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c语言输入两个字符串按字典数序比较大小
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1、基于内容的推荐:这种方法根据项的相关信息(如描述信息、标签等)和用户对项的操作行为(如评论、收藏、点赞等)来构建推荐算法模型。它可以直接利用物品的内容特征进行推荐,适用于内容较为丰富的场景。#1.基于内容的推荐算法fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimport
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一、投机采样图源自投机采样推理原理-66Ring'sBlog投机采样(SpeculativeDecoding)是Google和DeepMind在2022年同时发现的大模型推理加速方法。它可以在不损失生成效果前提下,获得3x以上的加速比。大型语言模型(LLM)的推理通常需要使用自回归采样。它们的推理过程相当缓慢,需要逐个token地进行串行解码。生成每个标记都需要将所有参数从存储单元传输到计算单元,
- 算法学习-2024.8.16
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一、Tensorrt学习补充TensorRT支持INT8和FP16的计算。深度学习网络在训练时,通常使用32位或16位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度,达到加速推断的目的。TensorRT对于网络结构进行了重构,把一些能够合并的运算合并在了一起,针对GPU的特性做了优化。一个深度学习模型,在没有优化的情况下,比如一个卷积层、一个偏置层和一个reload层,这三层是需要调用三
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Problem:3153.所有数对中数位不同之和思路本题关键在于如何处理数位不同的个数,其实就是组合问题,两个不同数字的不同数位只能算一对,所以我们不妨把后方元素与前方元素数位不同算作一对,保持单调性避免重复计数。那么后方元素不同的数位应该如何统计呢,我们不妨使用哈希表,一维表示统计的数位位数,二维表示数位0~9。某一数位位数下数位与前方元素不同的个数,就是当前遍历到的所有元素数目-该数位相同的元
- 算法学习笔记-复杂度分析上
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如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗为什么需要复杂度分析首先我们很多程序都可以通过统计,监控等方式帮助我们得到程序执行的时间与占用的内存大小。但是这些统计方法有很大的局限性。测试结果非常依赖测试环境。不同的测试机器,同样的代码执行效率就不同。测试结果数受数据规模的影响很大。数据规模大,我们的代码执行效率低。测试结果不能真正的反应我们的内容大O复杂度表示法我们假设一行代码执行一次的时间是unit_
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笔记笔记
粒子群优化算法(PSO)和强化学习算法(RL)是两种常用的优化和学习方法。以下是它们的优缺点对比,以表格的形式展示:特性粒子群优化算法(PSO)强化学习算法(RL)算法类型优化算法学习算法主要用途全局优化问题,寻找最优解学习和决策问题,优化策略以最大化长期奖励计算复杂度较低,通常不需要梯度信息;计算复杂度与粒子数量和迭代次数有关较高,涉及到策略网络的训练和环境交互;复杂度取决于状态空间、动作空间以
- 算法学习6——贪心算法
零 度°
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什么是贪心算法?贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优或最有利的选择的算法。其核心思想是通过一系列局部最优选择来达到全局最优解。贪心算法广泛应用于各种优化问题,如最短路径、最小生成树、背包问题等。贪心算法的特点局部最优选择:每一步都做出在当前情况下最优的选择。无后效性:一旦某个状态被确定,就不会再被改变或回溯。逐步构造解决方案:通过一系列的选择逐步构建出最终的解决方案。经典例子及其Pyt
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今天是动态规划算法学习的第八天,也是买卖股票的一天。涉及到了使用多维数组来表示不同的状态,然后进行状态转移。121.买卖股票的最佳时机题目链接:121.买卖股票的最佳时机-力扣(LeetCode)这个题目是给出一个数组表示股票每天的价格,只能进行一次股票的买卖。求解所能获得的最大利润。我自己的做法是用前缀和,求每个数右边最大的数,然后求最大的差值。具体代码如下所示:classSolution{pu
- 代码随想录算法训练营第二十一天| 39. 组合总和, 40.组合总和II, 131.分割回文串
无敌的平衡步兵
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今天是回溯算法学习的第二天,主要的学习内容包括:1.组合问题的重复使用2.组合问题的去重3.分割问题的处理方法。39.组合总和题目链接:39.组合总和-力扣(LeetCode)这个组合问题的特点是,集合内的元素可以重复使用。与前面组合问题的区别在于,在每一次回溯中,不是从i+1的位置开始穷举,而是从i开始穷举。这样就满足元素重复使用的要求。对于剪枝操作,这个题的做法是如果求和的结果已经大于目标值,
