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# 动态规划-状压类-总结 状压类的题，一般都需要用到二进制的性质。（用到**组合数**概率也不小） 母题[2](https://blog.csdn.net/weixin_52536621/article/details/127039502)： 考虑用**二进制**表示摆放方式，然后使用**位运算* ......

# [母题](https://www.luogu.com.cn/problem/P1880) 令 $f[i,j]$ 表示区间内的信息。 考虑转移就是 $f[i,j]=f[i,k]+f[k+1][j]+merge([i,k],[k+1,j])$，`merge` 可以用前缀和。 # [1](https: ......

# 母题1：01背包 考虑 $f[i,j]$ 表示前 $i$ 个物品体积为 $j$ 的答案，答案可以从前 $i-1$ 个物品继承或选取当前物品，$f[i,j]=\max(f[i-1][j],f[i-1][j-v]+w)$。 # 母题2：完全背包（from 1） 状态同上，转移本来应该为 $f[i,j ......

# [母题](https://www.cnblogs.com/wscqwq/p/17660249.html) 考虑经典的前缀和思维，求出 $0\sim r$，求出 $0\sim l-1$ 即可。 考虑先爆搜，分别记录当前处理到的位数，前导零，是否有限制，要求数的个数即可。 由于这些信息都很小，把它们 ......

Loguru 是一个强大而易于使用的日志记录库，logger.add() 方法用于向 Loguru logger 添加处理程序。下面是 logger.add() 方法的所有参数及其用法说明： sink：指定日志消息的目标输出位置。可以是文件名字符串或一个可调用对象。例如： 'my.log'：将日志写 ......

MYsql慢查询 MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录功能，它可以帮助你找出执行时间较长的查询。这些查询可能是数据库性能问题的原因，因此找出并优化这些查询是很重要的。 以下是MySQL慢查询日志的工作原理： 当一个查询的执行时间超过了设定的阈值（默认是10秒），MySQL就会将这个查 ......

自动化测试模型是自动化测试框架和工具设计的基础，它们为测试活动提供了一种结构化的方法。以下是一些常用的自动化测试模型： 1.线性脚本测试模型（Linear Scripting）：这是最基本的自动化测试模型，也被称为“记录和回放”模型。测试人员通过记录测试步骤来创建测试脚本，然后在需要时回放这些脚本。 ......

枚举： enum 是 Python 3.4 以后版本中新增的一个模块，用于定义一组命名的常数。 每个枚举成员都有三个属性：name、value 和 value 对应的序号。 name 是枚举成员的名称。value 是枚举成员的值。 使用 .name 和 .value 可以分别访问枚举成员的名称和值。 ......

来源：进击云原生 ### 1、检测两台服务器指定目录下的文件一致性 ``` #!/bin/bash ###################################### 检测两台服务器指定目录下的文件一致性 ##################################### #通过对 ......

## 基础心理学 - 1.心理量和物理量的关系是什么？ - 感受性，通过感受性的大小来衡量，但每个人的感受性不一样 - 2.外周神经系统的作用是什么？ - 外周神经系统是连接感觉输入和运动输出的神经系统 - 包括 - 脑神经和脊神经构成的躯体神经系统 - 自主神经系统 - 3.罗杰斯佩里的割裂脑实验 ......

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......

数据库常用的架构 目前市面上常用的架构主要有两种： 1、一主多从 2、双机热备 下面我们来了解一下，什么是一主多从呢？ 在数据库系统中，一主多从（Master-Slave）架构是一种常见的设计模式。在这种架构中，有一个主数据库（Master）和一个或多个从数据库（Slave）。主数据库负责处理写操作 ......

Transformer是一种基于注意力机制的深度学习架构，专门用于处理序列数据，尤其在自然语言处理领域取得了重大突破。它由Google于2017年首次提出，并在各种NLP任务中表现出色，如机器翻译、文本生成和情感分析。 主要特点包括： 自注意力机制：Transformer的核心是自注意力（Self- ......

环境:OS:Centos 6.9virtualbox虚拟机 1.安装[root@rac02 ios]# yum install device-mapper-multipath 2.设置开机自启动[root@cluster01 ~]# chkconfig multipathd on[root@clus ......

