leetcode day 704 amp

day09-MyBatis缓存

MyBatis缓存 mybatis – MyBatis 3 | cache MyBatis 一级缓存全详解(一) MyBatis 内置了一个强大的事务性查询缓存机制,它可以非常方便地配置和定制。 为了使它更加强大而且易于配置,我们对 MyBatis 3 中的缓存实现进行了许多改进。 1.一级缓存 1 ......
缓存 MyBatis day 09

day01-2-依赖管理和自动配置

依赖管理和自动配置 1.依赖管理 1.1什么是依赖管理 spring-boot-starter-parent 中还有父项目,声明了开发中常用的依赖的版本号 并且进行自动版本仲裁,即如果程序员没有指定某个依赖jar的版本,则以父版本指定的版本为准 1.2修改自动仲裁/默认版本号 比如我们要将Sprin ......
day 01

代码随想录-day3

字符串 字符串的题目,通常涉及到对字符串进行各种操作,由于JAVA提供了非常多的库函数,所以在很多题目中我们可以使用库函数快速使这道题解决,但是这与我们训练算法和编码能力相违背。 所以我们在本章专题里面,主要是使用我们自己构造的函数对字符串进行,操作加深我们对字符串操作的理解,当我们训练熟悉后可以使 ......
随想录 随想 代码 day3 day

代码随想录-day1

链表 今天主要是把链表专题刷完了,链表专题的题目不是很难,基本都是考察对链表的操作的理解。 在处理链表问题的时候,我们通常会引入一个哨兵节点(dummy),dummy节点指向原链表的头结点。这样,当我们对头结点进行操作的时候就可以直接使用dummy节点,不用进行特判。 在对链表进行操作的时候 whi ......
随想录 随想 代码 day1 day

代码随想录-day2

哈希表 基础知识 哈希表和链表都是属于基础数据结构的一种,都是必须掌握牢靠的知识。 哈希表是根据关键码的值而直接进行访问的数据结构。 简单来说就是使用数据得到的哈希值来作为哈希表的key用于获取数据。 用于求哈希值的的函数被我们称为哈希函数,通过哈希函数我们可以把数据映射到我们的哈希表上。 显然,在 ......
随想录 随想 代码 day2 day

解密Prompt系列3. 冻结LM微调Prompt: Prefix-Tuning & Prompt-Tuning & P-Tuning

这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数,只微调Prompt的相关模型。这类模型的优势很直观就是微调的参数量小,能大幅降低LLM的微调参数量,是轻量级的微调替代品 ......

【LeetCode回溯算法#08】递增子序列,巩固回溯算法中的去重问题

递增子序列 力扣题目链接(opens new window) 给定一个整型数组, 你的任务是找到所有该数组的递增子序列,递增子序列的长度至少是2。 示例 1: 输入:nums = [4,6,7,7] 输出:[[4,6],[4,6,7],[4,6,7,7],[4,7],[4,7,7],[6,7],[6 ......
算法 序列 LeetCode 问题 08

【LeetCode回溯算法#06】复原IP地址详解(练习如何处理边界条件,判断IP合法性)

复原IP地址 力扣题目链接(opens new window) 给定一个只包含数字的字符串,复原它并返回所有可能的 IP 地址格式。 有效的 IP 地址 正好由四个整数(每个整数位于 0 到 255 之间组成,且不能含有前导 0),整数之间用 '.' 分隔。 例如:"0.1.2.201" 和 "19 ......
边界 算法 LeetCode 合法性 条件

【LeetCode回溯算法#07】子集问题I+II,巩固解题模板并详解回溯算法中的去重问题

子集 力扣题目链接 给你一个整数数组 nums ,数组中的元素 互不相同 。返回该数组所有可能的子集(幂集)。 解集 不能 包含重复的子集。你可以按 任意顺序 返回解集。 示例 1: 输入:nums = [1,2,3] 输出:[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1, ......
算法 子集 问题 LeetCode 模板

【LeetCode二叉树#17】在二叉搜索树中插入或删除某个值(涉及重构二叉树、链表基础、以及内存泄漏问题)

二叉搜索树中的插入操作 力扣题目链接(opens new window) 给定二叉搜索树(BST)的根节点和要插入树中的值,将值插入二叉搜索树。 返回插入后二叉搜索树的根节点。 输入数据保证,新值和原始二叉搜索树中的任意节点值都不同。 注意,可能存在多种有效的插入方式,只要树在插入后仍保持为二叉搜索 ......
LeetCode 内存 基础 问题 17

软件教程 | Jupyter&stata之stata_kernel攻略

目录: 一、什么是stata_kernel Github:kylebarron/stata_kernel 1. stata_kernel简介 Jupyter是一个用于交互式数据科学的开源生态系统,简单来说通过stata_kernel,用户可以为jupyter工具安装一个stata内核,再通过jupy ......