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- 【Java】零基础蓝桥杯算法学习——动态规划例题
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例题:2023年第十四届蓝桥杯Java软件开发B组E题蜗牛参考解答:参考代码示例:importjava.util.Scanner;publicclassMain{staticintN=100010;staticint[]arr=newint[N];staticint[]a=newint[N];//传送带的起始坐标staticint[]b=newint[N];//第i-1根杆子的传送带的坐标stat
- 【Java】零基础蓝桥杯算法学习——线性动态规划(一维dp)
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线性dp——一维动态规划1、考虑最后一步可以由哪些状态得到,推出转移方程2、考虑当前状态与哪些参数有关系,定义几维数组来表示当前状态3、计算时间复杂度,判断是否需要进行优化。一维动态规划例题:最大上升子序列问题Java参考代码:importjava.util.Scanner;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannerscan
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目录一、Leetcode110.平衡二叉树题目描述解题思路方法:递归总结二、Leetcode257.二叉树的所有路径题目描述解题思路方法:递归总结三、Leetcode404.左叶子之和题目描述解题思路方法一:递归方法二:层序遍历总结一、Leetcode110.平衡二叉树题目描述给定一个二叉树,判断它是否是高度平衡的二叉树。本题中,一棵高度平衡二叉树定义为:一个二叉树每个节点的左右两个子树的高度差的
- 数据结构与算法学习笔记(训练营三)-经典面试四
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给你一个字符串类型的数组arr,譬如:String[]arr={"b\st","d\","a\d\e","a\b\c"};把这些路径中蕴含的目录结构给打印出来,子目录直接列在父目录下面,并比父目录向右进两格,就像这样:abcdebcstd同一级的需要按字母顺序排列不能乱。利用前缀树,让后深度优先遍历/***给你一个字符串类型的数组arr,譬如:*String[]arr={"b\st","d\","
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不会敲代码的陈序员
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目录一、算法定义KNN算法性能:欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下:训练阶段:在训练阶段,KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在
- 算法学习笔记 4-3 深搜(DFS)与广搜(BFS):初识问题状态空间 与 LeetCode真题(Java)
小成同学_
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喜欢该类型文章可以给博主点个关注,博主会持续输出此类型的文章,知识点很全面,再加上LeetCode的真题练习,每一个LeetCode题解我都写了详细注释,比较适合新手入门数据结构与算法,后续也会更新进阶的文章。课件参考—开课吧《门徒计划》4-3深搜(DFS)与广搜(BFS):初识问题状态空间搜索的核心概念首先给大家拓展一个概念,这个概念就是我们学习搜索算法中非常重要的一环:这个问题求解树是一个抽象
- 算法学习:双指针进阶之滑动窗口算法
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文章目录一、认识滑动窗口算法二、算法运用1.最小覆盖子串2.字符串排列3.找所有字母异位词4.最长无重复字串总结一、认识滑动窗口算法本文讲的滑动窗口算法基于前面的基本的双指针技巧。在滑动窗口算法中,可以使用左右指针来记录窗口的左右边界,以及使用快慢指针来同时从两端向中间遍历数据流,从而加速算法的执行效率。滑动窗口算法的核心在于通过维护一个窗口来记录满足条件的数据,并在窗口移动的过程中更新窗口记录的
- 算法学习——LeetCode力扣贪心篇1
拉依达不拉胯
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算法学习——LeetCode力扣贪心篇1455.分发饼干455.分发饼干-力扣(LeetCode)描述假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i,都有一个胃口值g[i],这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干j,都有一个尺寸s[j]。如果s[j]>=g[i],我们可以将这个饼干j分配给孩子i,这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能
- 2.7数据结构与算法学习日记(动态规划01背包和并查集)
祺580
