线性schauder理论 部分

Hive理论知识

1、什么是Hive? Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,它提供了类似SQL的查询语言来进行大规模的数据分析和处理。Hive将结构化的数据映射到Hadoop分布式文件系统(HDFS)上,并通过MapReduce任务执行查询操作。 2、数据模型有哪些? 星形模式(Star Schema):星 ......
理论 知识 Hive

获取URL除了域名的部分

获取URL除了域名的其他部分 (https://regex101.com/r/vK4rV7/1)[在线测试] const getPathFromUrl = (url: string = '') => { let regex = /(http[s]?:\/\/)?([^\\/\s]+\/)(.*)/; ......
部分 域名 URL

算法分析与设计 第十次理论作业

算法分析与设计 第十次理论作业 目录算法分析与设计 第十次理论作业一. 填空题(共1题,20分)二. 判断题(共3题,60分)三. 单选题(共1题,20分) 一. 填空题(共1题,20分) (填空题) 根据本课程的学习内容,列举出一种既可以用动态规划算法、也可以用回溯法和分支限界法求解的问题:___ ......
算法 理论

算法分析与设计 第九次理论作业

算法分析与设计 第九次理论作业 目录算法分析与设计 第九次理论作业一. 单选题(共3题,30分)二. 填空题(共5题,50分)三. 简答题(共1题,20分) 一. 单选题(共3题,30分) (单选题, 10分) 优先队列通常采用( )来实现。 A. 栈 B. 堆 C.队列 D.二叉查找树 正确答案: ......
算法 理论

算法分析与设计 第八次理论作业

算法分析与设计 第八次理论作业 目录算法分析与设计 第八次理论作业一. 单选题(共1题,10分)二. 填空题(共3题,30分)三. 判断题(共3题,30分)四. 简答题(共1题,30分) 一. 单选题(共1题,10分) (单选题, 10分) 关于装载问题,以下叙述不正确的是()。 A. 装载问题是一 ......
算法 理论

算法分析与设计 第七次理论作业

算法分析与设计 第七次理论作业 目录算法分析与设计 第七次理论作业一. 单选题(共2题,20分)二. 填空题(共8题,80分) 一. 单选题(共2题,20分) (单选题) 回溯法在搜索解空间树时所采取的策略是( )。 A. 广度优先加剪枝 B. 活结点优先 C. 深度优先加剪枝 D. 优先级高的结点 ......
算法 理论

算法分析与设计 第六次理论作业

算法分析与设计 第六次理论作业 目录算法分析与设计 第六次理论作业一. 单选题(共4题,50分)二. 填空题(共3题,37.5分)三. 简答题(共1题,12.5分) 一. 单选题(共4题,50分) (单选题) 关于哈夫曼算法的正确性,以下叙述中正确的是( )。 A.最优前缀码问题只满足贪心选择性质, ......
算法 理论

2024-1-2 DOM概念以及部分用法

目录DOM概念HTML DOM树主要点1.查找HTML中的标签直接查找间接查找2.节点操作1.创建节点2.添加节点3.删除节点:4.替换节点 DOM概念 DOM(Document Object Model)是一套对文档的内容进行抽象和概念化的方法。 当网页被加载时,浏览器会创建页面的文档对象模型(D ......
概念 部分 2024 DOM

【性能测试入门必看】性能测试理论知识

一、性能测试理论知识 1、常用的七种性能测试方法 (1) 后端性能测试:其实,你平时听到的性能测试,大多数情况下指的是后端性能测试,也就是服务器端性能测试。后端性能测试,是通过性能测试工具模拟大量的并发用户请求,然后获取系统性能的各项指标,并且验证各项指标是否符合预期的性能需求的测试手段。 (2) ......
性能 理论 知识

算法分析与设计 第五次理论作业

算法分析与设计 第五次理论作业 一. 单选题(共5题,50分) (单选题) 贪心算法的基本要素是( )。 A.最优子结构性质与贪心选择性质 B.重叠子问题性质与贪心选择性质 C.最优子结构性质与重叠子问题性质 D.最优子结构性质和递归性质 正确答案: A:最优子结构性质与贪心选择性质; (单选题) ......
算法 理论

