工智能基础知识总结--隐马尔可夫模型

机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习 python
一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
腾讯云技术深度探索：构建高效云原生微服务架构我的运维人生云原生架构腾讯云运维开发技术共享
腾讯云技术深度探索：构建高效云原生微服务架构在当今快速发展的技术环境中，云原生技术已成为企业数字化转型的关键驱动力。腾讯云作为行业领先的云服务提供商，不断推出创新的产品和技术，助力企业构建高效、可扩展的云原生微服务架构。本文将深入探讨腾讯云在微服务领域的最新进展，并通过一个实际案例展示如何在腾讯云平台上构建云原生应用。腾讯云微服务架构概览腾讯云微服务架构基于云原生理念，旨在帮助企业快速实现应用的容
Goolge earth studio 进阶4——路径修改与平滑陟彼高冈yu Google earth studio 进阶教程旅游
如果我们希望在大约中途时获得更多的城市鸟瞰视角。可以将相机拖动到这里并创建一个新的关键帧。camera_target_clip_7EarthStudio会自动平滑我们的路径，所以当我们通过这个关键帧时，不是一个生硬的角度，而是一个平滑的曲线。camera_target_clip_8路径上有贝塞尔控制手柄，允许我们调整路径的形状。右键单击，我们可以选择“平滑路径”，这是默认的自动平滑算法，或者我们可
将cmd中命令输出保存为txt文本文件落难Coder Windows cmd window
最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割智能算法研学社（Jack旭）智能优化算法应用图像分割算法 php 开发语言
智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果：5.参考文献：6.Matlab代码摘要：本文介绍基于最大熵的图像分割，并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前，请阅读《图像分割：直方图区域划分及信息统计介绍》htt
探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商 nseejrukjhad langchain easyui 前端 python
#探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中，OpenAI的模型提供了强大的能力。然而，随着技术的发展，许多人开始探索其他模型以满足特定需求。LangChain作为一个强大的工具，集成了多种模型提供商，通过提供适配器，简化了不同模型之间的转换。本篇文章将介绍如何使用LangChain的适配器与OpenAI集成，以便轻松切换模型提供商
深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具 nseejrukjhad 数据库 python
深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
121. 买卖股票的最佳时机薄荷糖的味道_fb40
给定一个数组，它的第i个元素是一支给定股票第i天的价格。如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。注意你不能在买入股票前卖出股票。示例1:输入:[7,1,5,3,6,4]输出:5解释:在第2天（股票价格=1）的时候买入，在第5天（股票价格=6）的时候卖出，最大利润=6-1=5。注意利润不能是7-1=6,因为卖出价格需要大于买入价格。示例2:输入:
人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？ jmoych 人工智能
随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现，AI辅助编程工具日益普及，程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作，也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作，还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者，我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能？让我们一起探讨程序员
每日算法&面试题，大厂特训二十八天——第二十天（树）肥学 ⚡算法题⚡面试题每日精进 java 算法数据结构
目录标题导读算法特训二十八天面试题点击直接资料领取导读肥友们为了更好的去帮助新同学适应算法和面试题，最近我们开始进行专项突击一步一步来。上一期我们完成了动态规划二十一天现在我们进行下一项对各类算法进行二十八天的一个小总结。还在等什么快来一起肥学进行二十八天挑战吧！！特别介绍小白练手专栏，适合刚入手的新人欢迎订阅编程小白进阶python有趣练手项目里面包括了像《机器人尬聊》《恶搞程序》这样的有趣文章
回溯算法-重新安排行程 chirou_ 算法数据结构图论 c++图搜索
leetcode332.重新安排行程这题我还没自己ac过，只能现在凭着刚学完的热乎劲把我对题解的理解记下来。本题我认为对数据结构的考察比较多，用什么数据结构去存数据，去读取数据，都是很重要的。classSolution{private:unordered_map>targets;boolbacktracking(intticketNum,vector&result){//1.确定参数和返回值//2
Faiss：高效相似性搜索与聚类的利器网络·魚大数据 faiss
Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库，由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构，用于加速向量之间的相似性搜索，特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理：近似最近邻搜索：Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索，它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的，
数字里的世界17期：2021年全球10大顶级数据中心，中国移动榜首张三叨
你知道吗？2016年，全球的数据中心共计用电4160亿千瓦时，比整个英国的发电量还多40％！前言每天，我们都会创造超过250万TB的数据。并且随着物联网（IOT）的不断普及，这一数据将持续增长。如此庞大的数据被存储在被称为“数据中心”的专用设施中。虽然最早的数据中心建于20世纪40年代，但直到1997-2000年的互联网泡沫期间才逐渐成为主流。当前人类的技术，比如人工智能和机器学习，已经将我们推向