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题目描述辰辰是个天资聪颖的孩子,他的梦想是成为世界上最伟大的医师。为此,他想拜附近最有威望的医师为师。医师为了判断他的资质,给他出了一个难题。医师把他带到一个到处都是草药的山洞里对他说:“孩子,这个山洞里有一些不同的草药,采每一株都需要一些时间,每一株也有它自身的价值。我会给你一段时间,在这段时间里,你可以采到一些草药。如果你是一个聪明的孩子,你应该可以让采到的草药的总价值最大。”如果你是辰辰,你
- 2.8数据结构与算法学习日记(bfs和01背包和完全背包)
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P8673[蓝桥杯2018国C]迷宫与陷阱题目描述小明在玩一款迷宫游戏,在游戏中他要控制自己的角色离开一间由N×N个格子组成的二维迷宫。小明的起始位置在左上角,他需要到达右下角的格子才能离开迷宫。每一步,他可以移动到上下左右相邻的格子中(前提是目标格子可以经过)。迷宫中有些格子小明可以经过,我们用.表示;有些格子是墙壁,小明不能经过,我们用#表示。此外,有些格子上有陷阱,我们用X表示。除非小明处于
- 2.14数据结构与算法学习日记
祺580
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洛谷P1934封印题目背景很久以前,魔界大旱,水井全部干涸,温度也越来越高。为了拯救居民,夜叉族国王龙溟希望能打破神魔之井,进入人界“窃取”水灵珠,以修复大地水脉。可是六界之间皆有封印,神魔之井的封印由蜀山控制,并施有封印。龙溟作为魔界王族,习有穿行之术,可任意穿行至任何留有空隙的位置。然而封印不留有任何空隙!龙溟无奈之下只能强行破除封印。破除封印必然消耗一定的元气。为了寻找水灵珠,龙溟必须减少体
- 算法学习#32 第一个错误的版本
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题目详情你是产品经理,目前正在带领一个团队开发新的产品。不幸的是,你的产品的最新版本没有通过质量检测。由于每个版本都是基于之前的版本开发的,所以错误的版本之后的所有版本都是错的。假设你有n个版本[1,2,...,n],你想找出导致之后所有版本出错的第一个错误的版本。你可以通过调用boolisBadVersion(version)接口来判断版本号version是否在单元测试中出错。实现一个函数来查找
- [算法学习] 贝祖定理
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裴蜀定理://设a,b是不全为0的整数,则存在整数x,y使得ax+by=gcd(a,b)//扩展裴蜀定理://a,b为不小于0的整数,n为整数,是否存在不小于0的x和y使得ax+by=n有解?//1、若n>ab-a-b,有解//2、若n=0,有解(x=y=0)//3、若n0//设a和b的最大公约数为gcd(a,b),因为a,b,x,y均为整数,其线性组合同样是gcd(a,b)的倍数//故ax+by
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算法学习——LeetCode力扣二叉树篇7236.二叉树的最近公共祖先236.二叉树的最近公共祖先-力扣(LeetCode)描述给定一个二叉树,找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。百度百科中最近公共祖先的定义为:“对于有根树T的两个节点p、q,最近公共祖先表示为一个节点x,满足x是p、q的祖先且x的深度尽可能大(一个节点也可以是它自己的祖先)。”示例示例1:输入:root=[3,5,1,6,2,
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LeetCode算法学习算法学习leetcodec++clinux
算法学习——LeetCode力扣二叉树篇6617.合并二叉树617.合并二叉树-力扣(LeetCode)描述给你两棵二叉树:root1和root2。想象一下,当你将其中一棵覆盖到另一棵之上时,两棵树上的一些节点将会重叠(而另一些不会)。你需要将这两棵树合并成一棵新二叉树。合并的规则是:如果两个节点重叠,那么将这两个节点的值相加作为合并后节点的新值;否则,不为null的节点将直接作为新二叉树的节点。
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
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- Java 对象大小的计算
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
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- JVM 不稳定参数
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jvm
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
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Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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/**
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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