分量 算法 笔记tarjan
STM32学习笔记：分散加载
分散加载是提高单片机上限的一个非常重要的能力。以STM32H7为例，H7的RAM为：512 Kbytes of AXI-SRAM mapped onto AXI bus on D1 domain，SRAM1 mapped on D2 domain: 128 Kbytes，SRAM2 mapped o ......
大数据创新论坛训练营笔记
# ·第一部分：基础模型简介 基础模型是人工智能未来发展的重要方向构建深度学习模型的主流方式是监督学习，监督学习的基本前提是人工标注数据，但数据的生产周期长，造价高昂。迁移学习：通过过去学到的知识处理新的问题 - 形成了**两阶段**学习框架 - 预训练阶段：从一个或多个源任务中捕获知识 - 微调阶 ......
c++并发编程实战-第1章 c++并发世界-读书笔记
前言 c++11开始支持多线程，使得编写c++多线程程序无需依赖特定的平台，使开发者能够编写可移植的、行为确定的多线程程序代码。 什么是并发 所谓并发，是两个或多个同时独立进行的活动。而计算机中的并发，是指同一个系统中，多个独立活动同时进行。 对于单核处理器，在同一时刻，只能处理一个任务，操作系统将 ......
【Python】报错处理笔记
shutil.rmtree(path) 报错：PermissionError: [WinError 5] 分析：对应的目录或文件被设置了只读属性 解决方案： def remove_readonly(func, path, _): # 错误回调函数，改变只读属性位，重新删除 "Clear the re ......
java学习笔记之String类
# java String 类 ## 位置 - package java.lang; - 直接使用，无需导入 ## 常用方法 ### length - 获取字符串长度 - 示例: ``` String s1 = "abc"; System.out.println("字符串的长度为："+s1.leng ......
国密算法SM2的优势、原理和应用场景
在数字化时代，信息安全成为关注的焦点。密码算法是信息安全的核心，而国密算法SM2是一种国产密码算法，已经广泛应用于电子认证、电子签名、数据加密等领域。本文将深入介绍SM2算法的优势、原理和应用场景，并探讨如何利用FuncGPT（慧函数）生成的SM2库构建安全的应用程序。 一、国密算法SM2概述 国密 ......
「学习笔记」逆元
## 定义 如果一个线性同余方程 $ax \equiv 1 \pmod b$，则 $x$ 称为 $a \bmod b$ 的逆元，记作 $a^{-1}$。 ## 如何求逆元 ### 利用费马小定理 前置知识：费马小定理。 [「学习笔记」欧拉定理和费马小定理](https://www.cnblogs.c ......
LFU算法
# 思路 LFU每个freq对应的集合其实就是个LRU，淘汰K时，会首先选取freq最小的集合，其次选取最久未使用的Key。 更新或者查询时，会将对应的K/V从当前freq提升至freq+1集合的末尾(假如头代表最久未使用)。 ## 插入 u-boot.bin下载：DNW软件，下载到NAND-FLASH。通过USB口，提前装好USB驱动。4)在ub ......
【Linux笔记总结】
# 【Linux笔记总结】 ## [【一】Docker介绍](https://www.cnblogs.com/dream-ze/p/17665031.html) ## [【二】Docker安装与使用](https://www.cnblogs.com/dream-ze/p/17665035.html) ......
前端面试笔记
#css ###常见的水平居中实现方案 * flex布局方案 ```html ``` ```css .father{ width:100%; height:20%; background-color:red; display:flex; justify-content: center; align- ......
进程调度算法
1、批处理系统中的调度 （1）先来先服务： ⾮抢占式的调度算法，按照请求的顺序进⾏调度。 有利于长作业，但不利于短作业，因为短作业必须⼀直等待前⾯的长作业执⾏完毕才能执⾏，⽽长作业又需要执⾏ 很长时间，造成了短作业等待时间过长。 （2）最短作业优先： ⾮抢占式的调度算法，按估计运⾏时间最短的顺序进⾏ ......
AC 自动机学习笔记
### 前言 AC自动机（$Aho\ Corasick\ Atomaton$）有着一种 [$KMP$](https://www.cnblogs.com/pdpdzaa/p/17641166.html) 的思想，所以在学习之前建议先学一下 $KMP$。同时还需要了解一下 $Trie$ 树（建议去看一下 ......
