前言 Pop Sequence #include <iostream> #include <stack> #include <queue> using namespace std; stack<int> MyStack; queue<int> MyQueue; // 1~N queue<int> QueueIn; // 输入的序列 bool Solution( int M ) { int num1, num2;
1.情景展示 snowflake算法是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long类型的ID 。其核心思想：使用41bit作为毫秒数（41位的长度可以使用69年），10bit作为机器的ID（5bit数据中心，5bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每个毫秒可以产生4096个ID），最后还有一个符号位，永
1 简介 针对麻雀搜索算法(SSA)在迭代后期种群多样性减少,易陷入局部最优等难题,提出了一种基于Logistic混沌映射的改进麻雀算法(LCSSA).利用Logistic混沌映射初始化种群,提高了初始解的质量,增加了种群多样性,利用线性递减权重法,降低了群体智能算法容易早熟的风险,避免算法后期
1 简介 针对麻雀搜索算法(SSA)在迭代后期种群多样性减少,易陷入局部最优等难题,提出了一种基于Logistic混沌映射的改进麻雀算法(LCSSA).利用Logistic混沌映射初始化种群,提高了初始解的质量,增加了种群多样性,利用线性递减权重法,降低了群体智能算法容易早熟的风险,避免算法后期
今天通关了，分享一下我的通关方法。 第四名是我。总体难度还行，不过后边有几关如果想不到正确方法会卡壳，有点难受，甚至怀疑到底这一关有没有正确解法。但是当那一关最终通过的时候，卡的有多难受，心情就有多爽 ^ ^ 前边30关太简单了，从第30关开始。有的解法并不是最优解，欢迎大家
按照顺序 40---49
按照顺序 50----59
按照顺序 60----69
按照顺序 70----79
按照顺序 80----89
按照顺序 90-----99
按照顺序 100----109
按照顺序 110----121
概要 【零基础-1】PaddlePaddle学习Bert_ 一只博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_42276781/article/details/121488335 Cell 3 # 调用bert模型用的tokenizer tokenizer = ppnlp.transformers.BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') inputs_1 = tokenizer('今
胡乱写的！！！！！！ 目录 一、初探Encoder-Decoder 1.Encoder 2.回到transformer的图 二、Decoder – Autoregressive (AT) 1、Decoder内部结构 1）带Masked的MHA 三、Decoder – Non-autoregressive (NAT) 四、Encoder-Decoder 五、Training 六、训练的Tips 一、初探Encoder-Decoder 一
UVM 层次化sequence构建方式(layering sequence) 文章目录 UVM 层次化sequence构建方式(layering sequence)layering sequence介绍layering sequence示例layering sequence解析 关注作者 layering sequence介绍 如果我们在构建更加复杂的协议总线传输，例如PCIe，USB3.0等，那
一、报错场景 使用python遇到报错:“UnicodeDecodeError: ‘gb2312’ codec can’t decode byte 0xa4 in position… : illegal multibyte sequence”一般有如下两种场景: 1.爬取中文网站内容 html = requests.get(url).decode("gb2312") 2.读取gbk编码的文件 result = open(f
UVM 虚拟类序列(virtual sequence) 文章目录 UVM 虚拟类序列(virtual sequence)virtual sequence介绍virtual存在对于sequence和sequencer的改变virtual sequence示例virtual sequence示例解析virtual sequence建议 关注作者 在上一节中，已经讲过了层次类序列(hierarchica
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之前使用的表的主键为id自增，现在想变成由sequence来控制id值的增加，不能删除现有数据，数据一直保持在数据库中。 之前的schema： create table biz_job_history ( id BIGINT identity not null , job_id VARCHAR(32) , start_time DATETIME2 , end_time DATETIME2 , status
UVM sequencer和driver 文章目录 UVM sequencer和driver一、概述二、端口和方法三、事务传输实例四、事务传输过程分析五、通信时序六、握手建议 关注作者 一、概述 driver同sequencer之间的TLM通信采取了get模式，即由driver发起请求，从sequencer一端获得item，再由sequenc
资料来源： (1)公众号-杰瑞IC验证; 1.uvm_component相关函数 1.1.uvm_component中get_name()系列函数 (1) get_name()会打印出”u_jerry_so_cool”(实例名); (2) get_full_name()会打印出”uvm_test_top.u_jerry_env.u_jerry_so_cool”(路径名字); (3) get_type_name()会打印出
目录 在sequence中使用config_db*在sequence中获取参数*在sequence中设置参数*wait_modified的使用response的使用*put_response与get_responseresponse的数量问题*response handler与另类的response*rsp与req类型不同 在sequence中使用config_db *在sequence中获取参
深度学习“NumpyArrayIterator” object has no attribute 'shape’报错解决办法 问题描述： 在进行深度学习训练时，出现“NumpyArrayIterator” object has no attribute 'shape’的报错 原因分析： 修改…\Python\Python36\Lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engi
这啥呀，慢慢啃 最初来源于 NLP 机器翻译的 Sequence to Sequence 模型，早先的encoder-decoder结构随着句子长度增加翻译性能会下降，因为模型记不住太长的句子。人类翻译的直观的感觉是看一部分翻译一部分，只关心要翻译的那一小部分，这个就是attention的原理。而transformer是基于attent
