霸权 算法 笔记03

一、亿些小定义 网络：是一张图 $G=(V,E)$，每一条边 $(u,v)$ 都有容量限制 $c(u,v)$，其流量为 $f(u,v)$。 定义流量函数为 $f:V\times V \to \mathbb{R}$，是点集中二元组对实数的一个映射，$f(u,v)$ 表示边 $(u,v)$ 的流量，$f ......

笛卡尔树 一棵二叉树，结构上满足左子树的下标小于自己和右子树，右子树的下标大于自己和左子树。且键值满足堆的限制。 栈构建。维护当前根节点向右一直跳的右链，那么按数组下标顺序插入，每次插入，从栈顶一个个考虑，如果当前的节点的键值不配当他的父亲，那么就弹栈并继续，如果栈空或者找到一个可以当他的父亲的节点 ......

###我的需求提问 创建一个html页面，这个页面包括通过学生id查询学生详情的组件，和通过学生姓名，身份证，选择班级的组件，并把代码告诉我 ###chatgpt回答 好的，以下是一个包含两个组件的HTML页面，分别是通过学生ID查询学生详情和通过姓名、身份证号码和班级选择查询学生详情。 <!DOC ......

？ 枚举算法就是：一堆数字里，从头开始循环，通过条件匹配正确的值 use for(let i=0; i<200; i++){ if(i%3 2 && i%4 1 && i%5 3){ console.log(i) } } notice 循环范围 筛选条件 打印结果 ......

DAY1 共四题： 月月查华华的手机：https://ac.nowcoder.com/acm/problem/23053 Rinne Loves Edges：https://ac.nowcoder.com/acm/problem/22598 逆序对：https://ac.nowcoder.com/a ......

IHome在线笔记是一款极其便捷的云笔记应用，它的出现彻底改变了人们的笔记方式。 Home在线笔记提供了一系列强大的功能，让你在任何地方、任何时间，都可以高效地管理自己的笔记，大大提高了工作和生活的效率。 首先，IHome在线笔记支持数据备份，这意味着你的笔记会被存储在云端服务器中，不会因为电脑损坏 ......

1. 前言 AlexNet是一个深度卷积神经网络模型，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton于2012年设计。这个模型在ImageNet图像识别挑战赛中获得了当时的冠军，并推动了卷积神经网络在计算机视觉中的广泛应用。 AlexNet包括5个卷积 ......

问题描述 参考上图所示迷宫，编写算法求一条从入口到出口的有效路径。 途中阴影方块代表墙（不可行走），白色方块代表通道（支持行走）。 所求路径必须是简单路径，即所求得的路径上不能重复出现同一通道块。 算法分析 初步分析 通常采用穷举法，即从入口出发，顺某一方向向前探索，若能走通，则继续往前走；否则沿原 ......

论文作者：Swalpa Kumar Roy， Ankur Deria， Chiranjibi Shah， et al. 论文发表年份：2023 模型简称：morphFormer 发表期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 论文代码： ......

HTML学习笔记 HTML5新增表单属性 属性 值 说明 required required 必填项，不能为空 placeholder 提示文本 提示信息，有默认值value时，placeholder不显示； autofocus autofocus 自动获取焦点，页面加载完自动获得焦点； autoc ......

早在2022年12月12日，微软就发布了VS Code的多语言笔记本扩展插件 Polyglot Notebooks，所使用的引擎为. NET Interactive，目前支持包括C#、F#、PowerShell、JavaScript和SQL等多种语言。让数据科学家能够简单执行跨语言任务，就像是使用S ......

JavaScript学习笔记 操作属性 获取标签 querySelector（‘CSS选择器’）返回一个元素对象，可以直接操作；找不到返回null； querySelectorAll（‘CSS选择器’）返回一个伪数组，需要遍历得到对象再操作； 注意：参数必须加引号（字符串），参数必须是CSS选择器； ......

IPC IPC文件用于生产时工厂检查生产出来的PCB线路是否导通,导出方法如下： 选择导出IPC356文件 一般默认配置即可 坐标文件 坐标文件用于工厂SMT贴片时候用，导出方法如下 点击IPC356上一个选项placement，一般也是默认选项即可 装配图 装配图即工厂生产时工人直接看的图，就是简 ......

一.聚类 聚类分析，即聚类，是一项无监督的机器学习任务。它包括自动发现数据中的自然分组。与监督学习（类似预测建模）不同，聚类算法只解释输入数据，并在特征空间中找到自然组或群集。 群集通常是特征空间中的密度区域，其中来自域的示例（观测或数据行）比其他群集更接近群集。群集可以具有作为样本或点特征空间的中 ......

如果你认真观察周围工作效率比较高的上班族，就会发现这些人有共同的一个特点，这就是善于随手做工作笔记。那么做工作笔记有什么好处呢？很多人在工作中要处理庞大的信息和事务，但是仅凭自己的大脑，很难将这些事情全部记住，并且很容易忘记其中的一些细节，所以为了随时记录、追踪、使用这些信息，就需要随手做工作笔记了 ......