C#图解教程笔记 - Chapter1 C#和.NET框架
#### 0 摘要 CLR, BCL, FCL, DLL, CIL, JIT, CLI, CTS, CLS  ### ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （83）-- 算法导论8.1 4题
# 四、用go语言，假设现有一个包含n个元素的待排序序列。该序列由 n/k 个子序列组成，每个子序列包含k个元素。一个给定子序列中的每个元素都小于其后继子序列中的所有元素，且大于其前驱子序列中的每个元素。因此，对于这个长度为 n 的序列的排序转化为对 n/k个序列中的k个元素的排序。试证明: 这个排 ......
Python+协同过滤算法实现一个简单的图书推荐系统
 ## 背景介绍 当我们做一些推荐系统网站时，通常需要合适的推荐算法，下面给大家介绍推荐系统中经典的推荐算 ......
vue3学习笔记1 - Vue2和 Vue3生命周期区别
1.vue2常用生命周期：创建前：beforeCreate() 只有一些实例本身的事件和生命周期函数 创建后：Created() 是最早使用data和methods中数据的钩子函数 挂载前：beforeMount() 指令已经解析完毕，内存中已经生成dom树 挂载后：Mounted() dom渲染完 ......
素性测试--Miller-Rabin算法
### 引子 今天（23/8/16），老师问了一个有趣的问题： 出道题给大家, 11111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111113111111111111 ......
The Riordan Group and Applications笔记
2022年的一本书，只有376页。证明直接去书里面找。  [TOC] # 1 介绍 ## 1.1 啥是Riordan ......
原来笔记本一直插着电源使用比较好 工作原理3张图秒懂
热搜内容提到：原来笔记本一直插着电源使用比较好！ 笔记本电脑在充满电后使用，电源适配器将继续为电脑供电，而充满电的内置电池则不会继续工作，并不会出现一边充电、一边放电的情况。 据了解，笔记本电脑里的锂电池没有记忆效应，而且正规厂家生产的锂电池都有相当完善的BMS(电池管理系统)，用来控制过度充电、过 ......
Tarjan 求割点和桥
**欢迎批评指正！** ## 前置芝士 - 割点：对于一个点 $u$，若删除 $u$ 会使当前无向图中连通分量增多，我们就称 $u$ 为该图的割点。 - 桥（割边）：同理，对于一条边 $(u,v)$，若删除 $(u,v)$ 会使当前无向图中连通分量增多，我们就称 $(u,v)$ 为该图的桥。 - [ ......
Leetcode刷题笔记——单调性
## 单调性 单调性是数学中使用的一种常见性质，通常用于描述函数，在高等数学中的定义常常为： 设函数f(x)在区间I上有定义，如果对于I上的任意两个数x1和x2，当x1f(x2)），则称函数f(x)在区间I上是单调递增的（或者单调递减的）。 例如如下图像就是两个单调函数。 ; // 添加顶点 addVertex(v: T) { this.verteces.push(v); / ......
[代码随想录]Day30-贪心算法part04
## 题目：[860. 柠檬水找零](https://leetcode.cn/problems/lemonade-change/) ### 思路： 收到钱三种情况： 1. 5刀：直接收起来就可以了，不需要找钱 2. 10刀：收到10刀，需要找5刀，如果没有5刀，就返回false，否则5刀-1 3. ......
Programming abstractions in C阅读笔记：p132-p137
《Programming Abstractions In C》学习第53天，p132-p137，3.2小节“strings”总结如下： # 一、技术总结 3.2小节介绍了字符串的用法： 1.C语言是没有字符串(string)这种数据类型的，但是实际的场景中又很需要这种数据类型，那怎么表示字符串呢？有 ......
大话数据结构笔记
1. ADT: Abstract Data Type 抽象数据类型。 2. 算法的五个基本特性： 输入， 输出， 有穷性， 确定性和可行性。 3. 大O阶： a. 用常数1取代运行时间中的所有加法常数。 b. 在修改后的运行次数函数中， 只保留最高阶项。 c. 如果最高阶存在且不是1， 则去除与这个 ......
蒟蒻の笔记
STL二分查找函数 int N = 10, a[] = {1, 1, 2, 4, 5, 5, 7, 7, 9, 9}, x = 5;int i = lower_bound(a, a + N, x) - a, j = upper_bound(a, a + N, x) - a; a[0] ~ a[i - ......