【算法】【线性表】矩阵归零

1 题目 给定一个 m x n 的矩阵,如果一个元素为 0 ,则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用 原地 算法。 示例 1: 输入:matrix = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]] 输出:[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]] 示例 2: 输入:matrix ......
矩阵 线性 算法

线性规划对偶

我草,终于开始学线性规划对偶了。 抄袭一下 dxm 论文。 定义 首先线性规划是这样一个东西: \[\max : c^{T}x \\ s.t. \\ Ax\le b \\ x\ge 0 \]令 \(x\) 是 \(1\times n\) 向量,\(A\) 是 \(m\times n\) 矩阵。则上述 ......
对偶 线性

在 OI 中更易上手的线性规划对偶

怎么线性规划对偶? 我:写出约束,转为标准型,转置矩阵,对换目标与约束,整理。 zhy:直接给每一个变量设一个变元乘上去整理一下就可以了。 于是在网上查了一下资料,发现了这篇讲稿,感觉这个方式快捷多了啊,于是记了一下。 如果你看过算法导论之类的一些东西(有点记不清是不是这本书了),你发现上面讲解线性 ......
对偶 线性 OI

【算法】【线性表】Climbing Stairs 爬楼梯

1 题目 An n-bit gray code sequence is a sequence of 2n integers where: Every integer is in the inclusive range [0, 2n - 1], The first integer is 0, An i ......
线性 算法 楼梯 Climbing Stairs

初识C语言1(C语言的部分基础认知)(初识系列主要目的在于在脑海中初步建立对C语言的认知,建立基本的知识体系)

C语言是一门通用计算机编程语言,广泛应用于底层开发。 简述写C语言代码的过程 C语言规定:main函数是程序的入口,同时main函数有且只有一个。(一个工程之中) ......
语言 脑海 目的 体系 部分

线性基佐料

在 cnblogs 中阅读。 【少图预警!】【需要结合其他文章食用!】 ?声明? 这里不对线性代数相关概念和异或线性基做最基本的概述。 上网搜大概可以搜到三篇高质的讲解线性基的博客: 线性基小记 - command_block 的博客 - 洛谷博客 (luogu.com.cn) 线性基学习笔记 - ......
佐料 线性

Matlab与线性代数

%判断一个矩阵是否可以对角化并求解其对角化矩阵% 定义矩阵 A A = [4,2,-2;2,1,-1;-2,-1,1]; % 定义矩阵 A % A = [4, -2; 1, 1]; % 计算特征向量和特征值 [V, D] = eig(A); % 判断是否存在足够数量的线性无关特征向量 if rank ......
线性代数 代数 线性 Matlab

[软件测试] 第三部分 黑盒测试

黑盒测试 概念与定义 黑盒测试:又称功能测试、数据驱动测试或基于需求规格说明书的测试。通过黑盒测试来检测每个功能是否都能正常使用。黑盒测 试把测试对象看成一个黑盒子,完全不考虑程序内部结构和处理过程。 等价类划分法:把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干互不相交的子集,称为等价类。所有子集的 ......
软件测试 部分 软件

机器学习-无监督机器学习-LDA线性判别分析-25

目录1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 经常被用于分类问题的降维技术,相比于PCA,LDA可以作为一种有监督的降维算法,降维的时候用到了y的真实值,有监督的降维。 在PCA中,算法 ......
机器 线性 LDA 25

线性代数基础-矩阵奇异值分解-02

目录1. 引入2. 几何的角度理解SVD3. 空间的角度理解4 如何求解SVD5. SVD的应用 1. 引入 奇异值分解,singular value deconposition是6种矩阵分解方式中,综合性最强应用最广泛的分解技术,是PCA(主成分分析)的基础 六种矩阵分解技术: 只有矩阵为方阵(m ......
线性代数 代数 矩阵 线性 基础

Advanced Algebra高等代数 - 多元建模有多个方程(多元线性)组成 - 使用 NumPy 实现 矩阵的初等行变换:

