序列 训练营 数组 随想

实验4 C语言数组应用编程

一、实验目的 二、实验准备 三、实验内容 四、实验结论 1. 实验任务1 task1_1.c 源代码: 1 #include <stdio.h> 2 #define N 4 3 void test1() { 4 int a[N] = {1, 9, 8, 4}; 5 int i; 6 // 输出数组a ......
数组 语言

【Java基础】异或特点+交换变量数值+数组反转

异或特点 二进制位不同为true,相同为false 一个数被另外一个数异或两次,该数不变 交换变量数值 利用上述异或第2个特点实现 交换两个整数类型变量数值 代码 public class Xor { public static void main(String[] args) { int a = ......
数组 数值 变量 特点 基础

实验4 C语言数组应用编程

实验任务1 代码task1_1.c 1 #include<stdio.h> 2 #define N 4 3 4 void test1(){ 5 int a[N] = {1, 9, 8, 4}; 6 int i; 7 8 printf("sizeof(a) = %d\n", sizeof(a)); 9 ......
数组 语言

数组相关知识的梳理

数组相关知识的梳理 一维数组 定义 int a[100]; int a[]={1,2,6,5}; 总之,要让计算机识别出要给定义的数组多少的容量 输入与输出 多多使用循环结构 输入 Eg. int i,a[100]; char ch; for (i=0;i<=l0;i++) {scanf("%d%c ......
数组 知识

【Java基础】数组的动态初始化

数组动态初始化:手动指定数组长度,系统为数组自动分配默认初始化值 格式:数据类型[] 数组名 = new 数据类型[长度]; 默认值的分类: 整数:0 小数:0.0 布尔:false 字符:'\u0000' (Unicode字符,常见的体现是空白字符) 引用数据类型(数组、类、接口):null ......
数组 基础 动态 Java

java反序列化----CC5利用链学习笔记

java反序列化 CC5利用链学习笔记 目录java反序列化 CC5利用链学习笔记环境配置利用链TiedMapEntry参考文章 环境配置 jdk8u(无java版本要求) pom.xml中写入 <dependency> <groupId>commons-collections</groupId> ......
序列 笔记 java CC5 CC

java反序列化----CC4利用链学习笔记

java反序列化 CC4利用链学习笔记 目录java反序列化 CC4利用链学习笔记环境配置利用链 环境配置 jdk8u pom.xml中写入 <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-collecti ......
序列 笔记 java CC4 CC

深度学习笔记1:在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络

本文将介绍如何在一个小型的数据集上使用卷积神经网实现图片的分类。在这个例子中,我们将使用一个经典的数据集,包含24000张猫狗图片(12000张猫的图片和12000张狗的图片),提取2000张用于训练和验证,1000张用于测试。我们将首先在2000个训练样本上训练一个简单的小型卷积神经网络模型,然后... ......
卷积 神经网络 从头 深度 神经

并非所有的大括号都表示数组

问题:下图中的公式为什么错误。 解决: 单元格中输入的“{3,5,8}”并非数组,而是一个文本字符串,不具备数组功能。 可以改成以下公式: {=IF(SUM(N(A2=EVALUATE(C$1))),"OK","")} =IF(SUM(N(A2 (0&TEXTSPLIT(C$1,{"{","}"," ......
括号 数组

实验4 C语言数组应用编程

1.实验任务1 task1_1源代码: 1 #include<stdio.h> 2 #include<stdlib.h> 3 #define N 4 4 5 void test1() { 6 int a[N] = {1, 9, 8, 4}; 7 int i; 8 9 // 输出数组a占用的内存字节数 ......
数组 语言

每日一题003 | 证明:连续分布函数序列的点态收敛可以推出相应的分位数随机变量序列的依概率收敛。

?概率极限理论经典习题2:连续分布函数序列的点态收敛可以推出相应的分位数随机变量序列的依概率收敛。来自茆诗松《概率论与数理统计》第四章的习题。 ......
序列 位数 概率 变量 函数

R语言ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32677 原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH的研究报告,包括一些图形和统计输出。 研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的A ......

list对象转数组

list对象转数组 package com.example.core.mydemo.json5; import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils; import java.util.ArrayList; import java.util. ......
数组 对象 list

自然语言处理预训练——预训练BERT

原始的BERT有两个版本,其中基本模型有1.1亿个参数,大模型有3.4亿个参数。 在预训练BERT之后,我们可以用它来表示单个文本、文本对或其中的任何词元。 在实验中,同一个词元在不同的上下文中具有不同的BERT表示。这支持BERT表示是上下文敏感的。 ......
自然语言 自然 语言 BERT

自然语言处理预训练——用于预训练BERT的数据集

为了预训练 14.8节中实现的BERT模型,我们需要以理想的格式生成数据集,以便于两个预训练任务:遮蔽语言模型和下一句预测。一方面,最初的BERT模型是在两个庞大的图书语料库和英语维基百科(参见 14.8.5节)的合集上预训练的,但它很难吸引这本书的大多数读者。另一方面,现成的预训练BERT模型可能 ......
自然语言 自然 语言 数据 BERT

自然语言处理预训练—— 来自Transformers的双向编码器表示(BERT)

我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后,输出可以被认为是一个矩阵,其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上,这些词嵌入模型都是与上下文无关的。让我们先来说明这个性质。 从上下文无关到上下文敏感 ELMo(Embeddings from Language Models) ......

