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2023-2024-1 20231420 《计算机基础与程序设计》课程总结
作业信息 这个作业属于哪个课程 2023-2024-1《计算机基础与程序设计》 这个作业要求在哪里 2023-2024-1计算机基础与程序设计第十五周作业 这个作业的目标 课程总结 作业正文 https://www.cnblogs.com/eleslsel/p/17946209.html 每周作业链 ......
代码随想录算法训练营第二十三天 | 669. 修剪二叉搜索树，108.将有 序数组转换为二叉搜索树，538.把二叉搜索树转换为累加树
一、669. 修剪二叉搜索树 题目链接： LeetCode 669. 修剪二叉搜索树 学习前： 思路： 递归。节点非空时的值与目标区间[low,high]右三种情况 节点值小于low 返回递归调用节点右孩子结果，即它右子树剪枝后的根节点 节点值大于high 返回递归调用节点左孩子结果，即它左子树剪枝 ......
程序语言的词法分析与语法分析
计算机是无法对程序语言的产生人一样的“理解”的，对于计算机一个程序只是一个字符串。因此要在计算机上运行一段程序就需要把程序语言转化为机器语言，这个过程就是“编译”。编译的第一步（通常称为前端）就是对程序语言做词法分析和语法分析 。 词法分析 词法分析的任务是把一整串程序代码切分成一个一个的token ......
构建健康游戏环境：DFA算法在敏感词过滤的应用
现在的游戏有敏感词检测这一点，相信大家也不陌生了，不管是聊天，起名，签名还是简介，只要是能让玩家手动输入的地方，一定少不了敏感词识别，至于识别之后是拒绝修改还是星号替换，这个就各有各的做法了，但是绕不开的一定是需要高效的敏感词检测机制。 相信大家对于游戏里聊天框的以下内容已经不陌生了 "我***" ......
R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30914 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型(GLM)的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据 采样时间：2021年1月1号~2021年12 ......
R语言SVM模型文本挖掘分类研究手机评论数据词云可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34772 原文出处：拓端数据部落公众号 随着大数据时代的来临，数据挖掘和机器学习在诸多领域中的应用价值日益凸显。手机评论数据作为消费者对产品和服务的主观反馈，具有巨大的商业价值。本文旨在帮助客户通过R语言实现支持向量机（SVM）模型在文本挖掘分类 ......
强化学习算法中的梯度和更新公式在代码的哪里体现？
这些一般在算法的更新函数中体现，即训练--优化中体现。 一般以损失的形式表现，然后调用loss.backward()函数进行优化。 计算损失 反向传播 梯度下降 调用优化器的step函数实现。 如果公式中有期望那么就需要mean函数 ......
2023-2024-1 20231424《计算机基础与程序设计》第15周学习总结
2023-2024-1 20231424《计算机基础与程序设计》第15周学习总结 作业信息 作业属于的课程 （2022-2023-1-计算机基础与程序设计） 作业要求 (2022-2023-1计算机基础与程序设计第一周作业) 作业目标 课程总结 作业正文 https://www.cnblogs.co ......
算法学习Day23二叉搜索树的修剪，转化
Day23二叉搜索树的修剪，转化 By HQWQF 2024/01/04 笔记 669. 修剪二叉搜索树 给你二叉搜索树的根节点 root ，同时给定最小边界low 和最大边界 high。通过修剪二叉搜索树，使得所有节点的值在[low, high]中。修剪树 不应该 改变保留在树中的元素的相对结构 ......
多线程打印程序 3382019835830
。。。 public class Printer { public static class PrinterThread extends Thread { static boolean[] candidate = new boolean[10]; int num; public PrinterThr ......
（上模型）标签库拆分多个词条后导入
import pandas as pd import os def split_excel(original_file, target_folder): # 读取原始Excel文件 df = pd.read_excel(original_file) # 计算要拆分成多少个新表格 number_of_ ......
day08 代码随想录算法训练营 卡码网：55.右旋转字符串
题目：卡码网：55.右旋转字符串 我的感悟： python中的切片很厉害。 我感觉go好像也是切片的 理解难点： 没理解为什么是-n 代码难点： 总结概括： 代码示例： n = int(input()) s = input() res = s[-n:] + s[:-n] print(res) 通过截 ......
如何学习算法
怎么学算法？ sbldehanhan · 6 天前 · 2011 次点击 leetcode 上的题稍微难一点就做不出来。 什么原因呢？数学问题？算法问题？还是刷题太少？ 怎么解决呢？ 算法 leetcode 数学 稍微 22 条回复 • 2023-12-29 22:37:29 +08:00 1 Ys ......
day08 代码随想录算法训练营 151. 反转字符串中的单词
words = s.split() 题目：151. 反转字符串中的单词 我的感悟： 虽然我自己写出来了，但是又不太确定 理解难点： words = s.split() 切记：这里split是去掉所有的空格。 words = s.split(" ") 如果这样写" "就仅仅去除" "一个空格,这样写不 ......
钉钉小程序生态—企业机器人加互动卡片，改善用户体验的开始！
一、前言 大家好！我是sum墨，一个一线的底层码农，平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文，限于本人水平，如果文章和代码有表述不当之处，还请不吝赐教。 首先上一些图，让大家知道我这篇文章要讲的是啥。 1. 什么是企业机器人？ 企业机器人，具备完整的接收消息和发送消息的能力。它与Webhooo ......
