集合01 8.24 什么是集合： 集合和数组类似，可以保存一组元素，并且提供了操作数组元素的方法，使用方便。 Java集合框架接口 Java.util.Collection接口：所有结合的接口，封装了所有集合共有的内容。下面有多个实现类，有更多的数据结构可以选择。 Collection接口下面还有常见的子接口：
前端踩坑记录 Antd的语言设置： Antd默认是英文的，设置为中文需要导入一下文档： import zh_CN from 'antd/lib/locale-provider/zh_CN'; 参数的传递： 确定需要传递的参数[ data, columns ](需要传递什么参数依据个人考虑)，使用props接收参数，然后通过解构赋值来得到所需要的参数
第二章：类型转换 2.1 类型转换 1).我们经常在程序中使用各种类型来存储数据。 对于“基本数据类型”的四类八种，除boolean以外，其它七种，相互之间都可以互相转换。 2).有两种转换方式： A).自动转换：数据类型大小一样的，或者将小类型赋给大类型时。 int a = 10; int b = a; 或者： int a = 1
目录 31. 下一个排列 32. 最长有效括号 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 33. 搜索旋转排序数组 46. 全排列 39. 组合总和 77. 组合 78. 子集 48. 旋转图像 49. 字母异位词分组 56. 合并区间 62. 不同路径 75. 颜色分类 31. 下一个排列 整数数组的一个 排列
【问题题目】 当使用者输入“数字+-*/数字”时可以直接运算 【代码呈上】 #include <stdio.h> int main() {int a,b; char c; printf("请输入：数字+-*/数字"); scanf("%d%c%d",&a,&c,&b) ; switch(c) { case '+': printf("%d",a+b); break; case �
2.1 模型表示 h (x)=θ0 + θ1x 代表学习算法的解决方案或函数也称为假设 2.2 代价函数 代价函数 J ( θ 0
3763. 数字矩阵 https://www.acwing.com/problem/content/3766/ 可以得出一个规律 通过传递可以任意让任何两个同乘-1 因此我们统计负数个数 如果为偶数说明都可变为正数 如果为奇数则让绝对值最小的数变为负数 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> usi
课程网址：Machine Learning | Coursera 第二周的主要内容有两个部分：多元线性回归和Octave教程。 一、多元线性回归 1.基本模型 2.多元梯度下降 3.特征缩放 将每个特征的范围大约控制在[-1,1] 均值归一化： 4.学习率 如果太小，梯度下降将很慢。
24. 机器人的运动范围 https://www.acwing.com/problem/content/22/ class Solution { public: int get_sum(pair<int, int> p) { int s = 0; while (p.first) { s += p.first % 10; p.first /= 10; } while (p.s
为了前后端交流的便利，我们采用json格式定义接口的交流方法，其接口内容见博客 https://www.cnblogs.com/aminor/p/14981115.html （接口定义） 1、前后端交互 1）前端跨域配置 因为前端使用axios向后端请求信息会遇到跨域的问题，所以需要在前端进行配置。 在vue.config.js添加如下代码： modu
学习linux不知不觉已经过去两周了，用一句话形容现在的心情：很辛苦，但是苦中作乐，乐在其中！ 过去的一周时间，马哥教育的资深王老师带我们学习了user的增加，删除和修改，chattr、chmod 正则表达式and扩展表达式，vim文本编辑器，shell编程的理论，逻辑运算，各种压缩工具以及三剑客no2:sed等
Server Virtualization What is the differences between virtualisation and private cloud? Virtualization is only an important technology to realize private cloud, not the same as private cloud. Virtualization is a technology that virtualizes hardware resou
