最小函数依赖集第16页

两篇题解——理想的正方形deepseek做法

嗯，这道题看起来是要找一个n×n的正方形区域，使得该区域内最大值和最小值的差最小。那我得仔细看看题目要求。

Cool_(wly)_Dino·2025-03-09 18:05

POJ 2227 -- The Wedding Juicer（bfs+优先队列）

一个W*H的网格，每个单位格的高度不一样，往这个网格注水，问能储存多少水；思路分析：四周不能注水，和木桶原理一样，要以最低的高度作为能储水的高度，否则水就会溢出；将网格最外层的点开始加入队列，每次去高度最小的点作为

Ac-try·2025-03-09 18:02

制作前端开发中 SVG 图标

引入其他图标集可能也未必包含所有需要的图标。此外，这样做改动太大，还需要确保所有图标在风格上的一致性（例如宽度、弧度的一致）。因此，需要自己制作一些图标。

xieyan0811·2025-03-09 16:11

算法每日一练 (9)

携手共前行，未来更辉煌文章目录算法每日一练(9)最小路径和题目描述解题思路解题代码`c/c++``golang``lua`官方站点：力扣Leetcode算法每日一练(9)最小路径和题目地址：最小路径和题目描述给定一个包含非负整数的

张胤尘·2025-03-09 14:27

PyTorch系列教程：编写高效模型训练流程

模型训练流程PyTorch训练循环流程通常包括：加载数据批量处理执行正向传播计算损失反向传播更新权重一个典型的训练流程将这些步骤合并到一个迭代过程中，在数据集

梦想画家·2025-03-09 13:24

C语言优先队列作用,优先队列(priority_queue)的C语言实现(原创)

优先队列(priority_queue)和一般队列(queue)的函数接口一致，不同的是，优先队列每次出列的是整个队列中最小(或者最大)的元素。

福建低调·2025-03-09 13:52

C语言实现优先队列

优先队列(堆)是允许至少下列两种操作的数据结构:Insert(插入),它的工作显而易见的,以及DeleteMin(删除最小者),它的工作是找出、返回和删除优先队列中最小的元素。

嵌入式系统攻城狮·2025-03-09 13:51

K8s面试题总结（十一）

bridge,host,none)Bridge：默认模式，容器通过虚拟网络桥接与主机通信Host：容器直接使用主机的网络栈none：容器没有网络接口3.如何将本地开发的Docker容器部署到Kubernetes集

a_j58·2025-03-09 11:37

DeepSeek R1-32B医疗大模型的完整微调实战分析（全码版）

─1.2软件依赖││├─PyTorch2.1.2+CUDA││└─Unsloth/ColossalAI│└──1.3模型加载│├─4bit量化加载│└─FlashAttention2加速├──2.数据集构建

Allen_LVyingbo·2025-03-09 11:33

Python项目-基于Django的在线教育平台开发

本项目旨在创建一个集课程管理、视频播放、在线测验、学习进度跟踪和社区互动于一体的综合性教育平台，为教育机构和个人讲师提供一站式在线教学解决方案。2.技术栈选择2.1后端

天天进步2015·2025-03-09 09:23

【Hadoop】详解HDFS

Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统，它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，能够提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。

2302_79952574·2025-03-09 09:13

HSPF(Hydrological Simulation Program Fortran)模型

HSPF模型在国内的影响力不如SWAT；但是，HSPF模型也有其自身的优势，比如：1.它有很高集成度的前后处理软件，减轻建模的负担；2.它可以自主调节水文响应单元的大小，模型有更好的灵活性；3.它可以输出最小为小时的结果

weixin_贾·2025-03-09 07:23

Scala 中生成一个RDD的方法

在Scala中，生成RDD（弹性分布式数据集）的主要方法是通过SparkContext（或SparkSession）提供的API。

闯闯桑·2025-03-09 06:35

HDFS的设计架构

HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，设计用于存储和处理超大规模数据集。它具有高可靠性、高扩展性和高吞吐量的特点，适合运行在廉价硬件上。

F_0125·2025-03-09 05:21

Maven匹配机制和仓库库设置

Maven镜像匹配机制解析在Maven的settings.xml配置中，镜像（）的访问顺序不直接由配置文件中的书写顺序决定，而是遵循以下规则：一、镜像匹配优先级规则精确匹配优先Maven优先选择范围最小的镜像

堕落年代·2025-03-09 05:32

TopK问题

针对TopK问题，通常方案是分治+Trie树/Hash+小顶堆，即先将数据集按照Hash方法分解成多个小数据集，然后使用Trie树/

K. Bob·2025-03-09 03:11

【神经网络】python实现神经网络（一）——数据集获取

二.测试训练数据集的获取首先我们需要通过官网获取到手写数字识别数据集，数据集一共分为四个部分，分别是训练集的图片（六万张）、训练集的标签、测试集的图片

师兄师兄怎么办·2025-03-09 03:06

std::lock_guard对整个函数加锁访问

std::lock_guardlock(mutex_);性能优化是最小使用原则，那么将需要使用的代码块单独拿出来作为函数mutex_将会自动release当超出作用范围的时候。

