39 attributeerror attribute深度

《CF1889C2 Doremy's Drying Plan (Hard Version)》 解题报告

考场上不会做。 如果考虑删掉哪些区间实际上不太可做。正难则反,转化贡献,考虑哪些点可以有贡献。 显然一个点如果可能有贡献,那么当且仅当覆盖它的区间 \(\le K\) 个。 于是我们记一个状态 \(f_{i,j}\) 表示前 \(i\) 个点中, \(i\) 是最后一个贡献的点,已经删除了 \(j\ ......
Version 报告 Doremy Drying 1889C

CF1889C2 Doremy's Drying Plan (Hard Version) 题解

Description 有 \(n\) 个点和 \(m\) 条线段,你可以选择 \(k\) 条线段删除,最大化未被线段覆盖的点的数量,输出最大值,\(n, m \le 2 \times 10^5, k \le \min(m, 10)\) Solution 一道比较好玩的 dp 题。建议评级紫。 单独 ......
题解 Version Doremy Drying 1889C

jenkins和allure配置,构建后没有'Allure Report'选项

Allure插件已安装 全局设置 Allure Commandline 但是构建后操作,还是没有Allure Report'选项 Allure Commandline换成手动的,也还是不行 还是没有解决。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 ......
jenkins allure Allure Report 39

Python:报错——ModuleNotFoundError: No module named 'encodings'

运行Python报错:Fatal Python error: Py_Initialize: unable to load the file system codecModuleNotFoundError: No module named 'encodings' 处理步骤: 1.Files >>>Se ......

[Violation] Added non-passive event listener to a scroll-blocking <some> event. Consider marking event handler as 'passive' to make the page more responsive.

https://stackoverflow.com/questions/39152877/consider-marking-event-handler-as-passive-to-make-the-page-more-responsive Passive event listeners:https: ......

后台springboot启动失败-The bean 'productMapper' could not be injected because it is a JDK dynamic proxy

报错信息 The bean 'productMapper' could not be injected because it is a JDK dynamic proxy The bean is of type 'com.sun.proxy.$Proxy224' and implements: pw ......

Redis通过复制rdb文件方式同步线上数据到本地以及提示:Can't handle RDB format version 9解决

场景 Redis的持久化机制-RDB方式和AOF方式: https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/105052841 Redis持久化机制导致服务自启动后恢复数据过长无法使用以及如何关闭: https://blog.csdn. ......
version 方式 文件 数据 handle

关于二叉树中三种深度遍历方式的理解

今日刷题,538. 把二叉搜索树转换为累加树。明确知道利用二叉搜索树中序遍历的情况下是有序数组这一个特点,进行“逆中序”来累加。但是在递归时却还是有些没有搞清楚一些细节,终究还是没有掌握。 问题主要还是在于递归返回值的处理上: 在中序遍历的情况下,似乎对于左右两个节点的遍历,不太方便进行返回值的操作 ......
深度 方式

深度学习之Attention Model(注意力模型)

https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9367497.html 1、Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细 ......
注意力 Attention 深度 模型 Model

CF1764D Doremy's Pegging Game 组合数学

CF1764D Doremy's Pegging Game 你怎么连简单题也不会? 考虑满足条件当且仅当有连续的n/2向下取整段被删除。 考虑最终状态一定是一次删除联通了两个连续段,然后结束。 我们枚举这个连续段的长度 i 。 最后一个删除的位置有 n/2下取整*2-i 种方案,设另外删除了 j 种 ......
组合数学 Pegging 数学 Doremy 1764D

China's Air Pollution Problem

China's Air Pollution Problem Air pollution is a global problem, but China is particularly serious about it. In recent years, China's air quality inde ......
Pollution Problem China Air 39

基于LSTM深度学习网络的时间序列分析matlab仿真

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 LSTM是一种循环神经网络(RNN)的变体,专门设计用于处理序列数据。LSTM网络通过记忆单元和门控机制来捕捉时间序列中的长期依赖关系,避免了传统RNN中的梯度消失问题。LSTM的核心原理包括三种门控:输入门(i ......

深度学习入门--认识深度学习以及安装工具

感谢李沐老师的教学视频以及《动手学深度学习》,视频总时长47h https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preface/index.html https://www.bilibili.com/video/BV1if4y147hS/?spm_id_from=333.999.0.0&v ......
深度 工具

104.二叉树的最大深度

目录题目法一、后序遍历法二、层序遍历 题目 给定一个二叉树 root ,返回其最大深度。二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1: 输入:root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出:3 示例 2: 输入:root = [1,null,2] ......
深度 104

docker安装msyql5.7报错:mysqld: Can't read dir of '/etc/mysql/conf.d/' (Errcode: 2 - No such file or directory)

安装mysql5.7时使用 #docker拉取镜像命令 docker pull mysql:5.7 #docker安装MySQL命令 docker run -p 3306:3306 --name mysql -v /mydata/mysql/log:/var/log/mysql -v /mydata ......
directory 39 Errcode docker msyql5

can't find package Expect

can't find package Expect while executing "package require Expect" (file "unbuffer"" line 6) 原因是/usr/lib/缺少了/usr/lib/expect5.45/libexpect5.45.so 找到这个文 ......
package Expect find can 39

ElasticSearch深度解析入门篇:高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解,带你避坑

ElasticSearch深度解析入门篇:高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解,带你避坑 1.Elasticsearch 产生背景 大规模数据如何检索 如:当系统数据量上了 10 亿、100 亿条的时候,我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题: 1)用什么数据库好?(mysql、oracl ......