第6天：基础入门-抓包技术&HTTPS协议&APP&小程序&PC应用&WEB&转发联动
安装charles 到Windows本地： 安卓模拟器安装： 如果抓模拟器就要使用从远程主机，如果不是，则从所有进程 访问 谷歌浏览器安装证书： 41：43 ：如何将charlet数据，带外代理到burpsuite ......
通过小程序技术挖掘在线教育的流量
大规模的居家远程线上教学模式兴起，点燃了在线教育起飞的引擎，加之各个机构通过一系列的免费赠课活动推动了在线教育以超预期的速度打开了之前难以触达的二三线下沉市场，吸引了大量非一线城市的用户流量，推动了在线教育行业前所未有的增长。 ......
微信小程序-var、let、const用法详解
let命令 基本用法 let命令，用来声明变量。它的用法类似于var，但是所声明的变量，只在let命令所在的代码块内有效。 { let a = 10; var b = 1; } a // ReferenceError: a is not defined. b // 1 for循环的计数器，就很合适使 ......
浅谈音视频小程序在教育行业的应用发展
经历过了2018年以来的，国家对在线教育行业的监管收紧，以及受益于 5G 技术的发展，教育科技逐步走向成熟化和规范化。教育行业的本质是人与人（老师与学生、老师与家长，以及更多角色直接的沟通与互动），而仅仅是古早式的在线文字已经远远满足不了现代多元化的教学方式。于是，教育科技领域的相关技术开始被深入研... ......
day08 代码随想录算法训练营 卡尔网54. 替换数字
题目：54. 替换数字 我的感悟： 过于简单，我有点不敢相信 理解难点： 代码难点： 总结概括： 本质要理解这个数字是如何判断的 用ord("0")算出字符0的ASCII码再和9的ASCII码对比 str1 = input() ans = "" for ss in str1: if ord("0") ......
day08 代码随想录算法训练营 541. 反转字符串 II
题目：541. 反转字符串 II 我的感悟： 你别看这题简单，python里面细节很多 理解难点： 字符串转化为列表来算 s[1:99] 只会取到s[1:s.size] 这个range(0,size,k) 是可以取到步长的 或者用另外的思路。 代码难点： 总结概括： 注意[1:999]这里的容错机制 ......
ohpm : 无法将“ohpm”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确，然后再试一次。
ohpm : 无法将“ohpm”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。 造成该问题有两个： 没有配置好 ohpm 的环境变量。 没有配置好 PowerShell 安全策略的原因。 两个步骤都要做好，才能真正解决问题。 问题1：配置环境变量 安装 ohpm 之后，不能直接在命令行中 ......
智能分析网关V4算法配置步骤2.0——睡岗检测
AI智能分析网关V4是TSINGSEE青犀视频旗下的一款高效分析网关，可分别作为上级或下级平台进行级联，还可实现人体行为检测、车辆事件检测、环境卫生检测与消防事件检测等等，广泛应用在工地、工厂、园区、楼宇、校园、仓储等场景中。将智能分析网关V4结合我们的视频融合平台EasyCVR一起使用，可以实现多 ......
Quartz Demo 任务调度程序简单Demo
创建Windows 控制台应用程序 , .net framework 版本 4.5.2 Nuget . Quartz 版本 用 2.5 using Quartz; using Quartz.Impl; using System; using System.Collections.Generic; u ......
AT事务模型使用
机制 两阶段提交协议的演变： 一阶段：业务数据和回滚日志记录在同一个本地事务中提交，释放本地锁和连接资源。 二阶段： 提交异步化，非常快速地完成。 回滚通过一阶段的回滚日志进行反向补偿。 集成过程 参考Seata客户端集成 工作机制 一阶段 根据update语句的条件组成select脚本，查询得到更 ......
大模型如何部署上线
部署大型语言模型是一个详尽且复杂的过程，需要开发者们具备深入的理解和精确的实施策略。以下是对各个开发步骤的简单介绍，欢迎各位开发者一起讨论交流。 数据集的准备与处理 在部署大型语言模型之前，首先需要准备一个广泛且多样化的数据集。这个数据集应该涵盖多个领域、不同风格和语境的文本数据，这样能确保模型全面 ......
在百度千帆大模型服务器训练的记录
1.训练模型 ChatGLM3-6B-32K 1.1数据 训练数据 本地:llama_factory_train_data_2 1.1.1 加载数据 将数据文件放到 /home/LLaMA-Factory/data 下 修改dataset_info.json文件， 在末尾加上 "modify_lor ......
day08 代码随想录算法训练营 344.反转字符串
题目：344. 反转字符串 我的感悟： 以为很难，其实不难。 坚持就是胜利！！！！！！！！！ 理解难点： 我以为字符串不能修改，仔细看了题目发现是列表里面套的字符串 双指针，while 互相交互就可以了 代码难点： 总结概括： 代码示例： class Solution: def reverseStr ......
操作系统（2）- 程序的执行
计算机组成-冯诺依曼模型 状态：内存 控制单元 运算单元 输入 输出 CPU 负责控制和计算 如果 CPU 每次可以计算 4 个 byte，那么我们称作 32 位 CPU； 如果 CPU 每次可以计算 8 个 byte，那么我们称作 64 位 CPU。 一个 byte 最大的表示范围就是 0~255 ......