线性:指多元变量的每一元变量都是1次方(可以将高于1次方的元,以新一元变量代换,求解再做开方运算) 将应用问题转化为 多个多元线性方程,并成一组; 由多元线性方程组 抽出 增广矩阵,并以“消元法”的策略,步步判断求解; 对 增广矩阵 的 多个 “方程” 应用“行消元法” 化简 成 阶梯矩阵;判断有无 ......
代数 矩阵 线性 方程 Advanced

线性代数基础-特征值与特征向量-01

目录1. 概念2. 性质3. 相似矩阵4. 矩阵的行列式与迹5. 特征值与特征向量分解矩阵 1. 概念 特征值与特征向量的英文是 eigenvalue 和 eigenvector, 这个前缀 eigen- 起源于德语,意思是 proper(这里应该是专属的意思)、characteristic(特征的 ......
特征值 特征 线性代数 向量 代数

Codeforces Round 918 (Div. 4)赛后总结(前缀和)(set部分用法)

Codeforces Round 918 (Div. 4)赛后总结 a,b题没啥好说的 c题典中典 没开long long 一回事,还有判断数a是否为完全平方数直接用sqrt(a)\(^2\)=a的判断就可以 d题经典字符串问题 首先,我们以一个字符数组的形式存数据。再根据已知cv,cvc两种形式, ......
前缀 Codeforces 部分 Round 918

CSP - J理论(1)

$1、排列组合与概率$ $大纲$ $\large\color{black}\text{1.排列}$ $\large\color{black}\text{2.组合}$ $\large\color{black}\text{3.概率}$ $排列$ $排列:n个数的排法,从第1位到第n位,每一个位置有n-i ......
理论 CSP

【数据结构】线性表—栈与队列

什么是栈和队列 栈(stack),是一种"后进先出"(Last In First Out,LIFO)的线性表,其限制是只允许在表的一端进行插入和删除运算。比如往桌子上放盘子,往上放盘子(压栈)后,只能从最上面(栈顶)取盘子(弹栈)。 队列(queue),是一种"先进先出" (First in Fir ......
数据结构 队列 线性 结构 数据

【算法】【线性表】Climbing Stairs 爬楼梯

1 题目 假设你正在爬楼梯,需要n步你才能到达顶部。但每次你只能爬一步或者两步,爬到顶部的方法有多少种? 样例 1: 输入: n = 3 输出: 3 解释:共3种 1, 1, 1 1, 2 2, 1 样例 2: 输入: n = 1 输出: 1 解释:只有一种方案 2 解答 错误的想法: class ......
线性 算法 楼梯 Climbing Stairs

线性代数

暂时咕咕咕了某些内容。 1. 矩阵 1.1 记号与约定 记一个 \(n\times m\) 的矩阵 \(A\) 行号集合为 \(\{1,2,\ldots,n\}\),列号集合为 \(\{1,2,\ldots,m\}\),有时会根据上下文省略下标中的 \(A\)。 将矩阵 \(A\) 第 \(i\) ......
线性代数 代数 线性

Halcon 部分算子汇总一(calibration-adjust_mosaic_images.hdev)

1.tile_images_offset (多图像合并)Tile multiple image objects into a large image with explicit positioning information. 2.proj_match_points_ransac (确定两张图像间投 ......

【算法】【线性表】Plus One

1 题目 You are given a large integer represented as an integer array digits, where each digits[i] is the ith digit of the integer. The digits are ordere ......
线性 算法 Plus One

速通 线性代数

第一章 向量空间 向量空间 这个先鸽一会儿。 线性方程组 这个先鸽一会儿。 线性相关与基底 这个先鸽一会儿。 第二章 线性变换与矩阵 线性变换 这个先鸽一会儿。 坐标表示 这个先鸽一会儿。 可逆与同型 这个先鸽一会儿。 对偶空间 这个先鸽一会儿。 第三章 基本行列变换与线性方程组 这个先鸽一会儿。 ......
线性代数 代数 线性
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