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Subset Sum 问题单个物品重量限制前提下的更优算法
## 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。 ......
代码随想录算法训练营第十五天| 110.平衡二叉树 （优先掌握递归） 257. 二叉树的所有路径 （优先掌握递归） 404.左叶子之和 （优先掌握递归）
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 ......
Ubuntu ARM版本如何使用selenium
1. Python模块安装 pip install selenium pip install webdriver-manager 2. Chromium和Driver安装 sudo apt update && sudo apt install chromium chromium-driver 3. ......
Windows OOBE（Out-of-Box Experience）是指在首次启动 Windows 操作系统时，用户会遇到的设置和配置过程。每个 Windows 版本的 OOBE 提供了不同的功能和更新，以下是各个版本的一些主要特点和改
Windows OOBE（Out-of-Box Experience）是指在首次启动 Windows 操作系统时，用户会遇到的设置和配置过程。每个 Windows 版本的 OOBE 提供了不同的功能和更新，以下是各个版本的一些主要特点和改进： Windows 7： 用户可以选择地区、输入法和键盘布局 ......
Windows Boot Manager在各个Windows版本中的一些功能更新
Windows Boot Manager在各个Windows版本中的一些功能更新： Windows Vista: Windows Vista引入了Windows Boot Manager（Bootmgr）作为引导加载程序，提供了更灵活和强大的多重引导选项。 Windows 7: Windows 7增 ......
Bootmgr在Windows各个版本中的一些功能更新
Bootmgr在Windows各个版本中的一些功能更新： Windows Vista: 首次引入了Bootmgr作为NTLDR的替代品。Bootmgr引入了Windows Boot Manager，提供了更灵活的多重引导选项。此外，Bootmgr还增强了自动修复启动问题和错误提示功能。 Window ......
“NTLDR is missing”是指在Windows启动过程中发生了一个错误，系统找不到NTLDR文件。NTLDR（NT Loader）是Windows NT操作系统和Windows XP操作系统之前的操作系统版本中使用的引导加载程序
NTLDR（NT Loader）是Windows操作系统早期版本（如Windows NT和Windows XP）使用的引导加载程序。随着后续Windows版本的发布，引导加载程序也发生了一些变化和更新。以下是各个版本中NTLDR的功能更新的简要说明： Windows NT 4.0： 支持在启动时选择 ......
做leetcode算法题的一些感受
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
## 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
## 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 ......
《算法学习指南》pdf电子书免费下载
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 ......
基于SURF+Affine+Ransac+ICP算法的三维点云室内场景重建matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 三维点云室内重建是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它可以为现实世界中的建筑空间提供高精度的三维模型。在这个领域中，SURF+AFFINE+RANSAC+ICP算法是一种常用的方法。本文将对这些算法进行详细介绍，并探讨 ......
基于DCT变换和ZigZag的图像压缩算法matlab性能仿真,仿真输出不同压缩率与图像质量的关系
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 图像压缩是一种广泛应用的技术，它能够在不影响图像质量的前提下，减少图像所占用的存储空间。本文将介绍一种基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，简称DCT）和ZigZag扫描的图像压缩算法， ......
es多字段查询：queryString
https://blog.csdn.net/zl18603543572/article/details/129629817 ......
基于PCA降维的交通标志训练和识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 交通标志识别一直是计算机视觉和机器学习领域的研究热点之一。PCA（Principal Component Analysis）降维算法是一种常用的特征提取方法，可以将高维数据降低到低维空间中。本文介绍一种基于PCA降维的交通标志训练和识别算法，该算法可以从交通标志图像中提取特征，并训 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （44）-- 算法导论6.1 1题
# 一、在高度为h的堆中，元素个数最多和最少分别是多少? ## 文心一言： 在高度为 h 的二叉搜索树（BST）中，元素个数最多和最少的情况分别如下： 1.最多情况：当每个节点都包含两个子节点时，BST 中的元素个数最多。此时，BST 中的元素个数为 2^(h+1) - 1。 2.最少情况：当 BS ......
Springboot敏感字段脱敏的实现思路
生产环境用户的隐私数据，比如手机号、身份证或者一些账号配置等信息，入库时都要进行不落地脱敏，也就是在进入我们系统时就要实时的脱敏处理。 用户数据进入系统，脱敏处理后持久化到数据库，用户查询数据时还要进行反向解密。这种场景一般需要全局处理，那么用`AOP`切面来实现在适合不过了。首先自定义两个注解`@ ......
PostgreSQL中表名、字段名大小写问题
> **感谢原文章博主**：https://blog.csdn.net/zengchaoyue/article/details/8279744 > > 学习hibernate的时候，数据库用了PostgreSQL，第一节课就抛错，User实体映射没有死活不能导出表。总是提示这一句： > > ** ......
