ergodicity liouville theorem and
[ABC132D] Blue and Red Balls
2023-01-16 题目传送门 翻译 难度&重要性(1~10):3 题目来源 AtCoder 题目算法 dp 解题思路 因为蓝球的数量是固定的，题目让我们求，在取 $i$ 次的情况下，有几种方案，首先我们肯定要枚举 $i$，范围就是 $\sum_{i=1}^{k}$ 了，然后因为他每次只能取连续的 ......
日常翻译【Difference between Interpreter and Compiler Interpreter vs Compiler Animated】
When you land in the world of computers with their strange convoluted machine language, it's a bit like landing on another planet, whose inhabitants s ......
Kotlin基础入门 - 静态变量、常量 And 静态函数、方法
在 Kotlin 中使用静态的方式不止一种，嗯... 大约有3 - 4种，具体采用哪种方式，还需要自己根据场景选择了~ Java 基础认知 常规方法 静态方法 Kotlin 静态变量、常量、函数 单例 Object 伴生 companion object 顶层类 顶层方法 注解 @JvmStatic ......
Python中and和or返回值判断
一、判断原则 原则一： and 两真为真，一假为假 or 两假为假，一真为真 原则二： 短路原则: 如果and前面的条件为假，那么跳过and后面的条件（短路）直接返回假（一假为假，所以结果肯定为假）。 如果or前面的条件为真，那么跳过or后面的条件（短路）直接返回真（一真为真，所以结果肯定为真）。 ......
IC99680: SEGMENTATION FAULT AND CRASH DURING DSMSERV FORMAT COMMAND
APAR status Closed as program error. Error description The dsmserv format process can crash with a segmentation fault when initiated by an administrat ......
Exercises 1 in Statistical mechanics: entropy, order parameters, and complexity
这里记录一下一些在《Statistical mechanics: entropy, order parameters, and complexity》这本书的第一章中的一些比较有趣的题目。 Q1 There are M dice each with N sides(labeled by intege ......
rempe-2023-Trace and Pace: Controllable Pedestrian Animation via Guided Trajectory Diffusion-CVPR
# Trace and Pace: Controllable Pedestrian Animation via Guided Trajectory Diffusion #paper 1. paper-info 1.1 Metadata Author:: [[Davis Rempe]], [[Zhen ......
[CMU 15-418] (Lecture5) perf1_ Work Distribution and Scheduling
本系列文章为 CMU 15-418/15-618: Parallel Computer Architecture and Programming, Fall 2018 课程学习笔记 课程官网：CMU 15-418/15-618: Parallel Computer Architecture and ......
ContextPath must start with '' and not end with ''
1、问题 运行Spring Boot项目，发生java.lang.IllegalArgumentException异常，原因如下： ContextPath must start with '/' and not end with '/' 完整的Run输出如下： . ____ _ __ _ _ /\\ ......
Video Stream Analytics Using OpenCV, Kafka and Spark Technologies
Key Takeaways For reliable handling and efficient processing of large scale video stream data, there is a need for a scalable, fault tolerant and loos ......
【Oracle】year must be between -4713 and +9999,and not be 0
##【Oracle】year must be between -4713 and +9999,and not be 0 year must be between -4713 and +9999,and not be 0 出现问题的时候一般是to_date的地方有问题，很有可能是有字符串或者空格在数据 ......
Invariant and Equivariant Graph Networks
Maron H., Ben-Hamu H., Shamir N. and Lipman Y. Invariant and equivariant graph networks. ICLR, 2019. 概 有些时候, 我们希望网络具有: 不变性 (Invariant): $$ f(PX) = f(X ......
A stop job is running for LSB:start and stop redis_6379
修改/etc/init.d/redis_6379(stop下红框中内容，格式:$CLIEXEC -a "password" -p $REDISPORT shutdown) ......
Latex-and-Markdown-formulations
Latex 和 Markdown 公式 Datetime: 2023-04-23T15:34+08:00 Categories: Misc 阅读的最好方式是使用 Ctrl/Command + F，查找自己想要的公式、字符或其他。 比如搜索 密度 或 柔，就能找到对应的希腊字母 \rho，即 $\rh ......
230423 BMS Safety and Fault Management for Lithium Ion Batteries
Welcome to the Stoffel Systems Insights video series. I'm Eric Stoffel, president of Stoffel Systems. Today's topic is BMS safety and fault management ......
