分量 算法 笔记tarjan

（绝大部分都是贺的，来自 OI-WIKI 和 洛谷题解 ，自己抄一遍印象深刻一点，部分代码未编译，不保证正确性，但大体是对的） 一、DFS 生成树 注意可能有多棵，因为图可能不联通。 树边（tree edge）：示意图中以黑色边表示，每次搜索找到一个还没有访问过的结点的时候就形成了一条树边。 反祖边 ......

原文：http://inventwithpython.com/beyond/chapter13.html 对于大多数小程序来说，性能并不那么重要。我们可能会花一个小时编写一个脚本来自动执行一个只需要几秒钟就能运行的任务。即使需要更长的时间，当我们端着一杯咖啡回到办公桌时，这个项目也可能已经完成了。 ......

在 STM32F4xx 器件中，外设寄存器和 SRAM 均映射到一个位段区域，这样可实现单个位段的 读写操作。 既然是一个区映射到另一个区，首先我们要知道其在目标区所在的偏移量（目标区【目标位所在的位段区域】的地址减去目标区起始地址，长度单位未知，且设长度为字节编号），然后知道其映射区（位带别名区） ......

① Win+r 运行 命令提示符窗口 ② 输入powercfg/batteryreport 你将会得到电池使用时间报告 将这个地址粘贴到浏览器地址栏访问，或者根据这个地址在资源管理器中找到这个文件夹双击用浏览器打开，便可以查看了。 下面这个红框的数值（充满电容量）比上面红框的数值（设计容量）大一点是 ......

空间信息引导卷积的实时RGBD语义分割（阅读笔记） 论文：Spatial Information Guided Convolution for Real-Time RGBD Semantic Segmentation 复现：https://github.com/LinZhuoChen/SGNet（还 ......

内容来源：PythonQt 简介 安装_哔哩哔哩_bilibili 1.使用QT Designer对UI进行布局，不需要改代码，只保存.ui文件即可2.如果已有控件，想要做到自适应界面，要选中多个控件，右键选择Layout布 局方式。3.对于单个控件，可以先拖入一个Layout项（垂直或水平Layo ......

一、安装 安装相关依赖包 yum -y install gcc pcre-devel zlib zlib-devel 配置 ./configure --prefix=/usr/local/nginx 编译和安装，完成！ make && make install 删除nginx配置文件中的注释行和空行 ......

案例2：使用K-近邻算法实现手写数字系统 1. 案例要求 编写一个程序，应用K-近邻算法，实现手写数字系统。 通过画图生成一个32*32的数字图像，再将图像转化为代表数字的0-1文本文件。之后往程序输入代表数字的0-1文本文件，程序便可以输出相应的数字。 2. 案例的执行流程 示例：使用k-近邻算法 ......

添加和删除数组项 添加 push() **push()**方法：向数组的末尾添加一个或多个元素，并返回修改后的数组长度。 语法： arr.push(element1[, ...[, elementN]]) 参数： element1, ..., elementN：要添加到数组末尾的元素。 示例： co ......

#region 二分查找法 public static int BinarySertch(int[] arr, int startIndex, int endIndex, int result) { if (startIndex > endIndex) { return -1; } int midI ......

SOLID原则是面向对象设计和编程中的一组基本原则，其中SOLID分别是以下五个原则的首字母缩写： 单一职责原则(Single Responsibility Principle，SRP)。一个类或者模块只应该有一个单一的责任。这个原则告诉我们，一个类应该只负责一项功能，不要试图把太多的职责塞到一个类 ......

【学习视频】正点原子https://www.bilibili.com/video/BV11j411f7Co 【学习笔记】 【1】 DDR的帧缓存操作：VDMA写数据至DDR；VDMA再从DDR中读取数据。 作用：解决视频源与显示设备间速率、分辨率不匹配的问题。 【2】 PS通过GP接口控制PL中的V ......

需要在游戏过程中一直存在的代码写在哪？写在继承自 UGameInstanceSubsystem 类的自定义编程子系统类中。参考：《InsideUE4》GamePlay架构（十一）Subsystems - 知乎 (zhihu.com) ......

隐式：PISO 半隐式：SIMPLE 组合式：PIMPLE（PISO + SIMPLE） PISO算法 PISO算法是一种常用于求解不可压缩流体流动问题的数值方法，它在OpenFOAM中被广泛应用。PISO算法的全称为Pressure Implicit with Splitting of Opera ......

1.简单使用 [root@mysql ~]# mysql -uroot -p123 < hellodb_innodb.sql 所有命令都是在hellodb库中执行，此库可以在MySQL官网下载进入库 [root@mysql ~]# mysql -u root -p123 查询所有的库 mysql> ......

Maven 管理和构建 Java 项目的工具，同类的还有 Gradle、Ant 等 提供了什么： 标准化的项目结构 标准化的构建流程 编译 > 测试 > 打包 > 发布 依赖管理机制 标准项目结构 更快捷的编译，打包 依赖管理机制 直接在 pom.xml 中添加依赖坐标后会自动将 jar 包和插件部 ......

