PTA刷题记录 仓库地址: https://github.com/Haorical/Code/tree/master/PTA/GPLT 两周之内刷完GPLT L2和L3的题,持续更新,包括AK代码,坑点,和少量评论 用一周刷完了l2的40道题 刷题笔记 dj vis数组置为真 链表判空不用数量,判断结尾 注意数据类型比较,段错误可能int double比较/无限循环/数组给小了 指针定义时赋空 镜像树left right互换就行 union()时间过长 建议不用 bfs入队判空 并查集有时不用路…

​ 2020.11.01日,这一天是我加盟xxx国企的一年整,这篇分享本来是要提前写的,不过由于前段时间确实繁忙,一直没有机会提笔.今天简单和大家分享下我在国企的一些工作内容,感悟等等,希望能给那些对自身规划仍然迷茫的朋友们,带来一些真切实在的分享和建议,愿大家少走弯路. 国企为什么会有IT部门 要想知道在国企搞IT都做什么,首先可能需要了解一下国企为什么会有IT部门,也就是说国企对IT的诉求到底在哪里.  随着企业的发展,企业中各种"慢贵难"问题日益凸显,人力,生产,办公,采购,制造…

1. 引言 10月11-17日,万众期待的国际计算机视觉大会 ICCV 2021 (International Conference on Computer Vision) 在线上如期举行,受到全球计算机视觉领域研究者的广泛关注. 今年阿里云多媒体 AI 团队(由阿里云视频云和达摩院视觉团队组成)参加了 MFR 口罩人物身份鉴别全球挑战赛,并在总共5个赛道中,一举拿下1个冠军.1个亚军和2个季军,展现了我们在人物身份鉴别领域深厚的技术积淀和业界领先的技术优势. 2. 竞赛介绍 MFR口罩人物身份…

OAuth真是一个复杂的东东,即使你把OAuth规范倒背如流,在具体实现时也会无从下手.因此,Microsoft.Owin.Security.OAuth应运而生(它的实现代码在Katana项目中),帮助开发者偷了不少工,减了不少料. 这篇博文试图通过一个简单的示例分享一下如何基于Microsoft.Owin.Security.OAuth,使用Client Credentials Grant授权方式给客户端发放access token. Client Credentials Grant的授权方式就…

前面我们学习了L2 Population 的原理,今天讨论如何在 Neutron 中配置和启用此特性. 目前 L2 Population 支持 VXLAN with Linux bridge 和 VXLAN/GRE with OVS. 可以通过以下配置启用 L2 Population. 在 /etc/neutron/plugins/ml2/ml2_conf.ini 设置 l2population mechanism driver. mechanism_drivers = linuxbridge,…

前面我们学习了 VXLAN,今天讨论跟 VXLAN 紧密相关的 L2 Population. L2 Population 是用来提高 VXLAN 网络 Scalability 的. 通常我们说某个系统的 Scalability 好,其意思是: 当系统的规模变大时,仍然能够高效地工作. L2 Population 到底解决了怎样的 Scalability 问题? 请看下图: 这是一个包含 5 个节点的 VXLAN 网络,每个节点上运行了若干 VM. 现在假设 Host 1 上的 VM A 想与 H…

学习 Neutron 系列文章: (1)Neutron 所实现的虚拟化网络 (2)Neutron OpenvSwitch + VLAN 虚拟网络 (3)Neutron OpenvSwitch + GRE/VxLAN 虚拟网络 (4)Neutron OVS OpenFlow 流表 和 L2 Population (5)Neutron DHCP Agent (6)Neutron L3 Agent (7)Neutron LBaas (8)Neutron Security Group (9)Neutro…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

L1正则会产生稀疏解,让很多无用的特征的系数变为0,只留下一些有用的特征 L2正则不让某些特征的系数变为0,即不产生稀疏解,只让他们接近于0.即L2正则倾向于让权重w变小.见第二篇的推导. 所以,样本量比较少,但是特征特别多的时候,可以用L1正则,把一部分不显著的特征系数变成0: 而样本量多,特征偏少的时候,可以使用L2正则,保留住所有的特征,只是让系数变小,接近于0. 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 :http://blog.csdn.net/zouxy09/article…