笔记day 03
海亮01/03日杂题
海亮集训：01/03日 T1 T2 T3 T4 CF1697F 题意 构造一个长度为 \(n\) 的数列 \(a\)，其中 \(1\le a_i\le k\) 且 \(a\) 不降，即对于所有 \(1\le i \le n-1\)，\(a_i \le a_{i+1}\)。给出 \(m\) 个约束，有 ......
简易机器学习笔记（七）计算机视觉基础 - 常用卷积核和简单的图片的处理
前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......
2024-01-03：用go语言，给你两个长度为 n 下标从 0 开始的整数数组 cost 和 time， 分别表示给 n 堵不同的墙刷油漆需要的开销和时间。你有两名油漆匠， 一位需要 付费 的油漆匠
2024-01-03：用go语言，给你两个长度为 n 下标从 0 开始的整数数组 cost 和 time， 分别表示给 n 堵不同的墙刷油漆需要的开销和时间。你有两名油漆匠， 一位需要 付费 的油漆匠，刷第 i 堵墙需要花费 time[i] 单位的时间， 开销为 cost[i] 单位的钱。 一位 免 ......
DSU on tree 学习笔记
DSU on tree 通常用来解决不带修树上子树问题。 主要思想： 剖分。 先搜轻儿子，记录轻儿子子树的答案，删去轻儿子的贡献。 搜重儿子，记录重儿子子树的答案，保留重儿子的贡献。 回溯，重新搜轻儿子，把轻儿子子树的贡献加上，构成本子树的答案。 CF600E Lomsat gelral #incl ......
ARC 做题笔记
ARC157 A. XXYYX 观察一些性质。注意到 \(\texttt{XY}\) 和 \(\texttt{YX}\) 会产生当且仅当 \(\texttt{X}\) 和 \(\texttt{Y}\) 的连续段交错，因此 \(|b-c|=1\)。然后特判掉 \(a\neq 0,b=0,c=0,d\n ......
DNS笔记
域名 因为访问网站时，很难记住对应网站的IP地址，所以使用域名来代替IP地址，使用户更加方便的访问网站。 DNS服务器的作用就是将IP地址与域名进行映射，使用户可通过域名得到到对应的IP，然后进行访问。 域名从右到左依次为顶级域名（一级域名）、二级域名、三级域名、四级域名、等等(通常域名层级不超过三 ......
Python笔记
学习Python时做的笔记，主要参考： B站小飞有点东西：https://space.bilibili.com/1803865534 董付国老师的《Python程序设计》教材 第一章、Python概述 1.1 扩展库安装方法（了解即可） 使用pip命令安装扩展库。 在cmd命令行中输入pip，回车后 ......
Liunx笔记
这篇笔记我是在学习Linux过程中的笔记，参考自： B站韩顺平老师的课程Linux 黑马程序员的《Linux系统管理与自动化运维》教材 第一章 文件目录结构 一、基本介绍 Linux 的文件系统是采用级层式的树状目录结构，在此结构中的最上层是根目录“/ ”，然后在此目录下再创建其他的目录。 记住一句 ......
Qt+数据库学习笔记（一）WIN10+Qt5.15.2 MinGW 32-bit+MySQL5.7.44编译MySQL5.7驱动插件
前言： 因项目需要，需要使用Qt连接MySQL数据库。程序编写电脑上使用的是Win10 64位系统，程序运行电脑上使用的是Win7 32位系统。 一、下载及安装MySQL5.7 1、地址：MySQL官网 点击DOWNLOADS 2、点击MySQL Community(GPL) Downloads 3 ......
OpenEuler22.03安装最新版本Docker
一、环境及问题 操作系统环境如下： 操作系统：OpenEuler 22.03 LTS 安装方式：最小化安装 在操作系统安装完毕如果直接采用dnf或者yum方式安装docker: sudo dnf install docker-ce docker-ce-cli containerd.io 报如下错误： ......
转载：大模型所需 GPU 内存笔记
转载文章：大模型所需 GPU 内存笔记 引言 在运行大型模型时，不仅需要考虑计算能力，还需要关注所用内存和 GPU 的适配情况。这不仅影响 GPU 推理大型模型的能力，还决定了在训练集群中总可用的 GPU 内存，从而影响能够训练的模型规模。 大模型推理的内存计算只需考虑模型权重即可。 大模型训练的内 ......
代码随想录 day07 四数相加 赎金信 三数之和 四数之和
四数相加 题目需要找满足和为0的四元组 但是只要求统计个数 不要求具体的四元组 而且四元组是可以重复的 考虑使用hash map 由于设计到四个元素 先遍历两个集合 记录一下两个集合的元素和的所有可能值 记录在map中 为什么要用map 因为需要同时记录出现的值和出现的次数 值作为键 次数作为值 然 ......
百度网盘(百度云)SVIP超级会员共享账号每日更新（2024.01.03）
一、百度网盘SVIP超级会员共享账号 可能很多人不懂这个共享账号是什么意思，小编在这里给大家做一下解答。 我们多知道百度网盘很大的用处就是类似U盘，不同的人把文件上传到百度网盘，别人可以直接下载，避免了U盘的物理载体，直接在网上就实现文件传输。 百度网盘SVIP会员可以让自己百度账号的下载速度加快， ......
