FoMP虚拟货币

❶ 比特币矿机是什么

比特币挖矿机，就是用于赚取比特币的电脑，这类电脑一般有专业的挖矿芯片，多采用烧显卡的方式工作，耗电量较大。用户用个人计算机下载软件然后运行特定算法，与远方服务器通讯后可得到相应比特币，是获取比特币的方式之一。

挖矿实际是性能的竞争、装备的竞争，是矿工之间比拼算力，拥有较多算力的矿工挖到比特币的概率更大。随着全网算力上涨，用传统的设备（CPU、GPU）挖到比特的难度越来越大，人们开发出专门用来挖矿的芯片。芯片是矿机最核心的零件。芯片运转的过程会产生大量的热，为了散热降温，比特币矿机一般配有散热片和风扇。

(1)FoMP虚拟货币扩展阅读：

比特币为一种虚拟的货币，比特币挖矿制度为通过计算机硬件为比特币网络开展数学运算的过程，提供服务的矿工可以得到一笔报酬，因为网络报酬依据矿工完成的任务来计算，为此挖矿的竞争十分激烈。

比特币挖矿开始于CPU 或者GPU 这种低成本的硬件，不过随着比特币的流行，挖矿的过程出现较大变化。如今，挖矿活动转移到现场可编程门阵列上来，通过优化可以实现哈希速度，这种模式的挖矿效率非常高。

❷ 电脑蓝屏0×0000009F

你的电脑蓝屏的时候，你在电脑干什么呢，能说说吗？我会跟据你说的较为准确的回答你。

蓝屏代码或事件查看器里面的内容普通人是看不懂的，请将你在蓝屏前电脑的表现，和你操作说的详细些。下载什么软件、补丁，升级了什么硬件了吗？详细的说说蓝屏前你做了什么，可能就是这些操作引起的蓝屏的发生，有问题请追问我（我跟据你提供的信息重新回答你）。

一般蓝屏是自己不正确操作引起的，记住容易引起蓝屏的操作不做。电脑不要满负荷操作，就是在玩游戏、看视频时、下载时、看网页的同时在干别的操作最容易死机、蓝屏，因此在玩游戏、看视频、下载时、看网页时不要在操作别的东西了（看看是不是这个问题引起的）。

不管你在干什么，只要一有卡的迹象时就赶紧停止手头的操作退出在试，这样就不会蓝屏，如果还是这样就不要玩了或是不要看了。

❸ linux系统显示CCompL could not be obtained怎么办

从这个情况上说，是域名无法解析，那就先确认一下问题，到安装该系统的计算机上执行ping，发现ping任意域名都无法得到正确的IP，那就说明是解析问题了。
解析一般就几个问题，DNS的端口 DNS服务器 域名本身，ping任意域名都无法得到ip，那就不是域名的问题了，再检查DNS端口，也正常，没有被封闭，那问题就是在DNS服务器上了，看网卡设置的DNS服务器，发现是机房本地的DNS，修改成电信的DNS，刷新一下网卡，再次查询域名，发现成功了，完成。
下面是linux的ftp服务的配置:
VSFTP主配置文件路径：/etc/vsftpd/vsftpd.conf，重要参数:
anonymous_enable=yes/no 是否允许匿名用户访问
anon_upload_enable=yes/no 是否允许匿名用户上传文件
anon_mkdir_write_enable=yes/no 是否允许匿名用户创建目录
anon_other_write_enable=yes/no 匿名用户和虚拟用户是否拥有删除权限

❹ FOMPOUND FOM-A的价值体现在哪里

FOMPOUND FOM-A的价值体现在：

1、在思想方面：严格遵守学校纪律，有较强的集体荣誉感，乐于助人，关心同学，与同学相处融洽。

2、在社会工作方面：长期为同学们服务，参与组织了各项有益活动，培养了较强的策划、组织、协调、管理和创新能力以及吃苦耐劳的精神。

3、学习方面：以“勤奋务实、永争第一”作为自己的座佑铭。现实生活中我也以此来鞭策自己，学习态度严肃认真，学习目的明确。制定出科学、合理的学习计划，周密地安排时间，从不偏科。因此，我在上初中以来的每次考试中都能取得骄人成绩。