week2任务2 问题： 将介绍的transforms方法一一地，单独地实现对图片的变换，并且通过plt.savefig将图片保存下来。 打卡要求：截图，不少于10张不一样的数据增强变换的图片，如裁剪，缩放，平移，翻转，色彩变换，错切，遮挡等等。 问题： 自定义一个增加椒盐噪声的transforms方法，使得其能正确运行。
题目描述 倒水问题 “fill A” 表示倒满A杯，"empty A"表示倒空A杯，“pour A B” 表示把A的水倒到B杯并且把B杯倒满或A倒空。 Input 输入包含多组数据。每组数据输入 A, B, C 数据范围 0 < A <= B 、C <= B <=1000 、A和B互质。 Output 你的程序的输出将由一系列的指令组成。这
题意 瑞神HRZ因为疫情在家闲得无聊，同时他又非常厉害，所有的课对他来说都是水一水就能拿A+，所以他无聊，找来了另外三个人：咕咕东，腾神以及zjm来打牌（天下苦瑞神久矣）。 显然，牌局由四个人构成，围成一圈。我们称四个方向为北 东 南 西。对应的英文是North，East，South，West。游戏一共由一副
文章目录题意InputOutput输入样例输出样例分析总结代码 题意 倒水问题 “fill A” 表示倒满A杯，"empty A"表示倒空A杯，“pour A B” 表示把A的水倒到B杯并且把B杯倒满或A倒空。 Input 输入包含多组数据。每组数据输入 A, B, C 数据范围 0 < A <= B 、C <= B <=1000 、A和B互质
题意 程序设计思维作业和实验使用的实时评测系统，具有及时获得成绩排名的特点，那它的功能是怎么实现的呢？ 我们千辛万苦怼完了不忍直视的程序并提交以后，评测系统要么返回AC，要么是返回各种其他的错误，不论是怎样的错法，它总会给你记上一笔，表明你曾经在这儿被坑过，而当你历经千辛终
Week2 A - 化学 化学很神奇，以下是烷烃基。 假设如上图，这个烷烃基有6个原子和5个化学键，6个原子分别标号1~6，然后用一对数字 a,b 表示原子a和原子b间有一个化学键。这样通过5行a,b可以描述一个烷烃基 你的任务是甄别烷烃基的类别。 原子没有编号方法，比如 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6
Cosmos的博客后台 使用伪协议读取代码后发现可以直接通过所谓的debug模式进行用户名和密码的读取 密码可以随便找一个md5加密后0e开头的字符串进行弱类型比较，进入后台后发现是一个ssrf的模板，直接使用file协议跨目录对根目录下的flag进行读取file://localhost/../../../../fl
打印从1到最大的n位数 题解：由于未知n的大小，需要考虑大数问题。在这样的情况下，逐位地将字符串转换为数字输出，不会有溢出的可能。使用全排列的方式列出所有数字，省去了需要考虑进位的可能。 初始化数组，存放“数字“，定义为char类型。 从0位开始遍历数字0-9，直至第n-1位。 当index来到
我太南了.jpg Crypto - Verification_code 题目： 本周的签到题 XP nc 47.98.192.231 25678 还有一段服务端的脚本 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import socketserver import os, sys, signal import string, random from hashlib import sha256 from s
描述 有一种细菌分为A、B两个亚种，它们的外在特征几乎完全相同，仅仅在繁殖能力上有显著差别，A亚种繁殖能力非常强，B亚种的繁殖能力很弱。在一次为时一个 小时的细菌繁殖实验中，实验员由于疏忽把细菌培养皿搞乱了，请你编写一个程序，根据实验结果，把两个亚种的培养皿重新分成两组。 输入
编程题＃4：Tomorrow never knows？ 来源: POJ (Coursera声明：在POJ上完成的习题将不会计入Coursera的最后成绩。) 注意： 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 甲壳虫的《A day in the life》和《Tomorrow never knows》脍炙人口，如果告诉你a day in the life,真的会是tomorrow nev
慕课-----零基础学Java语言作业答案（week2） 第二周作业 第一题 题目内容： UTC是世界协调时，BJT是北京时间，UTC时间相当于BJT减去8。 现在，你的程序要读入一个整数，表示BJT的时和分。整数的个位和十位表示分，百位和千位表示小时。 如果小时小于10，则没有千位部分；如果
Week2 线性回归和梯度下降法参数说明1.多特征的线性回归方程2.梯度下降法(Gradient Descent)2.1如何选择参数向量θ呢？2.2优化梯度下降法的方法 1).特征缩放(特征标准化) 2).学习率α的选择2.3批量梯度下降算法和随机梯度下降算法3.线性回归的“非线性拟合”4.目标函
