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思路 快速排序是一种常见的排序算法，它的基本思路是通过分治的方法将一个大的问题分解成小的问题进行解决。具体而言，快速排序的核心思路是选取一个枢轴元素，将序列分为两个子序列，其中一个子序列的所有元素都比枢轴元素小，而另一个子序列的所有元素都比枢轴元素大，然后对这两个子序列分别进行递归排序，直到子序列的 ......

思路 堆是一种完全二叉树，其中每个节点的值都大于或等于其子节点的值，被称为“大根堆”；或者每个节点的值都小于或等于其子节点的值，被称为“小根堆”。在堆排序中，我们使用的是大根堆，即根节点的值是最大的元素。 堆排序的基本思路是： 建立一个大根堆。将待排序的序列构建成一个大根堆，即所有非叶子节点的值都大 ......

思想 当我们需要对一组数据进行排序时，常规的排序算法（如快速排序、归并排序等）通常是比较排序，即通过比较元素之间的大小关系来进行排序。但有时候我们需要对一组数据按照它们的“数字位”进行排序，此时比较排序并不是最优的选择，这时候基数排序就显得非常有效了。 基数排序是一种非比较排序算法，它根据元素的每个 ......

今日站立会议，进行了对于每个端的细节设置分析，对于数据的显示进行改进，对补货进行操作，对于补货后进行改变数据进行处理，显示已经补货。 ......

** @author: Noiimplant @data: 2023-4-20 */ 一、Markdown的基本介绍 1.1 markdown背景 markdown是一种轻量级标记语言，她与徐人们使用易读易写的纯文本格式编写文档。 Markdown 语言在 2004 由约翰·格鲁伯（英语：John ......

ansible分离部署LNMP 环境说明： | 系统 | 主机名 | IP | 服务 | | | | | | | centos8 | ansible | 192.168.111.141 | ansible主控机 | | centos8 | nginx | 192.168.111.142 | ngin ......

小清新构造题。 首先 $K=1$ 的情况是 trival 的，直接格雷码即可。 对于 $K>1$，我们发现题目的约束相当于 $\operatorname{popcount}(P_i\oplus P_{(i+1)\bmod 2^N})=K$，考虑 $P_i$ 的差分序列 $D_i$，那么 $D_i$ ......

#include <bits/stdc++.h> // C++ includes used for precompiling -*- C++ -*- // Copyright (C) 2003-2014 Free Software Foundation, Inc. // // This file i ......

https://www.cnblogs.com/SjhCode/p/time.html 时间格式这个是通过Calendar 做时间滚动 //开始时间yyyy-MM-dd HH:mm:ss @Value("${StartTime}") @JsonFormat(timezone = "GMT+8", p ......

ruoyi-OSS阿里云 ruoyi-OSS阿里云 1.先去阿里云开通OSS https://blog.csdn.net/m0_55155505/article/details/123688022 2.导入依赖，ruoyi默认配置 <!--阿里云sms短信服务--> <dependency> <gr ......

https://www.cnblogs.com/SjhCode/p/TODO.html 在注释中加入TODO，来标注为待开发。我们用来快速标注BUG，测试类，未完成内容，错误代码 //TODO 在这里输入标注 /** * TODO 在这里输入标注 * */ 在IDEA左下角这里的TODO可以看到项目 ......

命令 启动nginx start nginx 查看是否存在进程 tasklist /fi "imagename eq nginx.exe"查看进程号ps aux|grep nginx 重新加载配置文件 nginx -s reload 快速关闭 nginx -s stop 有序关闭 nginx -s ......

试玩 poe 上的代码生成器，Sage 的效果非常好，太省事了。于是想找一下开源平替哪家强，回头在自己的显卡上跑起来。 我试验的内容是 根据下面的函数编写用于 Double, Single, Byte 的函数 public IntegerPointer allocateInteger(){ int ......