(4)FoMP虚拟货币扩展阅读：

人对艺术的感受、体验、评价和能动创造的能力。是“审美修养”或“美学修养”的主要内容，包括对艺术理论、艺术史知识的掌握，对艺术创造、艺术鉴赏、艺术发展规律的理；

以及对艺术的感受力、想象力、判断力、理解力、创造力等。马克思认为，如果一个人想得到艺术的享受，他本身就必须是一个有艺术修养的人，“对于没有音乐感的耳朵说来，最美的音乐也毫无意义，不是对象。

❺ 如何给OMP算法设计一个字典，这个字典会更新

1. 信号的稀疏表示(sparse representation of signals)
给定一个过完备字典矩阵，其中它的每列表示一种原型信号的原子。给定一个信号y，它可以被表示成这些原子的稀疏线性组合。信号 y 可以被表达为 y = Dx ，或者。 字典矩阵中所谓过完备性，指的是原子的个数远远大于信号y的长度(其长度很显然是n)，即n<<k。
2.MP算法(匹配追踪算法)
2.1 算法描述
作为对信号进行稀疏分解的方法之一，将信号在完备字典库上进行分解。
假定被表示的信号为y，其长度为n。假定H表示Hilbert空间，在这个空间H里，由一组向量构成字典矩阵D，其中每个向量可以称为原子(atom)，其长度与被表示信号 y 的长度n相同，而且这些向量已作为归一化处理，即|，也就是单位向量长度为1。MP算法的基本思想：从字典矩阵D（也称为过完备原子库中），选择一个与信号 y 最匹配的原子(也就是某列)，构建一个稀疏逼近，并求出信号残差，然后继续选择与信号残差最匹配的原子，反复迭代，信号y可以由这些原子来线性和，再加上最后的残差值来表示。很显然，如果残差值在可以忽略的范围内，则信号y就是这些原子的线性组合。如果选择与信号y最匹配的原子？如何构建稀疏逼近并求残差？如何进行迭代？我们来详细介绍使用MP进行信号分解的步骤：[1] 计算信号 y 与字典矩阵中每列(原子)的内积，选择绝对值最大的一个原子，它就是与信号 y 在本次迭代运算中最匹配的。用专业术语来描述：令信号，从字典矩阵中选择一个最为匹配的原子，满足，r0 表示一个字典矩阵的列索引。这样，信号 y 就被分解为在最匹配原子的垂直投影分量和残值两部分，即：。[2]对残值R1f进行步骤[1]同样的分解，那么第K步可以得到.

