几何 算法 笔记26
《前端serverless 面向全栈的无服务器架构实战》读书笔记
第1章 什么是severless 什么是NoOps 利用自动化运维代替手工运维模式 什么是severless 开发者无需关注服务器资源配置情况、部署情况、操作系统以及依赖软件等在内等所有细节，这一切都由平台完成，开发者只需要专注于业务实现。 serverless是指在应用的构建环节或应用环节都无需对 ......
读后笔记 -- Java核心技术（第11版 卷I ）Chapter1-2 Java 程序设计
本书源码（下载对应版本的代码）：https://horstmann.com/corejava/index.html Java 17 API 文档：https://docs.oracle.com/javase/17/docs/api 配套视频讲解（卷一）：https://space.bilibili. ......
算法笔记
算法笔记 10个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树； 10个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法 股票问题系列通解（转载翻译） - 力扣（LeetCode） 数据结构和容器 基本类型： int,lo ......
min-max 容斥学习笔记
定义 设 $\max(S)$ 为集合 S 中的最大值， $\min(S)$ 为集合 $S$ 中的最小值，$|S|$ 为集合 S 的元素数量，那么有以下两个等式： $$\max(S)=\sum_{T \subseteq S} (-1)^{|T|+1} \min(T)$$ $$\min(S)=\sum_ ......
0-《从0到1：CTFer成长之路》学习笔记
本人很早就买下了《从0到1：CTFer成长之路》这本书，但一直没有好好的阅读并实践这本书上的内容 《从0到1：CTFer成长之路》这本书自发布以来一直是国内CTF相关领域优秀的学习书籍，本人也是在学长的推荐下买下这本书。但在购买此书两年后才开始真正学习。 记下这篇博客，开始真正阅读这本书。 ......
算法总结--动态规划
声明(~~叠甲~~)：鄙人水平有限，本文为作者的学习总结，仅供参考。 ##1.动态规划介绍 动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。其中每一个状态一定是由上一个状态推导出来，这是DP的一个重要标志。 ##2.DP大法的使 ......
机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测
逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 ......
王树森Transformer学习笔记
Transformer Transformer是完全由Attention和Self-Attention结构搭建的深度神经网络结构。 其中最为重要的就是Attention和Self-Attention结构。 Attention结构 Attention Layer接收两个输入$X = [x_1, x_2 ......
算法 | 中缀表达式转后缀表达式并计算结果（利用栈）
1.手动实现中缀转后缀 2.代码实现中缀转后缀并计算表达式结果 为了简化问题，假设算术运算符仅由加、减、乘、除4种运算符和左、右括号组成。 step1: 声明栈结构 #include <iostream> #include <string> using namespace std; #define ......
【分布式技术专题】「分布式技术架构」一文带你厘清分布式事务协议及分布式一致性协议的算法原理和核心流程机制（Paxos篇）
概念简介 Paxos是一种基于消息传递具有高度容错特性的一致性算法，是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一。 发展历史 Paxos算法的发展历史追溯到古希腊，当时有一个名为“Paxos“的小岛， 岛上采用一会的形式通过法令， 议会中议员通过信使进行消息传递，议员与信使都是兼职的，他们随时都 ......
算法学习笔记(19): 树上启发式合并（DSU on tree）
树上启发式合并 DSU on tree，我也不知道DSU是啥意思 这是一种看似特别玄学的优化 可以把树上部分问题由 $O(n^2)$ 优化到 $O(n \log n)$。 例如 CodeForces 600E。 又例如一道神奇的题： 适用情况 可以离线的部分树上问题。 需要子树上的所有信息，但是信息 ......
复杂度分析：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗
我们都知道，数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快，如何让代码更省存储空间。所以，执行效率是算法一个非常重要的考量指标。那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢？这里就要用到我们今天要讲的内容：时间、空间复杂度分析。 ......
Django笔记三之使用model对数据库进行增删改查
本篇笔记目录索引如下： model 准备 增 查 删 改 1、model 准备 在上一篇笔记中，我们新建了一个 application，增加了几个model 同步到了数据库，这次我们新建一个名为 blog 的application，同步数据结构。 大概分为以下几步： python3 manage.p ......
Django笔记二之连接数据库、执行migrate数据结构更改操作
本篇笔记目录索引如下： Django 连接mysql，执行数据库表结构迁移步骤介绍 操作数据库，对数据进行简单操作 接下来几篇笔记都会介绍和数据库相关，包括数据库的连接、操作（包括增删改查）、对应的字段类型、model 里Meta 相关参数和 QueryAPI 的详解等。 这一篇先介绍数据库的连接和 ......
TypeScript 学习笔记 — 类型兼容 （十）
TS 是结构类型系统（structural type system），基于结构/形状检查类型，而非类型的名字。 TS 中的兼容性，主要看**结构是否兼容**。(核心是考虑安全性),结构化的类型系统(又称鸭子类型检查),如两个类型名字不一样但是无法区分 类型兼容性是基于结构子类型的。 结构类型是一种只 ......
《操作系统导论》读书笔记1——CPU虚拟化，进程
系列文章目录和关于我 一丶CPU的虚拟化 一个桃子，我们称之为物理（physical）桃子。但有很多想吃这个桃子的 人，我们希望向每个想吃的人提供一个属于他的桃子，这样才能皆大欢喜。我们把给每个 人的桃子称为虚拟（virtual）桃子。我们通过某种方式，从这个物理桃子创造出许多虚拟桃子。重要的是，在 ......
