公钥 算法 笔记04

用例设计方法 测试用例：是为测试项目而设计的执行文档 -> 作用：防止漏测，实施测试的标准 1、等价类划分法： 在所有测试数据中，具有某种共同特征的数据集合进行划分 分类： a.有效等价类:满足需求的数据集合 b.无效等价类:不满足需求的数据集合 使用步骤： a.明确需求 b.确定有效和无效等价类 ......

# 2023年如何选购一部4000元价位的笔记本电脑（附带坑的说明） 本文是一个快速指南，不包含选购中涉及的所有知识点，尤其是大量的具体硬件参数，内容主要关注在如何快速抓住自己真正的需求，快速筛选掉不匹配的型号，从而做出适合的选择。 背景条件限定： 1. 价格限制4000元+； 2. 只能在指定的电 ......

> 本文首发于公众号：Hunter后端 > 原文链接：[celery笔记六之worker介绍](https://mp.weixin.qq.com/s/Ck_7cEz6dldN12OmYzFg9Q) 前面我们介绍过 celery 的理想的设计方式是几个 worker 处理特定的任务队列的数据，这样可以 ......

三元运算符 x ? y : z 如果x==ture,则结果为y,否则结果为z Java 中的三元运算符 x ? y : z 可以简化一些 if/else 语句的书写，其中 x 是一个布尔表达式，如果 x 为 true，则返回 y，否则返回 z。该运算符也称为条件运算符或三目运算符，因为它由三个操作数 ......

[toc] 机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案 摘要 深度学习是一种热门的机器学习技术，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将介绍深度学习算法的原理、挑战以及解决方案。首先对深度学习的基本概念进行解释，然后分别介绍深度学习的不同算法及其实现步骤。最后，我们将探讨深度学习 ......

[toc] 自然语言生成(Natural Language Generation,NLP)是人工智能领域的一个分支，它利用大量的文本数据训练出语言模型，从而实现对自然语言的生成和理解。在NLP中，情感迁移(Emotion Transfer)是一个重要的任务，它可以通过对已有文本的情感分析，将其转化为 ......

[toc] 1. 引言 随着深度学习技术的不断发展，神经网络模型在人工智能领域的应用越来越广泛。其中，LLE(Largely Element-wise Linear) 神经网络是一种常用的神经网络模型，其基本思想是通过对输入数据进行大量拼接操作，将数据转换为一组元素级别的线性表示，从而提高模型的泛化 ......

[toc] 文章介绍： 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的重要分支，它研究如何将人类语言转化为计算机可理解的格式。NLP的应用非常广泛，从语言翻译、文本摘要到情感分析、信息提取等。其中，实体识别和关系抽取是NLP中非常重要的任务之一。本文将 ......

1 配置环境 下载，可以从以下网站下载，国内镜像速度快，此次我选用4.5.4版本 OpenCV/opencv_contrib国内快速下载 – 绕云技术笔记 (raoyunsoft.com) 下载安装后，记得配置环境变量，主要是程序运行时需要调用的动态库目录，此处使用的是msvc2019 选vc15（ ......

# 一、DFS Forest 从这张经典图说起：  在给定的有向图 $G = (V, E)$ 内，遍历这张图 ......

# 三、证明:在最大堆的任一子树中，该子树所包含的最大元素在该子树的根结点上。 ## 文心一言： 在最大堆中，根结点是整个堆中最大元素的孩子，因此它包含的最大元素是在该子树的根结点上。 我们可以通过递归的方式证明任意子树中的最大元素都在该子树的根结点上。假设我们已经证明了深度为 d-1 的子树中的最 ......

# 枚举 枚举是一种常见的算法，通过各种技巧可以优化枚举次数。 [【POJ 3061】Subsequence](https://vjudge.net/problem/POJ-3061)（尺取法）： 给定一个长度为 $n$ 的数列 $a$，找到最短的区间 $[l,r]$，使得 $\sum\limits ......

## 一、介绍 垃圾识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对5种垃圾数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django，开发网页端操作平台，实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。 ## 二、效果展示 ![16837 ......

## 一、介绍 使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 ## 二、效果展示 ![1683898509301-2259 ......

#include<iostream> #include<bits/stdc++.h> using namespace std; map<string,int>na_mo; int main(){ string name[15],Zname,Pname; int n,mony,m; cin>>n; f ......

