product sum and

JNDI(Java Naming and Directory Interface–Java命名和目录接口)

JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)为应用程序提供了一种通过网络访问远程服务的方式。本节我们学习如何通过JNDI API注册和访问JDBC数据源对象。读者如果需要了解更多JNDI相关细节,则可参考JNDI规范文档。 JNDI AP ......
Java Directory Interface 接口 目录

洛谷 P2398. GCD SUM

### 题目描述 求 $$\sum \limits _ {i = 1} ^ n \sum \limits _ {j = 1} ^ n \gcd(i, j)$$ #### 样例 ```输入:2 输出:5``` ### 算法1##### (线性筛) $O(n)$ 将式子变形: 要知道一个前置定理> $\ ......
2398 GCD SUM

Find (and kill) process locking port 9000 on Mac

You can try netstat netstat -vanp tcp | grep 9000 For macOS El Capitan and newer (or if your netstat doesn't support -p), use lsof lsof -i tcp:9000 su ......
process locking Find 9000 kill

CF594A Warrior and Archer 题解

由于本人在思索了很久后才把本题思路打通,所以为了帮助像我一样没有非常理解解法的人,我打算再将解法非常详细地叙述一遍,如果您无法理解解法,请跟着我再一步步将题目捋顺。 Step.1 解题意 题目要求其实很好理解,共给出 $n$ 个点的位置,A,B两个人轮流取点,A要求最后剩下的两个点尽量近,B要求最后 ......
题解 Warrior Archer 594A 594

cpp get exact time and precision reach nanoseconds via std::chrono::high_resolution_clock

#include <chrono> #include <ctime> #include <iomapip> #include <iostream> #include <sstream> std::string get_time_now() { std::chrono::time_point<std: ......

Perceptron, Support Vector Machine and Dual Optimization Problem (3)

Support Vector Machines Perceptron and Linear Separability 假设存在一个 linear decision boundary,它可以完美地对 training dataset 进行分割。 那么,经由上述 Perceptron Algorithm ......

odoo 开发入门教程系列-计算的字段和变更(Computed Fields And Onchanges)

计算的字段和变更(Computed Fields And Onchanges) 模型之间的关系是任何Odoo模块的关键组成部分。它们对于任何业务案例的建模都是必要的。然而,我们可能需要给定模型中字段之间的链接。有时,一个字段的值是根据其他字段的值确定的,有时我们希望帮助用户输入数据。 “Comput ......

About Interviews and Learning------Learning journals 5

This week, we produced a group assignment, an interview video on cultural appropriation and appreciation, from which we can always learn something use ......
Learning Interviews journals About and

【Tanks and Temples】视频帧提取-->用于三维重建

三维重建第一步:从视频中提取若干图像帧用于后续的三维重建,以Tanks and Temples数据集Training Set中的Ignatius场景为例进行说明 1. Prepare Images image set:直接到Step 2 Video: 需要将视频转为图像帧,具体如下步骤: Ignat ......
Temples Tanks 视频 and gt

Codeforces 1770F - Koxia and Sequence(容斥+组合恒等式逆用)

首先根据对称性,$n$ 为偶数的时候直接输出 $0$,证明显然。 考虑 $n$ 为奇数的情况,显然答案等于所有符合条件的数组的 $a_1$ 的异或和。容斥。记 $f_i$ 表示所有数按位与是 $i$ 的子集的答案的异或和,那么由于异或运算只与奇偶性有关,答案可以写作 $\oplus_{y\subse ......
恒等式 Codeforces Sequence 1770F Koxia

Mac 上启动nacos 出现异常java.lang.IllegalArgumentException: the length of secret key must great than or equal 32 bytes; And the secret key must be encoded by base64.

这个异常提示是因为 Nacos 的配置中加密相关的参数未正确填写所导致的。 我们只需要找到nacos/conf/application.properties文件,然后给nacos.core.auth.plugin.nacos.token.secret.key 这个属性配置一个大于32位的随机字符串即 ......
secret IllegalArgumentException must key the

FIT5222 executing and pipelining processes

FIT5222 Assignment 2: executing and pipelining processes 1/4 Assignment 2: executing and pipelining processes Due 30 Apr by 23:59 Points 10 Available ......
pipelining executing processes 5222 FIT

【五期李伟平】CCF-B(PR'12)Feature evaluation and selection with cooperative game theory

Xin, S. , et al. "Feature evaluation and selection with cooperative game theory." Pattern Recognition 45.8(2012):2992-3002. 基于合作博弈寻找最优特征子集,重点解决传统基于信息论 ......

hdu3595 GG and MM Every SG博弈

这是一道很神奇的题,神奇的地方在于全网这个模型只有这题 什么是Every SG? 不同于普通的ICG,它由多个游戏同时进行,且必须同时进行 比如这道题,要求先手一次对所有石头堆都要操作 显然对于单独的每种情况,我们都可以求出这是必败态还是必胜态 现在摆在我们眼前的就有一堆游戏,对于每个游戏,你其实是 ......
Every 3595 hdu and GG

ENGG1310 P3.1 Electricity and Protections

这一章虽然比较硬核,但大部分都是高中物理学过的知识 并且对于高中熟知的一些公式 (电压/电流有效值) 之类的将会给出推导 (毕竟现在会积分了),所以还是很值得学习的一 part 原子 Atom All MATTERS are made of atoms. 电子 electron: negativel ......
Electricity Protections ENGG 1310 and

BinaryFormatter serialization and deserialization are disabled within this application.

