两线相交第19页

算法——动态规划——买卖股票

力扣原题classSolution{public:intmaxProfit(vector&prices){vector>dp(prices.size(),vector(2));//每一行各有两个状态，一个是持有股票

阿饼240·2025-03-18 02:25

(每日一题) 力扣 2418. 按身高排序

下标排序法（当前实现）关键代码解析索引初始化优化自定义排序规则结果重构复杂度对比表性能实测数据扩展应用多条件排序实现总结LeetCode2418.按身高排序｜双解法对比与下标排序的精妙设计问题描述给定两个等长数组

誓约酱·2025-03-18 02:53

Linux企业实战-----LVS+keepalived负载均衡集群

用LVS实现负载均衡实现步骤：#若在虚拟环境中需执行此步骤创建两个新的虚拟机，VMWARE可忽略此步骤真实主机:cd/var/lib/libvirt/images/lsqemu-imgcreate-fqcow2

Yang5208·2025-03-18 02:52

从“参数竞赛”到“行动革命”：Manus与DeepSeek背后的中国AI范式之争

引言：当中国AI开始定义游戏规则在OpenAI用ChatGPT掀起全球AI浪潮的两年后，中国科技企业正以两种截然不同的姿势重新书写竞争剧本——DeepSeek用671亿参数的R1模型震撼硅谷，而Manus

AWS官方合作商·2025-03-18 01:20

算法题解——请根据二叉树的前序遍历，中序遍历恢复二叉树，并打印出二叉树的右视图

中序遍历恢复二叉树，并打印出二叉树的右视图题目描述如下：请根据二叉树的前序遍历，中序遍历恢复二叉树，并打印出二叉树的右视图输入：[1,2,4,5,3],[4,2,5,1,3]返回值：[1,3,5]本题目可以分为两个部分重构二叉树打印二叉树的右视图

就叫乾龙呀丶·2025-03-18 01:50

量子神经网络（Quantum Neural Network）：结合量子计算的 AI 新探索

一、引言在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）和量子计算成为了两个备受关注的领域。

盼达思文体科创·2025-03-18 01:20

知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析

目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成：分类损失（StudentLoss）：学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失，表示为：[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1)

从零开始学习人工智能·2025-03-18 01:48

高项：2016年3月7日作业（第1章、第2章）

高项：2016年3月7日作业（第1章、第2章）第1章信息化基础知识1.1.1信息1、信息的概念存在两个基本的层次，即本体论层次和认识论层次。

weixin_34384681·2025-03-18 01:48

【多模态处理篇五】【DeepSeek文档解析：PDF/Word智能处理引擎】

举个真实场景：法务小姐姐用这个工具处理200页的英文合同时，5分钟就能提取出关键条款、风险点、履约时间线，效率直接翻10倍！一、核心技术解析：文档处理的"庖丁解

再见孙悟空_·2025-03-18 01:48

产品经理知识体系学习与实践指南

新产品开发管理：从流程到体系0.3产品经理：角色与知识体系产品经理对产品生命周期的各个阶段，产品的孕育、创意、概念、开发、上市负责，以及对产品线和产品组合负责；不仅对实体产品负责，还要对服务、解决方案负责

liuyuanfeng_7·2025-03-18 01:16

【算法学习之路】11.并查集

一.简介查找两个元素是否在一个（树形）集合中二.基础并查集一开始：所有的元素相互独立，每个元素单独成树给

零零时·2025-03-18 01:16

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型

RAG模型的核心在于两个关键步骤：数据嵌入（Embedding）和重排序（Re-ranking）。这两个步骤的选择和优化对于模型的性能至关重要。本文将探讨如何选择合适的模型来实现高效的数据

从零开始学习人工智能·2025-03-18 00:12

如何在Mac电脑中查看自己的python安装环境

如何在Mac电脑中查看自己的python安装环境步骤一：在终端中输入“python”步骤二：输入以下两行代码即可看出安装路径importsysprint(sys.path)

亲爱的自己·2025-03-18 00:42

MySQL：多表查询、笛卡尔积、内连接、外连接、子查询

多表查询同时查询多张表获取到需要的数据例如：查询到开发部有多少人，需要对部门表dept和员工表emp同时进行查询笛卡尔积对上图两张表进行查询select*fromemp,dept;左表中的数据分别和右表中的数据进行结合

