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PTA刷题笔记

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数据结构刷题 -- 客房预约

1.题目描述您需要实现一个功能,快速找到客户想要的酒店房间。在系统中注册的酒店数量N,最多为1000家。酒店ID的值介于1和N之间。这些值彼此不同。每家旅馆最多有100个房间。每个房间的ID值介于1和100000之间。给定值彼此不同。(但是,酒店ID和房间ID的值可以相同。)每个房间都有以下信息:Region(1~10)NumberofBeds(2~10)RoomType (1~4)ViewType(1~4)InitialPrice (10,000~20,000)酒店客房搜索系统会返回与客户选择的过滤器选项匹配的房间中最便宜的房间。客户输入的信息如下:Check-inDate(1~9,999)

OpenCV 笔记(20):霍夫圆检测

1. 霍夫圆变换霍夫圆变换(HoughCircleTransform)是一种数字图像处理中的特征提取技术,用于在图像中检测圆形。它将二维图像空间中一个圆转换为该圆半径、圆心横纵坐标所确定的三维参数空间中一个点的过程。因此,圆周上任意三点所确定的圆,经霍夫变换后在三维参数空间应对应一点。霍夫圆变换的优点:通用性强,可以检测任意大小、形状的圆形。效率高,可以快速检测出图像中的圆形。霍夫圆变换的缺点:对噪声敏感。容易产生错误检测。计算量大。2. 霍夫圆检测的原理2.1标准霍夫圆变换圆的一般方程为:,其中(a、b)为圆心坐标,r是圆的半径。把图像空间转换成参数空间,这里将x-y平面转化成a-b-r参数

算法笔记 第四章-算法初步 | 4.3递归——谢尔宾斯基地毯、自然数分解之最大积、自然数分解之方案数、01串

谢尔宾斯基地毯题目描述:题目链接:谢尔宾斯基地毯解题思路:和盒分形的做法类似,用一个二维数组打印图形,注意二维数组要为外圈的"+"留位置。具体的递归就依照图中所画规律实现即可,递归的出口是n=1。做题过程:打印的时候总是错误,一步步排查发现是在输入'X'的时候j的初始值赋了x+len,改为y+len就顺利通过了。#include#include//n最大为7,所以边长最长为3^6+2(2是给'+'留下的位置)#defineMAX3*3*3*3*3*3+2charblanket[MAX][MAX];//n是递归层数,x、y是左上角坐标voidBLANKET(intn,intx,inty){//递

获取已删除的OneNote笔记本/部分/页面的列表

我的应用程序定期将数据与OneNote同步。如果在同步之后删除了某些内容,那么我如何获取已删除的页面/部分/笔记本的名称列表。目前,我正在比较我的系统中存在的页面/部分/笔记本的ID,这是我每次从OneNote同步收到的一个ID。但是,如果我有大数据,这个过程需要太长,特别是如果我有大数据。是否有MS-Graph/OneNoteAPI可以为我提供这些已删除实体的列表(ID)?看答案不幸的是,没有API可以检索已删除的实体列表。您今天可以通过API实现这一目标的最佳方法是设置Webhook集成,在收到Webhook通知时保持状态并在您身边保持状态,并说明了一些变化-看起来您正在做类似的事情。如果

网络安全全栈培训笔记(WEB攻防-51-WEB攻防-通用漏洞&验证码识别&复用&调用&找回密码重定向&状态值)

第51天WEB攻防-通用漏洞&验证码识别&复用&调用&找回密码重定向&状态值知识点:1、找回密码逻辑机制-回显&验证码&指向2、验证码验证安全机制-爆破&复用&识别3、找回密码客户端回显&Response状态值&修改重定向4、验证码技术验证码爆破,验证码复用,验证码识别等详细点:找回密码流程安全:1、用回显状态判断-res前端判断不安全2、用用户名重定向-修改标示绕过验证3、验证码回显显示验证码泄漏验证虚设4、验证码简单机制验证码过于简单爆破验证码绕过安全:1、验证码简单机制-验证码过于简单爆破2、验证码重复使用验证码验证机制绕过3、验证码智能识别-验证码图形码被识别4、验证码接口调用-验证码