函数式编程:Flutter&Dart中的组合

本文翻译自: Composition in Flutter & Dart 在 Flutter & Dart 中使用组合创建模块化应用程序。 什么是组合? 在dictionary.com 中 composition 的定义为:将部分或者元素组合成一个整体的行为。简单说,组合就像堆乐高积木,我们可以将积 ......
函数 Flutter Dart amp

织梦DedeCMS 0day RCE

前言 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/bwBc4I9GeY6M_WlEDx83TA 复现记录时间: 下载当前最新版本DedeCMS V5.7.105进行漏洞复现以及漏洞分析 漏洞复现 可以自己在本地搭建漏洞环境,也可以拉取我自己制作的docker镜像 docker p ......
DedeCMS 0day day RCE

Binary &Op是什么

前言 在并行开发时我们经常会用到Pstream::gather()函数或是全局函数reduce()或者其他,需要输入参数Binary &Op,本篇主要讨论Binary &Op是什么 template<class T, class BinaryOp> void reduce ( T& Value, c ......
Binary amp Op

计网学习笔记一 Networking && Internet

参考书籍: James F. Kurose, Keith W. Ross. 计算机网络—自顶向下方法 (7th). 机械工业出版社,2018. William Stallings. 数据与计算机 通信 (8th). 电子工业出版社 **课程网站地址:**https://cs.nju.edu.cn/l ......
Networking amp Internet 笔记

解密Prompt系列2. 冻结Prompt微调LM: T5 & PET & LM-BFF

这一章我们介绍固定prompt微调LM的相关模型,他们的特点都是针对不同的下游任务设计不同的prompt模板,在微调过程中固定模板对预训练模型进行微调。以下按时间顺序介绍,支持任意NLP任务的T5,针对文本分类的两篇PET和LM-BFF。 ......
Prompt amp LM-BFF PET BFF

用AngleSharp & LINQPad抓取分析博客园排行榜

AngleSharp简单介绍 AngleSharp 是一个 .NET 库 使您能够解析基于尖括号的超文本,如HTML、SVG、MathML、XML AngleSharp的一个重要方面是CSS也可以解析。 同时还是开源,免费的 Github: https://github.com/AngleSharp ......
AngleSharp LINQPad 排行榜 博客 amp

Prometheus&Alertmanager告警推送

前言 尽管可以通过可视化数据监控系统运行状态,但我们无法时刻关注系统运行,因此需要一些实时运行的工具能够辅助监控系统运行,当系统出现运行问题时,能够通知我们,以此确保系统稳定性,告警便是作为度量指标监控中及其重要的一环。 Prometheus告警介绍 在Prometheus中,告警模块为Alertm ......
Alertmanager Prometheus amp

【Oculus Interaction SDK】(七)使用射线进行交互(物体 & UI)

前言 前段时间 Oculus 的 SDK 频繁更新,很多已有的教程都不再适用于现在的版本了。本系列文章的主要目的是记录现版本常见功能的实现方法,便于自己后续开发。当然,不排除我文章刚写完 SDK 又变了的可能性,所以如果有人发现文章的内容已经不适用于新版本了,也可以留评论或者私信我,我会持续更新文章 ......
射线 物体 Interaction Oculus SDK

day14-JdbcTemplate

JdbcTemplate 看一个实际需求: 如果希望使用spring框架做项目,Spring框架如何处理对数据库的操作呢? 方案一:使用之前的JdbcUtils类 方案二:spring提供了一个操作数据库(表)的功能强大的类JdbcTemplate。我们可以通过ioc容器来配置一个JdbcTempl ......
JdbcTemplate day 14

day01-SpringMVC基本介绍

SpringMVC介绍 1.离线文档 解压 spring-5.3.8-dist.zip文件。 位置:spring-framework-5.3.8/docs/reference/html/web.html#spring-web 2.SpringMVC基本介绍 2.1SpringMVC特点&概述 Spr ......
SpringMVC day 01