nosql数据库技术与应用知识点皆过客，揽星河 NoSQL nosql 数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
4招写出高价值文章 zhiliner
文章写得泛泛是因为思考得不够深，思考得越深文章会越有价值。拿到一个主题一定要去深入挖掘事件背后的东西，比如人物困境以及趋势性的东西。写作过程中有几个深度思考的方法一、解剖，让旧素材焕发新意作为一个写作者，我们能够做的最大贡献，就是给出自己看世界的角度。解剖其实就是把这个话题相关的信息都列出来，详细的列出来，看清楚它的内部。我们看到一个老话题或者一段旧素材的时候，不要只看这个素材或者话题本身，一定要
insert into select 主键自增_mybatis拦截器实现主键自动生成 weixin_39521651 insert into select 主键自增 mybatis delete返回值 mybatis insert返回主键 mybatis insert返回对象 mybatis plus insert返回主键 mybatis plus 插入生成id
前言前阵子和朋友聊天，他说他们项目有个需求，要实现主键自动生成，不想每次新增的时候，都手动设置主键。于是我就问他，那你们数据库表设置主键自动递增不就得了。他的回答是他们项目目前的id都是采用雪花算法来生成，因此为了项目稳定性，不会切换id的生成方式。朋友问我有没有什么实现思路，他们公司的orm框架是mybatis，我就建议他说，不然让你老大把mybatis切换成mybatis-plus。mybat
k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题) 寻找你83497 k均值聚类算法考试例题
?算法：第一步：选K个初始聚类中心，z1(1),z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个.k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；模糊的c均值聚类算法：--------一种模糊聚类算法，是.K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类
Python开发常用的三方模块如下：换个网名有点难 python 开发语言
Python是一门功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库，涵盖了多个领域：1、NumPy，用于科学计算的基础库。2、Pandas，提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib，一个绘图库。4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机
Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg python python 办公效率 python开发 IT
Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
推荐算法_隐语义-梯度下降 _feivirus_ 算法机器学习和数学推荐算法机器学习隐语义
importnumpyasnp1.模型实现"""inputrate_matrix:M行N列的评分矩阵，值为P*Q.P:初始化用户特征矩阵M*K.Q:初始化物品特征矩阵K*N.latent_feature_cnt:隐特征的向量个数max_iteration:最大迭代次数alpha:步长lamda:正则化系数output分解之后的P和Q"""defLFM_grad_desc(rate_matrix,l
K近邻算法_分类鸢尾花数据集 _feivirus_ 算法机器学习和数学分类机器学习 K近邻
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
数据结构 | 栈和队列 TT-Kun 数据结构与算法数据结构栈队列 C语言
文章目录栈和队列1.栈：后进先出（LIFO）的数据结构1.1概念与结构1.2栈的实现2.队列：先进先出（FIFO）的数据结构2.1概念与结构2.2队列的实现3.栈和队列算法题3.1有效的括号3.2用队列实现栈3.3用栈实现队列3.4设计循环队列结论栈和队列在计算机科学中，栈和队列是两种基本且重要的数据结构，它们在处理数据存储和访问顺序方面有着独特的规则和应用。本文将详细介绍栈和队列的概念、结构、实
2024.8.22 Python，链表两数之和，链表快速反转，二叉树的深度，二叉树前中后序遍历，N叉树递归遍历，翻转二叉树 RaidenQ python 链表开发语言
1.链表两数之和输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.示例2：输入：l1=[0],l2=[0]输出：[0]示例3：输入：l1=[9,9,9,9,9,9,9],l2=[9,9,9,9]输出：[8,9,9,9,0,0,0,1]昨天的这个题，用自己的办法写的麻烦的要死，然后刚才一看chat归类的办法，感觉自己像个智障。classListNode
海拔五千 3点8度
【海拔五千】连续几天到宿舍盯学生早起情况，今天早上都能及时离开宿舍，没有迟到的了。早读复习宋词，新背一首，晚上又忘了[流泪]断续听王静老师的一堂课，深度语文名不虚传！下课问学生如何，学生答曰比你讲的有趣[捂脸]继续读《娱乐至死》美国在不同的历史时期，代表城市不一样，从波士顿的政治中心，到纽约的大熔炉（自由女神就是其象征），再到芝加哥的工业发展中心，最后到拉斯维加斯的娱乐之城。不同历史时期美国精神的
2022.01.22 有用谨言的成长
写作，对我来说，更像是一个自说自话，自我观察，自我反思，自我探索的途径。可以写我的心情故事，写我的观点而不用担心任何人的评论，写我的情绪，写我想说的，有时候觉得只是简单用语言还不能表现出那份深刻，但是文字可以给自己一个更长的时间来思考，来做深度思考，表达得更透彻。写作，有时候我会写自己看了某个电影后的一点感悟，自己的真实感受，不管它和专业影评人相比是不是很肤浅，是不是片面了，只是有时候我也想发声，
[Python] 数据结构详解及代码 AIAdvocate 算法 python 数据结构链表
今日内容大纲介绍数据结构介绍列表链表1.数据结构和算法简介程序大白话翻译,程序=数据结构+算法数据结构指的是存储,组织数据的方式.算法指的是为了解决实际业务问题而思考思路和方法,就叫:算法.2.算法的5大特性介绍算法具有独立性算法是解决问题的思路和方式,最重要的是思维,而不是语言,其(算法)可以通过多种语言进行演绎.5大特性有输入,需要传入1或者多个参数有输出,需要返回1个或者多个结果有穷性,执行