平安1113·2025-03-18 00:41

性能测试自动化：JMeter脚本设计与分布式压测实战指南

本文将从脚本设计与分布式压测两大核心维度，系统阐述JMeter在性能测试自动化中的实践方法，为企业提供可落

测试渣·2025-03-18 00:11

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

1.模型剪枝的基本概念模型剪枝主要分为两种类型：结构化剪枝和非结构化剪枝。结构化剪枝通常指的是剪除整个

代码之光_1980·2025-03-18 00:38

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

模型保存在PyTorch中，有两种主要的模型保存方法：保存整个模型和仅保存模型参数。保存整个模型保存整个模型意味着保存模型的结构和参数。这种方法简单直接，但文件体积较大，且依赖于模型的具体实现。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

LeetCode 3280 将日期转换为二进制表示

【算法实战】日期转二进制：两种解法的思路与优化（附代码解析）一、问题描述给定一个yyyy-mm-dd格式的日期字符串，要求将年、月、日分别转为无前导零的二进制，并保持year-month-day格式。

雾月55·2025-03-17 23:06

锁的策略）

一、锁的分类第一组：乐观锁和悲观锁这是两种不同的锁的实现方式。乐观锁：在加锁之前，预估当前出现锁冲突的概率不大，因此在进行加锁的时候就不会做太多的工作。

康kang·2025-03-17 23:03

一份C#的笔试题及答案

请举例说明两者的不同。静态与非静态关键字的作用静态和非静态关键字用于区分依赖于实例还是不依赖于实例的成员。请分别解释它们的

网际游侠·2025-03-17 23:02

GBASE 8C——SQL参考6 sql语法（14）

ROLLBACKPREPARED功能描述取消一个先前为两阶段提交准备好的事务。

aisirea·2025-03-17 23:31

CSMA/CD协议原理与例题

从逻辑上可以划分为两大部分：数据链路层的媒体访问控制子层（MAC）和物理层。它严格对应于ISO开放系统互连模式的最低两层。LLC子层和MAC子层在一起完成OSI模式的数据链路层的功能。CSMA/

苏雨流丰·2025-03-17 22:57

JavaScript松散比较与严格比较

在JavaScript中，==（双等号）和===（三等号）都用于比较两个值，但它们的比较方式有显著区别。以下是它们的详细对比：1.

hzw0510·2025-03-17 22:24

JAVA中运算符要注意的地方

本文章主要突出其与C语言的区别1.增量运算符+=-=*=%=1.a+=1.0a+=1.0;a=(int)(a+1.0);这两个等价而不是单纯的等价于a=a+1.02.a=a++publicstaticvoidmain

优雅的落幕·2025-03-17 22:53

如何在 GitHub 上修改他人的分支

本文将详细介绍这两种情况的操作步骤，涵盖从克隆仓库到提交变更的完整流程，并提供实用建议，确保你的协作过程顺畅高效。一、直接修改他人分支（需要协作者权限）如果你被添加为目标仓库的协

vortex5·2025-03-17 21:49

音频 Alsa、Framework及Android

21.3ALSA架构简介图31.4ALSA架构简介图41.5ALSA架构简介图51.6ALSA架构简介图61.8音频代码1Alsa、Framework及Android目前，linux系统常用的音频驱动有两种形式

‘禹’你一起·2025-03-17 21:19

Github开源库Xpopup代码阅读

Xpopup是我非常喜欢的一个Github开源库，一直在用，我在Xpopup2.x版本的时候看过一遍它的代码，现在已经更新到3.x版本了，这两天也没啥事，又重新看了一遍，Xpopup的代码还是很容易阅读的

月亮下的小草屋·2025-03-17 21:17

【数学基础】第十三课：参数估计

1.1.参数估计和假设检验参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分，它们都是利用样本对总体进行某种推断，但推断的角度不同。参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法，总体参数在估计前是未知的。

x-jeff·2025-03-17 21:15

redis有哪几种持久化方式

Redis提供了两种持久化方式：RDB（RedisDatabase）和AOF（Append-OnlyFile）。它们各有优缺点，适用于不同的场景。

杏花春雨江南·2025-03-17 21:44

DIFFERENTIAL TRANSFORMER

具体而言，差分注意力机制将注意力得分计算为两个单独的softmax注意力图

UnknownBody·2025-03-17 21:44

AI如何创作音乐及其案例

两者相互对抗、不断优化，使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器（

alankuo·2025-03-17 21:44

音视频缓存数学模型

进入缓冲一次设消费者速率为v1，生产者为v2，视频长度为l，x为生产者至少距离消费者多远才能保证在播完视频前两者重合。实际上就是一个追及问题。

锋风Fengfeng·2025-03-17 21:13

C/C++ 每日一练：单链表的反转

与数组不同，链表中的元素在内存中不需要连续存储，每个节点包含两部分：数据部分：存储节点的值或数据。指针部分：存储指向下一个节点的地址（单链表）或上一个和下一个节点的地址（双向链表）。