❻ 如图点p在角aob的角平分线上点mn分别在o a ob上且角omp加角omp=80度求证pm=pn

证明：
作PE⊥OA于点E,PF⊥ON于点F
∵OP是角平分线
∴PE=PF
∵∠OMP+∠ONP=180°,∠OMP+∠PME=180°
∴∠PME=∠PNF
∵∠PEM=∠PFN
∴△PEM≌△PFN
∴PM=PN

❼ OOMP算法代码

1. 信号的稀疏表示(sparse representation of signals)
给定一个过完备字典矩阵，其中它的每列表示一种原型信号的原子。给定一个信号y，它可以被表示成这些原子的稀疏线性组合。信号 y 可以被表达为 y = Dx ，或者。 字典矩阵中所谓过完备性，指的是原子的个数远远大于信号y的长度(其长度很显然是n)，即n<<k。
2.MP算法(匹配追踪算法)
2.1 算法描述
作为对信号进行稀疏分解的方法之一，将信号在完备字典库上进行分解。
假定被表示的信号为y，其长度为n。假定H表示Hilbert空间，在这个空间H里，由一组向量构成字典矩阵D，其中每个向量可以称为原子(atom)，其长度与被表示信号 y 的长度n相同，而且这些向量已作为归一化处理，即|，也就是单位向量长度为1。MP算法的基本思想：从字典矩阵D（也称为过完备原子库中），选择一个与信号 y 最匹配的原子(也就是某列)，构建一个稀疏逼近，并求出信号残差，然后继续选择与信号残差最匹配的原子，反复迭代，信号y可以由这些原子来线性和，再加上最后的残差值来表示。很显然，如果残差值在可以忽略的范围内，则信号y就是这些原子的线性组合。如果选择与信号y最匹配的原子？如何构建稀疏逼近并求残差？如何进行迭代？我们来详细介绍使用MP进行信号分解的步骤：[1] 计算信号 y 与字典矩阵中每列(原子)的内积，选择绝对值最大的一个原子，它就是与信号 y 在本次迭代运算中最匹配的。用专业术语来描述：令信号，从字典矩阵中选择一个最为匹配的原子，满足，r0 表示一个字典矩阵的列索引。这样，信号 y 就被分解为在最匹配原子的垂直投影分量和残值两部分，即：。[2]对残值R1f进行步骤[1]同样的分解，那么第K步可以得到：
， 其中 满足。可见，经过K步分解后，信号 y 被分解为：，其中。
2.2 继续讨论
(1)为什么要假定在Hilbert空间中？Hilbert空间就是定义了完备的内积空。很显然，MP中的计算使用向量的内积运算，所以在在Hilbert空间中进行信号分解理所当然了。什么是完备的内积空间？篇幅有限就请自己搜索一下吧。
(2)为什么原子要事先被归一化处理了，即上面的描述。内积常用于计算一个矢量在一个方向上的投影长度，这时方向的矢量必须是单位矢量。MP中选择最匹配的原子是，是选择内积最大的一个，也就是信号(或是残值)在原子(单位的)垂直投影长度最长的一个，比如第一次分解过程中，投影长度就是。，三个向量，构成一个三角形，且和正交（不能说垂直，但是可以想象二维空间这两个矢量是垂直的）。
(3)MP算法是收敛的，因为，和正交，由这两个可以得出，得出每一个残值比上一次的小，故而收敛。
2.3 MP算法的缺点
如上所述，如果信号(残值)在已选择的原子进行垂直投影是非正交性的，这会使得每次迭代的结果并不少最优的而是次最优的，收敛需要很多次迭代。举个例子说明一下：在二维空间上，有一个信号 y 被 D=[x1, x2]来表达，MP算法迭代会发现总是在x1和x2上反复迭代，即，这个就是信号(残值)在已选择的原子进行垂直投影的非正交性导致的。再用严谨的方式描述[1]可能容易理解:在Hilbert空间H中，，，定义，就是它是这些向量的张成中的一个，MP构造一种表达形式：;这里的Pvf表示 f在V上的一个正交投影操作，那么MP算法的第 k 次迭代的结果可以表示如下(前面描述时信号为y，这里变成f了，请注意)：
如果 是最优的k项近似值，当且仅当。由于MP仅能保证，所以一般情况下是次优的。这是什么意思呢？是k个项的线性表示，这个组合的值作为近似值，只有在第k个残差和正交，才是最优的。如果第k个残值与正交，意味这个残值与fk的任意一项都线性无关，那么第k个残值在后面的分解过程中，不可能出现fk中已经出现的项，这才是最优的。而一般情况下，不能满足这个条件，MP一般只能满足第k个残差和xk正交，这也就是前面为什么提到“信号(残值)在已选择的原子进行垂直投影是非正交性的”的原因。如果第k个残差和fk不正交，那么后面的迭代还会出现fk中已经出现的项，很显然fk就不是最优的，这也就是为什么说MP收敛就需要更多次迭代的原因。不是说MP一定得到不到最优解，而且其前面描述的特性导致一般得到不到最优解而是次优解。那么，有没有办法让第k个残差与正交，方法是有的，这就是下面要谈到的OMP算法。

