HCNA学习系列第5页

算法学习系列（十四）：并查集

目录引言一、并查集概念二、并查集模板三、例题1.合并集合2.连通块中点的数量引言这个并查集以代码短小并且精悍的特点，在算法竞赛和面试中特别容易出，对于面试而言，肯定不会让你去写一两百行的代码，一般出的都是那种比较短的，而且还不好想考验思维的那种题，那并查集就将这两点全占了，所以重要性很大，而且竞赛的话也就是将多个知识点合并起来考察，这个也很可能成为一个点，所以话不多说就开始吧。一、并查集概念并查集

lijiachang030718·2023-12-29 02:21

算法学习系列（十三）：Trie树

目录引言一、Trie概念二、Trie树模板三、例题引言这个Trie还是比较有用的，主要的功能就是高效的存储和查找字符串的数据结构。一、Trie概念假设这个Trie只存储小写字母的话：这个大概就是这么个概念，就是头结点是0号，然后每个结点都可以有26个儿子，然后每个儿子又有它们的儿子插入操作：先看0号结点的儿子有没有插入字符串的第一个字符，如果有那就进入下一个结点，如果没有那就创造出来，然后进入下一

lijiachang030718·2023-12-29 02:51

算法学习系列（十五）：最小堆、堆排序

目录引言一、最小堆概念二、堆排序模板（最小堆）三、模拟堆引言这个堆排序的话，考的还挺多的，主要是构建最小堆，并且在很多情况下某些东西还用得着它来优化，比如说迪杰斯特拉算法可以用最小堆优化，然后面试和考研用的也是挺多的，总之开始吧。一、最小堆概念本文只讲述最小堆，其一这个用的最多，而且跟最大堆来说其实都是差不多的，就一个小于一个大于最小堆：首先是一个完全二叉树，然后每个结点都小于或等于其两个儿子，性

lijiachang030718·2023-12-29 02:18

gRPC学习之一：在CentOS7部署和设置GO

Docker、Kubernetes、DevOPS等；关于《gRPC学习》系列《gRPC学习》是欣宸最新创作的实战风格原创，旨在通过一系列实战操作与读者一同掌握基于golang的gRPC开发基础知识；gRPC学习系列文章链接在

程序员欣宸·2023-12-28 21:01

【持续学习系列(三)】《Less-forgetting Learning in Deep Neural Networks》

一、论文信息1标题Less-forgettingLearninginDeepNeuralNetworks2作者HeechulJung,JeongwooJu,MinjuJung,JunmoKim3研究机构KoreaAdvancedInstituteofScienceandTechnology,RepublicofKorea二、主要内容这篇论文主要探讨了深度神经网络（DNNs）在学习新数据时出现的灾难

ZedKingCarry·2023-12-28 21:17

Android JetPack学习系列——Navigation

写在前面Google在2018年就推出了Jetpack组件库，但是直到今天我才给重视起来，这真的不得不说是一件让人遗憾的事。过去几年的空闲时间里，我一直在尝试做一套自己的组件库，帮助自己快速开发，虽然也听说过Jetpack，但是压根儿也没去了解，但是其实自己已经无形之中用到过很多Jetpack中的库了，只是自己不知道，比如说databinding、viewmodel、camerax等等所以我打算推

邵旺运·2023-12-28 20:41

【持续学习系列(四)】《Lifelong-RL》

一、论文信息1标题Lifelong-RL:LifelongRelaxationLabelingforSeparatingEntitiesandAspectsinOpinionTargets2作者LeiShu,BingLiu,HuXu,andAnniceKim3研究机构DepartmentofComputerScience,UniversityofIllinoisatChicago,USACente

ZedKingCarry·2023-12-28 20:10

机器学习系列--R语言随机森林进行生存分析（1）

随机森林（Breiman2001a）（RF）是一种非参数统计方法，需要没有关于响应的协变关系的分布假设。RF是一种强大的、非线性的技术，通过拟合一组树来稳定预测精度模型估计。随机生存森林（RSF）（Ishwaran和Kogalur，2007；Ishwaraan，Kogalur、Blackstone和Lauer（2008）是Breimans射频技术的延伸从而降低了对时间到事件数据的有效非参数分析。R