BugattiEngine·2025-03-09 03:59

【练习】PAT 乙 1050 螺旋矩阵

要求矩阵的规模为m行n列，满足条件：m*n等于N；m>=n；且m-n取所有可能值中的最小值。输入格式：输入在第1行中给出一个正整数N，第2行给出N个待填充的正整数。

柠石榴·2025-03-09 03:14

大数据运维实战指南：零基础入门与核心技术解析（第一篇）

YARN/K8s深度解析第五篇：实时计算框架Flink/Spark运维指南第六篇：大数据监控体系与自动化运维第七篇：云原生时代的大数据运维实践第八篇：数据安全与合规性管理第九篇：性能调优与故障排查案例集第

emmm形成中·2025-03-09 01:19

R语言决策树、svm支持向量机、随机森林

（如果内容有错误，欢迎大家批评指正）1.决策树我们使用的还是RStudio自带的数据集iris。

别叫我名字20·2025-03-09 01:08

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后，已经把这个模型训练出来了

qq_43625764·2025-03-09 01:05

hadoop框架与核心组件刨析（四）MapReduce

MapReduce的核心思想分而治之：将大规模数据集分割成多个小块，分布到集群中的多个节点上并行处理。Map阶段：将输入数据转换为键值对（Key-ValuePair）

小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )·2025-03-09 00:42

加州房价数据集加载出错：无法获取数据，HTTP Error : Forbidden

加州房价数据集加载出错：无法获取数据，HTTPError:Forbidden在使用Python的sklearn库中，我们可以很方便地获取一些常用的数据集。

code_welike·2025-03-09 00:13

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题在使用Python的scikit-learn库进行机器学习任务时，我们经常需要加载各种数据集。

冰雪之境·2025-03-09 00:39

【完整版解决方案】sklearn加州房价数据集出错 housing = fetch_california_housing() HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden

1、下载数据集原始数据集:cal_housing.tgz2、放置数据集查找本地位置，执行代码后进入目标文件夹。

getalong·2025-03-08 23:34

使用Opacus库在Mnist数据集实现差分隐私

第一部分：代码实现（1）基础配置python:3.8,opacus1.1.1，torch1.12.1pipinstallopacus==1.1.1具体实现方式是参考opacus官网以及（4）的参考文献。opacus官网为：GitHub-pytorch/opacus：使用差分隐私训练PyTorch模型（2）完整代码#-*-coding:utf-8-*-#Step1:导入必要的库和模块importto

还不秃顶的计科生·2025-03-08 22:06

C++之序列容器（vector,list,dueqe）

在众多编程语言中，数据的存储与管理方式各有千秋，而C++凭借其丰富且强大的工具集脱颖而出，尤其是在处理序列数据方面，C++标准模板库（STL）中的序列容器vector、list和deque更是展现出卓越的性能与高度的灵活性

邪恶的贝利亚·2025-03-08 21:40

(9-2)MM-Vet多模态大模型评估系统：项目架构

9.2项目架构MM-Vet的项目架构由多模态数据集、推理脚本和评估工具三部分构成，针对大模型的综合能力进行全面评估。

码农三叔·2025-03-08 21:35

使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码

步骤概述数据准备：准备包含高中物理题目的数据集，每个题目都有对应的类别标签。文本预处理：对题目文本进行清洗和特征提取。模型训练：使用训练数据训练分类模型。模型评估：使用测试数据评估模型的性能。

max500600·2025-03-08 19:17

全面掌握Python&Java分层自动化测试：从单元测试到安全检测的完整指南

通常，分层自动化包括以下几层：1.单元测试层(UnitTestLayer)定义：单元测试是针对代码中的最小功能单元（通常是函

jardonwang1·2025-03-08 18:20

Unity 文字高度自适应

期望文字有字号限制，输入文字文字后先判断高度是否适用于限制字号，若处于最小字号时高度任不适用，则调整RectTransform的高度。核心代码每次输入文字时先将字号设定为原始字号。

2301_79311694·2025-03-08 17:11

数据挖掘实战-基于Catboost算法的艾滋病数据可视化与建模分析

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-08 16:23

基于pandas的哪吒2电影评论数据分析

为深入理解观众对影片的真实反馈，挖掘市场评价中的关键信息，本项目基于电影评论数据集，从评分、情感倾向、地域分布、时间趋势等多维度展开分析，旨在为电影制作方、宣发团队及行业研究者提供数据驱动的决策支持。

2302_80651048·2025-03-08 16:27

【Hugging Face】datasets 库：加载、处理和分享大规模数据集

HuggingFaceDatasets库HuggingFace的datasets库是一个轻量级、高性能的库，用于加载、处理和分享大规模数据集，特别适用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音任务