案例1：使用K-近邻算法分类爱情片和动作片 1. 案例要求 创建一个应用，应用K-近邻算法，将样本分到以下三种类别。 1. 不喜欢的人 2. 魅力一般的人 3. 极具魅力的人 2. 案例的执行流程 示例：在约会网站上使用k-近邻算法 （1）收集数据：提供文本文件。 （2）准备数据：使用Python解 ......

导读 表征学习的目标是从数据中提取足够但最少的信息。传统上，该目标可以通过先验知识以及基于数据和任务的领域专业知识来实现，这也被称为特征工程。特征工程是利用人类的现有知识的一种方式，旨在从数据中提取并获得用于机器学习任务的判别信息（比如从音频中通过傅立叶变换提取出mel频谱）。 特征工程的缺点： 需 ......

摘要 图表征学习的目的是将图中的节点嵌入低维的表征并有效地保留图的结构信息。 导读 许多复杂的系统具有图的形式，如社交网络、生物网络和信息网络。为了有效地处理图数据，第一个关键的挑战是找到有效的图数据表征方法，也就是如何简洁地表征图，以便在时间和空间上有效地进行高级的分析任务，如模式识别、分析和预测 ......

导读 传统的深度学习技术已经在图像等欧式数据或文本和信号等序列数据上取得巨大的成功。但也有很多领域数据需要用复杂的图结构来表达，这些图结构的数据可以编码复杂的点对关系，以学习更丰富的信息表征；另一面，原始数据（图像或连续文本）的结构和语义信息中纳入特定领域知识可以捕捉数据之间更细粒度的关系。 当GN ......

图的基本概念 中心度：用来衡量图中节点的重要性。中心度的基本假设是：如果其他重要的节点也连接到该节点，则认为该节点是重要的。常见的中心度度量包括度数中心度、特征向量中心度、间隔性中心度和接近性中心度。 邻域：一个节点的邻域一般是指与该节点相近的其他节点的集合（距离为1）。一个节点的k阶邻域内的所有节 ......

本文首发于微信公众号：Hunter后端 原文链接：Django笔记十七之group by 分组用法总结 这篇笔记介绍 Django 里面 model 的 group by 对应的一些操作。 用到的 Model 如下： class TestModel(models.Model): num = mode ......

C++笔记（一） 反复考量之后，还是决定将C++作为我的第二语言以及以后的主力开发语言。 语法基础 基本数据类型 基本有四种类型： 整型（修饰符：short、long、signed、unsigned） 浮点型（包括float和double，修饰符：long） 字符型 布尔型 注意数字类型存在有无符号 ......

页面置换算法 1、最佳置换算法(OPT) 2、先进先出置换算法(FIFO) 3、最近最久未使用置换算法(LRU) 4、时钟置换算法(CLOCK) 5、改进的时钟置换算法 知识回顾 ......

一、Python解包定义 Python解包是指将一个可迭代对象（如列表、元组、字典等）中的元素分别赋值给多个变量的过程。解包可以通过在变量前添加星号 `*` 来实现，也可以通过在变量前添加双星号 `**` 来实现字典解包。解包可以简化代码，使代码更加清晰易懂。 二、解包实例 1、最简单的解包 a, ......

删边最短路 前言 删边最短路是一种科技，用于解决一类问题： 给定非负权图 $G = (V, E)$。设 $n = |V|$，保证 $1$ 可达 $n$。 设 $\Delta(e)$ 为图 $G' = (V, E \setminus {e})$ 上 $1 \rightsquigarrow n$ 的最短 ......

1.1. 简介 强化学习（reinforcement learning）是机器学习的一个重要分支，其具有两个重要的基本元素：状态和动作。类似于编译原理中的自动机，或数据结构中的AOE图，强化学习研究的就是怎样找到一种最好的路径，使得不同状态之间通过执行相应动作后转换，最终到达目标状态。先介绍几个名词 ......

扩展欧几里得算法 题目描述 给定 $a$ 和 $b$，求出一组 $x$ 和 $y$，使得 $a \cdot x + b \cdot y = \gcd(a, b)$。 样例输入输出 8 18 -2 1 $8 \times (-2) + 18 \times 1 = \gcd(8, 18) = 2$ 欧几 ......

基于Python的机器学习算法 安装包： pip install numpy #安装numpy包 pip install sklearn #安装sklearn包 import numpy as np #加载包numpy，并将包记为np（别名） import sklearn #加载sklearn包 p ......

一、kubernetes 1. 基础知识 1.1 硬件 1.1.1 节点（Node） 节点是kubernetes中最小的计算硬件单元。是集群中单个机器的表示。 可以对节点进行抽象的理解，即简单的将每台机器看作一组可以使用的CPU和RAM资源。 这样，任何机器都可以替代Kubernetes集群中的任何 ......