1 const关键字与宏定义的区别是什么？ 答： const常量具有类型，编译器可以进行安全检查，一旦出现bug，在编译阶段就可以发现。而宏定义发生在预处理阶段，它只是进行简单的字符串替换 ，一旦出现bug，可能在运行时才知道。 2 malloc的底层实现是怎样的？free是怎么回收内存的？ 答： ......

DRC Allegro中的设计规则检查DRC用于检测PCB设计中有无违法设计规则的地方，其中Online模式为边设计边实时更新检查结果，Batch模式为设计完成后手动更新一版检查结果。 一般在设置中可以选择使用何种模式。设置可以在Setup->Constants和Cmrg中进行。上一节已经演示过如何 ......

1、前面移植mmc驱动因为有网络文章作为提示和参考，应该要配置哪些宏已经简单粗暴地告知你了，但是你怎么知道哪些宏必须配哪些可以不配（或者说要配置的宏你应该从哪找），这个问题在本次移植DM9000驱动时特别留意了一下，发现最重要的还是要知道从根抓起，也就是从board_init_r()开始找到MMC找 ......

#求导&偏导 diff(f(x),x,n)//关于x的n阶导数 jacobian([f(x,y,z),g(x,y,z),h(x,y,z)],[x,y,z])//求雅克比矩阵 factor(f(x))//分解成多项式相乘 用雅克比矩阵可求出二阶偏导 求区间最小值 求某点附近最小值并画图 求方程的精确解 ......

📝 本期题目：RSA 加密算法 🎯 题目 RSA 加密算法在网络安全世界中无处不在， 它利用了极大整数因数分解的困难度，数据越大安全系数越高。 给定了一个 32 位正整数，请对其进行因数分解， 找出哪两个素数的乘积。 📥 输入 一个正整数 num，满足 0 < num <= 214748364 ......

一.RSACoder package com.landray.kmss.cmb.oasso.util; import java.net.URLDecoder; import java.security.Key; import java.security.KeyFactory; import java ......

究竟什么是CRM？ 客户关系管理（Customer Relationship Management，简称CRM），是指企业为提高核心竞争力，利用相应的信息技术以及互联网技术协调企业与顾客间在销售、营销和服务上的交互，从而提升其管理方式，向客户提供创新式的个性化的客户交互和服务的过程。其最终目标是吸引 ......

第9章生成随机性 熵的位数n：该数有2n 个?随机期望?取值，表示某种混乱程度 随机变量X的熵的常用定义如下∶ H(X):=-ΣP((X=x)log2P(X = x) 9.1真实随机 计算机的多种熵源：按键的精确时长、鼠标的精确移动轨迹、硬盘内部湍流引起的硬盘访问时间的随机波动 这些熵源是可疑的：“ ......

SaaS即Software-as-a-service（软件即服务）的缩写，指提供商为企业搭建信息化所需要的所有网络基础设施网络基础设施及软件、硬件运作平台，并负责所有前期的实施、后期的维护等一系列服务。 SaaS平台是目前互联网技术的发展和应用软件的成熟而兴起的一种全新的软件应用模式。客户可根据自己 ......

在理解解耦之前，我们先来理解耦合度。耦合度是软件工程领域的概念，是指模块之间的依赖程度。 这里的模块可以小到一个小功能，也可以大到一个系统。 那么对应的，解耦就是解除模块之间的耦合关系。 降低模块之间的依赖程度也可以理解为解耦， 模块之间有依赖关系就必然存在耦合 ， 0耦合是基本无可能的，那是最理想 ......

20:00 人在尝试中可能有时会犯错，但若不尝试便会永远犯错。 ——罗曼·罗兰 二宝出牙了，他的动作也越来越灵活了。这些成长都是在我们夫妻俩繁忙的工作缝隙中慢慢发生的。记得以前大宝小时候周末家庭时，会发现大宝一周一个样，现在每天上下班回家跟二宝见面，发现二宝可是一天一个样了。 自何太休完产假上班起， ......

前言 之前特定的mysql版本msvc版本已经调通了，但是为了更好的跨平台，所以选择用mingw32版本，于是需要编译mysql驱动的mingw32版本的驱动库，以便提供给qt连接mysql使用。 编译环境 Qt5.9.3 mingw32 安装得时候记得要勾选上源码 mysql-installer- ......

优点： 朴素贝叶斯算法主要基于经典的贝叶斯公式进行推倒，具有很好的数学原理。而且在数据量很小的时候表现良好，数据量很大的时候也可以进行增量计算。由于朴素贝叶斯使用先验概率估计后验概率具有很好的模型的可解释性。 缺点： 朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的理论误差率。但是实际上并非总是如此，这... ......

机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类 项目链接参考：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1 KNN的介绍和应用 1.1 KNN的介绍 k ......

终于有幸拜读了《人月神话》这部业内经典著作。整体来说，本书的主线——人月神话、没有银弹在现今的软件工程管理领域依然属于有效的基础理论。不过有些东西确实过时了，比方说文档的管理，现在已经有了svn或者在线文档。提到调试的复杂性，现在的集成环境把调试变得非常容易。读完之后才感觉不是给编程的人看的，更应该 ......