标准&有效的项目开发流程

代码版本管理 在项目中,代码的版本管理非常重要。每个需求版本的代码开发在版本控制里都应该经过以下几个步骤。 在master分支中拉取该需求版本的两个分支,一个feature分支,一个release分支;feature分支用于接受个人分支merge过来的代码,并用于部署dev环境。feature的代码 ......
项目开发 流程 标准 项目 amp

U3D编辑器开发&粒子特效/动画预览器示例

概述 U3D提供了一套拓展编辑器的接口,可以用于直接在编辑器非播放模式运行程序。常用于运行一些工具程序,例如资源管理。在做技能编辑器等工具程序时,也可以使用运行模式接口会比较简单(这样也方便开放游戏创意工坊给玩家)。使用编辑器去做一些渲染相关的预览(如粒子系统,动画预览)会麻烦一点,有时候需要查询和 ......
粒子 示例 编辑器 特效 动画

解密Prompt系列1. Tunning-Free Prompt:GPT2 & GPT3 & LAMA & AutoPrompt

借着ChatGPT的东风,我们来梳理下prompt范式的相关模型,你还以其他形式看到过prompt概念,例如Demonstration,Instruction,In-Context learning,few-shot learning等等~开篇我们简单介绍下Prompt范式,并以其中的冻结参数Tun... ......
Prompt amp Tunning-Free AutoPrompt GPT

Time Series Analysis (Best MSE Predictor & Best Linear Predictor)

Time Series Analysis Best MSE (Mean Square Error) Predictor 对于所有可能的预测函数 $f(X_{n})$,找到一个使 $\mathbb{E}\big[\big(X_{n} - f(X_{n})\big)^{2} \big]$ 最小的 $f$ ......
Predictor Best Analysis Series Linear

基于APIView&ModelSerializer写接口

基于APIView&ModelSerializer写接口 ​ 引言,首先路由写法还是不变、视图层的视图类写法不变,在序列化类要改变写法、慢慢的靠近序列化器组件;而且需要创建关联表,因为现实生活当中不可能仅仅建单表,会使用大量的多表关联的表数据。好吧!咱们上干货把,首先准备一下路由吧,毕竟就两条代码而 ......
ModelSerializer 接口 APIView amp

【Oculus Interaction SDK】(六)实体按钮 & 按压交互

前言 前段时间 Oculus 的 SDK 频繁更新,很多已有的教程都不再适用于现在的版本了。本系列文章的主要目的是记录现版本常见功能的实现方法,便于自己后续开发。当然,不排除我文章刚写完 SDK 又变了的可能性,所以如果有人发现文章的内容已经不适用于新版本了,也可以留评论或者私信我,我会持续更新文章 ......
Interaction 实体 按钮 Oculus SDK

【LeetCode字符串#03】图解翻转字符串中的单词,以及对于for使用的说明

翻转字符串中的单词 力扣题目链接(opens new window) 给定一个字符串,逐个翻转字符串中的每个单词。 示例 1: 输入: "the sky is blue" 输出: "blue is sky the" 示例 2: 输入: " hello world! " 输出: "world! hel ......
字符串 字符 单词 LeetCode for

音频音量调整中的ramp up & down

在日常生活中不管是打电话还是听音乐,都会遇到音量不合适而去调整音量的情况。如果音量调整软件处理不好,就会听到pop noise。产生pop noise的原因是音量直接从当前值骤变到目标值,而不是缓慢的变。如果缓慢的变就不会有pop noise了。图1显示的是音量变大时骤变和缓慢变的示意图。图2显示的 ......
音量 音频 ramp down amp

win32com操作word API精讲&项目实战 预告

对win32com的使用和研究有好一段时间了,想起本人刚开始做word编程项目时的各种痛苦:网上能找到的都是简单的示例,如同hello word一般,嚼之无味又无可奈何。读office的word接口文档短时间内也读不出个一二来,纯英文的文档太吃力,机翻结果又乱七八糟。 网络搜索、书本教程、视频教程, ......
实战 项目 word win com