shapefiles different duplicate features

CF1707B [Difference Array]

Problem 题目简述 设序列 \(a\) ,并且是单调递增的。设 \(a\) 当前长度为 \(l\),你要对 \(a\) 作差分,即令 \(b_i = a_{i+1} - a_i(1\le i < l)\),然后使 \(b\) 数组保持单调递增。 一直持续操作,直到 \(a\) 数组中只有一个元 ......
Difference 1707B Array 1707 CF

[ARC128E] K Different Values

[ARC128E] K Different Values 考察 \(k=2\) 的情形,这个很经典,就是绝对众数。这样的话我们发现显然的一个必要条件是 \(\max A_i \le \lceil \frac{n}{k} \rceil\)。进一步,我们按照 \(k\) 为块长分块,还需满足 \(A_i ......
Different Values 128E ARC 128

【论文笔记】A theory of learning from different domains

防盗 https://www.cnblogs.com/setdong/p/17756127.html domain adaptation 领域理论方向的重要论文. 这篇笔记主要是推导文章中的定理, 还有分析定理的直观解释. 笔记中的章节号与论文中的保持一致. 1. Introduction doma ......
different learning domains 笔记 theory

ARC166E Fizz Buzz Difference

题面传送门 首先一个观察是随着 \(n\) 的增大,最长的区间肯定是增大的,因此可以直接把等式放缩成 \(\leq n\)。 另一个观察使为了使区间长度最大,左右端点肯定是顶着两个 \(a\) 的,不妨设其为 \(al+1\) 和 \(ar-1\)。 将 \(a,b\) 先搞成互质的,那么现在的问题 ......
Difference 166E Fizz Buzz ARC

java中的异步任务处理和Feature接口

简介 Java并发包提供了一套框架,大大简化了执行异步任务所需要的开发。框架引入了“执行服务”的概念,封装了任务执行的细节,对任务提交者而言,他可以关注任务本身,如提交任务、获取结果、取消任务。而不用关注任务执行的细节。 基本接口 ①Runnable和Callable: 表示要执行的任务 ②Exce ......
接口 任务 Feature java

difference between a Client-Server and Sender-Receiver interface in Autosar

the difference between a Client-Server and Sender-Receiver interface in Autosar In a Client-Server interface, the client requests a service from the s ......

EF Core – 8.0 new features

参考 Docs – What's New in EF Core 8 Support DateOnly and TimeOnly ......
features Core 8.0 new EF

【DP】CF1829G Hits Different 题解

CF1829G 先将整个塔变为一个直角三角形的模样。这时就可以很好的用数组表示了,这时发现答案就是一个倒着的等腰直角三角形的和(不考虑边界)。 考虑预处理。 令 \(a_i\) 为点 \(i\) 所在的行数,\(f_i\) 表示 \(i\) 号点的答案,\(g_i\) 表示 \(i\) 和 它正上方 ......
题解 Different 1829G 1829 Hits

Different HPC-focoused containerization solutions

Why WASM containerzation in HPC systems recommended in the paper in the "privilege aspect" [TOC] paper can be accessed here: https://dl.acm.org/doi/10 ......

Density-invariant Features for Distant Point Cloud Registration论文阅读

Density-invariant Features for Distant Point Cloud Registration 2023 ICCV *Quan Liu, Hongzi Zhu, Yunsong Zhou, Hongyang Li, Shan Chang, Minyi Guo*; Pr ......

如何使用 TypeScript 的 module augmentation 技术增强 Spartacus Feature Library

module augmentation 技术是一种强大的 TypeScript 功能,它允许开发人员在不修改原始代码的情况下扩展现有模块的功能。这种技术在 Angular 生态系统中的应用尤为广泛,特别是在构建功能库和插件时,以确保代码的可维护性和可扩展性。 概述 Module augmentati ......

TypeError: unsupported operand type(s) for |: 'type' and 'NoneType' [duplicate]

str | None syntax is only supported in 3.10 or later. Use from typing import Optional name: Optional[str] = None For cases where the right hand side i ......
39 type unsupported TypeError duplicate

golang grom 实现 INSERT...ON DUPLICATE KEY UPDATE

内容来自对 chatgpt 的咨询 前言(INSERT...ON DUPLICATE KEY UPDATE 介绍) 当你在MySQL中插入数据,如果唯一键发生冲突,可以使用 INSERT...ON DUPLICATE KEY UPDATE 语句实现插入和更新操作。其基本语法如下: INSERT IN ......
DUPLICATE golang INSERT UPDATE grom

mapboxgl的地图事件输出事件时参数不带features属性

map.on("click", "china", (e) => { console.log(e); console.log(e.features); }); 很疑惑?事件在输出时,features给过滤掉了 ......
事件 mapboxgl features 属性 参数

