逻辑and

洛谷 P9869 [NOIP 2023] 三值逻辑 题解

https://www.luogu.com.cn/problem/P9869?contestId=145259 看到要给变量赋初始值,还是 T, F, U 之类的,容易想到 2-SAT。 设 \(1 \sim n + m\) 的点表示 \(x_1, x_2, \dots, x_{n + m}\) 为 ......
题解 逻辑 P9869 9869 2023

SP28304 ADATEAMS - Ada and Teams 题解

题目传送门 前置知识 乘法逆元 | 排列组合 解法 简单的排列组合。从 \(n\) 个学校中选出 \(a\) 个学校,共有 \(\dbinom{n}{a}\) 种不同的方案数。选出的 \(a\) 个学校中每所学校再从 \(b\) 个人中选出 \(d\) 个人,共有 \(\dbinom{b}{d}^a ......
题解 ADATEAMS 28304 Teams Ada

On the Opportunities and Risks of Foundation Models

引用链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/401157815 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2108.07258.pdf 正文分四部分,阐述内容如下: 能力:模型的能力,模型可以做到的事 语言、视觉、机器人学、推理、交互、理解等; 应用:可应用领域 ......
Opportunities Foundation Models Risks the

Optimized Content Caching and User Association for Edge Computing in Densely Deployed Heterogeneous Networks论文阅读

目录Optimized Content Caching and User Association for Edge Computing in Densely Deployed Heterogeneous Networks1、问题背景贡献点:2、系统建模及问题公式化系统建模问题公式化联合内容缓存和用户 ......

MySQL逻辑架构

逻辑架构 扩展(c/s架构 和 b/s 架构) c/s 架构,即 Client / Server 架构:需要安装专用的客户端软件,然后联网请求服务器获取数据。 b/s 架构,即 Brower / Server 架构:需要安装浏览器,然后联网请求服务器获取数据 c/s架构和b/s架构的区别 标准:BS ......
架构 逻辑 MySQL

CF1899 D Yarik and Musical Notes 题解

Link CF1899 D Yarik and Musical Notes Question 给出一个序列 \(a\) ,我们定义 \(b_i=2^{a_i}\) 求 \(b_i^{b_j}=b_j^{b_i} (i<j)\) 的个数 Solution 考虑化简式子 \[\begin{aligned ......
题解 Musical Yarik Notes 1899

failed to configure a datasource: ‘url‘ attribute is not specified and no em

问题场景 在Spring Boot中整合MySQL、Mybatis进行数据库开发时,按照正常步骤添加了相关数据库的依赖,也进行了必要的数据库配置,结果在项目启动时出现如下异常信息: *************************** APPLICATION FAILED TO START *** ......

python:第十七章:布尔运算符(逻辑运算符)

一,布尔运算符有哪些? and运算是与运算,只有两个值都为True,and运算结果才是True,如下表 a b a and b True True True True False False False True False False False False or运算是或运算,只要其中有一个值为T ......
运算符 布尔 逻辑 python

修改数据库名称、逻辑名称、物理名称

https://blog.csdn.net/u010653281/article/details/109051555?spm=1001.2101.3001.6650.8&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBl ......
名称 逻辑 物理 数据库 数据

《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》阅读笔记

论文标题 《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》 基于深度学习的细粒度对象分类和语义分割的综述 为什么是 “Object” 而不是 “image” 作 ......

Decoupling the Depth and Scope of Graph Neural Networks

目录概符号说明Shadow-GNN代码 Zeng H., Zhang M., Xia Y., Srivastava A., Malevich A., Kannan R., Prasanna V., Jin L. and Chen R. Decoupling the depth and scope o ......
Decoupling Networks Neural Depth Scope

MIT实验警示:人类或需要人工智能辅助才能理解复杂逻辑

人类在复杂逻辑理解上天赋的缺陷是必须承认的事实。AI是人类用来弥补自身缺陷的新工具。软件行业的突破必须得到语言和逻辑工具的支持。人工智能时代的核心价值观应该是人机协作、共生共荣,而非置人于技术之下。 ......
人工智能 人工 逻辑 人类 智能

Human brain is awesome! (Transcripting notes and Practice my English writing

Copying may be valuable for learning math (see the story of Kunihiko Kodaira for more details), but always remember to copy with your heart - with you ......

CART(Classification and Regression Trees)

CART(Classification and Regression Trees)是一种常用的决策树算法,既可以用于分类问题,也可以用于回归问题。CART算法由Breiman等人于1984年提出,是一种基于递归二分划分的贪婪算法。以下是对CART算法的详细解释: 1. 决策树的构建过程: CART算 ......
Classification Regression Trees CART and

Solution - Hossam and (sub-)palindromic tree

又名:《最近 vjudge 题全部罚坐》。 唯一 Trick:回文序列,就想区间 dp!时间复杂度 \(O(n ^ 2)\)! 如果是序列:\(f_{l, r}\) 表示 \([l, r]\) 的最长回文子序列,\(f_{l, r} = \max(f_{l + 1, r}, f_{l, r - 1} ......
palindromic Solution Hossam tree and

1-1875D - Jellyfish and Mex

题意: 有一个长度为\(n\)的数组,每次删除一个数直到删完,求每次删除后数组的mex的和的最小值。(\(\sum n \leq 5000 , a_i\leq 10^9\)) 思路: 排序后,只有从0开始连续的数在会有贡献,对于连续的数,如果要消去他的对答案的贡献,只有全部去掉才行,考虑n的范围小于 ......
Jellyfish 1875 and Mex

Knative event Brokers and Triggers 事件传递模式实例

Brokers and Triggers 实例说明 event source: gitlabsource 基于MT通道的broker: default trigger trigger-push - > sink event-display-push 过滤条件: dev.knative.sources ......
实例 Triggers Knative Brokers 模式

How to use SUM and DINSTINCT with GreenDao?