Asp-Net-Core开发笔记：使用RateLimit中间件实现接口限流
前言 最近一直在忙（2月份沉迷steam，3月开始工作各种忙），好久没更新博客了，不过也积累了一些，忙里偷闲记录一下。 这个需求是这样的，我之前做了个工单系统，现在要对登录、注册、发起工单这些功能做限流，不能让用户请求太频繁。 从 .Net7 开始，已经有内置的限流功能了，但目前我们的项目还在使用 ......
JUC源码学习笔记8——ConcurrentHashMap源码分析1 如何实现低粒度锁的插入，如何实现统计元素个数，如何实现并发扩容迁移
源码基于jdk1.8 这一片主要讲述ConcurrentHashMap如何实现低粒度锁的插入，如何实现统计元素个数，如何实现并发扩容迁移 系列文章目录和关于我 一丶ConcurrentHashMap概述 支持高并发读写的哈希表，ConcurrentHashMap中每一个方法都是线程安全的，并且读数据 ......
「学习笔记」平衡树基础：Splay 和 Treap
「学习笔记」平衡树基础：Splay 和 Treap 点击查看目录 知识点 平衡树概述 二叉搜索树（BST）的简单定义： 根节点的左子树权值 $<$ 根节点权值 $<$ 根节点的右子树权值； 左子树和右子树均为二叉搜索树。 这样的数据结构可以维护一个集合的以下操作： 查找最小/最大值； 插入一个元素； ......
基于量子随机游走的图像加密算法
一、概述 量子随机游走是一种基于量子力学的随机游走模型，其具有良好的随机性和不可预测性，因此被广泛应用于密码学中。基于量子随机游走的图像加密算法是一种新兴的加密算法，其基本思路是将明文图像转换为量子态，通过量子随机游走对量子态进行加密，最后将加密后的量子态转换为密文图像。 二、算法流程 将明文图像转 ......
图论算法
图论算法 第一节 基本概念 一、什么是图？ 很简单，点用边连起来就叫做图，严格意义上讲，图是一种数据结构，定义为：graph=（V，E）。V是一个非空有限集合，代表顶点（结点），E代表边的集合。 二、图的一些定义和概念 (a)有向图：图的边有方向，只能按箭头方向从一点到另一点。(a)就是一个有向图。 ......
几种类型神经网络学习笔记
跟随【导师不教？我来教！】同济计算机博士半小时就教会了我五大深度神经网络，CNN/RNN/GAN/transformer/LSTM一次学会，简直不要太强！_哔哩哔哩_bilibili了解的五大神经网络，整理笔记如下： 视频是唐宇迪博士讲解的，但是这个up主发的有一种东拼西凑的感觉，给人感觉不是很完整 ......
推荐系统[八]算法实践总结V2：排序学习框架(特征提取标签获取方式)以及京东推荐算法精排技术实战
0.前言 「排序学习（Learning to Rank，LTR）」，也称「机器排序学习（Machine-learned Ranking，MLR)」 ，就是使用机器学习的技术解决排序问题。自从机器学习的思想逐步渗透到信息检索等领域之后，如何利用机器学习来提升信息检索的性能水平变成了近些年来非常热门的研 ......
Q-M（Quine-McCluskey）两级逻辑化简算法原理解析
转载请务必注明出处：https://www.cnblogs.com/the-wind/p/15764283.html，感谢合作。 1 背景介绍：两级逻辑 香农在他的硕士论文[1]中提出了开关电路的综合方法，其中提到香农展开定理，即任意n变量布尔函数$f(x_1,...,x_{n-1},x_n)$都可 ......
【数据结构与算法学习】线性表（顺序表、单链表、双向链表、循环链表）
实现语言：C++ 1. 线性表相关概念 线性表（Linear List） 是由n(n≥0)个具有相同特性（数据类型）的数据元素（结点）a1，a2，...，ai-1，ai，ai+1，...，an组成的有限序列。 其中，a1为线性起点（起始结点），an为线性终点（终端结点）。对于每一个数据元素ai，我们 ......
【数据结构与算法学习】散列表（Hash Table，哈希表）
实现语言：C++ 1. 散列表 散列表，英文名称为Hash Table，又称哈希表、杂凑表等。 线性表和树表的查找是通过比较关键字的方法，查找的效率取决于关键字的比较次数。 而散列表是根据关键字直接访问的数据结构。散列表通过散列函数将关键字映射到存储地址，建立了关键字和存储地址之间的一种直接映射关系 ......
局部异常因子（Local Outlier Factor, LOF）算法详解及实验
局部异常因子（Local Outlier Factor, LOF）通过计算样本点的局部相对密度来衡量这个样本点的异常情况，可以算是一类无监督学习算法。下面首先对算法的进行介绍，然后进行实验。 LOF算法 下面介绍LOF算法的每个概念，以样本点集合中的样本点$P$为例。下面的概念名称中都加了一个k-， ......
Qt开发技术：Q3D图表开发笔记（一）：Q3DScatter三维散点图介绍、Demo以及代码详解
前言 qt提供了q3d进行三维开发，虽然这个框架没有得到大量运用也不是那么成功，性能上也有很大的欠缺，但是普通的点到为止的应用展示还是可以的。 其中就包括华丽绚烂的三维图表，数据量不大的时候是可以使用的。 Demo：Q3DScatter散点图演示效果 Q3D提供的三维图表 依赖QtDataVisua ......
LeetCode 周赛 334，在算法的世界里反复横跳
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 大家好，我是小彭。 今天是 LeetCode 第 334 场周赛，你参加了吗？这场周赛考察范围比较基础，整体难度比较平均，第一题难度偏高，第四题需要我们在算法里实现 “反复横跳”，非常有意思。 小彭的 And ......