Apache Shiro 1.2.4反序列化漏洞(CVE-2016-4437)

Apache Shiro 1.2.4反序列化漏洞(CVE-2016-4437) Apache Shiro是一款开源安全框架,提供身份认证、授权、密码学和会话管理。Shiro框架直观、易用,同时也提供健壮的安全性。 Apache Shiro1.2.4以及以前部版本中,加密的用户信息序列号后存储在名为r ......
序列 漏洞 Apache Shiro 2016

B3637 最长上升子序列

最长上升子序列 题目描述 这是一个简单的动规板子题。 给出一个由 \(n(n\le 5000)\) 个不超过 \(10^6\) 的正整数组成的序列。请输出这个序列的最长上升子序列的长度。 最长上升子序列是指,从原序列中按顺序取出一些数字排在一起,这些数字是逐渐增大的。 输入格式 第一行,一个整数 \ ......
序列 B3637 3637

11--209. 长度最小的子数组

给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。 找出该数组中满足其总和大于等于 target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ,并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组,返回 0 。 示例 1: 输入:target ......
数组 长度 209 11

数组类算法题——删除有序数组中的重复项

删除有序数组中的重复项 题目: 给你一个 非严格递增排列 的数组 nums ,请你 原地 删除重复出现的元素,使每个元素 只出现一次 ,返回删除后数组的新长度。元素的 相对顺序 应该保持 一致 。然后返回 nums 中唯一元素的个数。 考虑 nums 的唯一元素的数量为 k ,你需要做以下事情确保你 ......
数组 算法

代码随想录算法训练营第七天 | ● 454.四数相加II ● 383. 赎金信 ● 15. 三数之和 ● 18. 四数之和

今日学习的文章链接和视频链接 https://programmercarl.com/链表理论基础.html ● 454.四数相加II var fourSumCount = function(nums1, nums2, nums3, nums4) { let count = 0 let map = n ......
之和 随想录 训练营 随想 算法

自然语言处理预训练——词的相似性和类比任务

在 14.4节中,我们在一个小的数据集上训练了一个word2vec模型,并使用它为一个输入词寻找语义相似的词。实际上,在大型语料库上预先训练的词向量可以应用于下游的自然语言处理任务,这将在后面的 15节中讨论。为了直观地演示大型语料库中预训练词向量的语义,让我们将预训练词向量应用到词的相似性和类比任 ......
自然语言 相似性 任务 自然 语言

自然语言处理预训练——子词嵌入

在英语中,“helps”“helped”和“helping”等单词都是同一个词“help”的变形形式。“dog”和“dogs”之间的关系与“cat”和“cats”之间的关系相同,“boy”和“boyfriend”之间的关系与“girl”和“girlfriend”之间的关系相同。在法语和西班牙语等其他 ......
自然语言 自然 语言

代码随想录算法训练营第六天 |● 哈希表理论基础 ● 242.有效的字母异位词 ● 349. 两个数组的交集 ● 202. 快乐数 ● 1. 两数之和

今日学习的文章链接和视频链接 https://programmercarl.com/哈希表理论基础.html 242.有效的字母异位词 var isAnagram = function(s, t) { if(s.length !== t.length) return false let map = ......
随想录 之和 训练营 数组 交集

数组类算法题——数组中移除指定元素

数组中移除指定元素 题目: 给你一个数组 nums 和一个值 val,你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素,并返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间,你必须仅使用 O(1) 额外空间并 原地 修改输入数组。 元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。 解题源码: ......
数组 算法 元素

c5w3_序列模型和注意力机制

序列模型和注意力机制 Seq2Seq模型 Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)模型能够应用与机器翻译、语音识别等各种序列到序列的转换问题。一个Seq2Seq模型包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分,它们通常是两个不同的RNN。如下图所示,将编码器的输出作 ......
序列 注意力 模型 机制 c5w

c5w1_循环序列模型

循环序列模型 自然语言和音频都是前后相关联的数据,对于这些前后相关联的序列数据通过循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)来进行处理。 使用RNN收i先的应用有下图所示的例子: 上图中所有的这些问题都可以通过有监督学习,通过输入给定的标签数据\((X,Y)\)作为训 ......
序列 模型 c5w c5 5w

C# 去掉Byte数组尾部的0x00

/// <summary> /// 去除byte[]数组缓冲区内的尾部空白区;从末尾向前判断; /// </summary> /// <param name="bytes"></param> /// <returns></returns> public byte[] bytesTrimEnd(byt ......
尾部 数组 Byte 0x00 x00

AcWing 1017. 怪盗基德的滑翔翼——最长上升子序列

最长上升子序列 1、\(O(n^{2})\) 简单DP做法 \[dp[i]=\max_{h[j] < h[i]} [dp[j] + 1] \]#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 105; int h[N]; int d ......
序列 AcWing 1017