How to use SUM and DINSTINCT with GreenDao querybuilder? Ask Question Asked 7 years ago Modified 6 years, 7 months ago Viewed 1k times Part of Mobile ......
DINSTINCT GreenDao with How SUM

[939] Generate a new shapefile based on a list of records and query polygons from a large shapefile

ref: arcpy.management.MakeFeatureLayer(in_features, out_layer, {where_clause}, {workspace}, {field_info}) ref: arcpy.management.SelectLayerByAttribute ......
shapefile Generate polygons records based

Linux云服务器lvm逻辑卷扩容

(注:磁盘类操作请先做好备份,以免数据丢失) 一、原盘扩容解决方案 注意:使用fdisk分区最大只能支持2T,parted可支持2T以上。1、整盘(vdb)做的pv。 ① 在控制台进行原盘扩容。 ② 调整pv容量后,对应vg的容量自动增加。 pvresize /dev/vdb ③ 扩容lv lvex ......
逻辑 服务器 Linux lvm

第十六天:JS-Ajax&前端逻辑&购物&登录&上传

1、JS 前端验证-文件上传 JavaScript 可用来在数据被送往服务器前对 HTML 表单中的这些输入数据进行验证。 表单数据经常需要使用 JavaScript 来验证其正确性: 验证表单数据是否为空? 验证输入是否是一个正确的email地址? 验证日期是否输入正确? 验证表单输入内容是否为数 ......
amp 前端 逻辑 JS-Ajax Ajax

通过时序和上下文对比学习时间序列表征《Time-Series Representation Learning via Temporal and Contextual Contrasting》(时间序列、时序表征、时态和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习)

现在是2023年11月14日的22:15,肝不动了,要不先回寝室吧,明天把这篇看了,然后把文档写了。OK,明天的To Do List. 现在是2023年11月15日的10:35,继续。 论文:Time-Series Representation Learning via Temporal and C ......
时间序列 时序 上下文 序列 上下

论文精读:用于少样本目标检测的元调整损失函数和数据增强(Meta-tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-shot Object Detection)

论文链接:Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection Abstract 现阶段的少样本学习技术可以分为两类:基于微调(fine-tuning)方法和基于元学习(meta-learning ......

【论文阅读笔记】【Image Retrieval】 Global Features are All You Need for Image Retrieval and Reranking

SuperGlobal ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题? 图片检索方法通常由粗粒度图片检索和精确的结果重排列两个模块组成。人们通常认为图片的 local feature 在结果重排列中是不可或缺的,但对大量的 local feature 的计算需要较高的计算资源和时间 能 ......
Retrieval Image Reranking Features 笔记

软件测试|MySQL BETWEEN AND:范围查询详解

简介 在MySQL数据库中,使用BETWEEN AND操作符可以进行范围查询,即根据某个字段的值在指定范围内进行检索数据。这个操作符非常有用,因为它可以让我们轻松地筛选出位于两个特定值之间的数据,而不需要使用复杂的条件语句。 BETWEEN AND操作符的语法 BETWEEN AND操作符的基本语法 ......
软件测试 范围 BETWEEN MySQL 软件

逻辑卷缩容报错 xfs_growfs: /dev/new/new_box is not a mounted XFS filesystem

[root@server ~]# xfs_growfs /dev/new/new_box xfs_growfs: /dev/new/new_box is not a mounted XFS filesystem 说我的文件系统并不是xfs文件系统 使用df -hT 查看磁盘 [root@server ......
xfs_growfs filesystem new 逻辑 mounted

[937] Combine different shapefiles and remove duplicate features

In arcpy, you can combine different shapefiles and remove duplicate features using the arcpy.management.Merge tool and the arcpy.management.DeleteIden ......

操作符之间的优先级(高到低):算数操作符 → 比较操作符 → 布尔(逻辑)操作符 → “=”赋值符号

执行以下程序,输出结果为() var a = 4 >= 6 || true && 1 || false; console.log(a); A true B false C 1 D 4>=6 正确答案:C 赋值语句右侧的表达式含有关系运算符、逻辑运算符,其运算符的优先级是:关系运算符>逻辑运算符(先& ......
操作符 优先级 布尔 符号 逻辑

解决 "VMware Workstation and Device/Credential Guard are not compatible" error in VMware Workstation on Windows 10 host (2146361)

https://kb.vmware.com/s/article/2146361 https://communities.vmware.com/t5/VMware-Workstation-Pro/Virtualized-Intel-VT-x-EPT-is-not-supported-on-this-p ......

Solution - Makoto and a Blackboard

Link。 朴素 dp 应该不用说了。放个用 map 的代码。 int dfs(int n, int k) { if (!k) return n; if (f[make_pair(n, k)]) return f[make_pair(n, k)]; int tot = 0, ans = 0; for ......
Blackboard Solution Makoto and