3.OMP算法
3.1 算法描述
OMP算法的改进之处在于：在分解的每一步对所选择的全部原子进行正交化处理，这使得在精度要求相同的情况下，OMP算法的收敛速度更快。
那么在每一步中如何对所选择的全部原子进行正交化处理呢？在正式描述OMP算法前，先看一点基础思想。
先看一个 k 阶模型，表示信号 f 经过 k 步分解后的情况，似乎很眼熟，但要注意它与MP算法不同之处，它的残值与前面每个分量正交，这就是为什么这个算法多了一个正交的原因，MP中仅与最近选出的的那一项正交。
(1)
k + 1 阶模型如下：
(2)
应用 k + 1阶模型减去k 阶模型，得到如下：
(3)

我们知道，字典矩阵D的原子是非正交的，引入一个辅助模型，它是表示对前k个项的依赖，描述如下：
(4)
和前面描述类似，在span(x1, ...xk)之一上的正交投影操作，后面的项是残值。这个关系用数学符号描述：
请注意，这里的 a 和 b 的上标表示第 k 步时的取值。
将(4)带入(3)中，有：
（5）
如果一下两个式子成立，(5)必然成立。
(6)
(7)
令，有

其中。
ak的值是由求法很简单，通过对(7)左右两边添加作内积消减得到：

后边的第二项因为它们正交，所以为0，所以可以得出ak的第一部分。对于，在（4）左右两边中与作内积，可以得到ak的第二部分。
对于(4)，可以求出，求的步骤请参见参考文件的计算细节部分。为什么这里不提，因为后面会介绍更简单的方法来计算。
3.2 收敛性证明
通过(7)，由于与正交，将两个残值移到右边后求二范的平方，并将ak的值代入可以得到：

可见每一次残差比上一次残差小，可见是收敛的。
3.3 算法步骤
整个OMP算法的步骤如下：

由于有了上面的来龙去脉，这个算法就相当好理解了。
到这里还不算完，后来OMP的迭代运算用另外一种方法可以计算得知，有位同学的论文[2]描述就非常好，我就直接引用进来：

对比中英文描述，本质都是一样，只是有细微的差别。这里顺便贴出网一哥们写的OMP算法的代码，源出处不得而知，共享给大家。

再贴另外一个洋牛paper[3]中关于OMP的描述，之所以引入，是因为它描述的非常严谨，但是也有点苦涩难懂，不过有了上面的基础，就容易多了。

它的描述中的Sweep步骤就是寻找与当前残差最大的内积时列在字典矩阵D中的索引，它的这个步骤描述说明为什么要选择内积最大的以及如何选择。见下图，说的非常清晰。

它的算法步骤Update Provisional Solution中求很简单，就是在 b = Ax 已知 A和b求x， 在x的最小二范就是A的伪逆与b相乘，即：

❽ error writing temporary file ,make sure your t

error writing temporary file ,make sure your temp fomp is valid
全部释义和例句>> 写入临时文件时出错，请确认你的临时关系是有效的
如果电脑出现了“Error writing temporary file”的错误，说明电脑磁盘出现了写入错误。这个问题大多会出现在移动硬盘里面。
出现这个问题，可能是容量不足，另一个原因可能是磁盘格式不对，如果为FAT32格式的话出现这问题正常，因为FAT32格式不支持大于4G的文件。解决方法如下：
第一步：右击移动硬盘，选择“属性”即可在“文件系统”中查看类型。
第二步：为了解决这个问题，可以把优盘格式化为NTFS格式。右击移动硬盘，选择“格式化”，在弹出对话框中选择“文件系统”为“NTFS”，再单击“开始”按钮即可开始格式化，格式化后，问题就解决了。

