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## Abstract 本文: Task: Review on the use of LLMs in software testing Method: 1. analyzes 52 relevant studies ## 1. Intro ![](https://img2023.cnblogs.co ......

在连接信号与槽时，报错解决`error: no matching member for call to 'connect'` - 原因 由于信号被重载过，同名了，但是参数不一样，就会报错。 这种情况下使用使用旧版语法 ``` connect(sender, SIGNAL(func()), recei ......

## $A. Cowardly Rooks$ 我模拟了一遍，因为我没看到题目中*给出的矩阵已经合法*， $a$ 题第一次写这么多。 实验室同事跟我说只要判断 $n$ 和 $m$ 的大小关系就行了。 ```cpp int x[N],y[N],m,n; bool check(){ for(int i=1 ......

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Cycle Self-Training for Domain Adaptation论文作者：Hong Liu, Jianmin Wang, Mingsheng Long论文来源：2021 论文地址：down ......

ECC 椭圆加密算法 ECDH：其中DH代表交换密钥的DH算法，所以这个代表是椭圆曲线实现的DH ECDSA：DSA代表数字签名，所以这个代表用椭圆曲线实现的DSA 其原理部分涉及了：Discrete Logarithm Problem ，阿贝尔群，模运算等数学知识，我不懂，暂时没有学习。 如果想深 ......

windows上面一般用下面命令安装openslide pip install openslide-python 但是安装之后，import可能会报错ModuleNotFoundError: Couldn‘t locate OpenSlide DLL，解决办法如下： 在openslide官网去下载w ......

## while循环 当你需要重复干一件事情的时候，叫做循环 ``` age = 17 while True: inp_age = int(input('age:')) if inp_age > age: print('猜大了') elif inp_age : # 当条件成立时会进行运行,结束完代码 ......

hint: You can replace "git config" with "git config --global" to set a defaulthint: preference for all repositories. You can also pass --rebase, --no- ......

无脑看：解压后，替换lib里的jar，在本窗口用命令：jar -xvf ***.jar进行打包就行了。 一、背景： 替换jar包中lib里的jar包 1、在经过360压缩软件打开后进行了替换，运行报错 (PS.有时候不显示日志的时候可以在bat最后加一个pause) 2、在经过WINRAR压缩软件进 ......

## Abstract 背景：In fact, some of the latest findings suggest that the existence of adversarial attacks may be an inherent weakness of deep learning mod ......

| 这个作业属于哪个课程 |[点击此处](https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/CSGrade21-12)| | : : | : : | | 这个作业要求在哪里|[点击此处](https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/CSGrade21 ......

## Abstract 背景：目前大多数的adversarial attack method on pre-trained models of code忽略了perturbations should be natural to human judges(naturalness requirement ......

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Meta-Tsallis-Entropy Minimization: A New Self-Training Approach for Domain Adaptation on Text Classific ......

巨杉数据库凭借卓越的分布式文档型数据库技术与创新实力，连续第二年被列为中国数据库管理系统的代表厂商，标志着其在国内分布式数据库行业的领先地位。 近日，Gartner公布了《Market Guide for DBMS, China》报告，巨杉数据库凭借卓越的分布式文档型数据库技术与创新实力，再次脱颖而 ......

## Abstract 背景：已有的方法(Muffin, Lemon, Cradle) can cover at most 34.1% layer inputs, 25.9% layer parameter values, and 15.6% layer sequences. 本文：COMET Gi ......

for循环定义循环：重复干一件事，循环容器数据类型e.g 例句↓lis = ['gebilaowang', 'dapao', 'yongjiushuaige','dsb'] print(len(lis)) count = 0 while True: if count == len(lis): bre ......

# 前言 本节对可视化部分进行理解。mesh的可视化使用的是mesh_tools中提供的rviz的插件。代码中已经完美的实现了mesh_msgs::MeshGeometryStamped消息的定义与赋值，但是mesh_tools还包含了很多其他的消息类型，提供了更加丰富的可视化信息，详情可参考“Th ......