当前微软已经不推荐BinaryFormatter serialization and deserialization,并且在以后的版本可能移除这个选项,所以使用时请谨慎。具体原因可参考官方文档 https://aka.ms/binaryformatter for more information。 ......

CF617E XOR and Favorite Number

简要题意 给出一个三个正整数 $n,m,k$ 和一个长度为 $n$ 的序列 $a$。 有 $m$ 个询问,每个询问给出一个区间 $[l,r]$。求这个区间内有多少个子区间异或和等于 $k$。 允许离线。$1 \leq n,m \leq 10^5,0 \leq a_i,k \leq 10^6$。时间限 ......
Favorite Number 617E 617 XOR

Sample-Based Learning and Search with Permanent and Transient Memories

**发表时间:**2008(ICML 2008) **文章要点:**这篇文章提出Dyna-2算法,把sample-based learning and sample-based search结合起来,并在Go上进行测试。作者认为,search算法是一种transient的算法,就是短期记忆用了就忘了 ......

CF1366E Chiori and Doll Picking

CF1366E Chiori and Doll Picking 位运算和 __builtin 函数记得开 long long!!!!! 这题很厉害。 记 $p(x) = \operatorname{popcount}(x)$,$\operatorname{span}(B)$ 表示 $B$ 张成的线性 ......
Picking Chiori 1366E 1366 Doll

Exclude/Include option in EXPDP and IMPDP Datapump

Exclude/Include option in EXPDP/IMPDP Datapump Oracle Exclude and include option used to limit the object type which can be exported and imported in D ......
Datapump Exclude Include option EXPDP

【题解】CF1626E Black and White Tree

题目分析: 因为要对每个点都进行求解,所以可以考虑换根 $dp$。 也就是我们先想想若给定根,怎么求解,我们发现点 $u$ 若可以走到某一个黑色点,当且仅当它的某一个儿子可以走到这个黑色点且它可以走到它的儿子,而他能走到它的某一个儿子节点并经过儿子节点继续走,当且仅当它这个儿子的子树内有大于等于 $ ......
题解 1626E Black White 1626

Producers and Consumers Model

生产者消费者模型要点 主要使用 JoinableQueue, Process 类 JoinableQueue([maxsize]):这就像是一个Queue对象,但队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理。 通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的。 参数介绍: maxsize是队列中允许最 ......
Producers Consumers Model and

Approximation Theory and Method part 2

Approximation Theory and Method part 2 Approximation operators 在前面的讨论中,我们得到了 best approximation 的一些性质. 但是实际上我们并不总是能有 best approximation 这么好的结果。那么我们能不能 ......
Approximation Theory Method part and

CF1770F Koxia and Sequence

CF1770F Koxia and Sequence 题目链接。 $\text{difficulty}={\color{red}6},1$。 $\text{tags}=组合数学,子集反演,容斥原理,二进制$。 神仙题。 首先进行观察。由于计算式与每个数在那个位置无关,所以每个位置都是相同的。 可以将 ......
Sequence 1770F Koxia 1770 and

英语 reciting and small talk

Hello, everyone. My reciting passage is Did you deal with fortune fairly. Did You Deal With Fortune Fairly Most people complain of fortune, few of nat ......
reciting small talk and

Dijkstar-And-Astar算法

Dijkstra And A* 1.0 引出 $\quad$ 首先,在一个实际上的最短路问题中,从图中一个节点到达另外一个邻居节点是有 Cost 这一说的,这个 Cost 可以是我们平常所说的 Length、Time、Energy. etc. $\quad$ 当所有的权重(Cost)都为 $1$ 的 ......
Dijkstar-And-Astar 算法 Dijkstar Astar And

THFuse: An infrared and visible image fusion network using transformer and hybrid feature extractor 论文解读

###THFuse: An infrared and visible image fusion network using transformer and hybrid feature extractor 一种基于Transformer和混合特征提取器的红外与可见光图像融合网络 研究背景: 现有的图 ......
transformer and extractor infrared feature

PromptPerfect:prompt optimizer for LLMs LMs and LMOps

1. Introduce Welcome to PromptPerfect(完美提示), a cutting-edge prompt optimizer designed for large language models (LLMs), large models (LMs) and LMOps. ......
PromptPerfect optimizer prompt LMOps LLMs

Perceptron, Support Vector Machine and Dual Optimization Problem (1)

Linear Decision Boundary(线性决策边界) Example. (classification problem) 给定一个二元的特征空间 $\mathcal{X} = \left{ \text{weight} \times \text{height} \right}$,对标签 $ ......

CF1279F New Year and Handle Change 题解

来翻译一下 cf 评论区一老哥的证明。 首先问题可以转化为选出 $k$ 个长为 $l$ 的区间使得覆盖的 $1$ 个数最多。 不妨设 $kl\le n$,设选 $k$ 个区间最多能覆盖 $f_k$ 个 $1$,显然存在一种最优方案使得区间两两不交。 下面证明 $f_{k+1}\ge \frac{f_ ......
题解 Handle Change 1279F 1279