昨天对servlet的问题搞不清楚 今天还是在搞，也不知道是什么设备有问题，也不报错，就是不显示界面，在网上搜了不知道多久，愣是没有一个解释的和遇到的问题一样 ......

基本过程不再赘述。 关键点： 问题1： 解决1： ......

今天学习了mybatisplus，在springboot导入plus的起步依赖， 之后就可以使用了， plus的最大好处在于简化mapper的开发，只需继承基础mapper， 里面神么都不写，因为basemapper已经包含了我们需要的方法。 还有plus的专门语法 ......

动机 解决（1）对比学习管道中的增强通常会扭曲人物图像中的判别线索（2）细粒度的局部特征人物图像尚未得到充分探索。 思路 方法 ......

今天在论坛里看到了一位工作10年的java大牛总结的java程序员修炼之道，看完后给出的评价是：字字玑珠，深入人心，猛回头，自己一无是处··· 大牛告诉我们应该好好学习与修炼以下知识与技能 Java语言学习（对线程(thread)，串行化，反射，网络编程，JNI技术，容器(Map,List, Ite ......

pip install opencv_python -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com ......

使用vue-router时，在刷新页面时往往会出现这个警告： 这个问题产生的原因往往是因为vue在启动时，会校验当前页面的路由，而我们使用vue-router时，是在导航守卫中动态添加路由的，因此肯定找不到，而这个时候还没进入守卫，自然就会抛出这个警告了： 1、app.use(router) 2、r ......

1.问题描述给定一个M进制的数x，实现对x向任意的一个非M进制的数的转换。2.问题分析掌握不同数制间的转换关系是解决问题的关键，这里所说的数制一般包括二进制、八进制、十六进制及十进制。除了不同的数制还有下面几个必须要了解的概念。 3.代码 #include <stdio.h> #define MAX ......

# !/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in ......

今天继续团队作业，完成了销售商品的统计， package com.wmx.web; import com.wmx.pojo.Login; import com.wmx.pojo.Send; import com.wmx.pojo.User; import com.wmx.service.LoginS ......

#include<iostream>using namespace std;class Point{ public: Point(){ x=0; y=0; } Point(float x1,float y1){ x=x1; y=y1; } friend Point operator+(const P ......

Java-Day-13 抽象类 ( abstract ) 当父类的某些方法需要声明，但是又不确定如何实现时 ( 主要在于子类的重写时 )，可以将其声明为抽象方法，那么这个类就是抽象类 所谓抽象方法就是没有实现的方法，而所谓没有实现就是指没有方法体 当一个类中存在抽象方法时，需要将该类声明为 abst ......

昨天对servlet的问题搞不清楚 今天还是在搞，也不知道是什么设备有问题，也不报错，就是不显示界面，在网上搜了不知道多久，愣是没有一个解释的和遇到的问题一样 ......

深度学习--统计与数据映射 范数 import torch #范数norm 第一范数：绝对值求和 第二范数：平方和后求根号 norm使用要求是浮点数 a=torch.full([8],1.) #tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]) b=a.view(2,4 ......

G 容斥完之后发现要求一个m次多项式的n次方，并且得到$n\times m$项。 原本很sb地直接套了个多项式LnExp上去（即使知道大概率过不了），然后狂TLE。。。 其实但凡从常数的角度分析，Exp的常数有14倍，已经比$log(m)$大了，所以不如写快速幂，然后写着就会发现卷积的长度总和其实是 ......

问题描述：有一对兔子，从出生后的第三个月起每个月都生一对兔子。小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子，假设所有的兔子都不死，问三十个月内每个月的兔子总数为多少？ 算法设计：算法可描述为fib=fib2=1(n=1,2) 初值 fibn=fib(n-1)+fib(n-2)(n>=3) 迭代公式 fib ......

sklearn.metrics模块 该模块主要包含分数函数、性能指标、成对指标、距离计算 1. 分类性能指标 1.1. accuracy_score() 计算所有样本中分类正确样本所占的比例 语法 ## 语法 sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred ......