算法 模型 理论 代码

1.二分查找的原则 当要查找的值target>mid 就在mid和right中查找 当要查找的值target<mid就在left和mid中查找 对于边界条件的处理： while(l<r) mid的取值是[l,r) 重点是下面部分，直接决定使用哪个二分模板。 1.3 中间值归属问题 这个问题其实比较灵 ......

找树左下角的值 最简单就是想到层序遍历之后取第一个位置元素就是了 递归的话需要先判断哪里最深的节点 至于最左 保持中左右的遍历顺序 第一次得到最大深度处就是最左的 路径总和 有点像查找子树路径 所以递归回溯是比较好的选择 在求路径的适合，targetSum - node->val 是否为0的判断比一 ......

cleaning of llm corpus 大模型语料清洗 数据是人工智能领域发展的基础要素之一。随着大规模预训练模型及相关技术不断取得突破，在相应研究中使用高效数据处理工具提升数据质量变得越来越重要。llm_corpus_quality集成了包含清洗、敏感词过滤、广告词过滤、语料质量自动评估等功 ......

最近有个项目，老同学让帮忙验证一个在ARM 板上跑 OpenHarmony，然后再集成一个CV算法上去，写这个文章主要是整理一下思路。如果有思路不对的地方，也烦请指出。 1. 个人做纯软件比较多，所以想着先不用板子，找个仿真环境，网上查了下，Qemu这个工具挺主流，那就先选它了，先跑起来这个 （On ......

.NET中的加密算法总结(自定义加密Helper类续) 1.1.1 摘要 相信许多人都使用过.NET提供的加密算法，而且在使用的过程我们必须了解每种加密算法的特点（对称或非对称，密钥长度和初始化向量等等）。我也看到过很多人写过.NET中加密算法总结，但我发现个别存在一些问题，很多人喜欢罗列每种加密算 ......

一、概述 Jacoco 统计的是全量代码覆盖率。它不仅支持生成单元测试的覆盖率，也支持监控生成接口测试，功能测试的覆盖率。 在新一代精准测试技术流的影响中，各大型单位对覆盖率的追求越来越迫切。作为一款开源产品，它主机面向Java语言，能够在字节码层面给出覆盖率，同时也能将字节码关联到对应的源代码。这 ......

目录柯里化实现柯里化函数柯里化函数作用扁平化[双指针]有序数组合并判断一个字符串是否是回文字符串[字符串]两个版本号 version1 和 version2版本号大小比较排序 ['1.45.0','1.5','6','3.3.3.3.3.3.3'] => ['1.5','1.45.0','3.3.3 ......

远程一对一也好，经过型，穿过型一对一也好，都能表示这种模型的关联方式：一种非直接的关系定义 这里使用官方的例子：👩‍🔧修理工，🚗车，👨‍💼车主来说明 上下文解释 👩‍🔧修理工 mechanics 负责维修 👨‍💼车主 owners 的 🚗车 cars，这里假设一个车主只有一张车， ......

Day26组合总和、分割回文串 By HQWQF 2024/01/13 笔记 39. 组合总和 给定一个无重复元素的数组 candidates 和一个目标数 target ，找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。 candidates 中的数字可以无限制重复被选取。 ......

由于静态路由由网络管理员手工配置，因此当网络发生变化时，静态路由需要手动调整，这制约了静态路由在现网大规模的应用。 动态路由协议因其灵活性高、可靠性好、易于扩展等特点被广泛应用于现网。在动态路由协议之中，OSPF（Open Shortest Path First，开放式最短路径优先）协议是使用场景非 ......

题目： 思路：这一道题其实和高精度加法的思路是差不多的，都是使用算式进行模拟。 重点：关于代码怎么写，在高精度加法那里还看不太出来（我也没有写），但是在高精度减法这里就完全可以看出来了。我们在加法算式里面，一般是A[i]+B[i]+t，但是也可以这么写：t+A[i]+B[i]，我们可以先写进位，然后 ......

SPFA算法是在bellman-ford算法基础上优化而来，所以我们先讨论bellman-ford算法 bellman-ford算法的核心是‘松弛’。那么什么是松弛呢？以下图为例： 假设数组d[i]表示源点s到达结点i的最短路径长度，那么松弛指的就是当d[a] + w < d[b]，也就是说，这时候 ......

本文从从Bitcask存储模型讲起，谈轻量级KV系统设计与实现。从来没有最好的K-V系统，只有最适合应用业务实际场景的系统，做任何的方案选择，要结合业务当前的实际情况综合权衡，有所取有所舍。 ......

一、源代码管理命令 显示源代码：list or l，默认显示10行(在当前行往后5行，以及往前5行，总共10行代码) 设置每次显示的行数：set listsize xx 查看指定函数代码：list test_fun 查看指定文件指定行代码：list main.cpp:15 显示源代码： 查看指定函数 ......

