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算法训练day21 LeetCode 530.501.236 530二叉搜索树的最小绝对差 题目 530. 二叉搜索树的最小绝对差 - 力扣（LeetCode） 题解 代码随想录 (programmercarl.com) 中序遍历二叉平衡树 --> 有序数组 --> 遍历数组得到最小绝对差 clas ......

一，前言以前看过MMU，因为这是单片机OS中没有的，当时我记得理解的不是很清晰，包括MMU中哪部分是硬件的，哪部分是软件的都没有太搞清楚。由于看了一个自己写linux操作系统的视频，里面有介绍MMU，且演示了虚拟地址和物理地址的转换，此时我才深刻的理解了，所以在看qemu源码的内存管理前，我先复习下 ......

兵马未动，规矩先行。开发是个系统工程，不是随便写点小代码就能交差的。需要定好规范。 我认为，应当坚持以下原则。 以文档为核心。良好的文档。这个完全是我自己在做，没有团队，我的团队都是甲方，提供需求的。我应当调研完毕，先写文档，计划怎么做。甚至可以把我写的调研，放在公开的网站上，让大家可以提意见。我来 ......

1 基本概念1.1 常用注解@Mocked：被修饰的对象将会被Mock，对应的类和实例都会受影响（同一个测试用例中）@Injectable：仅Mock被修饰的对象@Capturing：可以mock接口以及其所有的实现类@Mock：MockUp模式中，指定被Fake的方法1.2 常用的类 Expect ......

内网权限提升系统学习(windows) 基础知识 windows的权限分为四种 User:普通用户权限 Administrator:管理员权限,可以利用windows的机制将自己升级为System权限 System:系统权限 TrustedInstaller:最高权限 提权分为两种: 纵向提权 横向 ......

KMP算法可以看做是对暴力求解的一种改进，在前面的暴力算法中，i指针和j指针都是要回溯的，这是不合理的，因为当发现不匹配的时候，已经扫描到的区域我们其实是已知的，如下图所示 当我们发现不匹配后，我们其实已经知道了主串的第1到第5个字符是什么，其实就是模式串前面的字符，KMP算法就是将这些信息利用起来 ......

今天分享我之前读《网络安全人才实战能力白皮书》2022年版本的整理思维导图，主要分4个方面： 网络安全产业人才状况分析 网络安全人才攻防实战能力分析 网络安全人才攻防实战能力评价分析 网络安全攻防实战经验分析 我们走进哪个行业有必要了解行业情况，未来发展，值得花点时间了解。 如果想看完整版本的白皮书 ......

对训练数据加噪声的方法，在训练里面对 x 做如下处理，添加椒盐噪声： bs, ch, h, w = x.shape x = x.reshape(bs, ch, h*w) + 0.2*np.random.normal(size=28*28) x = x.to(torch.float32) 数据集里面的 ......

etl数据清洗：案例一 需求1：对字段为空的不合法数据进行过滤 Where过滤 需求2：通过时间字段构建天和小时字段 Substr函数 需求3：从GPS的经纬度中提取经度和维度 Split函数 需求4：将ETL以后的结果保存到一张新的Hive表中 Create table …… as select ......

动态规划——状压DP 学习笔记 引入 前置知识：位运算 动态规划的过程是随着阶段的增长，在每个状态维度上不断扩展的。 在任意时刻，已经求出最优解的状态与尚未求出最优解的状态在各维度上的分界点组成了 DP 扩展的“轮廓”。对于某些问题，我们需要在动态规划的“状态”中记录一个集合，保存这个“轮廓”的详细 ......

1、load加载 load语法： 2、Hive3.X新特性 能够使用load将文件数据存储到分区中，将分区默认作为表格数据的最后一列； 3、insert+select向表插入数据 这个语法就是在上次测试的时候遇到过的问题嘞！ insert+values这个语法执行效率就很慢，而换用insert+se ......

近年来，大量数据的产生和边缘设备算力的提高，以及对数据隐私的要求使得以联邦学习为代表的分布式机器学习得到研究关注。传统的联邦学习优化方法如FEDAVG由于其简单实现且具有较低的通信代价得到了广泛的应用，但是其在异质数据环境下很难取得优秀的效果。联邦学习中各客户端的数据分布是非独立同分布的（Non-I ......

mkdir 创建一个文件夹. mkdir -p一次性创建多个文件夹,在自己的当前所在目录,用指令qwd查看. qwd 自己的当前所在目录. qwd -p 查看自己的绝对路径. ls -a 查看隐藏目录和文件.在自己的所在的目录下. ll(ls -a) 查看目录和文件属性. cd 切换目录. rmdi ......

作业信息 |这个作业属于哪个课程|2020-2021-1信息安全专业导论 (https://edu.cnblogs.com/campus/besti/2020-2021-1fois)）| |这个作业要求在哪里|[2020-2021-1信息安全专业导论第一周作业] (https://edu.cnblo ......

1、内部表和外部表 没有指定建表的类型的话，默认为内部表（Internal Table或者是Managed Table） 可以通过这行代码查看表的类型： describe formatted 表名; 内部表和外部表的区别以及适合使用的范围： 2、分区表--避免全表扫描，提高查询效率 需要注意的是，在 ......

