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洛谷P3433 Description 平面上有 \(n\) 个点 \((x_i,y_i)\)。小 \(L\) 从 \(1\) 号点出发，面向 \(2\) 号点以直线前进。每到达一个点，小 \(L\) 就可以让前进方向顺时针旋转 \([0,180)\) 度，并向下一个点以直线前进，最终回到 \(1\) 号店。要求在整个行进过程中路径不相交（不包括顶点处），不
import torch import torchvision model = torchvision.models.resnet18() state_dict = torch.load("/home/xu/workspace/eff/fire_extinguisher/efficientdet-pytorch-master/logs/Epoch100-Total_Loss0.0801-Val_Loss0.1916.pth") model.load_state_dict(stat
Deblurring Text Images via L0-Regularized Intensity and Gradient Prior 观察下图，b e分别为清晰图像a和模糊图像d的像素强度直方图，c f分别为清晰图像a和模糊图像d的水平梯度直方图,基于他们之间差异，提出L0正则先验去噪。 注：L0正则化的值是目标中非零项的个数。
一、背景 在昨天（2020-12-30号）晚上，接了一个Python的课设，对方给的价钱是600块（因为第二天早上就要，所以我必须在当天晚上给写出来），这600块也算是包含了加急费吧（哈哈哈，我猜的） 不过这个课设600块确实感觉有点肥，因为内容我看了，不是很难，如果对python比较熟悉的话，能很快顺畅做出来。 之前也
1、 #include <stdio.h> #include <math.h> #define sqr(x) ((x) * (x)) typedef struct{ double x; double y; } Point; typedef struct{ Point pt; double fuel; } Car; double dist(Point a, Point b) // 计算两点之间距离的程序 { return sqrt
这里指定 id, name 两个字段，并指定 age 字段作为事件时间字段。 tableEnv.connect() .withSchema(new Schema() .field("id", DataTypes.INT()) .rowtime(new Rowtime() .timestampsFromField("age") .watermarksPeriodicBounded(1000))
1.概述 引：c++ 单件模式解耦应用 基于之前单实例解耦的体悟，在应用中进行了简单的实践，但是发现一个问题，多个类的情况下，能否让一个基类来完成单件的功能呢？于是有了下面的这个实践。 2.代码 // 单实例基类.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。 // #include
如何利用双向链表实现一个简易的 C 语言版贪吃蛇游戏（如下图所示）。 其中，黄色框代表贪吃蛇，红色 ★ 代表食物！ 使用双向链表实现此游戏，有以下几点需要做重点分析。 1) 我们知道，双向链表中各个节点的标准构成是一个数据域和 2 个指针域，但对于实现贪吃蛇游戏来说，由于各个节点
13. 数据管理 13.3. 清理表数据 pt-archiver是Percona-Toolkit工具集中的一个组件，是一个主要用于对MySQL表数据进行归档和清除工具。它可以将数据归档到另一张表或者是一个文件中。pt-archiver在清除表数据的过程中并不会影响OLTP事务的查询性能。对于数据的归档，它可以归档到
如何利用双向链表实现一个简易的 C 语言版贪吃蛇游戏（如下图所示）。 其中，黄色框代表贪吃蛇，红色 ★ 代表食物！ 使用双向链表实现此游戏，有以下几点需要做重点分析。 1) 我们知道，双向链表中各个节点的标准构成是一个数据域和 2 个指针域，但对于实现贪吃蛇游戏来说，由于各个
#include <stdio.h> #include <malloc.h> typedef struct BTnode { int data; struct BTnode *pLchild; struct BTnode *pRchild; }BTNode; BTNode* createBTree()//静态造链式树 { BTNode* pA =(BTNode*) malloc(sizeof(BTNode)); BTNode* pB =(BT
在下面代码和注释中分别介绍： #include <iostream> //先定义一个结构体,后面要使用到 struct color { int red; int blue; int yellow; }; int main() { //情况1-指针数组:数组里面可以存放4个int*（存放地址）的数组 int x0 = 18; int* pt_1 = &x0; //pt_1是指针，存放了x0
最近在研究OpenCV，希望能通过机器视觉解决一些网络安全领域的问题。本文简要介绍如何通过OpenCV实现简单的图像识别，并让计算机通过“视觉”自动玩一个简单的2D小游戏，文末有视频演示及完整代码。 0x01 OpenCV介绍 Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立
apache重写模式错误导致RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !-d RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !-f RewriteRule ^(.*)$ index.php/$1 [QSA,PT,L]改成RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !-d RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !-f RewriteRule ^(.*)$ index.php?s=$1 [QSA,
本文分享自华为云社区《Pt-osc工具连接rds for mysql 数据库失败》，原文作者：云技术搬运工 。 【现象】 主机可以telent 通rds 端口，并且使用mysql-client 连接正常； 如下图所示：使用pt-osc工具连接时，一直没有响应，一直卡在哪里 等了4-5分钟左右后，会有响应，如下图所示：提示不能连接到x.x.