❾ f(x)的新歌初智齿的中文翻译

嗨，这一次，我见过的一天
你好，至少想起过一次我是谁吧
您的智齿
我是你的智齿，啊〜啊〜啊
作为一个孩子会觉得已经遭受
小时候都有过的吧，任谁都会想起，以为它已经消失了吗，啊〜啊〜啊
注意男孩！我知道有一点不同
注意了，男孩子们！我是与众不同的
推的家伙
挤掉其他的人，我会占据独一无二的位置
我喜欢深琥珀色：商行peompeom peompeom的
在你内心最深处缤缤PUM（勿改）
非常偷偷琥珀色：公司peompeom peompeom
我偷偷地隐秘着缤缤PUM（勿改）
你的心穿墙增长
我冲破你的壁垒从牙床长了出来不停长大
Peompeom reompeom特殊的经历
给你最特别的经历朗姆酒缤PUM
让你脑袋像裂开一样疼痛
Reompeom peompeom新体验
给你前所未有的体验朗姆酒缤PUM
哎哟什么是头痛
哎呀你会心烦意乱哦（哦，哦，哦，哦，哦）
无法入睡，我并不想这样做，
你会辗转难眠哦（哦，哦，哦，哦，哦）
你永远也不会忘记我很容易
你会对我难以忘怀哦（哦，哦，哦，哦，哦）
有一天，你的初恋，真正的惊喜出现reompeom peompeom，
我就是不知哪天会被你突然记起（哦，哦，哦，哦，哦），真正的，你的初恋朗姆酒缤PUM
你怎么喜欢直线前进，并提出岛haetgetji
这可怎么办，你喜欢那些漂亮的牙齿吧，啊〜啊〜啊
我会永远站在，bittak骚扰如果没有方便一点。
而我却会傲娇的立在那，折磨你，我才不简单啊〜啊〜啊
地段yireotda字jeoreotda
说不在乎这种话的人很多
知道，直到我看到苦难，也意味着
但没尝试前你都无法知道后果
她可以把我拉硬naendago
就算你强行的把我拔出
会现货两个空的生命
那个位置也会空一辈子
克里斯塔尔：可能不是我沙利文：是可能正确的事情
你说早忘了我啊也许你说的也对
秘密，但我会补偿
但我会创造只属于我们两个人的秘密
两个SH（SH）
嘘！专属两个人的，嘘〜
哎哟什么是头痛
哎呀你会心烦意乱哦（哦，哦，哦，哦，哦）
无法入睡，我并不想这样做，
你会辗转难眠哦（哦，哦，哦，哦，哦）
你永远也不会忘记我很容易
你会对我难以忘怀哦（哦，哦，哦，哦，哦）
有一天，令人兴奋的惊喜初恋出现reompeom peompeom
我就是不知哪天会被你突然记起的（哦，哦，哦，哦，哦），刺痛的，你的初恋朗姆酒缤PUM
你的心穿墙增长
我冲破你的牙床不停长大
通过墙上的增长
冲破你的牙床不停长大
通过墙上的增长
冲破你的牙床不停长大
通过墙上的增长
冲破你的牙床不停长大
疼痛在我的头上，它带有疼痛
你的脑袋像裂开一样疼痛
疼痛来打破
啊，要裂开一样疼痛
疼痛来打破
啊，要裂开一样疼痛
疼痛来打破
啊，要裂开一样疼痛
作为一个非常脆弱的
完全要裂开了
哎哟什么是头痛
哎呀你会心烦意乱哦（哦，哦，哦，哦，哦）
无法入睡，我并不想这样做，
你会辗转难眠哦（哦，哦，哦，哦，哦）
你永远也不会忘记我很容易
你会对我难以忘怀哦（哦，哦，哦，哦，哦）
有一天，你的初恋，真正的惊喜出现reompeom peompeom，
我就是不知哪天会被你突然记起（哦，哦，哦，哦，哦），真正的，你的初恋朗姆酒缤PUM
：你的第一次真正的爱情
真正的，你的初恋
Peompeom reompeom特殊的经历
给过你最特别经历的朗姆酒缤PUM
令人振奋的初恋
刺痛的初恋
Reompeom peompeom新体验
给你前所未有的体验朗姆酒缤PUM
：你的第一次真正的爱情
真正的，你的初恋
Peompeom reompeom特殊的经历
给过你最特别的经历朗姆酒缤PUM
令人振奋的初恋
刺痛的初恋
Reompeom peompeom新体验
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❿ VC++的win32程序OpenMP实现循环中两条相关度不高的计算语句同时执行；使用#pragma omp parallel后反而变慢

#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;
}