卷积 深度 代码 笔记
Nityacke's 分块（代码待补）（未补全）
P2801 教主的魔法 区间加区间查询一个数排名。 对于每个块，维护其有序序列。修改时散块暴力重构，整块打tag。 查询是简单的。时间复杂度 \(O(n\log B+\dfrac{qn}{B}\log B+qB)\)。 \(B=\sqrt{n\log n}\)时复杂度为\(O(n\sqrt{n}\l ......
《技术人员修炼之道》 读书笔记
认知决定天花板，行动决定地平线。知行合一，方能立足天地间；学习不是单行道，适当的返回也是可以排忧解难的；越希望结果完美，离完成就越远；方法会比努力更重要；不要追求大而全，应该追求小而美。 ......
【学习笔记】(29) 笛卡尔树
定义与性质 笛卡尔树是一种二叉树，每一个结点由一个键值二元组 \((k,w)\) 构成。要求 \(k\) 满足二叉搜索树的性质，而 \(w\) 满足堆的性质。 ，也就是说，对于一个节点 \(i\) 的左儿子 \(l_i\) 和右儿子 \(r_i\)，一定满足 \(l_i<i<r_i\)（下标 \(k ......
组合数学学习笔记
这是一位数学小萌新看 oi-wiki 的一点点收获。 二项式定理 二项式定理是组合数学中很基础且很重要的定理，它的式子为： \((a+b)^n= \sum_{i=0}^n \binom{n}{i} a^i b^{n-i}\) 可以通过归纳法剖析 \((a+b)^n\) 的过程证明其正确性。 范德蒙德 ......
AI写代码 - Github Copilot
GitHub Copilot 是一款由 GitHub 和 OpenAI 合作开发的 AI 编码工具，它旨在为开发人员提供协助，加速代码编写过程，同时提高代码质量。GitHub Copilot 使用 GPT-3 技术，能够理解上下文，并根据开发者的输入生成代码建议、注释和文档。 介绍 GitHub C ......
【笔记】机器学习基础 - Ch6.5-6 Kernel Methods
6.5 Sequence kernels 考虑拓展 \(K:\cal X\times X\to\mathbb{R}\) 到 \(\cal X\) 不是向量空间的情况，例如序列、图像等等。现在令 \(\cal X\) 为字符串的集合，对应的核称为序列核 sequence kernels；一种序列核的框 ......
TinyEngine 低代码引擎有什么功能？
[TinyEngine](https://opentiny.design/tiny-engine#/home) 是 [OpenTiny](https://opentiny.design/) 的一个子项目，是华为云新开源的低代码引擎，提供低代码底层能力，集成人工智能，适用于多场景的低代码平台。例如：资 ......
Python学习笔记1
a = "好的, 测试字符tester" b = 17 c = 3 print(a[1:5]) #从第1(包含)个字符取到第5(不包含)个字符 print(a[:3]) #取到第3个字符(不含3) print(a[-5:-1]) #取倒数第5个到倒数第1个 print(a[-1:]) #取最后一个字 ......
Generative AI 新世界 | 扩散模型原理的代码实践之采样篇
在上一期的文章中，探讨了在 Amazon SageMaker Studio 上使用 QLoRA 等量化技术微调 Falcon 40B 大语言模型。而从本期开始，我们将一起尝试在更深的知识维度，继续探究生成式 AI 这一火热的新知识领域。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有 ......
rust 代码组织结构
使用包、Crate 和模块管理不断增长的项目 - Rust 程序设计语言 中文版 rust 组织结构中，包括以下几个概念 Package（包），Crate（箱），Moudle（模块） Package 这是 Cargo 的概念，对应一个 Cargo.toml 文件，也就是一个 rust 工程。用于构建 ......
信2105-3孟德昊阅读笔记规划
这学期建民老师要求了我们每人进行不少于三本书的阅读，并给了我们很多的可读书籍的选择。我打算选择《软件需求》《软件需求模式》《敏捷软件需求》三本书来进行阅读，并作出相应的读书笔记，在读完之后进行认真的读书讨论，真正做到完全理解书中的内容，不是为了读书而读书，而是为了自己而读书。 下面我计划每天花两个小 ......
动态规划——区间DP 学习笔记
动态规划——区间DP 学习笔记 不含四边形不等式优化。 定义 线性动态规划的局限性在于，它只能顺推或倒退，而不能有子区间依赖的问题。 区间动态规划是线性动态规划的扩展，它将问题划分为若干个子区间，并通过定义状态和状态转移方程来求解每个子区间的最优解，最终得到整个区间的最优解。 区间动态规划常用于解决 ......
《代码大全》阅读笔记01
这本书的第一个章节“欢迎进入软件构建的世界”欢迎来到软件构建的精彩旅程。在这一章中，我们将深入探讨软件构建的关键性作用。软件构建，它并不是需求分析人员、产品设计师、业务分析师、架构师、测试工程师或运维人员所从事的工作，而是具体程序员的领域。虽然上述职位在软件开发的整个生命周期中发挥着不可或缺的作用， ......
代码混淆和加固，保障应用程序的安全性
前言 iOS加固保护是直接针对ios ipa二进制文件的保护技术，可以对iOS APP中的可执行文件进行深度混淆、加密。使用任何工具都无法逆向、破解还原源文件。对APP进行完整性保护，防止应用程序中的代码及资源文件被恶意篡改。Ipa Guard通过修改 ipa 文件中的 macho 文件中二进制 ......
