ubuntu jdk 1.8 for
Educational Codeforces Round 160 (Rated for Div. 2) 题解A~D
Educational Codeforces Round 160 (Rated for Div. 2) A. Rating Increase 纯暴力,分割字符串,如果n1<n2就输出,如果遍历完整个数组都不存在n1<n2就输出-1. const int N = 2e5 + 10; int toint ......
ubuntu22.04修改ip配置
sudo vim /etc/netplan/01-network-manager-all.yaml 修改/etc/netplan/目录下的yaml文件，然后应用 sudo netplan apply network: ethernets: ens33: dhcp4: no dhcp6: no add ......
Ubuntu修改文件夹下面所有文件权限的方法
ubuntu修改文件夹下所有文件的权限 命令为： sudo chmod -R 777 filename filename为要修改的文件夹名字。-R应该是表示递归修改filename文件夹下所有文件的权限。 常用方法如下： sudo chmod 600 ××× （只有所有者有读和写的权限）sudo c ......
ubuntu22.04解决ssh登录，找不到匹配的host key算法
sudo vim /etc/ssh/sshd_config HostKeyAlgorithms +ssh-rsaPubkeyAcceptedKeyTypes +ssh-rsasudo systemctl restart sshd Ubuntu 22.04下使用SSH 登录提示no hostke——— ......
Ubuntu开启SSH服务远程登录
Ubuntu下开启ssh服务并能通过MobaXterm或者 Xshell进行远程登录 本人使用的是window10系统安装的MobaXterm window10系统安装MobaXterm可以参考 https://blog.csdn.net/weixin_45523107/article/detail ......
基于Ubuntu系统Nginx的两种安装方式
一、直接apt安装** 如果本机安装了nginx，卸载nginx apt-get --purge autoremove nginx 检查本机是否还有nginx程序在后台运行，如果有直接kill掉。 ps -ef | grep nginx 1、默认版本安装方便简单，很多依赖都自动给安装好了，一个命令即 ......
物联网架构实例—解决Linux(Ubuntu)服务器最大TCP连接数限制
1.前言：在对物联网网关进行压测的时候，发现在腾讯云部署网关程序，设备接入数量只能达到4000多个长连接，之后就再也无法接入终端了。 之前在阿里云部署的时候明明可以到达2万左右，而且腾讯云的这个服务器比阿里云的硬件配置还要高上不少，不至于那么差，随后查阅大量资料终于完美解决。 2.解决步骤：2.1. ......
Educational Codeforces Round 160 (Rated for Div. 2) A~C
A. Rating Increase 题意： 将一个字符串分成两个整数a和b，要求没有前导0，且a < b 思路： 遍历字符串s，若当前位置不是0，则拆分字符串，比较大小 // #include <bits/stdc++.h> #include <iostream> #include <string ......
Educational Codeforces Round 160 (Rated for Div. 2)
基本情况 A题秒了。 B题卡了实在太久，BC题最后虽然都过了，但是耗时太久。感觉C对我来说更好写。 B. Swap and Delete 经典+3。 总是一条路偏要走到黑了才会想着换思路，早该换了。 一开始想了一大堆乱七八糟的思路，但都错了。 后面往简单了想，这题毕竟最后必须要左对齐的，直接从左往右 ......
ubuntu 18.04.6编译uboot提示error: bad value (‘generic-armv7-a’) for ‘-mtune=’ switch
按照按照 （https://rocketboards.org/foswiki/Documentation/EmbeddedLinuxBeginnerSGuide）制作了一个image当编译uboot的时候， 发送命令make： make socfpga_cyclone5_config make 得到 ......
Queries for the Array 题解
前言 这场 CF 是我赛后打的，vp 赛时没做出来，后来发现是有个地方理解错了，有一些细节没有考虑到。现在换了一种思路来写，感觉更清晰了。 做法 首先需要动态维护三个变量，\(cnt\) 和 \(finishsort\) 和 \(unfinishsort\)。这三个变量分别表示当前数字的个数，已经排 ......
Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection
Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection 基于Transformer用于海上目标检测的无锚检测器：Sw-YoloX 1)由于不同海洋状态下的活体和漂浮物体数据稀缺且昂贵，我们 ......
