课程学习

LCA(最近公共祖先)学习笔记

前言 没想到干完lca的时间比tarjan的还要长(我不能这么弱下去了!!) 前置知识 dfs序 这东西有点类似于时间戳(dfn),但是它分为两部分(回溯之前和回溯之后)。并且dfs序还分为两种。这里只介绍一倍的dfs序。 如上图,蓝色代表左端点,红色代表右端点,(学过Tarjan的都知道),蓝色其 ......
祖先 笔记 LCA

深度学习--初识卷积神经网络

深度学习--初识卷积神经网络 1.LeNet-5 80年代,正确率达到99.2% 5/6层 输入层:32*32 第一层:卷积层 6@28*28 第二层:下采样层 6@14*14 第三层:卷积层 16@10*10 第四层:下采样层 16@5*5 第五层:全连接层 120 第六层:全连接层 84 输出层 ......
卷积 神经网络 深度 神经 网络

argc和argv学习

转自:https://stackoverflow.com/questions/3024197/what-does-int-argc-char-argv-mean 1.介绍 argc:c是指count,传参个数,至少为1,表示执行的文件名; argv:v指vector,即传参向量。 #include ......
argc argv

促进护理治疗中的决策表现:基于上下文数字游戏的翻转学习方法

促进护理治疗中的决策表现:基于上下文数字游戏的翻转学习方法 (Facilitating decision-making performances in nursing treatments:a contextual digital game-based flipped learning approa ......
上下文 学习方法 上下 数字 方法

JavaWeb学习

JavaWeb 1、基本概念 web开发: web,网页 静态web:html,css,数据不会变化 动态web web应用程序 html,css,js jsp,servlet java程序 jar包 配置文件properties 静态web *.html , 都是网页后缀,如果一直存在,就可以直接 ......
JavaWeb

MyBatis学习

MyBatis 1、简介 1.1什么是MyBatis GitHub:https://github.com/mybatis/mybatis-3/releases 中文文档:https://mybatis.org/mybatis-3/zh/index.html 1.2、持久化 数据持久化,持久化就是将程 ......
MyBatis

JavaScript学习

1、什么是JavaScript 是一门流行的脚本语言 一个合格的后端人员,必须精通JavaScript 2、快速入门 2.1、引入 内部标签 <script> //... </script> 外部引入 abc.js //... test.html <script src="abc.js"></scr ......
JavaScript

C++ 学习 第八天

今日内容:匿名函数 动态数组 匿名函数: lambda表达式: 捕获列表: [捕获列表]{cout<<endl;} 捕获列表捕获的是父作用域下的属性,如果[]为空,默认不补货 值捕获 父作用域下所有的属性,只捕获值,不捕获属性本身(只读不写) 值捕获 父作用域下所有的函数,但是引用捕获父作用域下的b ......

CountDownLatch 学习笔记

1. 概念 CountDownLatch是在JDK 1.5的时候被引入的,位于java.util.concurrent并发包中,CountDownLatch叫做闭锁,也叫门闩。允许一个或多个线程一直等待,直到其他线程执行完成后再执行。 2.工作原理 CountDownLatch通过一个计数器来实现的 ......
CountDownLatch 笔记

layui学习4(弹出组件)

1.弹出组件 使用方法 1.作为独立组件使用:下载layer引入js文件,加载1.8版本以上的jQuery的js文件和layer.js文件 2.layui模块化使用:只需要引入layui中的css与js文件,在script中使用layui.use()加载模块即可 下载layer组件: layer 弹 ......
组件 layui

算法学习day05数组part扩展-69、35、34

package LeetCode.arraypart01; /** * 69. x 的平方根 * 给你一个非负整数 x ,计算并返回 x 的 算术平方根 。 * 由于返回类型是整数,结果只保留 整数部分 ,小数部分将被 舍去 。 * 注意:不允许使用任何内置指数函数和算符,例如 pow(x, 0.5 ......
数组 算法 part day 05

学习-13

1. 回顾 1. redis 非关系型数据 1. redis关于key得命令 keys *: 查看所有redis中得key exist key: ttl key: del key: 删除指定得key expire key seconds:为指定得key设置过期时间 2. 关于数据库得命令 selec ......
13

linux dts 设备树学习

参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/376755248 https://blog.csdn.net/to_be_better_wen/article/details/128044597 ##一.设备树简介 linux设备树 devicetree,设备树的源文件称为==DT ......
设备 linux dts

Fine-Grained学习笔记(1):卷积,FFT

Fine-Grained,在算法复杂度理论中特指,对各类算法的复杂度,进行(相较于P与NP的粗粒度分类的)细粒度分类,例如,证明某问题存在 $n^2/ \log n$ 的算法.Fine-Grained是一个新兴领域,其研究前景可看作是计算机科学学科中的石墨烯与钙钛矿(误). 本系列主要参考Unive ......
卷积 Fine-Grained Grained 笔记 Fine

从0开始学习c++

常量指针与指针常量 #include<iostream> using namespace std; int main() { int a = 10; int b = 20; // 常量指针与指针常量 // 1.常量指针 const修饰指针 指针的指向是可以修改的(指针变量中存的地址值可以修改) 指针 ......