题意:有\(n\)个数,选\(k\)个数使得它们的和最大,选完某个数后,其相邻两个数不能再选. 题解:将所有数放到大根堆里,用双向链表来存顺序关系,对于堆顶的\(a_i\)来说,我们如果选了它,\(a_{i-1}\)和\(a_{i+1}\)就不能再选,但是\(a_{i-1}+a_{i+1}\)可能比\(a_i\)大,我们先不管,先
题意:在一维坐标轴上有很多小机器人,它们只能一直向左或者向右每次移动一个单位,在\(x=0\)和\(x=m\)处分别设有一道屏障,小机器人达到屏障后立刻掉头反向移动,如果有两个小机器人移动后在同一个单位,那么它们就会相撞爆炸,在移动的过程中相遇并不会爆炸,问你每个小机器人爆炸的
解决方案在入口文件夹public下查看.htaccess是否存在。不存在则新建，存在的话，那内容替换为下面这串代码 就可以解决Not Fund #<IfModule mod_rewrite.c># Options +FollowSymlinks -Multiviews# RewriteEngine On## RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !-d#
氢气是一种重要的高热值、零污染的可再生能源。电催化分解水制氢是目前为止产生H2的主要方法之一。在水裂解过程中，往往需要合适的催化剂来促进阴极的析氢反应 (HER)。迄今为止，Pt基金属被认为是元素周期表中对HER的催化活性最高的金属，其中Pt/C催化剂常
传送门 分析:对于给出的邻接矩阵,用并查集维护牧场,并求两点的距离,然后对所有点跑一个floyd(因为只有连通的点我们才求了距离,所以可以直接对所有点跑),对于一个牧场,我们可以求出它里面每个点到其他点的最远距离,以及牧场的直径,那么我们再去枚举任意两个点,如果它们不在一个
前言 随着业务量的增长，存储在 MySQL 中的数据日益剧增，如果业务量不讲武德，搞偷袭，趁我没反应过来把很多表，很快，都打到了千万级别，亿级别。如果大意，没有闪，这就导致跟其 Join 的表的 SQL 变得很慢，对应用接口的 response time 也变长了，影响了用户体验。 一般常见增长量巨大的表都是一些记
点 表示方法 用两个变量\((x,y)\)表示 struct pt{ db x,y; pt(db _x=0,db _y=0){x=_x,y=_y;} inline void read(){scanf("%lf %lf",&x,&y);} inline void print(){printf("%.3lf %.3lf\n",x,y);} }; 用点也可以表示向量，即\((0,0)\to (x,y)\)的向量 欧几里得距离 \(
一.前言 C语言谭书中文件一章，不错的题目。 二.题目 9.有一磁盘文件employee，内存放职工的数据。每个职工的数据包括职工姓名、职工号、性别、年龄、住址、工资、健康状况、文化程度。今要求将职工名、工资的信息单独抽出来另建一个简明的职工工资文件。 由于一开始没有employe
model.train() and model.eval() 定义了模型的训练和测试两种模式, 对部分层有影响, 如Dropout和BatchNormal Dropout: 为了增加模型的泛化能力(防止过拟合),训练过程中可以随机屏蔽掉一些神经元，测试时恢复。 BatchNormal: 训练过程中有BatchSize个数据并行化训练,可以通过BN批量