这是EI写的一个神秘科技。我只能把它最简单的东西讲述出来。 用于\(O(k+\log n)\)复杂度解决一类求和问题。 使用条件：\(f(x)\)微分有限，话句话说，存在\(f\)的微分方程。 如果我容易知道\(\displaystyle\sum_{i=0}^{n}a_i[x^i]G(x)^k,k\ ......

第七章 文件操作级别 硬件级别 fdisk mkfs fsck 碎片整理 操作系统内核中的文件系统函数 系统调用 I/O库函数 用户命令 sh脚本 文件I/O操作 低级别文件操作 分区 Command (m for help): m 输出帮助信息 Command action a toggle a ......

开发环境：sts 数据库：sqlyog 数据库： 配置文件 配置文件： 映射文件： 映射文件接口： 实体类： 自定义的工具类，来实现sqlsession： 测试类： 就完成了！ ......

七、用go语言，设计一个 O(n)时间的算法，对于一个给定的包含n个互异元素的集合 S 和一个正整数k≤n，该算法能够确定 S 中最接近中位数的k个元素。 文心一言： 要设计一个 O(n) 时间的算法来找到集合 S 中最接近中位数的 k 个元素，我们可以使用快速选择算法（QuickSelect）。该 ......

上一篇介绍了逻辑回归算法，发现分类效果不好，通过这次的svm发现是因为训练数据不行，于是网上找了部分训练数据，发现实际上分类效果还可以。 训练数据，第一个值是标签，下面的数据是某种花的相关特征。 1|5.1,3.5,1.4,0.2 1|4.9,3,1.4,0.2 1|4.7,3.2,1.3,0.2 ......

动态规划——数位DP 学习笔记 定义 引入 数位 DP 往往都是这样的题型：给定一个区间 \([l, r]\)，求这个区间中满足某种条件的数的总数。 简单的暴力代码如下： int ans = 0; for(int i = l; i <= r; ++i) if(check(i)) ++ans; 而当数 ......

FMCW毫米波雷达基础原理学习一 https://mp.weixin.qq.com/s/JnZHZ3j0zWW41-KQmr7h-w 一、预备知识： 1、雷达类型：毫米波是一种波长介于1~10mm的电磁波，本文采用FMCW型毫米波雷达进行测量，如下图所示FMCW频率是随时间变化线性升高，又叫chri ......

感受野 Receptive Field 卷积核输出的 feature map 特征图中某个节点对应其输入图像的区域大小即为该位置的感受野。 感受野相关的性质： 感受野越大，说明其接触的原始图像的范围越大，意味着其包含着更加全局、语义信息更丰富的特征； 感受野越小，说明其包含的特征更关注局部细节； 感 ......

本文已收录至GitHub，推荐阅读 👉 Java随想录 微信公众号：Java随想录 原创不易，注重版权。转载请注明原作者和原文链接 目录内存碎片如何产生的内存分配器怎么看是否有内存碎片碎片率的意义清理内存碎片低于4.0-RC3版本的Redis高于4.0-RC3版本的Redis 在我们探究和优化Re ......

聚类算法： K-均值聚类算法：（以2分类算法为例） 1选择两个位置作为分类中心，并将所有点分类到距它更近的中心。 2对两组点，重新计算他们的中心。 不断重复以上步骤1和2，当分类中心和分组状态不再发生变化时，模型收敛。 ......

学习笔记四 一、作业要求 自学教材第7、8章，提交学习笔记 (10分)，评分标准如下： 知识点归纳以及自己最有收获的内容，选泽至少2个知识点利用chatgpt等工具进行苏格拉底挑战，并提交过程截图，提示过程参考下面内容(4分) 我在学习XXX知识点，请你以苏格拉底的方式对我进行提问，一次一个问题 核 ......

部署安装 安装很方便，注意环境要求,官方说明文档基于的内核版本是ubuntu5.19.0.可参考https://tetragon.cilium.io/docs/getting-started/kubernetes-quickstart-guide/. 安装完成后，查看tetragon监听端口如下所示 ......

1、建表语法 2、数据类型转换函数CAST--也就是强制转换 例如， CAST('100' AS INT) 3、有关于SerDe的描述 序列化和反序列化————用于从文件中读取和数据写入文件的操作（通俗来说，就是分辨分隔符，读取有效数据存储到数据库中）； 4、rowformat 指定具体的分隔符是什 ......

图片每个像素的置信度图，将其在非目标端元即背景端元位置设为Nan，设置background的背景mask，目标端元位置为ture，获取每个正包的最大置信度，排序。 循环（正包置信度从大往小读） pd=i/总正包数 far=背景置信度大于此置信度/背景像素 ......

Oracle Rac 的简单学习 Oracle RAC的概念 Oracle RAC (Real Application Clusters) 是 Oracle 数据库管理系统的一个功能， 它允许将数据库实例部署在多个节点上，实现高可用性和可伸缩性。 通过将数据库实例分散在不同的服务器上，Oracle ......