## Solution https://www.acwing.com/problem/content/155/ ##### **二分图，染色，贪心 O(n^2)** 性质 > 当且仅当i a[i]>a[k] 那么j和j之后的元素一定在i之后出栈，所以当序列遍历到j时，一定可以让i出栈，进而j就可以进 ......

本文简要介绍对于有限域 $\mathbb F_q$, 如何快速计算多项式模复合 $f(g(X)) \bmod h(X)$, 其中 $f,g,h$ 均是次数不超过 $n$ 的多项式. 介绍的思想汇总于 2022 年 Bhargava, Ghosh, Guo, Kumar 和 Umans 的工作: Fa ......

## 一、背景 花朵识别系统，基于Python实现，深度学习卷积神经网络，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件，并基于Django搭建可视化操作平台。 在当今信息化社会，图像识别技术在各种领域都展现出了重要的应用价值，包括医学影像分析、自动驾驶 ......

## 一、介绍 文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练，最后得到一个h5格式的本地模型文件，然后采用Django开发网页界面，实现用户在界面中输入一段文字，识别其所属的文本种类。 在我们的日常生活和工作中，文 ......

**听力**：179考点词，七十二多变次，词组 **阅读真经**：先看题目，根据题目定位原文，不要直接读文章 阅读出题顺序跟文章顺序可能不同 方法论： 1. 读三篇文章标题，大致心中有数 2. 看题型分布 3. heading题（主旨题），段落匹配题(paragraphy matching)先不做。 ......

## 前言 看了 [ShanLunjiaJian 关于这个问题的文章](https://www.luogu.com.cn/blog/uakioi/nv-knapsack)，是完全没看懂，沙东队爷的中枢神经内核配置把我偏序了。叉姐在下面提了个论文，论文找不到资源，谁搞到了可以 Q 我一份之类的拜谢了。 ......

### 使用yaml配置，创建nginx集群（修改配置文件节点数，再重新执行就是修改部属的节点数） kubectl apply -f mynginx-deployment.yaml ### 查看nginx集群信息 kubectl describe deployment nginx-deploymen ......

110.平衡二叉树 （优先掌握递归） 难点： 要求每个节点的左右字数的高度相减<=1，因此，需要对每个节点都进行检查，难就难在怎么获得任意节点的高度 其中递归是最简单的： 1 int isB_cursor(TreeNode* node, bool &isBalance) 2 { 3 if (isBa ......

听樊登读书《一句顶一万句》 李蕾讲经典。 记录一下把。下面是解读文稿里的记录。 1.舅舅接下来讲：“如果你想改变你的命运，那就要离开这个村子，当你想要改变自己的时候，你要告别自己的过去，告别自己熟悉的地方，告别自己的故土。” 我又何尝不是告别自己熟悉的地方。可能会怀念故土。但正是那冥冥中，想要改变自 ......

HTML部分 CSS部分 如果想要打出text-align: center，可以直接打tac（text-align: center每个单词的首字母）然后按一个tab，即可快速生成text-align: center； 如果想要打出width:100px，可以直接打w100，然后按一个tab，即可快速 ......

1. ctrl+alt+t 打开终端 2. 安装Tweaks sudo apt install gnome-tweak-tool 3. 启动 Tweaks gnome-tweaks 4. 弹出窗口后，在扩展->桌面图标打开这个选项 ......

leetcode题目做了34道了，写下目前的感受，不一定对，需要经常修改内容。 1、代码是怎么写出来的？不是一下子写出来的，是逐步填充，逐步具体的。一句话，写代码也要看到历史和现状，现状不是突然出现的，是有发展历史的。不是从1直接就到10了，而是从1->2->3，逐步递进，最后到10。写代码总要写第 ......

## Python 算法之冒泡排序 ### 冒泡排序 冒泡排序算法的原理如下：（从后往前） * 1、比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 * 2、对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。 * 3、针对所有的元素重复以上的步骤 ......

## Python 算法之二分查找 ### 二分查找 * 二分查找又称折半查找 * 优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好 * 缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难 * 折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。 ### 猜数字游戏 * 1、生成一个有序列表 * 2、用户猜测某个数字是 ......

在编写代码时，每位软件专业人士都需要对算法有充分的理解。在这本实用性极强的著作中，作者对一些关键的算法行了详实的描述，可以有效地提高用各种语言编写代码的质量。软件发人员、测试人员和维护人员可以在本书中学会如何使用算法，以创造性的方式解决计算性问题。 本书各章内容前后衔紧密，环环相扣，用醒目的图表有条 ......