Python算法L5：贪心算法小熊同学哦 Python算法算法 python 贪心算法
Python贪心算法简介目录Python贪心算法简介贪心算法的基本步骤贪心算法的适用场景经典贪心算法问题1.**零钱兑换问题**2.**区间调度问题**3.**背包问题**贪心算法的优缺点优点：缺点：结语贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在每一步选择中都采取当前最优或最优解的算法。它的核心思想是，在保证每一步局部最优的情况下，希望通过贪心选择达到全局最优解。虽然贪心算法并不总能得到全
阅读《认知觉醒》读书笔记就看看书
本周阅读了周岭的《认知觉醒开启自我改变的原动力》，启发较多，故做读书笔记一则，留待学习。全书共八章，讲述了大脑、潜意识、元认知、专注力、学习力、行动力、情绪力及成本最低的成长之道。具体描述了大脑、焦虑、耐心、模糊、感性、元认知、自控力、专注力、情绪专注、学习专注、匹配、深度、关联、体系、打卡、反馈、休息、清晰、傻瓜、行动、心智宽带、单一视角、游戏心态、早起、冥想、阅读、写作、运动等相关知识点。大脑
遥感影像的切片处理 sand&wich 计算机视觉 python 图像处理
在遥感影像分析中，经常需要将大尺寸的影像切分成小片段，以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程，同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先，确保安装了必要的Python库，包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
【RabbitMQ 项目】服务端：数据管理模块之绑定管理月夜星辉雪 rabbitmq 分布式
文章目录一.编写思路二.代码实践一.编写思路定义绑定信息类交换机名称队列名称绑定关键字：交换机的路由交换算法中会用到没有是否持久化的标志，因为绑定是否持久化取决于交换机和队列是否持久化，只有它们都持久化时绑定才需要持久化。绑定就好像一根绳子，两端连接着交换机和队列，当一方不存在，它就没有存在的必要了定义绑定持久化类构造函数：如果数据库文件不存在则创建，打开数据库，创建binding_table插入
戴尔笔记本win8系统改装win7系统 sophia天雪 win7 戴尔改装系统 win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述第一步：使用U盘制作虚拟光驱： 1）下载安装UltraISO：注册码可以在网上搜索。 2）启动UltraISO，点击“文件”—》“打开”按钮，打开已经准备好的ISO镜像文
BeanUtils.copyProperties使用笔记 bylijinnan java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 两者最大的区别是： BeanUtils.copyProperties会进行类型转换，而PropertyUtils.copyProperties不会。既然进行了类型转换，那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
MyEclipse中文乱码问题 0624chenhong MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式，也就是文件保存的格式。在不对MyEclipse进行设置的时候，默认保存文件的编码，一般跟简体中文操作系统（如windows2000，windowsXP）的编码一致，即GBK。在简体中文系统下，ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下，ANSI 编码代表 JIS 编码。 Window-->Preferences-->General -
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动画指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程 1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果 css .wrap{ width: 340px;height: 340px; position: absolute; top: 30%; left: 20%; overflow: hidden; bor
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NTT研究表明，尽管SQL注入（SQLi）型攻击记录详尽且为人熟知，但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明，目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的，要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击行为进行分析，指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中，SQLi攻击占
java笔记2 a-john java
类的封装： 1，java中，对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节（尤其是私有数据） 2，目的：使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据（如属性），从而使软件错误能够局部化，减少差错和排错的难度。 3，简单来说，“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。 4，封装的特性： 4.1设置
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最开始遇到这个错误是很早以前了，以前也没注意，只当是一个不理解的bug，因为所有的texture，textureregion都没有问题，但是就是提示错误。昨天和美工要图片，本来是要背景透明的png格式，可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改，因为没有png这个保存选项。我就看了一下，和她要了psd的文件，还好我有一点
自己写的一个繁体到简体的转换程序 asialee java 转换繁体 filter 简体
今天调研一个任务，基于java的filter实现繁体到简体的转换，于是写了一个demo，给各位博友奉上，欢迎批评指正。实现的思路是重载request的调取参数的几个方法，然后做下转换。