天桥下的卖艺者·2023-12-28 16:59

Java I/O系统学习系列一：File和RandomAccessFile

I/O系统即输入/输出系统，对于一门程序语言来说，创建一个好的输入/输出系统并非易事。因为不仅存在各种I/O源端和想要与之通信的接收端(文件、控制台、网络链接等)，而且还需要支持多种不同方式的通信(顺序、随机存取、缓冲、二进制、按字符、按行、按字等)。Java类库的设计者通过创建大量的类来解决这个难题，比如面向字节的类(字节流，InputStream、OutputStream)、面向字符和基于Un

编程小世界·2023-12-28 09:02

Spring MVC学习(11)—跨域的介绍以及使用CORS解决跨域问题

SpringMVC学习系列文章SpringMVC学习(1)—MVC的介绍以及SpringMVC的入门案例SpringMVC学习(2)—SpringMVC中容器的

刘Java·2023-12-28 08:54

【持续学习系列（二）】2015_ACL_LCS

一、论文信息1标题LifelongLearningforSentimentClassification2作者ZhiyuanChen,NianzuMa,BingLiu3研究机构DepartmentofComputerScience,UniversityofIllinoisatChicago二、主要内容这篇论文提出了一种基于终身学习（LifelongLearning,LL）的方法来解决情感分类问题。终

ZedKingCarry·2023-12-28 00:45

机器学习系列 - 2.如何评价模型的好坏

小蘑菇1962·2023-12-27 12:09

《Machine Learning in Action》—— 女同学问Taoye，KNN应该怎么玩才能通关

这篇是机器学习系列文章所涉及到的第六篇文章了，前面已经介绍过了支持向量机SVM以及决策树算法，一个躲在小房间里认真阅读过的读者应该对他们都有了一定的认识，算法的过程和原理也都大致了解了。

玩世不恭的Coder·2023-12-26 20:40

机器学习系列_朴素贝叶斯（1）（原理、python代码、实战）

本文经作者允许转载自公众号：月半一更链接：https://mp.weixin.qq.com/s/v-FN3rG97Hr8Ez_fnkwpTw前文中的K-近邻、决策树分类器，给出的分类决策都是确定性的，即：该数据实例确定属于哪一类。但是，再好的分类器有时候也会产生错误的分类结果，这时候我们就希望有一个分类器，它能给出一个最优的类别猜测结果，同时也能给出这个猜测的概率估计值。这种基于分类结果的概率估计

大大的肥猫·2023-12-26 07:26

Flutter学习系列——环境搭建(windows开发环境)

如果想了解flutter是什么和为什么使用flutter，可以参考这一篇文章：Flutter是什么官方文档：https://flutter.io/小提示：可以尝试看下英文的官方文档，上面的解释可以看懂，并不难，而且更新的比中文文档要快，有的中文文档翻译的不恰当，会影响理解。windows系统要求：1、Windows7SP1及以上(64位)2、磁盘空间：400M+（不包含开发环境和工具的空间）3、其

xk_一步一步来·2023-12-25 21:45

C++ 学习系列 -- C++ 中的多态行为

一多态是什么？多态是面向对象三大特征中重要一项，另外两项分别是封装与继承。所谓多态，指的是多种不同的形态，也就是去完成某个具体的行为，多个不同的对象去操作同一个函数时，会产生不同的行为，进而出现不同的状态。二C++类中的普通成员函数普通成员函数面临着两个问题：1.无法实现多态行为2.派生类同名函数会覆盖基类的同名函数，即使函数的参数不同也会导致覆盖//base.h#includeclassBase