性能加速包: SpringBoot 2.7&JDK 17,你敢尝一尝吗 | 京东物流技术团队
前言 众所周知，SpringBoot3.0迎来了全面支持JDK17的局面，且最低支持版本就是JDK17，这就意味着，Spring社区将完全抛弃JDK8，全面转战JDK17。作为JAVA开源生态里的扛把子，Spring可以说是整个JAVA生态的风向标，可以说，当Spring转战JDK17，会很快带领J ......
Access denied for user 'root'@'%' to database 'information_schema'
原因 information_schema是一个虚拟的数据库，里面的表其实都是视图。应切换数据库为“真正的数据库” 解决 USE `THE-REAL-DATABASE`; ......
Ubuntu安装openjdk8
安装openjdk，做简单记录 新服务器安装java环境： （1）更新软件源 sudo apt-get update （2）安装openjdk8 apt install openjdk-8-jdk安装成功后，使用以下命令确认：java -version ......
Educational Codeforces Round 160 (Rated for Div. 2)
比赛录屏 \(A. Rating Increase\) https://codeforces.com/contest/1913/submission/237734923 \(B. Swap and Delete\) https://codeforces.com/contest/1913/submis ......
LightGCL Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning For Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前的图对比学习方法都存在一些问题，它们要么对用户-项目交互图执行随机增强，要么依赖于基于启发式的增强技术（例如用户聚类）来生成对比视图。这些方法都不能很好的保留内在的语义结构，而且很容易受到噪声扰动的影响。所以我们提出了一个图对比学习范式LightGCL来减轻基于CL的推荐者的通 ......
Educational Codeforces Round 132 (Rated for Div. 2)
基本情况 AB秒了。C跨度有点太大，题解暂时都还没理解。 C. Recover an RBS Problem - C - Codeforces 待补题 ......
BigdataAIML-ML-Models for machine learning Explore the ideas behind machine learning models and some key algorithms used for each
最好的机器学习教程系列：https://developer.ibm.com/articles/cc-models-machine-learning/ By M. Tim Jones, Published December 4, 2017 Models for machine learning Alg ......
Relation Networks for Object Detection
Relation Networks for Object Detection * Authors: [[Han Hu]], [[Jiayuan Gu]], [[Zheng Zhang]], [[Jifeng Dai]], [[Yichen Wei]] DOI: 10.1109/CVPR.2018.0 ......
Deep Residual Learning for Image Recognition：ResNet
Deep Residual Learning for Image Recognition * Authors: [[Kaiming He]], [[Xiangyu Zhang]], [[Shaoqing Ren]], [[Jian Sun]] DOI: 10.1109/CVPR.2016.90 初读 ......
Local Relation Networks for Image Recognition： LRNet
Local Relation Networks for Image Recognition * Authors: [[Han Hu]], [[Zheng Zhang]], [[Zhenda Xie]], [[Stephen Lin]] DOI: 10.1109/ICCV.2019.00356 @in ......
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation * Authors: [[Meng-Hao Guo]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Qibin Hou]], [[Zhengning ......
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation * Authors: [[Zilong Huang]], [[Xinggang Wang]], [[Yunchao Wei]], [[Lichao Huang]], [[Humphrey S ......
Dual Attention Network for Scene Segmentation：双线并行的注意力
Dual Attention Network for Scene Segmentation * Authors: [[Jun Fu]], [[Jing Liu]], [[Haijie Tian]], [[Yong Li]], [[Yongjun Bao]], [[Zhiwei Fang]], [[H ......
Bottleneck Transformers for Visual Recognition
Bottleneck Transformers for Visual Recognition * Authors: [[Aravind Srinivas]], [[Tsung-Yi Lin]], [[Niki Parmar]], [[Jonathon Shlens]], [[Pieter Abbee ......
Fully convolutional networks for semantic segmentation
Fully convolutional networks for semantic segmentation * Authors: [[Jonathan Long]], [[Evan Shelhamer]], [[Trevor Darrell]] DOI: 10.1109/CVPR.2015.729 ......
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation * Authors: [[Olaf Ronneberger]], [[Philipp Fischer]], [[Thomas Brox]] Local library 初读 ......
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation * Authors: [[Qiang Wan]], [[Zilong Huang]], [[Jiachen Lu]], [[Gang Yu]] ......