Codeforces Round 689 (Div. 2, based on Zed Code Competition)D.Divide and Summarize
题意： 我们给定包含n个正整数的数组，我们可以对这个数组执行一些操作之后，可以让数组内元素的和成为我们想要的数。 我们对数组的执行操作一共分为三个步骤，第一个步骤是我们首先计算出数组的中间值mid。这里mid的定义不是中位数也不是均值，而是最大值和最小值的均值。也就是mid = (min + max ......
阶梯网格计数模型 & Codeforces 1770G - Koxia and Bracket 题解
更差的阅读体验（bushi） 其实 2022 年省选前联考出过类似的套路，但当时太鸽了就没有总结。 阶梯网格计数问题是指以下一类问题： 问题：给定一个 $n$ 列阶梯状网格图，第 $i$ 列高度为 $c_i$（保证 $c_i$ 不降），每次可以向上或向右走一步，不能超出网格边界（即所有经过的点 $( ......
论文解读（VAT）《Virtual Adversarial Training: A Regularization Method for Supervised and Semi-Supervised Learning》
论文信息 论文标题：Virtual Adversarial Training: A Regularization Method for Supervised and Semi-Supervised Learning论文作者：Takeru Miyato, S. Maeda, Masanori Koya ......
cpp: read and write utf-8 text file
/*****************************************************************//** * \file geovindu.h * \brief 业务操作方法 * * \author geovindu,Geovin Du * \date 2023- ......
Introduction to WebGL 3D with HTML5 and Babylon.js
Explore 3D basics, and take a look at 3D without hardware (creating a software engine). [05:45] - Understanding 3D Basics via a soft engine [09:49] - ......
同步and异步
同步就是你叫我去吃饭，我听到了就和你去吃饭； 如果没有听到，你就不停的叫，直到我告诉你听到了，才一起去吃饭。异步就是你叫我，然后自己去吃饭，我得到消息后可能立即走，也可能等到下班才去吃饭。 所以，要我请你吃饭就用同步的方法，要请我吃饭就用异步的方法，这样你可以省钱。 同步是指：发送方发出数据后，等接 ......
A Comparison and Evaluation of Multi-View Stereo Reconstruction Algorithms
介绍 多视图立体重建是计算机视觉领域中一个非常重要的研究方向，它可以应用于三维建模、虚拟现实、机器人导航等多个领域。然而，目前多视图立体重建领域存在着很多问题和挑战，例如精度不高、完整性不足等。因此，作者希望通过本文对当前主流算法进行比较和评估，为该领域的进一步发展提供参考。 为了更准确地评估各种算 ......
Inhaling,Kites-and-ChatGPT
吸气、风筝和 ChatGPT Datetime: 2023-04-09T22:22+08:00 Categories: Fragment 翻看以前日记，发现高考后中秋节（2019 年 9 月 13 日）竟然有同学祝我「中秋节快乐」，还不止一位同学？ 现在我感觉就是，那种维系的绳结，已经彻底断掉了。当 ......
论文解读（FGSM）《Explaining and Harnessing Adversarial Examples》
论文信息 论文标题：Explaining and Harnessing Adversarial Examples论文作者：Ian J. Goodfellow, Jonathon Shlens, Christian Szegedy论文来源：ICLR 2015论文地址：download 论文代码：dow ......
meta seg_anything and grounding_dino
https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO https://github.com/facebookresearch/segment-anything ......
Devu and Flowers CF451E
Devu 有 n 个花瓶，第 ii 个花瓶里有 fi 朵花。他现在要选择 s 朵花。 你需要求出有多少种方案。两种方案不同当且仅当两种方案中至少有一个花瓶选择花的数量不同 #include<iostream> #include<cstring> #include<algorithm> using n ......
Approximation Theory and Method ch7
Approximation Theory and Method ch7 ~~part 1, part 2, part 3, ch7, 命名乱了——致敬微软~~ ... as the sign of $p(x)$. It follows that $p^{}$ is a best minimax ap ......
Approximation Theory and Method part 3
Approximation Theory and Method part 3 Basic properties of divided differences Let $\left{x_i ; i=0,1, \ldots, n\right}$ be any $(n+1)$ distinct point ......
1、题目：Engineering Design Thinking, Teaching, and Learning
期刊信息 （1）作者：Dym，Clive L.，Agogino，Alice M.，Eris，Ozgur，Frey，Daniel D.，Leifer，Larry J. （2）期刊：Journal of Engineering Education：94-1-103-120，01/2005 （3）DOI： ......
Layer-Dependent Importance Sampling for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks
Zou D., Hu Z., Wang Y., Jiang S., Sun Y. and Gu Q. Layer-dependent importance sampling for training deep and large graph convolutional networks. NIPS, ......