在河之洲木水·2023-12-25 07:49

算法学习系列（九）：离散化

目录引言一、离散化概念二、离散化模板三、例题四、测试引言这个离散化我的理解就是你如果要用到数组的下标进行存数，会有多个询问针对下标进行操作，然后这个下标特别的大，而且存的数也是特别的分散，举个例子就是有三个数，1，2，3，它们对应的下标分别为1，10000，1e9，所以如果开那么大的数组肯定浪费了，而且可能会爆内存，然后就需要离散化了，那么进入正题吧！一、离散化概念引入离散化的背景已经在引言里说过

lijiachang030718·2023-12-25 04:50

算法学习系列（十一）：KMP算法

目录引言一、算法概念二、题目描述三、思路讲解三、代码实现四、测试引言这个KMP算法就是怎么说呢，就是不管算法竞赛还是找工作笔试面试，都是非常爱问爱考的，其实也是因为这个算法比较难懂，其实就是很难，所以非常个人的一个思维逻辑吧，反正就是用来区分人的，我会你不会，那么我就比你牛逼，所以那就开始吧。一、算法概念这个KMP算法就是用来匹配字符串的，在一个字符串中是否有另一个字符串的存在，如果存在返回原始字

lijiachang030718·2023-12-25 04:50

算法学习系列（六）：高精度加法、减法、乘法、除法

目录引言一、高精度加法1.题目描述2.代码实现3.测试二、高精度减法1.题目描述2.代码实现3.测试三、高精度乘法1.题目描述2.代码实现3.测试四、高精度除法1.题目描述2.代码实现3.测试引言本文介绍了高精度加法、高精度减法、高精度乘法、高精度除法，这个高精度来说还是有点用的，在一些竞赛啥的还是能用得上的，当然了这个只针对C++来说，java或者python本身就有大整数类型，没必要搞这个。一

lijiachang030718·2023-12-25 04:20

算法学习系列（一）：二分

目录：引言一、二分模板1.非递归模板2.递归模板3.二分通用模板4.测试二、例题1.查询最左边的数2.查询最右边的数三、详解二分通用模板四、附录（所有代码）五、扩展题1.机器人跳跃问题引言不论你是找工作还是考研，不论是什么专业（当然首先要是计算机大类的哈），不论是参加笔试和面试，二分这个问题是必考的，而且非常有可能会让你手撕代码（就是给你一张A4纸让你把代码手写出来），所以这个二分的重要性不言而喻

lijiachang030718·2023-12-25 04:19

Linux学习系列（六）：linux系统上C程序的编译、运行及调试

目录引言一.文件编译及运行1.编译过程2.gcc分布编译3.gcc一步编译4.一步运行5.make和makefile二.gdb调试1.调试步骤：2.调试命令：1.l行号2.b/break3.infob/break4.运行代码5.p变量6.结束调试7.调试命令（全）引言本文介绍了Linux操作系统中关于C程序的编译，通过介绍编译过程、gcc命令、分步编译、一步编译和makefile自动化编译，详细介

lijiachang030718·2023-12-25 04:49

Linux学习系列（九）：Linux进程复制和替换

目录一.main函数二.printf输出问题1.printf函数并不会直接将数据输出到屏幕，而是**先放到缓冲区**中，只有一下三种情况满足，才会输出到屏幕。2.退出：returnexit_exit三.fork进程复制，写时拷贝1.fork2.写时拷贝四.僵死进程、孤儿进程及处理方法1.僵死进程2.孤儿进程3.僵死进程处理方法五.操作系统的文件调用1.open2.close3.read4.writ

lijiachang030718·2023-12-25 04:49

算法学习系列（十）：用数组模拟链表、双链表、栈、队列、单调栈、单调队列

目录引言一、数组模拟链表1.模板2.例题3.测试二、数组模拟双链表1.模板2.例题3.测试三、数组模拟栈1.模板2.例题3.测试四、数组模拟队列1.模板2.例题3.测试五、数组模拟单调栈1.例题+模板2.测试六、数组模拟单调队列1.例题+模板2.测试引言首先说一下为什么要拿数组来模拟，最主要的原因是为了快，因为如果用stl库里的容器的话，在算法竞赛中，一般是不会给你开O2优化或者臭氧优化的，然后所

lijiachang030718·2023-12-25 04:45

【Python深度学习系列】十几行代码教你使用CTGAN模拟生成表格数据

一、问题在机器学习中，我们经常会遇到数据集数量不足的情况。CTGAN是一个生成对抗网络（GAN）的实现，它可以学习原始数据的分布并生成具有相似特征的合成数据。生成的数据将尽量保持与原始数据的统计特性一致。二、实现过程2.1安装CTGAN库pipinstallctgan使用命令在终端或命令提示符中安装CTGAN库2.2导入CTGAN类fromctganimportCTGAN在Python代码中导入C