这是一个电脑游戏，$n$ 个怪物排成一行，第 $i$ 个怪物的血量为 $a_i$ 并且它的亡语强度为 $b_i$ 。规则是： * 玩家每秒可以削减一只怪物的一点血量。 * 第 $i$ 只怪物死亡后会释放亡语，它两侧的怪物血量会得到 $b_i$ 的增幅血量。边界上的怪物只能对它的邻居进行亡语增幅。 * ......

用于上行链路大规模 MIMO 系统的动态超表面天线 摘要：大规模多输入多输出（MIMO）通信是近年来人们广泛关注的焦点。虽然大规模 MIMO 的理论增益已经确立，但在实践中实现具有大规模天线阵列的 MIMO 系统仍具有挑战性。与大规模 MIMO 系统相关的实际挑战包括成本、功耗和物理尺寸的增加。在本 ......

摘要 基于方面的情感分析（ABSA）由于其广泛的应用，近年来受到了越来越多的关注。在现有的ABSA数据集中，大多数句子只包含一个或多个具有相同情感极性的方面，这使得ABSA任务退化为句子级情感分析。在本文中，我们提出了一个新的大规模多方面多情感（MAMS）数据集，其中每个句子至少包含两个具有不同情感 ......

[TOC] > [Wu J., Cai R. and Wang H. D\'ej\`a vu: A contextualized temporal attention mechanism for sequential recommendation. WWW, 2020.](http://arxiv. ......

## Abstract 本文： Task: 1. prove invariance-inducing regularizers can increase predictive accuracy for worst-case spatial transformations 2. prove that ......

​MPDIoU: A Loss for Efficient and Accurate Bounding Box Regression MPDIoU:一个有效和准确的边界框损失回归函数 摘要 边界框回归(Bounding box regression, BBR)广泛应用于目标检测和实例分割，是目标定位 ......

之前使用的比较老的torch 1.8.1，换到torch 2.0后报错 "rank 1 and rank 0 both on CUDA device 35000" 将main函数开头部分的初始化 ```python distributed.init_process_group(backend='nc ......

## Abstract 本文: Task: 1. study the faithfulness of an explanation system to the underlying prediction model on consistency and sufficiency 2. introduc ......

考虑 `dp`，设 $f_{i,0/1}$ 表示考虑到前 $i$ 位，且第 $i$ 位填入 A/B 可能的答案集合，显然地朴素转移时间复杂度 $O(n^2)$。 试分析 `dp` 性质，观察发现所有 `dp` 中得到的集合为区间内抠去至多一个点。 > > 证明 > 我们首先来观察转移过程是怎样的。第 ......

给一个长为 $n$ 的数组 $a$ ，统计出所有二元组 $(a_i, a_j)$ 数量，满足以下条件： * $1 \leq j view ``` #include void solve() { int n; std::cin >> n; std::vector a(n); for (int i = ......

有三个字符串 $s_1, s_2, s_3$ ，每个字符串只有 $a, b$ 组成。三个字符串顺序连接在了一起。满足以下条件之一： * $s1 \leq s_2, s_3\leq s_2$ * $s1 \geq s_2, s_3\geq s_2$ 以上为字典序比较。 给出连接的三个字符串，输出一组可 ......

给一个长为 $n$ 的排列，对于它的每一个排列 $p$ ，复制一份并 $reverse$ 拼到原排列的后面得到 $a = \left [p, p_{reverse} \right ]$ 。 求 $p$ 的所有排列对应的 $a$ 的逆序对数之和，结果对 $1E9+7$ 取模。 **逆序对贡献**： * ......

给一个 $n \times m$ 的网格，每个格子对应一个坐标 $(a, b)$ 。如果存在一个各自的坐标为 $(c, d)$ 且满足 $|a - c| + |b - d| = 1$ ，则称 $(a, b)$ 与 $(c, d)$ 相邻。 给出 $k + 1$ 个点，初始坐标分别为 $(x_0, y ......