算法 笔记18

Miller-Rabin 素性检测 部分内容摘自 题解 P4718/论 Miller-Rabin 算法的确定性化 - It's LUNATIC time!) 根据费马小定理，若 \(p\) 为素数，那么对于 \(1 \leq a < p\)，都有 \(a^{p-1} \equiv 1 \pmod p ......

一、行业背景 当前高速公路视频联网运行监测体系的建设思路，主要是改变过去烟筒式的建设模式，搭建以视频数据为核心的视频综合管理云服务中台，在全面汇聚基础数据的基础上通过数据智能支撑各部门和公司的应用需求。当前面临的建设需求如下： 1）交通流量大：日常交通流量大，尤其是重大节假日的交通流量已超过设计流量 ......

头图 引言 标识符命名，一个 OIer 每天都在做，却基本从未在意过的操作。 好的命名，既可以提高自己的调试效率，也可以提高代码可读性。 方便自己，也方便别人。 如果你觉得自己的代码不是很美观，又觉得码风已经定型，不如继续往下看，说不定可以让你的码风更进一步。 欢迎 @ 你身边有需要的朋友。 （注： ......

网上有用的解决方法：vue 国际化在弹出框中$t()报错：TypeError: Cannot read property '_t' of undefined 大佬给出的解决方法： 弹窗是一个新的Vue对象，只需要单独给弹窗重新绑定i18n即可。 代码： // dialog/main.js impor ......

# 强连通分量学习笔记 ## 一.定义 在有向图G中,如果两个顶点u,v间有一条从u到v的有向路径,同时还有一条从ｖ到ｕ的有向路径,则称两个顶点强连通,如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图,有向非强连通图的极大强连通子图,称为强连通分量. ## 二.taojian算法 (时间复杂度为 ......

1. 简介 本项目使用Python编程语言进行开始，并基于TensorFlow搭建算法网络模型，对五种常见的垃圾种类进行训练最后达到一个识别精度较高的模型。然后使用Django作为WEB后端框架，开发一个网页端的可视化操作平台，实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。 2. 效果图片 3. 演示视频 a ......

数组初始化简单基本分析： 1 package array; 2 3 public class array02 { 4 public static void main(String[] args) { 5 //静态初始化; 6 int[] num1 = {1,2,3,4,5,6}; 7 //动态初始化 ......

5 STL- 常用算法 概述: 算法主要是由头文件<algorithm> <functional> <numeric>组成。 <algorithm>是所有STL头文件中最大的一个，范围涉及到比较、 交换、查找、遍历操作、复制、修改等等 <numeric>体积很小，只包括几个在序列上面进行简单数学运算 ......

智能分析网关V1版本和智能分析网关V2版本相比，不仅在硬件外观上有所改变，而且在算法类别上也增加了一些新的内容。因此，今天我们将重点介绍智能分析网关V2版本的相关特性。 智能分析网关V2是一种先进的数据处理设备，它融合了云计算、物联网和人工智能技术，主要应用于工业生产环境中的数据采集、预处理、分析和 ......

快速求解 \[f(a,b,c,n)=\sum_{i=0}^n\left \lfloor \frac{ai+b}{c} \right \rfloor \]若 \(\max(a,b)\ge c\) \[设 s_0(n)=n+1,s_1(n)=\frac{n(n+1)}{2},s_2(n)=\frac{n ......

直接以文本文件的方式写入固然也可以，但是如果遇到数据量大的情况，会占用比较多的磁盘空间。这里收集汇总了一下将结构体数据写入二进制文件以及后续读取为结构体的办法。 写入二进制文件的话，成员变量就可以直接以例如 int、float、double 这样的形式存储到磁盘，而不是转换成字符串，这样不仅节省磁盘 ......

1.JDBC 简介：JDBC就是使用Java语言操作关系型数据库的一套API //注册驱动 Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); //获得连接对象 String url = "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test";//?useS ......

买卖股票的最佳时机给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。 你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任 ......

1.简介 本文主要介绍两个在测试过程中可能会用到的功能：在selenium中宏哥介绍了Actions类中的拖拽操作和Actions类中的划取字段操作。例如：需要在一堆log字符中随机划取一段文字，然后右键选择摘取功能。playwright同样可以实现元素的拖拽和释放的操作。 2.拖拽操作 鼠标拖拽操 ......

谈谈"求线段交点"的几种算法(js实现,完整版) "求线段交点"是一种非常基础的几何计算, 在很多游戏中都会被使用到. 下面我就现学现卖的把最近才学会的一些"求线段交点"的算法说一说, 希望对大家有所帮助. 本文讲的内容都很初级, 主要是面向和我一样的初学者, 所以请各位算法帝们轻拍啊 嘎嘎 引用 ......