## 图论 1. 有关于树/DAG 的构造等，可以考虑从叶子/入读为零的节点开始删点。 ## 树据结构 1. 有关于维护下标大小信息的合并，可以借助线段树上本身的左儿子下标小于有儿子下标简单处理。 2. 维护一个三元组 $(a,b,c)$ 的信息，看看是否能拆成 $(a,b)+c$ 的形式更易维护。 ......

一、背景 在前端页面用户输入罗马数字Ⅱ时，数据存到数据库会转为Unicode编码\u2161，需通过函数重新将Unicode编码转换回去。 二、uninstr函数 unistr(\xxxx)将Unicode编码转换回原来的形式，因为Unicode是带有u的，即\uxxxx，需要将u给去掉，变成ora ......

正如我之前说过，安全好比是在公路上开车――比你开得慢的人都是白痴，比你开得快的人都是疯子。本文介绍的这些准则只是一系列基本的核心安全规则，它们并不全面，也代替不了经验、谨慎和常识。你应该稍稍调整这些建议，以适合本企业的环境。更多技术干货详见www.linuxprobe.com ......

2全局变量的作用 https://leetcode.cn/problems/minimum-absolute-difference-in-bst/ 以二叉树最小绝对值差为例： 如果将pre=cur;这句话写在所有递归函数之前(一般终止条件为第一行代码)作用不大 1 class Solution { ......

# Content Given an integer n, return an array ans of length n + 1 such that for each i (0 <= i <= n), ans[i] is the number of 1's in the binary repres ......

# ****小K的技术****  ![image-202308310 ......

导包 导入requests发起请求包、bs4解析器、os文件操作等相关的包 import requests from bs4 import BeautifulSoup import os #文件 url设置 selector的选择 设置url 对url使用requests发出请求 ，再同通过bs4的 ......

XTHS：设置table 的 style="table-layout:fixed;" 然后设置td的 style="word-wrap:break-word;" 即可 1、我在网上试了上面方式，并没有效果 2、最后我用下面第二种方式 ，“利用CSS的white-space属性实现换行，这个是没有问题 ......

今天给大家介绍下扫码登录功能是怎么设计的。 扫码登录功能主要分为三个阶段：待扫描、已扫描待确认、已确认。 整体流程图如图。 下面分阶段来看看设计原理。 1、待扫描阶段 首先是待扫描阶段，这个阶段是 PC 端跟服务端的交互过程。 每次用户打开PC端登陆请求，系统返回一个唯一的二维码ID，并将二维码ID ......

#它会取class含有有test1和test2的元素xpath('//div[contains(@class,"test1") and contains(@class,"test2")]') #它会取class 含有 test1 或者test2满足时，或者同时满足时的元素xpath('//div[c ......

《Programming Abstractions In C》学习第55天，p139-p140，总结如下： # 一、技术总结 ## 1.文件I/O操作 文件I/O操作可以分为一下这些步骤： (1)声明文件指针对象。 ```c File *infile; ``` (2)打开文件 fopen()。打开文 ......

python post上传文件 import requests import json url = 'http://cnbim.com/upload' file_path = 'path/1/2/file.jpg' data = { 'file': open(file_path, 'rb'), 'i ......

#2 封底估算 在系统设计面试中，有时会要求你使用 "封底估算"（back-of-the-envelope estimation）来估算系统容量或性能需求。根据谷歌高级研究员杰夫-迪恩（Jeff Dean）的说法，"封底估算是你结合思想实验和常见性能数字进行的估算，目的是让你对哪些设计能满足你的要求 ......

title: 使用Windows搭建WSL Linux开发环境 date: 2023/08/29 tags: Windows categories: - OS reward: true ## 前言 WSL（Windows Subsyetem for Linux，适用于 Linux 的 Windows ......

## 前言 在软件系统中，当创建一个类的实例的过程很昂贵或很复杂，并且我们需要创建多个这样类的实例时，如果我们用new操作符去创建这样的类实例，这就会增加创建类的复杂度和创建过程与客户代码复杂的耦合度。如果采用工厂模式来创建这样的实例对象的话，随着产品类的不断增加，导致子类的数量不断增多，也导致了相 ......