在解决编程基础练习题时，使用图表是一种非常有效的方法，可以帮助你更清晰地表达逻辑结构。以下是一些建议： 流程图： 流程图是表达程序逻辑结构最常见的一种图表。在流程图中，你可以使用不同的图形表示不同的操作，如矩形表示处理步骤，菱形表示判断条件，箭头表示流程的流向。 例子：计算 1 到 10 的和 + ......

1.导入依赖 '''导入依赖''' from pathlib import Path import filecmp 2.函数说明 filecmp.cmp(path1, path2, shallow=True) path1/path2：待比较的两个文件路径。 shallow ：默认为True，即只比较 ......

对大模型的调用通常有以下几种方式：方式一、大模型厂商都会定义http风格的请求接口，在代码中可以直接发起http请求调用；方式二、在开发环境中使用大模型厂商提供的api；方式三、使用开发框架Langchain调用，这个就像java对数据库的调用一样，可以直接用jdbc也可以使用第三方框架，第三方框架 ......

19.删除链表的倒数第N个节点https://leetcode.cn/problems/remove-nth-node-from-end-of-list/ 思路：使用前后指针，当删除倒数第N个节点时，快慢指针之间应该间隔N个元素，当快指针到达链尾时，慢指针next指向所要删除节点。 时间复杂度：O( ......

背景 在使用idea开发项目过程中，经常会多版本切换开发，有时在一个分支中提交代码修改后，重新运行项目还是之前版本的项目，修改没有生效 解决方案 方案一 依赖的模块版本不变，只修改了代码没有及时打到本地库。可以对依赖的模块执行 mvn clean install 后重新运行项目 方案二 原先的项目文 ......

今天来讲一下\(html\)里面的\(iframe\),非常简单但功能很大 先讲解下语法 <iframe src="要打开的网页地址" width="宽度" height="高度"></iframe> 宽度一般为\(1920\),高度为\(950-1200\)不等,推荐为1024 给几个游戏网页地址 ......

最近又整了一块jetson nano的板子，就拿过来正好用一下，这个跑yolo还是很有用的，这里也记录一下过程。 1、jetson nano变化 之前也玩过jetson nano，但是最近却发现这个nano和之前的不一样了，是这样的 就是原来都是sd卡烧录，但是这个是emmc了 最大的区别就是原来使 ......

引言 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。每天一篇论文，做更好的自己。 本文读的这篇论文为发表于2023年5月28日的一篇名为《基于融合语义信息改进的内容推荐算法》（基于融合语义信息改进的内容推荐算法）的文章，文章主要介绍了基于内容的推荐技术在电子商务和教育领域的广泛应用，以及传统基于内容推荐技术在语义 ......

有不少介绍扩散模型的资料，其中"Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective"论文是我读到的解释最详细也是最易于理解的一个。 数学符号 用粗体字母表示向量, 如\( \mathbf{x}, \mathbf{z}\) 用字母\(\mathb ......

当我们成功登录SAP的某个连接后，在SAP GUI起始页（SAP轻松访问），我们可以通过点击【收藏夹】或者在界面左上角的输入框输入对应的事务代码，直接进入对应事务的界面。但是下面列举的场景，你是否知道如何快速应对？ 场景一：当前已处于某个事务代码中，如何进入新的事务代码？ 场景二：当前SAP左下角有 ......

目的：要知道末端点的位置。 直观的向量法 最直接的办法，以向量相加的形式求。 *3个向量都是参考0系构建。 坐标转换法 p1 是以1系下的局部坐标。 R是旋转矩阵，各列是以0系为参考的正交基。 v1是平移向量，也是以0系为参考的。 合并起来变成了T。 T = R3*3t3*3 ，将旋转和平移分开两个 ......

目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......

快速求多项式 —— 秦九韶算法 计算 \(\sum^n_i{a_i \times x^i}\) 的值。 1. 朴素算法 算出每一项的值再相加，总共要进行 \(\frac{n(n + 1)}{2}\) 次乘法，\(n\) 次加法。 2. 秦九韶算法 \(a_0 + a_1x + a_2x^2 + \d ......

SparkContext对象的构建 以及 Spark程序的退出, 由 Driver 负责执行 具体的数据处理步骤, 由Executor在执行. 其实简单来说就是: 非数据处理的部分由Driver工作 数据处理的部分(干活)由Executor工作 要知道: Executor不仅仅是一个, 视集群规模, ......

项目场景： 因为该项目比较复杂庞大，在此就简单介绍一下： 通过Three.js创建若干个物体进行了组装，从而形成了一个类似眼球模拟模型的项目，用户可以通过拖动鼠标来达到控制视角（摄像机）的目的，以此来观察整个眼球状态。 Image1 Three.js眼球模型 注：下面所说的正视为从红线正轴往瞳孔（黑 ......

void MatrixChain(int p[], int n, int **m, int **s) { for (int i = 1; i <= n; i++) m[i][i] = 0; // 初始化 for (int r = 2; r <= n; r++) { for (int i = 1; i ......