代码混淆和加固，保障应用程序的安全性
前言 iOS加固保护是直接针对ios ipa二进制文件的保护技术，可以对iOS APP中的可执行文件进行深度混淆、加密。使用任何工具都无法逆向、破解还原源文件。对APP进行完整性保护，防止应用程序中的代码及资源文件被恶意篡改。Ipa Guard通过修改 ipa 文件中的 macho 文件中二进制 ......
读书笔记——《软件需求》其一
《软件方法》是计算机科学领域的经典之作，由Edsger W. Dijkstra于1975年出版。这本书对软件工程和程序设计方面的思想和方法进行了深入的研究和探讨，对于软件开发人员来说具有重要的启发和指导意义。 在书中，Dijkstra强调了程序设计的正确性和可读性的重要性。他认为程序应该被认为是数学 ......
pytorch(3-2) 多层 线性回归 训练和预测代码
脱离网页化python 没有可视化 #%matplotlib inline import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import ......
口算题卡代码
8. (简答题) 请完善课上的口算题卡代码，实现重复题目的检测、题目数字范围、加减乘除算式的参数化等扩展功能，提交代码和运行截图。 package org.example; import java.util.Random; import java.util.Scanner; public class ......
低代码引擎 TinyEngine 正式发布！
TinyEngine低代码引擎正式发布，使能开发者定制低代码平台！TinyEngine 提供了低代码底层能力，并集成了人工智能，从而使用户能够高效开发。适用于多场景的低代码平台开发，包括资源编排、流程编排、服务端渲染、模型驱动、移动端、大屏端以及页面编排等。 ......
【遥遥领先】Eolink IDEA 插件：零代码入侵，自动生成接口
省流版： Eolink 有 IDEA 插件吗？ 有，而且遥遥领先！我们在一年半之前就发布了，而且功能更丰富！ IDEA 插件市场搜索“Eolink Apikit”即可安装使用。 🚀 使用指引： https://plugins.jetbrains.com/plugin/19189-eolink/ji ......
tarjan学习笔记
tarjan学习笔记 0.前置知识 强连通图 在一个有向图中，若从任意一点可以到达其他所有点，则称之为强连通图 强连通分量（SCC） 一个图中的极大强连通性质子图（强连通图的强连通分量是它本身） \(\small {极大强连通子图指一个不能加入另外的点的强连通子图（一个强连通子图可能包含一个或多个小 ......
《流畅的Python》 读书笔记230925
《流畅的Python》 读书笔记 写在最前面的话 缘由 关于Python的资料市面上非常多，好的其实并不太多。 个人认为，基础的，下面的都还算可以 B站小甲鱼 黑马的视频 刘江的博客 廖雪峰的Python课程 进阶的更少，《流畅的Python》应该算一个。 加上，自己也很久没有耐心的看完一本书了 鉴 ......
密码协议学习笔记(7):不经意传输
不经意传输: 不经意传输(Oblivious Transfer,OT)这个概念不太直观,实际上,该协议的描述是: 发送方Alice向接收方Bob发送了$n$条消息,$m_1,\cdots,m_n$, 接收方Bob从中选择一条或几条消息. 发送方无法控制接收方的选择,也无法得知接收方的选择,而接收方不 ......
模式识别与机器学习——生成式分类器 课程笔记
有监督学习：从有标记的数据中学习推断函数 目标函数：\(Y=f(x)\)或\(P(Y|X)\) 注意：条件概率用小写p表示，先验概率用大写P表示。 贝叶斯判别原则 给定观测值X，判断其属于\(\omega 1\)类还是\(\omega 2\)类，最小化误差概率条件下，\(P(\omega1|X) > ......
如何在低代码平台中应用可视化编程
可视化编程，亦即可视化程序设计：以“所见即所得”的编程思想为原则，力图实现编程工作的可视化，即随时可以看到结果，程序与结果的调整同步。可视化编程的理念来源于可视化技术，它指的是一种把计算机程序中的文本指令转换为用户可以完全理解和操作的图形化界面。传统上，用户通过文本编程来完成操作，但这种方式对于普通 ......
TinyEngine低代码引擎的设计架构是什么样的？
下图是 TinyEngine 低代码引擎架构设计图。先看底部的平台服务，会利用华为云原生的能力搭建后端服务，会跟华为云的业务集成互通，比如跟 Console 控制台业务集成等。中间这块是搭建平台的核心，底层能力提供搭建页面所需的基础组件、移动组件和业务组件，提供页面运行用到的逻辑编排、流程编排。 往 ......
《梦断代码》阅读笔记01
1、与其他的书籍很不同的一点是：这本书有第0章 而第0章有这么一句话，也是将我这两年来学习技术的心理状态给描绘了个大概： “hello world”程序一无所用，但足以蛊惑人心， 多少软件雄心勃勃，但最终未结善果。 不得不承认的一点是，我当初刚开始使用IDEA编程工具学习Java的时候，坚持学习下去 ......
密码协议学习笔记(6):零知识证明
零知识证明 基本概念: (这部分书上讲的实在是太难懂了,因此博客内容参考了零知识证明Zero-Knowledge Proof介绍 - 知乎 (zhihu.com)) 想象这样的应用场景:甲指着报纸上一道超难的数独题,说:"我知道这道数独题的答案",并且需要向乙证明这一点.于是甲做了一堆上面写着数字1 ......
GraphMAE阅读笔记
GraphMAE阅读 引言 在摘要里，本论文提出了自监督学习有着巨大的潜力 自监督学习又分为对比学习和生成学习 目前比较成功的是对比学习，因为在对比学习中，有高质量的数据增强以及可以通过额外的策略来稳定训练过程 而对于生成式的自监督学习，它们旨在重建数据本身的特征和信息，对图来说，图自动编码器(Gr ......