数据杂坛·2023-12-24 20:41

【Python机器学习系列】建立决策树模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型分析特征重要性（源码）【Pytho

数据杂坛·2023-12-24 20:41

【Python机器学习系列】一文搞懂机器学习中的转换器和估计器（附案例）

一、引言表格数据一套完整的机器学习建模流程如下：在机器学习中，转换器（Transformer）和估计器（Estimator）是两个重要的概念，转换器和估计器在机器学习中扮演不同的角色，但它们通常可以结合在一起构建一个完整的机器学习流程。二、转换器转换器（Transformer）是一种用于数据转换和预处理的对象或类。它接受输入数据，并对其进行某种形式的变换。转换器通常用于数据的特征工程，包括特征缩放

数据杂坛·2023-12-24 20:38

python用while向列表输入_Python入门学习系列——Python用户输入和while循环

Python用户输入和while循环input()函数函数input()用于接收用户的输入信息。使用input()时，python将用户输入的内容解读为字符串，因此在进行其他数据类型操作时，需要进行相应的类型转换。注意：在Python2.7中，input()函数作用有所不同，input()函数会将用户输入解读为Python代码，并尝试运行它们，所以在Python2.7中，请使用raw_input(

weixin_39688687·2023-12-24 12:55

HCIA-WLAN的组网架构

本文章属个人学习整理的对应笔记，学习内容来自华为官方PPT和B站视频，学习视频链接如下，如有需要可自行观看【华为数通路由交换HCNA/HCIA(完)】https://www.bilibili.com/video

是小天才哦·2023-12-23 20:32

Java学习系列（七）

1.Java多态多态是同一个行为具有多个不同表现形式或形态的能力，多态就是同一个接口，使用不同的实例而执行不同操作。多态的优点1.消除类型之间的耦合关系2.可替换性3.可扩充性4.接口性5.灵活性6.简化性多态存在的三个必要条件继承重写父类引用指向子类对象：Parentp=newChild();classShape{ voiddraw(){}} classCircleextendsShape{

老蔡的菜·2023-12-23 06:13

【Active Learning - 02】Fine-tuning Convolutional Neural Networks for Biomedical Image Analysis...

主动学习系列博文：【ActiveLearning-00】主动学习重要资源总结、分享（提供源码的论文、一些AL相关的研究者）：https://blog.csdn.net/Houchaoqun_XMU/article

Houchaoqun_XMU·2023-12-23 03:22

Caffe学习系列——工具篇：计算数据集的图像均值

本系列文章介绍深度学习框架Caffe及其实践，本文主要介绍Caffe的实用工具——compute_image_mean计算图像均值.1.图像预处理——零均值化数据预处理在深度学习中非常重要，数据预处理中，标准的第一步是数据归一化。特征归一化常用的方法包含如下几种：简单缩放逐样本均值消减(也称为移除直流分量)特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差)特征标准化指的是（独立地）使得数据的每

Solomon1588·2023-12-23 03:41

【Docker学习系列教程】docker的基本命令

docker的命令和git命令很类似，如果你了解过git、使用过git那么上手将会很快。当你不知道如何加参数是你可以使用--help来查询，例如dockerrun--help,下面只是简单列出常用的命令。dockerversion查询docker版本$dockerversionClient:Version:18.06.1-ceAPIversion:1.38Goversion:go1.10.3Git