風清掦·2025-03-17 20:41

微服务架构中10个常用的设计模式

同时，这一模式还能有效降低运维难度，在服务数量急剧增加的情况下依然保持灵活管理，提高线

·2025-03-17 20:51

第十篇秒懂SQL集合运算与联结：像逛超市一样学SQL

隐藏技巧：过时语法vs现代语法三、高级玩法：用JOIN代替集合运算3.1交集替代方案3.2差集替代方案四、综合练习：超市库存管理系统实战五、学习路线图️一、前情提要：SQL集合运算就像整理购物车想象你有两个购物

随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:39

P3865 【模板】ST 表 && RMQ 问题题解

关于建表，我们举个例子，如果我们输入一个长度为888的数组，默认这一层为第000层，那么第一层的1到71到71到7个数，每个数是下面两个数的最值；第二层的1到51到51到

huangyuze114514·2025-03-17 20:37

【常见的排序算法有哪些】

一、冒泡排序（BubbleSort）设计思想：像气泡上浮，两两比较相邻元素，顺序错误就交换，直到整个数组有序。

F_windy·2025-03-17 19:06

消息队列的特性与使用场景：Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ与RocketMQ的深度剖析

本文将从特性和使用场景两个维度进行对比分析，帮助读者更好地理解它们的差异，并根据实际需求选择合适的消息队列。一、特性对比（一）吞吐量与延迟-Kafka：以高吞吐量著称，适合大规模数据的批量处理。延迟

啊sen丶·2025-03-17 19:35

美团Leaf分布式ID生成器：使用详解与核心原理解析

本文将深入解析Leaf的两种核心模式（号段模式与

Cloud_.·2025-03-17 19:30

python绘制密度散点图

头大，外行人做个图咋这么难，趋势线还没有研究出来怎么加上去，哎importmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportgaussian_kdefrommpl_toolkits.axes_grid1importmake_axes_locatableimportnumpyasnpimportpandasaspdfromdbfreadimportDBFdata

龟速前进·2025-03-17 18:57

基于ViT+milvus的以图搜图服务

服务包括图片数据插入和图片相似搜索两部分。ViT(VisionTransformer)模型使用huggingface的ViT模型权重。

国防科技苏东坡·2025-03-17 18:56

python colorama_Python colorama 模块使用说明

https://www.cndba.cn/cndba/dave/article/3564使用prettytable模块之后，输出的内容格式看上去会非常整齐，但如果我们想要对部分内容重点显示，那么可以使用两种方法

weixin_39682697·2025-03-17 18:25

任正非蜕变：追逐滚滚洪流中的那张船票

但奇怪的是，对于华为其他两块业务以及华为整体

weixin_33843947·2025-03-17 18:25

visio 画弯曲箭头（波浪线曲线）

转自：http://blog.csdn.net/hfyinsdu/article/details/6619012作者:hfyinsdu示意图如下：步骤1.Visio工具栏有个“连接线”工具，下图所示2.用这个工具画个曲线，下图所示3.右键单击连线，选择里面的“曲线连接线”，上面图形将变成下面的图形4.里面有5个点，调节这5个点，即可得到曲线。5.箭头的类型（单、双箭头）和样式，可以通过右键，格式-

小牛蛋·2025-03-17 18:52

iOS 真机打包，证书报错No signing certificate “iOS Distribution” found

当我创建好这两者之后，在xcode打包的时候就报错了。

#摩斯先生·2025-03-17 17:48

如何使用 Python 实现生成对抗网络

GAN模型由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入，生成看似真实的图像；而判别器则需要根据输入的图像，判断该图像是真实的还是由生成器生成的。

NoABug·2025-03-17 17:15

GAN模型的Python应用——生成对抗网络

GAN模型由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器用于生成假样本，判别器用于评估真实性。

代码编织匠人·2025-03-17 17:15

二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁（含示例）

具体可以看我的CSDN文章：人工智能的数学基础之命题逻辑与谓词逻辑（含示例）-CSDN博客人工智能中用到的逻辑可概括地划分为两大类。第一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，第二类是泛指除经典逻辑之外的

搏博·2025-03-17 16:44

如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。

「已注销」·2025-03-17 16:13

在Spring Boot中使用RabbitMQ实现延迟队列

要在SpringBoot中使用RabbitMQ实现延迟队列，有两种主要的方法：1.

angen2018·2025-03-17 16:39

推荐频道

两线相交