多租户基于Springboot+MybatisPlus实现使用一个数据库一个表 使用字段进行数据隔离
# 多租户实现方式 ```properties 多租户在数据存储上主要存在三种方案，分别是： 1. 独立数据库 即一个租户一个数据库，这种方案的用户数据隔离级别最高，安全性最好，但成本较高。 优点：为不同的租户提供独立的数据库，有助于简化数据模型的扩展设计，满足不同租户的独特需求；如果出现故障，恢复 ......
一致性哈希算法
请求和后端ip地址计算hash值%2^32。 把请求转给按顺时针找到的后端IP。如果后端IP挂了，原本转给其他后端IP的请求不变。为了增强均衡性，可以增加虚拟节点。 参考资料nginx 负载均衡/一致性哈希 ......
arm处理器版本
Arm体系架构的版本是其所使用指令集的版本，部分版本如下： 内部版本号 soc版本号 类型及芯片代表 ARMV4 ARM7 ARM7TMDI ARMV4T ARM9 ARM920T ARM922T S3C2440/2410 ARMV5TE ARM9E ARM926EJ-S ARM946E-S ARM ......
RAW域算法之坏点消除DPC
坏点检测/消除 (Defect Pixel Detection/Correction) 与FPN 类似，坏点的产生也与 Sensor 的工艺有关。与FPN 不同的是，坏点有固定点和疑似坏点两种。而后者的出现相对不固定，会随着曝光时间以及温度的变化而变。因此进行坏点消除之前需要首先进行坏点检测 (De ......
RAW域算法之固定模式噪声消除FPN
固定模式噪声消除 (Fixed Pattern Noise Remove) 由于 Sensor 工艺的原因导致了 Sensor 会在固定的位置产生相对固定的随时间变化较小的噪声，称之为固定模式噪声。固定模式噪声一般出现于 CMOS Sensor，并且 Sensor的模拟增益或者列增益开的越大，固定模 ......
RAW域算法处理之LDC
镜头畸变校正lens distortion correction 常见的镜头畸变有两种，一种是桶形失真，常出现于短焦大视角镜头；一种是枕形失真，常出现于变焦镜头的长焦段，如图所示。通过镜头畸变校正期望校正后的图像中垂直和水平直线依然保持垂直和水平。校正算法原理：一般分两步，首先通过 calibrat ......
RAW域处理算法之LSC
RAW域处理算法之LSC 实际应用中，由于具体场景的需要以及成本的考虑，摄像机会搭配不同镜头。镜头校正是指针对由于镜头原因引入的成像误差进行的校正。 镜头阴影校正（Lens shading correction，LSC） 由于镜头/微镜头的光学构造，导致了经过镜头/微镜头进入 sensor 的光线中 ......
MyBatis-Plus公共字段填充
1. 在实体类的属性上加入@TableField注解，指定自动填充的策略 ```java @TableField(fill = FieldFill.INSERT) //插入时填充字段 private LocalDateTime createTime; @TableField(fill = Field ......
使用Git进行版本控制和协作：代码共享、协作和版本管理
[toc] 引言 Git 是一款开源的分布式版本控制系统，它已经成为了现代软件开发中必不可少的工具之一。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Git 进行版本控制和协作，以实现代码共享、协作和版本管理。Git 的使用可以让我们更好地管理代码，避免重复工作，提高工作效率，从而更好地支持团队协作。 背景介绍 ......
鲸鱼优化算法在计算机视觉领域的应用
[toc] 标题：《9. 鲸鱼优化算法在计算机视觉领域的应用》 背景介绍： 计算机视觉是指计算机系统对视觉对象进行识别、分析和处理的过程，能够帮助计算机进行智能化的感知和理解。近年来，随着深度学习算法的发展，计算机视觉领域取得了巨大进展，许多优化算法也得到了广泛应用。鲸鱼优化算法是一种针对大规模数据 ......
使用Git进行代码版本控制和协作：代码共享、协作和版本管理
[toc] 使用 Git 进行代码版本控制和协作：代码共享、协作和版本管理 Git 是一个开源的分布式版本控制系统，由 Linux 内核开发组创建。Git 可以跟踪整个项目的源代码版本、分支、提交记录和合并历史记录，从而实现代码的版本管理、协作和共享。在本文中，我们将介绍如何使用 Git 进行代码版 ......
基于深度学习的图像分类算法研究
[toc] 《基于深度学习的图像分类算法研究》 引言 随着计算机视觉技术的不断发展，图像分类已经成为了人工智能领域的一个重要研究方向。传统的基于手工特征的图像分类算法已经无法满足大规模、高维、复杂图像的分类需求，因此，基于深度学习的图像分类算法逐渐成为了当前人工智能领域的主流技术。本文将介绍一种基于 ......