[Leetcode] 0111. 二叉树的最小深度

111. 二叉树的最小深度 题目描述 给定一个二叉树,找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明:叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1: 输入:root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出:2 示例 2: 输入:root = [2,nu ......
深度 Leetcode 0111

tdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.29' not found

001、python程序报错如下: 002、问题分析 a、调用的是python程序 b、libstdc++.so.6是c++标准库 执行python程序时,需要调用c++标准库,libstdc++.so.6(lib = glib, 6 表示第6版),版本不匹配报错,无法找到:GLIBCXX_3.4. ......
GLIBCXX version found tdc not

本地起服务报错Logging system failed to initialize using configuration from 'file:config/log4j2.xml'

问题现象: 本地起服务报错Logging system failed to initialize using configuration from 'file:config/log4j2.xml' 解决方法: 1、检查一下依赖 <dependency> <groupId>org.springfram ......

刘老师《Pytorch深度学习实践》第三讲:梯度下降

1.分治法不能用 局部点干扰性大 2.梯度下降 3. 随机梯度下降 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD):由于批量梯度下降法在更新每一个参数时,都需要所有的训练样本,所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法正是为了解决批量梯度下降 ......
梯度 三讲 深度 Pytorch 老师

Dockerfile中'COPY'和'ADD'命令的区别是什么?

内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=Dockerfile中'COPY'和'ADD'命令的区别是什么? Dockerfile中COPY和ADD命令的区别是什么,以及何时使用其中一个而不是另一个? COPY <src> <dest> COPY指令将从<src>复制新文件,并 ......
39 Dockerfile 命令 COPY ADD

基于Googlenet深度学习网络的矿物质种类识别matlab仿真

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 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出,斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......

C++U5-深度优先搜索-03(记忆化搜索、剪枝和优化)

💡 根据 遗忘曲线:如果没有记录和回顾,6天后便会忘记75%的内容 笔记正是帮助你记录和回顾的工具,不必拘泥于形式,其核心是:记录、翻看、思考 思维导图 记忆化搜索图示: 剪枝和优化解释 例题讲解: 【天下第一】 #include <bits/stdc++.h> using namespace s ......
深度 记忆 U5 03

【专题】2022年中国数字孪生行业研究报告-数字孪生与产业深度融合-推动报告PDF合集分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p=34041 本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发,着重提出了“数智视融合,虚实人联动”的观点,并提供数字孪生应用技术的参考。同时,本报告合集还完整系 ......
数字 报告 数据表 研究报告 深度

CF1889C2. Doremy's Drying Plan (Hard Version)

容易想到 dp:设 \(dp_{i,p}\) 表示前 \(i\) 天,强制第 \(i\) 天 dry,并且一共消除了 \(p\) 个区间的答案。 转移时可以考虑枚举前面的决策 \(j\),此时有转移方程: \[dp_{i,p}=\max(dp_{j,p-w})+1 \]其中 \(w\) 为满足 \( ......
Version Doremy Drying 1889 Plan

CF1889B. Doremy's Connecting Plan

一开始不会先跳 C 了!差点满盘皆输! 设 \(i<j\),则 \(i,j\) 合并可以看作 \(a_i\leftarrow a_i+a_j\) 后删掉 \(j\)!此时和初始局面本质相同!所以不妨先只看初始局面! 不等式右侧和下标有关!显然若右侧 \(i,j\) 中只要有一个是 \(1\),就会让 ......
Connecting Doremy 1889 Plan CF

基于深度学习的自动驾驶汽车语义分割与场景标注算法研究。

自动驾驶汽车是当前研究的热点领域之一,其中基于深度学习的语义分割与场景标注算法在自动驾驶汽车的视觉感知中具有重要作用。本文将围绕自动驾驶汽车的语义分割与场景标注算法展开研究。 一、研究背景 随着人工智能技术的不断发展,自动驾驶汽车逐渐成为汽车产业的重要发展方向。在自动驾驶汽车的视觉感知中,语义分割和 ......
语义 算法 深度 场景 汽车

深度学习(非线性优化)

之前做非线性优化一般都是求雅可比矩阵或者数值求导,然后通过高斯牛顿或者LM迭代求解。 这次用pytorch中的方法求解试试。 下面给一个用pytorch求解的代码,例子是之前文章中的。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as ......
非线性 深度

Could not resolve placeholder '' in value "${}"

Could not resolve placeholder '' in value "${}" 背景 用Jenkins构建maven自动化打包时,因为需要从properties文件读取参数来区分是本地Debug版还是正式上线版,配置完就不能用了。 Failed to load Application ......
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