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Redis：Key-Value的NoSQL数据库
Redis：Key-Value的NoSQL数据库（基础） 主要内容： 数据库分类 Redis入门 客户端连接Redis Redis数据类型及操作 Springboot整合Redis Spring Cache 学习目标： 知识点 要求 数据库分类 熟悉 Redis使用场景 熟悉 Redis下载与安装 ......
CF1898 B Milena and Admirer 题解
Link CF1898 B Milena and Admirer Question 给出一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\) ，我们可以做一种操作使得 \(a\) 非降，操作是： 对于一个 \(a_i\) 选择一个整数 \(0 \le x \le a_i\) ，用两个数 \(x,(a_i-x) ......
WEBSITE_LOCAL_CACHE_OPTION Environment variables and app settings in Azure App Service
Environment variables and app settings in Azure App Service Setting name Description WEBSITE_LOCAL_CACHE_OPTION Whether local cache is enabled. Availa ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Logic and Commonsense-Guided Temporal Knowledge Graph Completion
会议：AAAI，时间：2023，学校：北京航空航天大学 文中谓词可以视为关系。 以往的TKG补全(TKGC)方法不能同时表示事件的时效性和因果关系。为了应对这些问题，作者提出了一个逻辑和尝试引导嵌入模型（LCGE ），从常识的角度共同学习涉及事件的及时性和因果关系的时间敏感表示，以及事件的时间无关表 ......
Local Policies in China and Light Pollution in Singapore
Our measures to combat light pollution can be described as drastic. The main causes of light pollution can be categorized as light-emitting diodes and ......
Makefile - What is a Makefile and how does it work?
If you want to run or update a task when certain files are updated, the make utility can come in handy. The make utility requires a file, Makefile (or ......
CF222A Shooshuns and Sequence 题解
分析 这题是一个很水的题，就是对一个序列有 $2$ 种操作方法，一种是对第 $K$ 个数以前的数的第一个进行删除，另一个则是在整个序列后添加这第 $K$ 个数，使得整个序列为同一个数字，显然，后者是无效操作，则只需要判断第 $K$ 个数以后有无与第 $K$ 个不同的数，有则无解，反之有解。若有解，然 ......
SQL 的 AND、OR 和 NOT 运算符：条件筛选的高级用法
AND 运算符 SQL的AND运算符用于根据多个条件筛选记录，确保所有条件都为TRUE才返回记录。下面是AND运算符的基本语法： SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE condition1 AND condition2 AND cond ......
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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 *** ......
《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 ......
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 ......
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} ......
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 ......
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 ......
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 ......
[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 ......
.NET8依赖注入新特性Keyed services
什么是Keyed service Keyed service是指，为一个需要注入的服务定义一个Key Name，并使用使用Key Name检索依赖项注入 (DI) 服务的机制。 使用方法 通过调用 AddKeyedSingleton （或 AddKeyedScoped 或 AddKeyedTrans ......
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 ......
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 ......
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 ......
[Vue warn]: <transition-group> children must be keyed: <ElTag>
记录今天遇到的bug 解决方法，一个网友说的是 我试了，不行，然后在他的评论里面看到一个人回复的 这个是可以的，我用了很多v-if和v-else，所以加了key就解决了问题，下面是我加的 ......
[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 ......
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 ......