(搬运)<算法导论>习题解答 Chapter 22.1-1(入度和出度) 思路:遍历邻接列表即可; 伪代码: for u 属于 Vertex for v属于 Adj[u] outdegree[u]++; indegree[v]++; 源代码: package C22; import java.util.Iterator; public class C1_1 { static int[] indegree; static int[] outdegree; static Adjacent_List…
#!/usr/bin/env python #def f1(x) : # return x > 22 ret = filter(lambda x : x > 22 ,[11,22,33,44]) print(ret) for i in ret : print(i) # 普通条件语句 if 1 == 1:     name = 'wupeiqi' else:     name = 'alex'      # 三元运算 name = 'wupeiqi' if 1 == 1 else 'alex'…
看到这个标题就知道硬核的 B 站 UP 主稚晖君又更新了,本次带来的是一个造型可爱的小机器人.除了稚晖君这个一贯硬核的软硬件项目之外,本周也有很多有意思的新项目,像 Linux 服务监控小工具 Rayon,虽然工具本身很是吸引人,本周它还引起了一轮"争吵",有兴趣的小伙伴可以去 issue 区查看. 除了本周 2 个特推项目之外,低代码应用引擎 Yao 一周获得的 1.4k+ star 也说明了它的受欢迎程度,以及大家喜闻乐见的资料整合项目 Security-PPT,检测知识掌握程度的…
802.11 wireless 4spread spectrum(扩频 - 基于香农定理的算法)1.窄带和扩频是发送信号的两种不同方式2.扩频技术使用更小的能量在波峰3.带宽的需要,基于发送数据的量频带802.11a/b/g 20M,802.11n 40M 802.11a/g  OFDM802.11b    DSSS802.15.74  FHSS DSSS:encoding1.每一个位bit在一个序列里边传输,叫做"chip"2.这个实例中chipping code为barker 11…
1  带有作用域的枚举 scoped-enumeration 相信大家都用过枚举量,都是不带有作用域的,在头文件中定义需要特别注意不要出现重名的情况.为了解决这种问题,c++11提供了带作用于的枚举.可以使用class EnumName定义,示例代码如下: enum {ZERO, ONE, TWO}; enum class color {RED, BLUE, GREEN}; 上面的是没有作用域的枚举定义形式,下面是带有作用域的枚举定义形式,调用带有作用域的枚举必须指定作用域,否则会编译出错. 还…
错误异常:nested exception is org.apache.ibatis.reflection.ReflectionException: There is no getter for property named 'id' in 'class java.lang.String' 映射器类(Mapper interface) public interface NarCodeService { public NarCode getNarCode(String id); } Xml映射文件…
使用多线程实现的第二种方式: 首先创建自定义类 public class SellTicket implements Runnable { // 定义100张票 private int ticket = 100; public void run() { //假设一直在售票 while(true){ //现实中买票时,都会有延迟的,所以让线程休息下 try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTra…
外边距重叠, 也叫“外边距合并”,指的是,当两个外边距相遇时,它们将形成一个外边距. 合并后的外边距的高度,等于两个发生合并的外边距的高度中的较大者...在布局时,易造成混淆. 1. 上下元素 垂直外边距重叠 垂直相邻的两个 div,上面的 div 设置了 margin-bootom,遇到下面 div 设置的 margin-top,会发生重叠,产生一个较大的外边距 2. 父子元素 垂直外边距重合 父子元素 div 时,为子元素 div 设置上边距时,两个 div 都会发生向下偏移,此时父子元素的…
本文会讲到: (1)另一种线性回归方法:Normal Equation: (2)Gradient Descent与Normal Equation的优缺点:   前面我们通过Gradient Descent的方法进行了线性回归,但是梯度下降有如下特点: (1)需要预先选定Learning rate: (2)需要多次iteration: (3)需要Feature Scaling:   因此可能会比较麻烦,这里介绍一种适用于Feature数量较少时使用的方法:Normal Equation:   当F…
题目链接:  https://codeforces.com/gym/101606 A: ✅ B: C: ✅ D: ✅ https://blog.csdn.net/Cassie_zkq/article/details/89305638 E: ✅ F: 概率dp https://blog.csdn.net/Cassie_zkq/article/details/89287816 https://blog.csdn.net/Link_Ray/article/details/89292941 G: H:…