打卡记录CollapsingStrings（Trie树）链接#include#includeusingnamespacestd;constintN=2e6+10;intson[N][26],idx,cnt1[N],cnt2[N];intmain(){ autoinsert=[&](string&str,int*cnt){ intp=0; for(inti=0;istr.size();++i) { intu=str[i]-'a'; if(!son[p][u])son[p][u]=++idx; p=son[p][u]; cnt[p]++; } }; intn=0; long
从定义数据角度对比：ref用来定义：基本类型数据。reactive用来定义：对象（或数组）类型数据。备注：ref也可以用来定义对象（或数组）类型数据,它内部会自动通过reactive转为代理对象。从原理角度对比：ref通过Object.defineProperty()的get与set来实现响应式（数据劫持）。reactive通过使用Proxy来实现响应式（数据劫持）,并通过Reflect操作源对象内部的数据。从使用角度对比：ref定义的数据：操作数据需要.value，读取数据时模板中直接读取不需要.value。reactive定义的数据：操作数据与读取数据：均不需要.value。一般来说，会把
文章目录1.数据概述2.数据清洗2.1缺失值2.2重复数据2.3修改列名2.4数据的对象转化3.数据分析与可视化3.1统计日播放量，日用户量，日作者量和日作品量3.2绘图3.3分析top50作者对平台的影响3.4作品来源分析3.5作品时长分析3.3作品发布时间分析4.总结4.1平台4.2作者1.数据概述importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#解决matplotlib库中的字体设置和Unicodeminus问题plt.rcParams["font.family"]="SimHei"
目录1.点亮LED1.1LED.c的代码：（使用了条件编译，方便做移植操作，万一需要修改引脚，通过条件编译和自定义的宏就可以很快的做修改）1.2LED.h的代码：1.3my_config.h内的代码：（这个文件用来配置端口相关的时钟的引脚，后续添加的硬件也会在这里配置，有利于移植）2.编写延时函数2.1 使用CPU来实现延时2.2使用滴答定时器来实现延时（简单略过）3.认识语音播报芯片1.点亮LED 点亮LED，GPIO口使用通用、推挽输出。编写代码时，推荐先将整体思路用注释的方式写下。1.1LED.c的代码：（使用了条件编译，方便做移植操作，万一需要修改引脚，通过条件编译和自定义的宏就
Hadoop原理Hadoop基础分布式和集群Hadoop框架概述生态圈版本更新hadoop架构[重点]官方示例圆周率练习词频统计[重点]需求:步骤:Hadoop-HDFS特点hdfs架构块和副本shell命令Hive环境准备[重点]前提启动hadoop集群启动hdfs和yarn集群启动mr历史服务检查服务配置Hive环境变量回顾shell脚本执行方式配置环境变量先启动hive服务知识点:示例:再连接hive服务知识点:一代客户端示例:二代客户端示例:Hadoop进阶HDFS块和副本三大机制写入数据原理[面试]读取数据原理[面试]edits和fsimage文件内存/文件元数据图解查看历史编辑文件
1027.最长等差数列 1027. 最长等差数列题目描述：给你一个整数数组 nums，返回 nums 中最长等差子序列的长度。回想一下，nums 的子序列是一个列表 nums[i1],nums[i2],...,nums[ik] ，且 0。并且如果 seq[i+1]-seq[i]( 0)的值都相同，那么序列 seq 是等差的。 解题思路：算法思路：1.状态表⽰：对于线性dp，我们可以⽤「经验+题⽬要求」来定义状态表⽰：i.以某个位置为结尾，巴拉巴拉；ii.以某个位置为起点，巴拉巴拉。这⾥我们选择⽐较常⽤的⽅式，以某个位置为结尾，结合题⽬要求，定义⼀个状态表⽰：dp[i]表⽰：以i位置元素为结尾的
optimizer.zero_grad，loss.backward，optimizer.step用法介绍optimizer.zero_grad()：loss.backward()：optimizer.step()：用法介绍这三个函数的作用是将梯度归零（optimizer.zero_grad()），然后反向传播计算得到每个参数的梯度值（loss.backward()），最后通过梯度下降执行一步参数更新（optimizer.step()）。简单的说就是进来一个batch的数据，先将梯度归零，计算一次梯度，更新一次网络。model=MyModel()criterion=nn.CrossEntropy
我正在使用CalendarContract.Instances获取一组日历事件。一般来说，我的查询工作正常。但是，“假期”日历中事件的开始和结束时间在错误的时区返回。我的一个个人日历中的事件都有正确的时间。例如:NewYear'sday"begins"at04:00PM,31Dec2014.在哪里Opera"begins"at02:00PM,11Jan2015.我使用完全相同的代码来显示两者:SimpleDateFormatformatter=newSimpleDateFormat("hh:mma,dMMMyyyy",Locale.US);logD(prefix+i+":"+forma
目录1.监督学习算法：1.1线性回归（LinearRegression）：1.2 逻辑回归（LogisticRegression）：1.3决策树（DecisionTree）：1.4支持向量机（SupportVectorMachine）：1.5随机森林（RandomForest）： 2.无监督学习算法： 2.1聚类算法（Clustering）：2.2主成分分析（PCA）：2.3K均值聚类（K-meansClustering）：3.集成学习算法：3.1随机森林（RandomForest）：3.2梯度提升树（GradientBoosting）：3.3AdaBoost（AdaptiveBoosting
前言标题：RE-Matching:AFine-GrainedSemanticMatchingMethodforZero-ShotRelationExtraction会议：ACL2023网址：https://aclanthology.org/2023.acl-long.369github：https://github.com/zweny/RE-Matching研究背景关系抽取：relationextraction是NLP的一个基本任务，目的是从非结构化文本中提取实体之间的关系。关系抽取有助于构建知识图谱，支持问答系统,提高信息检索的效率等。例如，给定一个句子“史蒂夫:乔布斯创立了苹果公司”，关系