2023_10_11_MYSQL_DAY_03_笔记_上 10章 作业题01答案 INSERT INTO class(classid,cname) VALUES(1,'Java1班'); INSERT INTO class(cname,classid) VALUES('Java2班',2); INS ......

摘要：本文由葡萄城技术团队原创。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 机器人碰撞 问题： 现有 n 个机器人，编号从 1 开始，每个机器人包含在路线上的位置、健康度和移动方向。 给你下标从 0 开始的两个整数数组 positions、health ......

这是161204的版本，不完全覆盖目前最新版本的内核。 0.关于freeRTOS 首先提出了了在小型嵌入式系统中为何需要多任务管理的问题，介绍了freeRTOS的用途。然后开始做广告，吹了一波freeRTOS的好处。其中要注意一些关键的名词：任务优先级分配、任务通知、队列、信号量、互斥锁、软定时器、 ......

①动态规划 动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。20世纪50年代初，美国数学家贝尔曼（R.Bellman）等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理，从而创立了动态规划。动态规划的应用极其广泛，包括工程技术、经济、 ......

1.采样率：每秒钟采样的次数。例如，如果在1秒内采集了1000个数据点，则采样率为1000Hz。 若采样率为1kHz，即每秒进行1000次采样，我们可以得出以下结论： 对于50Hz的正弦波，每个周期内将进行1000 / 50 = 20次采样。 对于200Hz的正弦波，每个周期内将进行1000 / 2 ......

A Lightweight Method for Modeling Confidence in Recommendations with Learned Beta Distributions论文阅读笔记 摘要 ​ 大多数推荐系统并不提供对其决策信心的指示。因此，他们不区分确定的建议和不确定的建议。现 ......

VSCODE打开NEXTCLOUD源码时，因为DOCKERFILE里面有一条安装nvm的命令，而安装NVM需要从国外下载Install.sh,受国内网络环境影响，执行“curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.0/inst ......

在 IMU 初始化之前和之后，ORB-SLAM3 的坐标系的定义是不同的： 初始化之前：坐标系基于第一帧图像。它的定义完全基于视觉信息。Z轴正向视深度，X轴和 Y轴与图像平面对齐。 初始化之后：一旦 IMU 初始化成功，坐标系会调整以适应一个“世界坐标系”，其中重力方向定义为 Z轴负方向。这样，X轴 ......

2.5 对序列使用+和* 通常 + 号两侧的序列由相同类型的数据所构成，在拼接的过程中，两个被操作的序列都不会被修改，Python 会新建一个包含同样类型数据的序列来作为拼接的结果 +和*都遵循这个规律，不修改原有的操作对象，而是构建一个全新的序列 l1 = [1,2,3] l2 = [4,5,6] ......

第十一章 EXT2 文件系统 EX2文件系统数据结构 创建虚拟硬盘 mke2fs [-b blksize -N ninodes] device nblocks 虚拟磁盘布局 Block#0:引导块 超级块 Block#1 容纳整个文件系统的信息 超级块的重要字段： u32 s_inodes_coun ......

加密算法常见问题（一）：ECB和CBC模式的区别 加密算法常见问题（一）：ECB和CBC模式的区别_sm4 ecb和cbc_Liaqi333的博客-CSDN博客 ......

防盗 https://www.cnblogs.com/setdong/p/17756127.html domain adaptation 领域理论方向的重要论文. 这篇笔记主要是推导文章中的定理, 还有分析定理的直观解释. 笔记中的章节号与论文中的保持一致. 1. Introduction doma ......

2023年10月10日 更新于2023年10月10日 一、前言 本栏，为线性DP，题目主要来源日常，目前主要来源于Acwing的提高课。希望以后做到线性DP的题目，也能加进来，不断完善。 二、线性DP 2.1 目前的模型： 数字三角形模型 最长上升子序列模型 2.2 目前解决的问题： 可以解决路径上 ......

2023_10_10_MYSQL_DAY_02_笔记 #在 FROM 子句中使用子查询 SELECT a.ename, a.sal, a.deptno, b.salavg FROM emp a, (SELECT deptno, AVG(sal) salavg FROM emp GROUP BY de ......

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 在MPEG压缩标准中，数据流是以多路复合流的格式存储和传输的。多路复合流由音频流和视频流复合组成。多路复合流的基本单位时包，而一个包由三个组组成。组分为视频组和音频组，在此只介绍视频组。它采用分层的语法定义，每一 ......