两个5.6 for
两个数组的过滤
let a1 = [{rmName:'王五'},{rmName:'李四'},{rmName:'张三'},{rmName:'赵六'}]; let b2 = [{name:'王五'},{name:'李四'}]; // 结果：得到a1中除去b2中值的其他数据 // 方法一：forEach let filt ......
CF1861C-Queries-for-the-Array-题解
title: CF1861C Queries for the Array 题解 date: 2023-09-06 07:53:53 categories: - 题解 因为插入和删除操作都在队尾，所以对序列前缀分析一下： 若一个序列的答案为 YES，那么它前缀的答案也为 YES。（对于没检查过的序列） ......
Educational Codeforces Round 160 (Rated for Div. 2) 题解A~D
Educational Codeforces Round 160 (Rated for Div. 2) A. Rating Increase 纯暴力,分割字符串,如果n1<n2就输出,如果遍历完整个数组都不存在n1<n2就输出-1. const int N = 2e5 + 10; int toint ......
代码随想录算法训练营第六天|242.有效的字母异位词、349.两个数组的交集、202.快乐数、1.两数之和
LeetCode 242.有效的字母异位词 题目链接：242.有效的字母异位词 提示：字符串 charAt() 方法的使用 LeetCode 349.两个数组的交集 题目链接：349.两个数组的交集 提示：哈希法，Set 集合的使用，判断元素是否存在！！！ LeetCode 202.快乐数 题目链接 ......
独享两个世界：软件分身的魅力与应用
独享两个世界：软件分身的魅力与应用 随着科技的飞速发展，人们的生活方式也在不断改变。其中，软件分身技术的出现给我们带来了全新的体验和可能性。软件分身是一种将一个计算机系统划分为多个独立运行环境的技术，每个环境都可以独立运行软件应用程序，就像拥有了两个完全独立的世界。本文将探讨软件分身技术的魅力和应用 ......
Educational Codeforces Round 160 (Rated for Div. 2) A~C
A. Rating Increase 题意： 将一个字符串分成两个整数a和b，要求没有前导0，且a < b 思路： 遍历字符串s，若当前位置不是0，则拆分字符串，比较大小 // #include <bits/stdc++.h> #include <iostream> #include <string ......
Educational Codeforces Round 160 (Rated for Div. 2)
基本情况 A题秒了。 B题卡了实在太久，BC题最后虽然都过了，但是耗时太久。感觉C对我来说更好写。 B. Swap and Delete 经典+3。 总是一条路偏要走到黑了才会想着换思路，早该换了。 一开始想了一大堆乱七八糟的思路，但都错了。 后面往简单了想，这题毕竟最后必须要左对齐的，直接从左往右 ......
ubuntu 18.04.6编译uboot提示error: bad value (‘generic-armv7-a’) for ‘-mtune=’ switch
按照按照 （https://rocketboards.org/foswiki/Documentation/EmbeddedLinuxBeginnerSGuide）制作了一个image当编译uboot的时候， 发送命令make： make socfpga_cyclone5_config make 得到 ......
Queries for the Array 题解
前言 这场 CF 是我赛后打的，vp 赛时没做出来，后来发现是有个地方理解错了，有一些细节没有考虑到。现在换了一种思路来写，感觉更清晰了。 做法 首先需要动态维护三个变量，\(cnt\) 和 \(finishsort\) 和 \(unfinishsort\)。这三个变量分别表示当前数字的个数，已经排 ......
Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection
Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection 基于Transformer用于海上目标检测的无锚检测器：Sw-YoloX 1)由于不同海洋状态下的活体和漂浮物体数据稀缺且昂贵，我们 ......
Access denied for user 'root'@'%' to database 'information_schema'
原因 information_schema是一个虚拟的数据库，里面的表其实都是视图。应切换数据库为“真正的数据库” 解决 USE `THE-REAL-DATABASE`; ......
excel总是自动合并，怎么打开两个独立窗口
excel打开两个独立窗口的步骤如下： 1.首先点击Excel左上角的“文件”菜单。 2.在打开的下拉菜单中点击“Excel选饥岁衫项”按钮。 3.这时就可以打开Excel选项窗口了，点击左侧边栏的“高级”菜单项。 4.在右侧窗口的“显示”一栏中找到“在任务栏中显示所有窗口”一项，并勾选 前面的复选 ......
Educational Codeforces Round 160 (Rated for Div. 2)
比赛录屏 \(A. Rating Increase\) https://codeforces.com/contest/1913/submission/237734923 \(B. Swap and Delete\) https://codeforces.com/contest/1913/submis ......