android意图和意图监听器技术百合不是茶 android 显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递显式意图：调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。隐式意图;不指明调用的名称,根据设
spring3中新增的@value注解 bijian1013 java spring @Value
在spring 3.0中，可以通过使用@value，对一些如xxx.properties文件中的文件，进行键值对的注入，例子如下： 1.首先在applicationContext.xml中加入： <beans xmlns="http://www.springframework.
Jboss启用CXF日志 sunjing log jboss CXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties： <system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码 bit1129 centos
编译必需的软件 Firebugs3.0.0 Maven3.2.3 Ant JDK1.7.0_67 protobuf-2.5.0 Hadoop 2.5.2源码包 Firebugs3.0.0 http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
struts2验证框架的使用和扩展白糖_ 框架 xml bean struts 正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验，通常有两种方式： 1、在Action类中通过validatexx方法验证，这种方式很简单，在此不再赘述； 2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证，当用户提交表单请求后，struts会优先执行xml文件，如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
记录-感悟 braveCS 感悟
再翻翻以前写的感悟，有时会发现自己很幼稚，也会让自己找回初心。 2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了； 2. 要改变自己，不能这样一直在原来区域，要突破安全区舒适区，才能提高自己，往好的方面发展； 3. 多反省多思考；要会用工具，而不是变成工具的奴隶； 4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
编程之美-数组中最长递增子序列 bylijinnan 编程之美
import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class LongestAccendingSubSequence { /** * 编程之美数组中最长递增子序列 * 书上的解法容易理解 * 另一方法书上没有提到的是，可以将数组排序（由小到大）得到新的数组， * 然后求排序后的数组与原数
读书笔记5 chengxuyuancsdn 重复提交 struts2的token验证
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[时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性 comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验至今给我们大家留下很多迷团..... 关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了在这里,我的意思是,现在
easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符 daizj oracle ORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误，如下： C:\Users\Administrator>sqlplus username/[email protected]:1521/orcl SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012 Copyright (c) 198
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\0 为字符串结束符，比如说： abcd (空格)cdefg；存入数组时，空格作为一个字符占有一个字节的空间，我们
解决Composer国内速度慢的办法 dcj3sjt126com Composer
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三点定位，已知a,b,c三个顶点的x,y坐标和三个点都z坐标的距离，la，lb,lc 求z点的坐标原理就是围绕a,b,c 三个点画圆，三个圆焦点的部分就是所求但是，由于三个点的距离可能不准，不一定会有结果，所以是三个圆环的焦点，环的宽度开始为0，没有取到则加1 运行 gcc -lm test.c test.c代码如下 #include "stdi
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epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中，很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linu
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孙子兵法 roadrunners 孙子兵法
始计第一孙子曰：兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五曰法。道者，令民于上同意，可与之死，可与之生，而不危也；天者，阴阳、寒暑、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，智、信、仁、勇、严也；法者，曲制、官道、主用也。凡此五者，将莫不闻，知之者胜，不知之者不胜。故校之以计，而索其情，曰
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zoj 3822 Domination(dp) 阿尔萨斯 Mina
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