segments 1858d trees and

CF1783G. Weighed Tree Radius(树的动态直径,线段树)

一开始想给i只加一条ai的链,然后发现不太对,取中点取到非原树上的点,并且还要特判u=v 然后~~看题解~~发现加两条链就都解决了 然后变成动态直径问题: https://blog.csdn.net/weixin_62887323/article/details/128667759 大概是求出欧拉序 ......
线段 直径 Weighed 动态 Radius

how can I use NSubstitute for stub and mock? any difference about the usage?

how can I use NSubstitute for stub and mock? any difference about the usage? NSubstitute is a popular mocking library for .NET that allows you to crea ......
NSubstitute difference about usage stub

Novelty and diversity in information retrieval evaluation

Clarke C. L. A., Kolla M., Cormack G. V., Vechtomova O., Ashkan A., B\ddot{u}ttcher S. and MacKinnon I. Novelty and diversity in information retrieval ......

oracle中 rownum between and 查不着数据

#关于 oracle 中 rownum between and 查不着数据 首先查询所有的 select emp.*,rownum from emp; 然后查出1到5的数据 select emp.*,rownum from emp where rownum between 1 and 5; 也能查出 ......
between 数据 oracle rownum and

How to Copy and Paste Emojis Online?

1. What are Emojis? In modern communication, emojis have become an essential part of it. Emojis are graphical symbols used to express emotions, opinio ......
Emojis Online Paste Copy How

openwrt smart dns and adg 旁路由配置

openwrt高级设置smartdns: config smartdns option enabled '1' option server_name 'gn' option port '6053' option tcp_server '1' option ipv6_server '1' option ......
路由 openwrt smart dns and

题解 ABC294G【Distance Queries on a Tree】

DFS 序树状数组。 不妨以 $1$ 为根,设 $\operatorname{dep}(u)$ 表示 $u$ 到根路径的边权和,$\operatorname{dis}(u,v)$ 表示 $u,v$ 间路径的边权和,$\operatorname{LCA}(u,v)$ 表示 $u,v$ 的最近公共祖先。 ......
题解 Distance Queries 294G Tree

3-springboot编译报错Relying upon circular references is discouraged and they are prohibited by default

如果是.properties文件,在文件中添加 spring.main.allow-circular-references=true 如果是.yml文件,则在文件中添加 spring: main: allow-circular-references:true文章参考:https://blog.csd ......

02.Deep Reinforcement Learning for Quantitative Trading Challenges and Opportunities

Deep Reinforcement Learning for Quantitative Trading Challenges and Opportunities 量化交易的深度强化学习:挑战与机遇 IEEE 背景 量化交易:量化交易是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资 ......

算法学习笔记(19): 树上启发式合并(DSU on tree)

树上启发式合并 DSU on tree,我也不知道DSU是啥意思 这是一种看似特别玄学的优化 可以把树上部分问题由 $O(n^2)$ 优化到 $O(n \log n)$。 例如 CodeForces 600E。 又例如一道神奇的题: 适用情况 可以离线的部分树上问题。 需要子树上的所有信息,但是信息 ......
算法 笔记 tree DSU 19

看了还不懂b+tree的本质就来打我

看了还不懂b+tree的本质就来打我 数据检索系列视频 大家好,我是蓝胖子。 今天我们来看看b+tree这种数据结构,我们知道数据库的索引就是由b+tree实现,那么这种结构究竟为什么适合磁盘呢,它又有哪些缺点呢? 我将不会对b+tree的一些定义做过多的讲解,因为这些东西网上一大推,关键还是要抓住 ......
本质 tree

Cryptanalyzing and Improving a Novel Color Image Encryption Algorithm Using RT-Enhanced Chaotic Tent Maps

Cryptanalyzing and Improving a Novel ColorImage Encryption Algorithm Using RT-EnhancedChaotic Tent Maps 基于RT增强混沌帐篷映射的彩色图像加密算法 文章信息 博客内容仅用于学习。 CONGXU Z ......

推荐系统[八]算法实践总结V1:淘宝逛逛and阿里飞猪个性化推荐:召回算法实践总结【冷启动召回、复购召回、用户行为召回等算法实战】

推荐系统[八]算法实践总结V1:淘宝逛逛and阿里飞猪个性化推荐:召回算法实践总结【冷启动召回、复购召回、用户行为召回等算法实战】 ......
算法 实战 行为 个性 用户

DIVFusion_ Darkness-free infrared and visible image fusion 论文解读

研究 背景: ​ 当前图像融合方法都是针对正常照明的红外与可见光图像设计的,无法有效处理夜景下的情况。 ​ 而针对夜景下的融合可以分为以下两个步骤,1 可见光图像增强,2 可见光图像与红外图像融合。但是现存的弱光增强算法与融合算 法存在严重不兼容,简单的组合会导致一系列问题。如何建模消除两种算法的不 ......