代码随想录算法训练营第五天| LeetCode242.有效的字母异位词、349. 两个数组的交集、202. 快乐数、1. 两数之和
LeetCode242.有效的字母异位词 ● 今日学习的文章链接和视频链接 代码随想录 (programmercarl.com) 题目链接 242. 有效的字母异位词 - 力扣（LeetCode） ● 自己看到题目的第一想法 public boolean anagram(String s, Stri ......
LightGCL Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning For Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前的图对比学习方法都存在一些问题，它们要么对用户-项目交互图执行随机增强，要么依赖于基于启发式的增强技术（例如用户聚类）来生成对比视图。这些方法都不能很好的保留内在的语义结构，而且很容易受到噪声扰动的影响。所以我们提出了一个图对比学习范式LightGCL来减轻基于CL的推荐者的通 ......
面试常考：C#用两个线程交替打印1-100的五种方法
面试常考：C#用两个线程交替打印1-100的五种方法 翔星 有10年+工作经验，高级软件工程师，可以解决各种问题 关注 你经常看 TA 的内容 "C#用两个线程交替打印1-100的五种方法"是.NET工程师面试多线程常考的试题之一，主要考察对C#语法和对多线程的熟悉程度。本文将用5种方法实现这个面 ......
代码随想录算法训练营第六天|哈希表理论基础，242.有效的字母异位词，349. 两个数组的交集，202. 快乐数，1.两数之和
一、哈希表理论基础 学习： 1. 哈希法 当需要查询一个元素是否出现过，或者一个元素是否在集合里，首选哈希法 2. 实现哈希法的3种数据结构 数组：在哈希值个数比较小且范围可采用 集合：在哈希值个数或者范围较大时可采用 map：当既需要key，又要value时可采用 二、242.有效的字母异位词 题 ......
Educational Codeforces Round 132 (Rated for Div. 2)
基本情况 AB秒了。C跨度有点太大，题解暂时都还没理解。 C. Recover an RBS Problem - C - Codeforces 待补题 ......
BigdataAIML-ML-Models for machine learning Explore the ideas behind machine learning models and some key algorithms used for each
最好的机器学习教程系列：https://developer.ibm.com/articles/cc-models-machine-learning/ By M. Tim Jones, Published December 4, 2017 Models for machine learning Alg ......
Relation Networks for Object Detection
Relation Networks for Object Detection * Authors: [[Han Hu]], [[Jiayuan Gu]], [[Zheng Zhang]], [[Jifeng Dai]], [[Yichen Wei]] DOI: 10.1109/CVPR.2018.0 ......
Deep Residual Learning for Image Recognition：ResNet
Deep Residual Learning for Image Recognition * Authors: [[Kaiming He]], [[Xiangyu Zhang]], [[Shaoqing Ren]], [[Jian Sun]] DOI: 10.1109/CVPR.2016.90 初读 ......
Local Relation Networks for Image Recognition： LRNet
Local Relation Networks for Image Recognition * Authors: [[Han Hu]], [[Zheng Zhang]], [[Zhenda Xie]], [[Stephen Lin]] DOI: 10.1109/ICCV.2019.00356 @in ......
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation * Authors: [[Meng-Hao Guo]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Qibin Hou]], [[Zhengning ......
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation * Authors: [[Zilong Huang]], [[Xinggang Wang]], [[Yunchao Wei]], [[Lichao Huang]], [[Humphrey S ......
Dual Attention Network for Scene Segmentation：双线并行的注意力
Dual Attention Network for Scene Segmentation * Authors: [[Jun Fu]], [[Jing Liu]], [[Haijie Tian]], [[Yong Li]], [[Yongjun Bao]], [[Zhiwei Fang]], [[H ......
Bottleneck Transformers for Visual Recognition
Bottleneck Transformers for Visual Recognition * Authors: [[Aravind Srinivas]], [[Tsung-Yi Lin]], [[Niki Parmar]], [[Jonathon Shlens]], [[Pieter Abbee ......
Fully convolutional networks for semantic segmentation
Fully convolutional networks for semantic segmentation * Authors: [[Jonathan Long]], [[Evan Shelhamer]], [[Trevor Darrell]] DOI: 10.1109/CVPR.2015.729 ......
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation * Authors: [[Olaf Ronneberger]], [[Philipp Fischer]], [[Thomas Brox]] Local library 初读 ......
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation * Authors: [[Qiang Wan]], [[Zilong Huang]], [[Jiachen Lu]], [[Gang Yu]] ......