浪漫宇宙与人间日常·2023-12-22 09:00

python学习系列1---爬取糗事百科段子

python学习了大半个月了。前段时间一直在慕课网看廖雪峰老师的python学习入门和进阶，视频地址http://www.imooc.com/learn/317。讲的很好，很通俗易懂，一边讲解还能一边练习。后面开始学习python爬虫相关的知识，看的课程都是来自http://wiki.jikexueyuan.com/project/python-crawler-guide/summarize.ht

余蝈蝈·2023-12-18 05:35

TensorRT学习系列一：使用自定义网络构建和运行TensorRT模型

文章目录一、前言二、使用TensorRT构建(build)引擎1.创建logger2.创建builder3.创建network4.配置参数5.构建并序列化引擎并保存6.释放资源三、使用TensorRT运行(runtime)模型1.创建一个runtime对象2.反序列化生成engine3.创建一个执行上下文4.填充数据5.执行推理6.释放资源四、总结五、参考一、前言随着深度学习技术的发展，许多实际应

梦想的理由·2023-12-17 16:19

Pycharm 如何更改成中文版| Python循环语句| for 和 else 的搭配使用

共同学习交流.本文由Aileen_0v0原创CSDN首发如需转载还请通知⚠️个人主页：Aileen_0v0—CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏：Aileen_0v0的PYTHON学习系列专栏

Aileen_0v0·2023-12-17 15:13

Pyside2 学习系列三：PyInstaller打包项目瘦身（超详细的Pyside2 攻略）

继上一篇文章打包后，发现包太大了，我们现在开始进行瘦身优化。本项目的所有演示代码：github可在这里下载。打包只用的工具为PyInstaller。不想细看的朋友可以直接跳到最后方法对比查看瘦身结果比较。~~优化1简单查看包构成2瘦身方法2.1打包成单文件2.2UPX压缩2.2.1命令行添加地址2.2.2将UPX路径添加到环境变量2.3打包成单文件并UPX压缩2.4打包成多文件后，删除无用的依赖库

jimboRen·2023-12-17 14:18

【埋点学习系列】04如何设计一套好的埋点管理工具

1，埋点管理系统的必要性当前许多中小型公司的埋点需求使用表格来统计的，但是随着项目的进行以及后期的精细化运营需要，数据量越来越复杂，越来越难以维护。所以很多公司都已经开发了一整套系统，以实现从埋点的统一管理。数据上报链路2，埋点管理系统的主要功能埋点管理：埋点管理模块主要包含所属业务模块，埋点列表的展示，编辑，回收等。根据业务模块来筛选各个业务模块的埋点列表，在埋点列表中可以查看埋点的详情信息，比

tricking紫枫·2023-12-17 07:12

7_5-网络地址转换-Static

staticflag:#华为设备#网络地址转换#HCNA#static#网络技术#ensp#N

Enomothem·2023-12-17 07:49

跟着曾仕强学习系列-情绪管理

很早就听过曾教授的讲座，现在看到视频，觉得非常有智慧。跟着大师学习，体会。这个系列就是边听边想，边做，修己，提升自己。情绪管理1.我们只知道外界的是环境。我们自己对自己也是一种环境。我们心情变动，也会影响到我们的额情绪。我们要扩大范围，看得见的，看不见的，内在的，外在的，都在变动，都会使得我们有一种反应，这种反应就叫做情绪。反应无所谓好坏。任何环境都是会变动的，不是固定的。任何时候看他都是不一样的

人间四月2012·2023-12-17 06:33

【vim 学习系列文章 13.1 -- 自动命令autocmd 根据文件类型设置vim参数】

文章目录autocmd根据文件类型配置vim参数vim文本类型autocmd根据文件类型配置vim参数在Vim中，你可以使用autocmd（自动命令）来根据文件类型自动执行特定的函数。首先，你需要定义这些函数，然后使用autocmd与文件类型模式匹配来调用这些函数。以下是一个基本的Vim配置示例，该配置在~/.vimrc文件中定义了两个函数，一个用于C类型文件，另一个用于Python类型文件。然后

