🚀writeinfront🚀📝个人主页：认真写博客的夏目浅石.📣系列专栏：AcWing算法笔记今天的月色好美文章目录前言一、前缀和算法1.1什么是前缀和？1.2一维前缀和二、二维前缀和三、一维差分四、二维差分总结前言这里介绍以下前缀和算法以及差分算法，用来梳理自己所学到的算法知识。一、前缀和算法1.1什么是前缀和？从我的理解角度来讲：前缀和就是高中数学当中的数列的求和Sn，差分就是前缀和的逆运算，就是递推公式。1.2一维前缀和先来看一道题目吧：这是之前训练的时候的一道经典的前缀和问题，我们很容易想到暴力作法：遍历数组代码如下：#includeconstintN=1e5+10;inta[N];i
🚀writeinfront🚀📝个人主页：认真写博客的夏目浅石.📣系列专栏：AcWing算法笔记今天的月色好美文章目录前言一、前缀和算法1.1什么是前缀和？1.2一维前缀和二、二维前缀和三、一维差分四、二维差分总结前言这里介绍以下前缀和算法以及差分算法，用来梳理自己所学到的算法知识。一、前缀和算法1.1什么是前缀和？从我的理解角度来讲：前缀和就是高中数学当中的数列的求和Sn，差分就是前缀和的逆运算，就是递推公式。1.2一维前缀和先来看一道题目吧：这是之前训练的时候的一道经典的前缀和问题，我们很容易想到暴力作法：遍历数组代码如下：#includeconstintN=1e5+10;inta[N];i
文章目录论文信息摘要主要贡献verticallyfederatedGNN(VFGNN)执行过程1.生成初始节点嵌入2.生成局部节点嵌入3.生成全局节点嵌入4.采用DP增强隐私论文信息原文地址：https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0272.pdf摘要GraphNeuralNetwork(GNN)hasachievedremarkableprogressesinvariousreal-worldtasksongraphdata,consistingofnodefeaturesandtheadjacentinformationbetweendifferent
文章目录论文信息摘要主要贡献verticallyfederatedGNN(VFGNN)执行过程1.生成初始节点嵌入2.生成局部节点嵌入3.生成全局节点嵌入4.采用DP增强隐私论文信息原文地址：https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0272.pdf摘要GraphNeuralNetwork(GNN)hasachievedremarkableprogressesinvariousreal-worldtasksongraphdata,consistingofnodefeaturesandtheadjacentinformationbetweendifferent
文章目录前言案例unity2019.4.10外发光进阶带方向的外发光裁剪进阶带边缘色的裁剪溶解进阶带边缘色溶解卡通阴影水波纹积雪效果不锈钢效果UV抖动水波纹红旗飘飘马赛克无贴图水球无贴图火焰无贴图旋涡无贴图闪电全息效果水面波动物体靠近局部溶解案例unity2021.3.6发光线框能量罩激光光束管道液体流动水瓶液体借鉴链接前言打开unity的PackgeManager安装ShaderGraph和UniversalRP，如果使用高清渲染管线需要安装HighDefinitionRP,都安装完后通过菜单Assets–Create--Rendering创建渲染管线配置注：如果没有Rendering是因为
文章目录前言案例unity2019.4.10外发光进阶带方向的外发光裁剪进阶带边缘色的裁剪溶解进阶带边缘色溶解卡通阴影水波纹积雪效果不锈钢效果UV抖动水波纹红旗飘飘马赛克无贴图水球无贴图火焰无贴图旋涡无贴图闪电全息效果水面波动物体靠近局部溶解案例unity2021.3.6发光线框能量罩激光光束管道液体流动水瓶液体借鉴链接前言打开unity的PackgeManager安装ShaderGraph和UniversalRP，如果使用高清渲染管线需要安装HighDefinitionRP,都安装完后通过菜单Assets–Create--Rendering创建渲染管线配置注：如果没有Rendering是因为
在报错方法中做以下操作1.判断bc类是否已经存在(Security.getProvider(BouncyCastleProvider.PROVIDER_NAME)==null)若存在打印打印其版本号-doubleversion=Security.getProvider(BouncyCastleProvider.PROVIDER_NAME).getVersion();查看version版本号是否是你引入的jar包版本若不是执行2，3步若不存在执行第三步引入bc类2.删除：Security.removeProvider(BouncyCastleProvider.PROVIDER_NAME);3.引
在报错方法中做以下操作1.判断bc类是否已经存在(Security.getProvider(BouncyCastleProvider.PROVIDER_NAME)==null)若存在打印打印其版本号-doubleversion=Security.getProvider(BouncyCastleProvider.PROVIDER_NAME).getVersion();查看version版本号是否是你引入的jar包版本若不是执行2，3步若不存在执行第三步引入bc类2.删除：Security.removeProvider(BouncyCastleProvider.PROVIDER_NAME);3.引
☕️本文系列文章汇总：（1）HMM开篇：基本概念和几个要素（2）HMM计算问题：前后向算法 代码实现 （3）HMM学习问题：Baum-Welch算法 代码实现（4） HMM预测问题：维特比算法本篇算法原理分析及公式推导请参考：HMM预测问题：维特比算法目录1.模型参数估计2.维特比实现3.完整代码Github4.实例事实上维特比算法属于隐马尔科夫模型的“应用篇”，特别是在NLP的分词领域，维特比算法无处不在。我们先需要根据HMM的学习算法来学习得到一个模型λ=(π，A，B)，然后再通过这个模型，利用维特比算法对数据进行预测。本篇基于维特比算法实现一个简单的分词器
☕️本文系列文章汇总：（1）HMM开篇：基本概念和几个要素（2）HMM计算问题：前后向算法 代码实现 （3）HMM学习问题：Baum-Welch算法 代码实现（4） HMM预测问题：维特比算法本篇算法原理分析及公式推导请参考：HMM预测问题：维特比算法目录1.模型参数估计2.维特比实现3.完整代码Github4.实例事实上维特比算法属于隐马尔科夫模型的“应用篇”，特别是在NLP的分词领域，维特比算法无处不在。我们先需要根据HMM的学习算法来学习得到一个模型λ=(π，A，B)，然后再通过这个模型，利用维特比算法对数据进行预测。本篇基于维特比算法实现一个简单的分词器
