第二項因為它們正交，所以為0，所以可以得出ak的第一部分。對於，在（4）左右兩邊中與作內積，可以得到ak的第二部分。
對於(4)，可以求出，求的步驟請參見參考文件的計算細節部分。為什麼這里不提，因為後面會介紹更簡單的方法來計算。
3.2 收斂性證明
通過(7)，由於與正交，將兩個殘值移到右邊後求二范的平方，並將ak的值代入可以得到：
可見每一次殘差比上一次殘差小，可見是收斂的。
3.3 演算法步驟
整個OMP演算法的步驟如下：
由於有了上面的來龍去脈，這個演算法就相當好理解了。
到這里還不算完，後來OMP的迭代運算用另外一種方法可以計算得知，有位同學的論文[2]描述就非常好，我就直接引用進來：
對比中英文描述，本質都是一樣，只是有細微的差別。這里順便貼出網一哥們寫的OMP演算法的代碼，源出處不得而知，共享給大家。
再貼另外一個洋牛paper[3]中關於OMP的描述，之所以引入，是因為它描述的非常嚴謹，但是也有點苦澀難懂，不過有了上面的基礎，就容易多了。
它的描述中的Sweep步驟就是尋找與當前殘差最大的內積時列在字典矩陣D中的索引，它的這個步驟描述說明為什麼要選擇內積最大的以及如何選擇。見下圖，說的非常清晰。
它的演算法步驟Update Provisional Solution中求很簡單，就是在 b = Ax 已知 A和b求x， 在x的最小二范就是A的偽逆與b相乘，即：
❽ error writing temporary file ,make sure your t
error writing temporary file ,make sure your temp fomp is valid
全部釋義和例句>> 寫入臨時文件時出錯，請確認你的臨時關系是有效的
如果電腦出現了「Error writing temporary file」的錯誤，說明電腦磁碟出現了寫入錯誤。這個問題大多會出現在移動硬碟裡面。
出現這個問題，可能是容量不足，另一個原因可能是磁碟格式不對，如果為FAT32格式的話出現這問題正常，因為FAT32格式不支持大於4G的文件。解決方法如下：
第一步：右擊移動硬碟，選擇「屬性」即可在「文件系統」中查看類型。
第二步：為了解決這個問題，可以把優盤格式化為NTFS格式。右擊移動硬碟，選擇「格式化」，在彈出對話框中選擇「文件系統」為「NTFS」，再單擊「開始」按鈕即可開始格式化，格式化後，問題就解決了。
❾ f(x)的新歌初智齒的中文翻譯
嗨，這一次，我見過的一天
你好，至少想起過一次我是誰吧
您的智齒
我是你的智齒，啊〜啊〜啊
作為一個孩子會覺得已經遭受
小時候都有過的吧，任誰都會想起，以為它已經消失了嗎，啊〜啊〜啊
注意男孩！我知道有一點不同
注意了，男孩子們！我是與眾不同的
推的傢伙
擠掉其他的人，我會占據獨一無二的位置
我喜歡深琥珀色：商行peompeom peompeom的
在你內心最深處繽繽PUM（勿改）
非常偷偷琥珀色：公司peompeom peompeom
我偷偷地隱秘著繽繽PUM（勿改）
你的心穿牆增長
我沖破你的壁壘從牙床長了出來不停長大
Peompeom reompeom特殊的經歷
給你最特別的經歷朗姆酒繽PUM
讓你腦袋像裂開一樣疼痛
Reompeom peompeom新體驗
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哎喲什麼是頭痛
哎呀你會心煩意亂哦（哦，哦，哦，哦，哦）
無法入睡，我並不想這樣做，
你會輾轉難眠哦（哦，哦，哦，哦，哦）
你永遠也不會忘記我很容易
你會對我難以忘懷哦（哦，哦，哦，哦，哦）
有一天，你的初戀，真正的驚喜出現reompeom peompeom，
我就是不知哪天會被你突然記起（哦，哦，哦，哦，哦），真正的，你的初戀朗姆酒繽PUM
你怎麼喜歡直線前進，並提出島haetgetji
這可怎麼辦，你喜歡那些漂亮的牙齒吧，啊〜啊〜啊
我會永遠站在，bittak騷擾如果沒有方便一點。
而我卻會傲嬌的立在那，折磨你，我才不簡單啊〜啊〜啊
地段yireotda字jeoreotda
說不在乎這種話的人很多
知道，直到我看到苦難，也意味著
但沒嘗試前你都無法知道後果
她可以把我拉硬naendago
就算你強行的把我拔出
會現貨兩個空的生命
那個位置也會空一輩子
克里斯塔爾：可能不是我沙利文：是可能正確的事情
你說早忘了我啊也許你說的也對
秘密，但我會補償
但我會創造只屬於我們兩個人的秘密
兩個SH（SH）
噓！專屬兩個人的，噓〜
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疼痛在我的頭上，它帶有疼痛
你的腦袋像裂開一樣疼痛
疼痛來打破
啊，要裂開一樣疼痛
疼痛來打破
啊，要裂開一樣疼痛
疼痛來打破
啊，要裂開一樣疼痛
作為一個非常脆弱的
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哎喲什麼是頭痛
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無法入睡，我並不想這樣做，
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你永遠也不會忘記我很容易
你會對我難以忘懷哦（哦，哦，哦，哦，哦）
有一天，你的初戀，真正的驚喜出現reompeom peompeom，
我就是不知哪天會被你突然記起（哦，哦，哦，哦，哦），真正的，你的初戀朗姆酒繽PUM
：你的第一次真正的愛情
真正的，你的初戀
Peompeom reompeom特殊的經歷
給過你最特別經歷的朗姆酒繽PUM
令人振奮的初戀
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Reompeom peompeom新體驗
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❿ VC++的win32程序OpenMP實現循環中兩條相關度不高的計算語句同時執行；使用#pragma omp parallel後反而變慢
#pragma omp parallel sections {
#pragma omp section
up=temp+h*(8*fp-5*fc[2]+4*fc[1]-fc[0])/3;
#pragma omp section
u=temp+h*(9*fp+19*fc[2]-5*fc[1]+fc[0])/24;
}