What's new in Dubbo 3.1.5 and 3.2.0-beta.4

在 1 月 27 日,新年伊始,Dubbo 3.1.5 和 3.2.0-beta.4 正式通过投票发布。本文将介绍发布的变化一览。 Dubbo 3.1.5 版本是目前 Dubbo 3 的最新稳定版本,我们建议所有的用户都升级到最新的稳定版本。Dubbo 3.2.0-beta.4 版本是目前 Dubb ......
Dubbo What beta new and

论文翻译:2020:ECAPA-TDNN: Emphasized Channel Attention, Propagation and Aggregation in TDNN Based Speaker Verification

论文地址:ECAPA-TDNN:在基于TDNN的说话人验证中强调通道注意、传播和聚集 论文代码:https://github.com/TaoRuijie/ECAPA-TDNN 引用格式:Desplanques B, Thienpondt J, Demuynck K. Ecapa-tdnn: Emph ......

论文翻译:2022_PercepNet+: A Phase and SNR Aware PercepNet for Real-Time Speech Enhancement

博客地址:凌逆战 (转载请注明出处) 论文地址:PercepNet+: 用于实时语音增强的相位和信噪比感知 PercepNet 引用格式: Ge X, Han J, Long Y, et al. PercepNet+: A Phase and SNR Aware PercepNet for Real ......

迁移学习(JDDA) 《Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation》

论文信息 论文标题:Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation论文作者:Chao Chen , Zhihong Chen , Boyuan Jia ......

【Surface Detection】Segmentation-Based Deep-Learning Approach for Surface-Defect Detection

物体表面缺陷检测现状 传统机器学习局限性 传统机器学习方法对于特定的算法只能解决特定的问题,不够灵活,无法快速适应新产品; 不同的问题有不同的特征,当需要解决新问题时,需要重新设计特征,开发周期长; 深度学习遇到的问题 训练数据数量需求大; 标注精度、耗时需求严格; 计算能力需求高。 该篇paper ......

What's new in Dubbo 3.1.4 and 3.2.0-beta.3

在 12 月 22 日,Dubbo 3.1.4 和 3.2.0-beta.3 正式通过投票发布。本文将介绍发布的变化一览。 Dubbo 3.1.4 版本是目前 Dubbo 3 的最新稳定版本,我们建议所有的用户都升级到最新的稳定版本。Dubbo 3.2.0-beta.3 版本是目前 Dubbo 3 ......
Dubbo What beta new and

Relational Learning with Gated and Attentive Neighbor Aggregator for Few-Shot Knowledge Graph Completion 小样本知识图谱补全论文解读

小样本知识图补全——关系学习。论文利用三元组的邻域信息,提升模型的关系表示学习,来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括:GAT(图注意力神经网络)、TransH、SLTM、Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)。 论文地址:https://arxiv.org ......

RFN-Nest_ An end-to-end residual fusion network for infrared and visible images 论文解读

RFN-Nest 2021 研究 图像融合分为三步:特征提取,融合策略,图像重建。 当前端到端的图像融合方法:基于GAN的、还有本文提出的 研究背景:当前设计的融合策略在为特定任务生成融合图像方面是比较困难的。 研究目的:提出一种基于可以学习的融合网络架构(RFN)来实现端到端的图像融合方法(RFN ......
end-to-end end RFN-Nest residual infrared

MIT6.828 Lab 1: C, Assembly, Tools, and Bootstrapping

环境 实现机器为VMWare的虚拟机,操作系统为 Debian-11(无桌面版本),内核版本为 5.10.0,指令集为 AMD64(i7 9700K),编译器为 GCC-10. 代码 Lab 的代码克隆自 https://pdos.csail.mit.edu/6.828/2018/jos.git Q ......
Bootstrapping Assembly Tools MIT6 MIT

Blazor Server完美实现Cookie Authorization and Authentication

Blazor server-side application用Microsoft.AspNetCore.Identity.EntityFrameworkCore实现Authorization 和 Authentication 完整教程。 本方案只适用于Blazor Server-Size Appli ......
共2064篇  :69/69页 首页上一页69下一页尾页