2023年10月份阅读笔记一
这篇文章是十月份第一篇阅读笔记，阅读书籍是《构建之法》 第一章 概论 在这一章中，作者为我们介绍了一些关于软件工程的基本知识。 ①软件=程序+软件工程：正是因为对软件开发活动（构建管理、源代码管理、软件设计、软件测试、项目管理）相关的内容的完成，才能完成把整个程序转化成为一个可用的软件的过程。 扩展 ......
简易机器学习笔记（六）不同优化算法器
前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值。 假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB = xA - yA'xA的时候，xB ......
机器学习笔记（五）更换损失函数：交叉熵
前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......
Python笔记二之多线程
本文首发于公众号：Hunter后端 原文链接：Python笔记二之多线程 这一篇笔记介绍一下在 Python 中使用多线程。 注意：以下的操作都是在 Python 3.8 版本中试验，不同版本可能有不同之处，需要注意。 本篇笔记目录如下： 概念 多线程的使用示例 daemon run() 线程对象的 ......
Day42 Arrays类讲解
Arrays类讲解 数组的工具类java.util.Arrays 由于数组对象本身并没有什么方法可以供我们调用，但API中提供了一个工具类Arrays供我们使用，从而可以对数据对象进行一些基本的操作。 查看JDK帮助文档//可以看Jdk网页版api 也可以网上下载后本地查看（jdk api 1.8_ ......
概率论复习笔记
$X$代表随机变量，$x$是具体的值。 规定：连续型随机变量取任意指定值的概率为$0$，即：$P(X=a)=0$ 概率密度函数$f(x)$ 某个邻域内概率的变化快慢。概率密度函数的值是概率的变化率，概率密度函数的面积才是概率。 于是可以得知$(a,b]$的概率：$P(a<X\le b)=\int_a ......
改进搜索算法框架学习笔记
用途：主要用来解决不能写出解析解的、但有可微目标函数、约束条件的问题求解。 步骤： 获得初始解 基于初始解获得当前位置的梯度——找改进迭代方向 邻域内目标函数变化约等于步长*(梯度与实际改变向量的内积)。如沿梯度方向改变则约等于步长*梯度的二范数。梯度点乘改变向量可用于判断改变是增大还是缩小目标函数 ......
代码随想录二叉树day14part1
二叉树day14 part1 题型： 1.二叉树理论基础 1.1 二叉树种类 满二叉树 如果一棵二叉树只有度为0的结点和度为2的结点，并且度为0的结点在同一层上，则这棵二叉树为满二叉树。 完全二叉树 完全二叉树的定义如下：在完全二叉树中，除了最底层节点可能没填满外，其余每层节点数都达到最大值，并且最 ......
代码大全读书笔记01
第一次看《代码大全》的时候，收获并不大。当第二次在项目中，应用到代码大全的知识。Debug的时候、重构代码的时候，写伪代码的时候，将代码写在一个个的子程序中的时候。似乎对书中的知识理解的透彻很多。 将代码写在子程序的另外一个好处是，有时候你会发现以前没有发现过的事物的本质。——>你对程序理解的更加透 ......
《Ensemble deep learning: A review》阅读笔记
论文标题 《Ensemble deep learning: A review》 集成深度学习： 综述 作者 M.A. Ganaie 和 Minghui Hu 来自印度理工学院印多尔分校数学系和南洋理工大学电气与电子工程学院 本文写的大而全。 初读 摘要 集成学习思想： 结合几个单独的模型以获得更好的 ......
日语自学笔记
平假名是日语使用的一种表音文字，除一两个平假名之外，均由汉字的草书演化而来，形成于公元9世纪。早期为日本女性专用，后随着紫式部所作《源氏物语》的流行而使得日本男性也开始接受和使用。 平假名的日文写法及读音：平仮名（ひらがな）(hiragana)。 现代，人们把平假名的用处分为4种： 1.标注汉字的读 ......
《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》阅读笔记
代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。T ......
day05-Mybatis基础
一.Mybatis概述 MyBatis 是一款优秀的**持久层框架**，它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。**MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集**。MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生类型、接口和 JavaBean 为数 ......
谷粒商城 -day6
103、全文检索-elasticsearch-docker安装 104、全文检索elasticsearch-docker安装kibana 110、全文检索-elasticsearch进阶-两种查询方式 122、全文检索-elasticsearch-分词-安装ik分词 123、补充-修改linux网络 ......
舞蹈链学习笔记
算法思路 其实这就是一个比较高端的暴力，以模板题为例，其实就是先选其中含 \(1\) 较为少的一列，然后枚举选各个含 \(1\) 的行时其他的列能排除多少行，如果每行都有了就输出，否则要么继续，要么回溯。 如何建链表图 其实这就很简单了，只需要连接数据的上下左右边，再记录一下这一列有几个 \(1\) ......
Dancing Links(舞蹈链)学习笔记
算法思路 其实这就是一个比较高端的暴力，以模板题为例，其实就是先选其中含 $1$ 较为少的一列，然后枚举选各个含 $1$ 的行时其他的列能排除多少行，如果每行都有了就输出，否则要么继续，要么回溯。 如何建链表图 其实这就很简单了，只需要连接数据的上下左右边，再记录一下这一列有几个 $1$ 与位置即可 ......