一、题目大意https://leetcode.cn/problems/base-7给定一个整数num，将其转化为7进制，并以字符串形式输出。示例1:输入:num=100输出:"202"示例2:输入:num=-7输出:"-10"提示：-107 二、解题思路输入一个整数，输出一个字符串，表示其七进制。进制转换类的题，通常是利用除法和取模来进行计算，同时也要注意一些细节，如负数和零。如果输出是数字类型而非字符串，则也需要考虑是否会超出整数上下界。举例：100，求其7进制100/7=14......214/7=2......0七进制数为最后一位商+余数倒排三、解题方法3.1Java实现publiccl
一、题目大意https://leetcode.cn/problems/base-7给定一个整数num，将其转化为7进制，并以字符串形式输出。示例1:输入:num=100输出:"202"示例2:输入:num=-7输出:"-10"提示：-107 二、解题思路输入一个整数，输出一个字符串，表示其七进制。进制转换类的题，通常是利用除法和取模来进行计算，同时也要注意一些细节，如负数和零。如果输出是数字类型而非字符串，则也需要考虑是否会超出整数上下界。举例：100，求其7进制100/7=14......214/7=2......0七进制数为最后一位商+余数倒排三、解题方法3.1Java实现publiccl
原创：扣钉日记（微信公众号ID：codelogs），欢迎分享，非公众号转载保留此声明。问题发生上上周，看到一位老哥找我们组同事联调接口，不知道是什么问题，两人坐一起搞了快1个小时，看起来好像有点复杂。突然，老哥发出一声卧槽，"我传参里的+号，到你这怎么变成了空格！"，这个声音很大，我明显的听到了，很快，我就大概Get到了他们的问题点。我猜测他们遇到的问题大概如下：我们的接口协议上，都会将请求数据做一次base64编码，然后放到data参数上。然后某些数据做base64编码后有+，如{"notes":"代码"}base64编码为eyJub3RlcyI6IuS7o+eggSJ9Cg==。然后直接拼
原创：扣钉日记（微信公众号ID：codelogs），欢迎分享，非公众号转载保留此声明。问题发生上上周，看到一位老哥找我们组同事联调接口，不知道是什么问题，两人坐一起搞了快1个小时，看起来好像有点复杂。突然，老哥发出一声卧槽，"我传参里的+号，到你这怎么变成了空格！"，这个声音很大，我明显的听到了，很快，我就大概Get到了他们的问题点。我猜测他们遇到的问题大概如下：我们的接口协议上，都会将请求数据做一次base64编码，然后放到data参数上。然后某些数据做base64编码后有+，如{"notes":"代码"}base64编码为eyJub3RlcyI6IuS7o+eggSJ9Cg==。然后直接拼
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原创：扣钉日记（微信公众号ID：codelogs），欢迎分享，非公众号转载保留此声明。问题发生上上周，看到一位老哥找我们组同事联调接口，不知道是什么问题，两人坐一起搞了快1个小时，看起来好像有点复杂。突然，老哥发出一声卧槽，"我传参里的+号，到你这怎么变成了空格！"，这个声音很大，我明显的听到了，很快，我就大概Get到了他们的问题点。我猜测他们遇到的问题大概如下：我们的接口协议上，都会将请求数据做一次base64编码，然后放到data参数上。然后某些数据做base64编码后有+，如{"notes":"代码"}base64编码为eyJub3RlcyI6IuS7o+eggSJ9Cg==。然后直接拼
一、摘要随着社交媒体的快速发展，假新闻已经成为一个重大的社会问题，它无法通过人工调查及时解决。这激发了大量关于自动假新闻检测的研究。大多数研究探索了基于新闻记录中不同模态信息（如文本、图像和传播网络）的有监督模型来识别假新闻。然而，如果新闻记录来自不同的领域（如政治、娱乐），特别是在训练时未见过的或很少见过的领域，这些方法的效果通常会下降。本文经过探索性数据分析发现，来自不同领域的新闻记录具有显著不同的单词使用模式和传播模式。此外，由于未加标签的新闻记录数量庞大，选择新闻记录进行人工加标签，从而使加标签数据集的域覆盖最大化具有挑战性。因此，本工作：提出了一种新的框架，在新闻记录中联合保存特定领
一、摘要随着社交媒体的快速发展，假新闻已经成为一个重大的社会问题，它无法通过人工调查及时解决。这激发了大量关于自动假新闻检测的研究。大多数研究探索了基于新闻记录中不同模态信息（如文本、图像和传播网络）的有监督模型来识别假新闻。然而，如果新闻记录来自不同的领域（如政治、娱乐），特别是在训练时未见过的或很少见过的领域，这些方法的效果通常会下降。本文经过探索性数据分析发现，来自不同领域的新闻记录具有显著不同的单词使用模式和传播模式。此外，由于未加标签的新闻记录数量庞大，选择新闻记录进行人工加标签，从而使加标签数据集的域覆盖最大化具有挑战性。因此，本工作：提出了一种新的框架，在新闻记录中联合保存特定领
一、摘要在社交媒体上的虚假信息检测具有挑战性，因为它通常需要烦冗的证据收集，但又缺乏可用的比较信息。从用户评论中挖掘出的线索作为群体智慧，可能对这项任务有相当大的好处。然而，考虑到内容和评论的隐式相关性，捕获复杂的语义是很简单的。虽然深度神经网络具有较好的表达能力，但缺乏可解释性是其主要的缺点。本文主要关注如何从社交媒体上的帖子内容和相关评论中学习，以更有效地理解和检测虚假信息，并具有可解释性。因此，本文提出了一种基于量子概率的符号注意网络（QSAN），该网络将量子驱动的文本编码和一种新的符号注意机制集成在一个统一的框架中。QSAN不仅能够区分重要的评论和其他的评论，而且还可以利用评论中相互冲
一、摘要在社交媒体上的虚假信息检测具有挑战性，因为它通常需要烦冗的证据收集，但又缺乏可用的比较信息。从用户评论中挖掘出的线索作为群体智慧，可能对这项任务有相当大的好处。然而，考虑到内容和评论的隐式相关性，捕获复杂的语义是很简单的。虽然深度神经网络具有较好的表达能力，但缺乏可解释性是其主要的缺点。本文主要关注如何从社交媒体上的帖子内容和相关评论中学习，以更有效地理解和检测虚假信息，并具有可解释性。因此，本文提出了一种基于量子概率的符号注意网络（QSAN），该网络将量子驱动的文本编码和一种新的符号注意机制集成在一个统一的框架中。QSAN不仅能够区分重要的评论和其他的评论，而且还可以利用评论中相互冲