【学习笔记】2-SAT

适应性问题 存在若干命题 $p_i$,以及若干形如 $x_{k_1}\lor x_{k_2}\lor\dots\lor x_{k_n}$ 的 $s_k$,其中 $x_i$ 为 $p_i$ 或 $\lnot p_i$ 其中一个。 要求是否存在一个命题的取值集合使得条件 $s$ 均成立,其中每个条件最多 ......
笔记 SAT

深度学习--卷积神经网络基础

深度学习--卷积神经网络基础 1.卷积操作 卷积操作简单来说就是矩阵对应位置相乘求和,这样不仅可以减少模型的参数数量,还可以关注到图像的局部相关特性。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F #卷积操作(I ......
卷积 网络基础 深度 神经 基础

动手深度学习pytorch 5-7章

深度学习计算 1. 块提供的基本功能: 1. 输入数据作为前向传播函数的参数 2. 通过前向传播函数生成输出 3. 计算其输出关于输入的梯度 4.存储和访问前向传播计算所需的参数 5. 根据需要初始化模型参数 2. Sequential 类 1. 将块逐个追加到列表中的函数 2. 前向传播函数,用于 ......
深度 pytorch

Java学习笔记(四)

1、break、continue、return的区别 (1)break常在switch case中使用,也可以在循环中使用。作用:当遇到break,则结束当前整个switch case语句或者当前整个循环。执行外面语句。 (2)continue:只能在循环中使用。作用是结束当前这一次循环,执行下一次 ......
笔记 Java

可持久化 trie/并查集 学习笔记

算是跟主席树差不多的一点杂项?如果学了新的可能会更新。 0x00 前言 我们已经在这里介绍了主席树与其“可持久化”的思想,而本文主要内容算是可持久化在一些其他数据结构上的应用。 0x01 可持久化 trie 例题: P4735 最大异或和 题意:两种操作:1.在数组最后插入一个数;2.求左端点在 [ ......
笔记 trie

Halcon基础学习(一)

Halcon基础学习(一) 初见 目标: 提取出U4的位置坐标 结果: 编程逻辑 读取图片 按照RGB3通道处理图片 使用中值滤波 使用灰度滤波 使用二值化滤波 组件区域分割 使用特征直方图设置上下限 直到过滤到唯一一个以后,使用区域选择工具 在新打开的图片上面绘制十字叉 编程实现 read_ima ......
基础 Halcon

XML学习

XML学习 什么是XML? XML指可扩展标记语言(Extensible Markup Language)。 XML是一种很像HTML的标记语言。 XML的设计宗旨是传输数据,而不是显示数据。 XML标签没有被预定义。您需要自行定义标签。 XML被设计为具有自我描述性。 XML是W3C的推荐标准。 ......
XML

个人对于二分图匹配的学习记录

二分图 匈牙利算法 下面展示的是dfs实现的写法。 //洛谷P3386 二分图最大匹配 匈牙利算法 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; const int N = 1505; const int M = ......
个人

nginx学习笔记

开始 简介 Nginx是一款高性能的开源Web服务器和反向代理服务器,它能够提供可扩展性、高可用性和高性能。 优点 更快 单次请求更快,高峰期也更快 高扩展性 极具扩展性,它由多个不同功能、不同层次、不同类型且耦合度极高的模块组成,这种低耦合的设计,造就了它庞大的第三方模块 高可靠性 每个worke ......
笔记 nginx

「学习笔记」2-SAT问题

SAT 是适定性 $\text{(Satisfiability)}$ 问题的简称。一般形式为 k - 适定性问题,简称 k-SAT。而当 $k>2$ 时该问题为 NP 完全的。所以我们只研究 $k=2$ 的情况。 2-SAT,简单的说就是给出 $n$ 个集合,每个集合有两个元素,已知若干个 $<a, ......
笔记 问题 SAT

深度学习样本绘制注意事项

在绘制深度学习样本的时候,部分初学者总是用绘制监督分类样本的方法绘制深度学习样本,在图像上随意绘制样本,这种绘制样本的方法不适用于深度学习样本绘制。 如下为错误的示例: 深度学习样本绘制应遵循“全、多、精”三个原则: 样本子区域选取,应该全面覆盖多种地物类型。 绘制样本尽可能地多,推荐绘制子区域内8 ......
样本 注意事项 深度 事项

RxDart框架学习

一、RxDart是什么? RxDart是一个响应式编程框架,是基于 ReactiveX 的响应式函数编程库,ReactiveX是一个强大的库,通过使用可观察的序列来编写异步的程序。它突破了语言以及平台的限制,使我们在写异步程序的时候更简洁。 ReactiveX 开发过多个语言下的响应式框架,比较有名 ......
框架 RxDart

vue3学习

资料: http://docs.vikingship.xyz/ 声明类型: 1.使用ref可以声明基础数据 2.使用reactive声明对象数据 3.computed可以返回一个不变的响应式对象 比vue2优势:可以直接新增或修改对象数据,也能实时更新 基础数据: 对象数据: 如果想直接用count ......
vue3 vue

学习LVM:archive 和 backup目录

推荐文档:Logical Volume Manager Administration 在掌握了基本的commands操作后,你是否对操作背后的一些东西产生好奇呢? 程序的configure一般会提供这样一扇窗户。 查看安装细节 在linux中,我们一般通过包管理器来安装软件,使用比如 rpm -qa ......
archive 目录 backup LVM

窗口函数学习 排名,分组内排名等

环境准备:Mysql 8 表结构: DROP TABLE IF EXISTS stu; CREATE TABLE stu ( n_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, c_name varchar(5) DEFAULT NULL, n_age int(11) DEF ......
函数