彬彬侠·2025-03-08 15:28

蓝破云可以实现500M以下文件的百度云到阿里云的转存的云计算服务平台（大约每天50个的限制）

官网：蓝破云官网-让技术更加流行--[集云盘管理、云盘转存、云储存、云应用的创新平台]可以使用阿里云登录亲测确实可以快速转存，然后再用阿里云快速下载。

skywalk8163·2025-03-08 15:27

Pandas-为什么 Polars 比 Pandas 使用更少的内存

特别是，某些在Pandas中需要手动完成的技术可以在Polars中自动完成，从而让你在处理大型数据集时使用更少的内存——并且减少你

李星星BruceL·2025-03-08 14:07

Python和C++计算物理光学波形化学结构数学方程

数学计算1：数据集升序排列后，生成索引和排名。数学计算2：一定量序列排序后，生成得新索引表，并绘制原始序列。

亚图跨际·2025-03-08 14:33

深度剖析QwQ模型：技术、应用与前景展望

研究方法与创新点二、QwQ模型的基本概述2.1定义与概念2.2发展历程2.3模型架构与原理2.3.1整体架构2.3.2关键技术与原理三、QwQ模型的性能表现3.1数学推理能力3.1.1AIME24评测集表现

萧十一郎@·2025-03-08 13:59

Manus的基于Sentence-BERT与ChromaDB的语义检索系统设计与实现

实验表明，在MSMARCO数据集上，

设计狗和程序猿·2025-03-08 13:28

PTA团体程序设计天梯赛-练习集16-20题

L1-016查验身份证一个合法的身份证号码由17位地区、日期编号和顺序编号加1位校验码组成。校验码的计算规则如下：首先对前17位数字加权求和，权重分配为：{7，9，10，5，8，4，2，1，6，3，7，9，10，5，8，4，2}；然后将计算的和对11取模得到值Z；最后按照以下关系对应Z值与校验码M的值：Z：012345678910M：10X98765432现在给定一些身份证号码，请你验证校验码的有

β添砖java·2025-03-08 12:55

Vue3自适应布局实战：动态窗口高度适配与最小值限制的完美结合

副标题：从基础原理到el-table深度应用，手把手教你实现"屏幕无界，布局有度"的响应式方案一、核心知识点梳理响应式窗口高度监听•使用ref创建响应式变量windowHeight，通过window.addEventListener('resize')实时更新窗口高度•示例代码：constwindowHeight=ref(window.innerHeight);window.addEventLis

内向的小农·2025-03-08 11:34

3.6手写数字识别项目

今天的内容为手写数字识别项目1.数据准备：-使用`torchvision.datasets`加载MNIST数据集。

不要不开心了·2025-03-08 11:33

【蓝桥杯学习笔记】12.数据结构——单调栈

系列文章目录【蓝桥杯学习笔记】1.入门基本语法及练习题【蓝桥杯学习笔记】2.常用模型----最大公约数和最小公倍数【蓝桥杯学习笔记】3.质数判断【蓝桥杯学习笔记】5.矩阵乘法【蓝桥杯学习笔记】6.一图看懂差分数组

Master_L u·2025-03-08 10:13

图论理论基础和存储方式的实现

1、图的理论基础图（Graph）用大写字母（如GGG）表示图，通常记为G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)，其中VVV表示顶点集，EEE表

Amazing_snack·2025-03-08 09:32

iOS：如何使用OpenVC库计算照片相似度

动态阈值建议根据实际数据集通过ROC曲线确定最佳阈值。错误处理增加对空图像、无轮廓等异常情况的检查。**关键步骤：**1.引入OpenCV库2.涉及C++，需要将.m文件更新为.mm文件#pragm

zzialx·2025-03-08 09:26

c#视觉应用开发中如何在C#中处理多光谱图像？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位在

openwin_top·2025-03-08 09:55

【JAVA架构师成长之路】【Redis】第11集：Redis缓存-高并发与秒杀实战

0-3分钟：课程目标与引入目标通过本课程，将掌握：高并发场景核心问题：理解超卖、库存不一致、数据库击穿的成因与危害。Redis秒杀解决方案：利用原子操作、分布式锁、队列削峰保障库存安全。性能优化技巧：缓存预热、限流策略、Lua脚本实现原子性。实际意义秒杀场景下瞬时流量极高（如电商大促、票务系统），传统数据库无法承受压力。Redis凭借内存操作与原子性特性，成为解决高并发库存扣减的核心工具。3-13

羽轩GM·2025-03-08 08:49

2024年03月 Scratch 图形化（三级）真题解析#中国电子学会#全国青少年软件编程等级考试

（）A：2B：4C：6D：8答案：A程序中随机数的取值最小为2，最大为20，那么随机数加上2之后的结果的最小值为4，最大值为22。所以角色是可能说出4、6、8这三个数字的，但一定不会说出2。

码农StayUp·2025-03-08 08:38

【数据库】通俗易懂掌握MySQL存储最小单位及数据存取过程

要深入理解MySQL的工作原理，首先需要了解它的存储最小单位以及数据存取过程。此外，MySQL支持多种存储引擎（如InnoDB、MyISAM等），不同的存储引擎在数据存取过程中会有一些区别。

千益·2025-03-08 08:37

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