【SQL刷题】Day10----SQL高级过滤函数专项练习

博主昵称:跳楼梯企鹅博主主页面链接:博主主页传送门博主专栏页面连接:专栏传送门--网路安全技术创作初心:本博客的初心为与技术朋友们相互交流,每个人的技术都存在短板,博主也是一样,虚心求教,希望各位技术友给予指导。博主座右铭:发现光,追随光,成为光,散发光;博主研究方向:渗透测试、机器学习;博主寄语:感谢各位技术友的支持,您的支持就是我前进的动力;学习网站跳转链接:牛客刷题网前言给大家推荐一款很好的刷题软件牛客刷题网 博主为什么喜欢用这个网站学习呢?主要原因有三点:1.内部含有大量面试题库2.覆盖行业范围比较全面3.刷题的题目是按照简单到难的过程一、过滤函数(高级)简介:数据库表一般包含大量的数

【学习笔记】pandas提取excel数据形成三元组,采用neo4j数据库构建小型知识图谱

前言    代码来自github项目neo4j-python-pandas-py2neo-v3,项目作者为Skyelbin。我记录一下运行该项目的一些过程文字以及遇到的问题和解决办法。一、提取excel中的数据转换为DataFrame三元组格式fromdataToNeo4jClass.DataToNeo4jClassimportDataToNeo4jimportosimportpandasaspd#提取excel表格中数据,将其转换成dateframe类型,dateframe相当于表格#os.chdir('xxxx')这块我注释掉了,没有什么用还报错invoice_data=pd.read_e

pta mysql训练题集(401-431)

10-401查询课程“Dp010001”的最高分selectmax(grade)asmax_gradefromGradewhereCourseID='Dp010001'10-402查询课程“Dp010004”的学生学号和成绩,并按成绩降序排列,成绩相同按学号升序排列selectStudentID,a.GradefromGradeasawhereCourseID='Dp010004'orderbya.gradedesc,studentIDasc10-403检索李玉敏选修的课程编号及成绩SELECTcno,gradefromscorewheresno=(selectsnofromstudentwh

《Learning from Context or Names?An Empirical Study on Neural Relation Extraction》论文阅读笔记

代码原文地址预备知识:1.什么是对比学习?对比学习是一种机器学习范例,将未标记的数据点相互并列,以教导模型哪些点相似,哪些点不同。也就是说,顾名思义,样本相互对比,属于同一分布的样本在嵌入空间中被推向彼此。相比之下,属于不同分布的那些则相互拉扯。摘要神经模型在关系抽取(RE)的基准任务上表现出色。但是,我们还不清楚文本中哪些信息对现有的RE模型的决策有影响,以及如何进一步提升这些模型的性能。为了解决这个问题,本文实证地分析了文本中两个主要的信息源:文本上下文和实体提及(名称)对RE的作用。本文发现,虽然上下文是预测的主要依据,但RE模型也高度依赖于实体提及中的信息,其中大多数是类型信息;以及现

单片机学习笔记---静态数码管显示

目录数码管是什么?一位数码管的引脚定义四位一体的数码管引脚定义数码管的原理图解析数码管怎么显示数据?(总结+代码显示)今天开始学习数码管,它比LED和独立按键复杂一点数码管是什么?LED数码管是一种简单、廉价的显示器,是由多个发光二极管封装在一起组成“8”字型的器件也就是在我们开发板的这里它下方的138译码器和右边的74HC245都属于数码管操作的这些东西以下是它的原理图一位数码管的引脚定义市面上有一位的数码管和四位一体的数码管:先介绍一位的数码管如果所有数码管的阴极都连接到一个端口上,我们就称为共阴极连接,如下图:如果所有的数码管的阳极都连接到一个端口上,我们就称为共阳极连接,如下图:一般的