前言 原文写于 XJ 集训day2 2020.1.19. 现在想想那时候连模板都还没写,只是刚刚理解就在那里瞎yy--之前果然还是太幼稚了. 今天刷训练指南发现全是 Treap 和 Splay ,不想写 所以就来重写这个坑. 普通平衡树模板 基本思想:通过对平衡树进行分割(split)和合并(merge)完成维护平衡. 基本操作:插入,删除,查询排名,查询数值,求前驱,求后继 高级操作:可持久化,区间操作 显然我们是要维护一组数据.对于这组数据,每个点的值就是这棵平衡树的点权.根据基本性质,从点…

第一.DTS简介     在嵌入式设备上,可能有不同的主板---它们之间差异表现在主板资源不尽相同,比如I2C.SPI.GPIO等接口定义有差别,或者是Timer不同,等等.于是这就产生了BSP的一个说法.所谓BSP,即是是板级支持包,英文全名为:Board Support Package.是介于主板硬件和操纵系统之间的一层.每一个主板,都有自己对应的BSP文件.在kernel/arch/arm/mach-* 目录下,放置着不同主板的BSP文件,比如展讯的某一个项目的BSP文件为: kernel…

笔记目录: 1. CS231n--图像分类(KNN实现) 2. 待更新... 3. 4.…

1.css层叠的含义 后面的会覆盖前面的样式 2.每个元素生成一个框,也称盒.   3.替换元素和非替换元素. img如果不指定src的外部路径,该元素就没有意义.他由文档本身之外的一个图像文件来替换. 大多数都是非替换元素.span中的内容由用户代理.   4.元素间的父子与祖先 如果一个元素在另外一个元素的直接上一层,他们就有父子关系 如果是从一个元素到另外一个元素的路径要经过两层或多层,那这个就是祖先与后代的关系   5.animate的动画叠加解决办法 使用的时候在animate前面放上…

PPTP部署 安装 PPTP 需要 MPPE 和较高版本的 ppp ( > 2.4.3 ) 支持,不过 CentOS 5.0/RHEL 5 的 2.6.18 内核已经集成了 MPPE 和高版本的 ppp .因此可以跳过安装配置 MPPE 和 ppp 的过程直接安装 PPTP. 如果需要检查 MPPE 是否存在可以使用以下命令: shell> modprobe ppp-compress-18 && echo 'MPPE found !' 1.安装 pptpd 32位 #确保安装了…

Gson是Google开发的Java比较好用的 Json工具. 使用挺简单,假设有个类: class Runner { int attr; String name; public Runner(int attr, String name) { this.attr = attr; this.name = name; } } Object -> JSON (关键 line 3): Gson gson = new Gson(); Runner runner = new Runner(3, "lh…

选中单词 [1]选中当前单词 ctrl+d [2]跳过当前单词 ctrl+k ctrl+d [3]选中相同的所有单词 alt+f3 [4]多行游标 按住shift,然后按住鼠标右键向下拖动 行操作 [1]选中当前行 ctrl+l [2]复制当前行 ctrl+shift+d [3]删除当前行 ctrl+shift+k [4]和下一行合并 ctrl+j [5]当前行上下移动 ctrl+shift+up.ctrl+shift+down [6]在上行添加空行 ctrl+shift+enter [7]在下…

Obj-C: 1.消息机制 [shape draw]  向该对象发送消息,该对象查找并运行此函数 差不多就是shape.draw(); 2.中缀语法 [textThing setStringValue:@“Hello” color:[UIColor RedColor]]; 3.代码重构: 减少重复代码,写成函数或者类 4.类的复合 汽车类由轮子类和车架类复合而成(伪多继承实现方式) 11.selector响应选择器 [car respondsToSelector:@selector(doxxx:…

首先要啰嗦几句. 单元测试是TDD的重要实践方法,也是代码质量的一种保证手段.在项目的工程化开发中,研发人员应该尽量保证书写Unit Test,即使不使用TDD. (VS中,我们可以直接使用微软提供的一套单元测试框架,一般使用足够了,特别需求的话,可以使用其他更好的框架.) 书写单元测试时,我们并不一定真的要去连接数据库,毕竟就算只使用自己计算机上的研发数据库,也不能保证数据正确性和完备性,毕竟自己经常会操作些垃圾数据. 这个时候就需要模拟一个“数据库”来构造我们想要的一些数据.这个就是Mock…

1.Logistic回归的本质 逻辑回归是假设数据服从伯努利分布,通过极大似然函数的方法,运用梯度上升/下降法来求解参数,从而实现数据的二分类. 1.1.逻辑回归的基本假设 ①伯努利分布:以抛硬币为例,每次试验中出现正面的概率为P,那么出现负面的概率为1-P.那么如果假设hθ(x)为样本为正的概率,1-hθ(x)为样本为负的概率. 那么模型为hθ(x:θ)=P,并假设概率函数为Sigmoid函数 ②Sigmoid函数 1.2.逻辑回归的损失函数 逻辑回归的损失是它的极大似然函数 1.3.逻辑回归…