[881] Import symbology to a feature layer

Ref: Import symbology to a feature layer The implementation method is different from ArcGIS. The main difference is that tools are embedded in the top ......
symbology feature Import layer 881

pandas学习-函数drop_duplicates的用法

pandas函数drop_duplicates用于去除DataFrame中的重复行。 语法: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数说明: subset:指定要考虑的列名或列名的列表。默认值为Non ......

feast 开源feature store

对于机器学习特征处理是一个比较重要,特征的质量会严重影响模型的质量,而且很多时候我们都是希望实时的特征数据feast 是一个开源的特征存储实现,包含了离线以及实时特征的存储以及获取(包含了sdk,可以进行特征的获取) 参考架构 包含的组件:registry: 对象存储,持久化特征,我们可以通过sdk ......
feature feast store

MySQL 切换数据库、用户卡死:“You can turn off this feature to get a quicker startup with -A“处理方法【转】

数据量很大的话,常规切换数据库会把里面所有的表遍历一遍,会很慢甚至是卡死。 解决方法:登录的时候直接在最后面加一个 -A 就行了。 [root@localhost ~]# "/usr/local/mysql-8.0.11/bin/mysql" -uroot -p123456 -A 实战演示:我演示的 ......
用户卡 feature quicker startup 数据库

ES2023 Array new features All In One

ES2023 Array new features All In One change Array by copy ......
features Array 2023 All new

kuberlet服务启动报错:"Failed to run kubelet" err="failed to run Kubelet: misconfiguration: kubelet cgroup driver: \"systemd\" is different from docker cgroup driver: \"cgroupfs\""

这是因为kubelet的cgroup和docker的不一致所导致的,“kubelet cgroup驱动为systemd,而docker的为cgroupfs”,有两种决解决方式,方式一:修改docker的cgroup为systemd 修改docker服务的配置文件,“/etc/docker/daemo ......
quot kubelet cgroup driver misconfiguration

SQLAlchemy: What's the difference between flush() and commit()?

SQLAlchemy: What's the difference between flush() and commit()? https://pyquestions.com/sqlalchemy-what-s-the-difference-between-flush-and-commit A Se ......
SQLAlchemy difference between commit flush

mysql的ON DUPLICATE KEY的用法

1. 直接更改字段值 Insert into table(code,name) values('a','aa') ON DUPLICATE KEY update updateTime=now() 2. 根据原值修改当前值 传入参数 #{step} INSERT INTO table(code,ver ......
DUPLICATE mysql KEY

mysql insert into on duplicate key update

新增如果遇到主键冲突,则更新 新建一张表,除了主键`id`,还有唯一健`mobile` ```sql create table example_user ( id int(4) not null auto_increment, name varchar(20) , mobile varchar(20 ......
duplicate insert update mysql into

pytorch分布式训练报错:Duplicate GPU detected : rank 1 and rank 0 both on CUDA device 35000

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 ......
分布式 rank Duplicate detected pytorch

报错 Duplicate keys detected

参考:https://huaweicloud.csdn.net/638eab54dacf622b8df8cfd7.html?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2~default~ ......
Duplicate detected keys

What's the difference between Async Await and Promise in JavaScript All In One

# What's the difference between Async Await and Promise in JavaScript All In One > `Async` vs `Promise` ## demos --> ## (🐞 反爬虫测试!打击盗版⚠️)如果你看到这个信息, 说明 ......
JavaScript difference Promise between Async

JTS Topology Suite - Features

https://www.tsusiatsoftware.net/jts/jtsfeatures.html 主页:https://www.tsusiatsoftware.net/jts/main.html ......
Features Topology Suite JTS

【OpenCV】features2d_converters.cpp:2:10: fatal error: common.h: 没有那个文件或目录

Linux环境下使用opencv的dnn模块调用yolov4遇到的坑(纯CPU)一、问题描述Ubuntu安装opencv4.4,第一次编译完成安装成功,发现编译时少加了几个选项,于是重新编译,结果报如下错误:opencv_contrib-4.4.0/modules/xfeatures2d/test/ ......

报错test_features2d.cpp:51:10: fatal error: features2d/test/test_detectors_regression.impl.hpp: 没有那个文件

问题描述: ubuntu18.04安装opencv4.5.1+contrib 报错test_features2d.cpp:51:10: fatal error: features2d/test/test_detectors_regression.impl.hpp: 没有那个文件或目录 解决方法如题, ......

python读取shapefile

#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # Autor GaoSong # 读取shp数据 import os import tkinter import tkinter.messagebox import tkinter.filedialog from osge ......
shapefile python