CodingCos·2023-12-16 16:09

C++ 学习系列 -- 实现简单的 String

1标准库std::stringc++中的std::string是一个重要的字符串的类,我们在日常工作中常常与之打交道。string是C++标准库的重要部分，主要用于字符串处理。使用string库需要在同文件中包括该库#includestd::string实际上是std::basic_string：std::basic_string-cppreference.comtemplate,typename

在河之洲木水·2023-12-16 12:53

C++ 学习系列 -- conversion function

一什么是转换函数？在c++编码中，我们可能遇到要将类A转为类B的情况，此时就可以定义类A的转换函数将其按照一定规则转换为类B；转换函数声明规则如下：operator转换类型()const;转换函数无返回值，转换类型是一个已定义的类，包括c++基本类型int、double等，也包括事先定义过的类。这里介绍一下隐式转换的知识点：所谓隐式转换，由编译器私下进行的类型转换，该转换不需要使用者干预。当一个值

在河之洲木水·2023-12-16 12:22

C++ 学习系列 -- 模板 template

一C++模板介绍？C++为什么引入模板？我的理解是：C++引入模板的概念，是为了复用重复的代码，当某些代码除了操作的数据类型不同以外，其他逻辑全都相同，此时就适合采用模板的方式。定义模板类或者模板函数时，只是定义了一个代码的架子，使用时需要配合上实际的数据类型，数据类型可以是基本数据类型也可以是用户自定义的类型。官方一点的说法：所谓模板，实际上是建立一个通用函数或类，其类内部的类型和函数的形参类型

在河之洲木水·2023-12-16 12:46

开源书籍—鸢尾花书：从加减乘除到机器学习系列 | 开源专题 No.50

Visualize-ML/Book1_Python-For-BeginnersStars:2.4kLicense:NOASSERTION《编程不难》是一本名为鸢尾花书的开源项目，它从基础的加减乘除开始，逐步引导读者进入机器学习领域。该项目提供了PDF草稿和Jupyter笔记，并经过至少两轮修改以确保内容更新完善。以下是这个开源项目的核心优势和关键特性：详细而易懂：《编程不难》通过简洁明了的语言、清

开源服务指南·2023-12-16 12:30

第527篇-Prism学习系列3_Modularity

在Prism中，一个非常普遍的方法是把各个不同的Business模块化，用Module的机制可以很好的解决这个问题。Module支持即时加载.//////Amoduleforthequickstart.///[ModuleExport(typeof(ModuleD))]publicclassModuleD:IModule{privatereadonlyIModuleTrackermoduleTra

weixin_30908707·2023-12-15 18:41

源码学习系列之SpringBoot自动配置（篇一）

源码学习系列之SpringBoot自动配置源码学习（篇一）ok，本博客尝试跟一下Springboot的自动配置源码，做一下笔记记录，自动配置是Springboot的一个很关键的特性，也容易被忽略的属性，

smileNicky·2023-12-15 07:01

算法学习系列之排序算法：原理、应用场景与C++实现精解

文章目录前言原理和应用场景快速排序的实现一般的递归快速排序三点取中法单边递归快速排序无监督快速排序混合排序的实现C++标准库sort算法我设计的混合排序算法堆排序的实现我的实现另一种实现解释特性其它c++案例实现总结前言在计算机科学领域，排序算法是最基础也是最关键的部分之一。它们不仅在理论上具有重要意义，也在实际应用中发挥着至关重要的作用。从经典的冒泡排序到更高效的快速排序，每种算法都有其独特之处

梦想的理由·2023-12-14 19:42

【Spring Boot 源码学习】ApplicationListener 详解

SpringBoot源码学习系列ApplicationListener详解引言往期内容主要内容1.初识ApplicationListener2.加载ApplicationListener3.响应应用程序事件总结引言书接前文

Huazie·2023-12-14 13:14

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Huazie·2023-12-06 22:50

【Java不看后悔系列】|面向对象编程|[继承、封装、多态全覆盖]

个人主页:Aileen_0v0系列专栏:Java学习系列专栏个人格言:"没有罗马,那就自己创造罗马~"1.Judgingrightfromwrong(inheritance)1.Achildclassinheritseverythingfromitsparentclass

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