原题链接 https://codeforces.com/problemset/problem/1728/C 这是一道 $ 1400$ 的题目 题意 定义\(f(x) = x\)在10进制下的位数，比如\(f(10)=2, f(233)=3\)。 给定2个长度为 \(n\) 的数组 \(a\) , \(b\) 给定操作，从数组 \(a\) 或者 \(b\) 中，选择一个元素 \(x\)，将它修改为 \(f(x)\)
双向广搜 点击查看代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long LL; const int N = 10 + 10; int n; string A, B; string a[N], b[N]; queue<string> qa, qb; map<string,int> da, db; int extend(queue<string> &q, map&
针对这个问题，分两步解决：1.k8s指定节点部署，目的是为了让docker容器始终部署在一台宿主机上。 后面我挂载目录的话，只要挂载到这台宿主机上就可以了。2.在yaml文件中配置挂载目录。 一开始我想的是在Dockerfile文件中配置，后来改了思路，认为在yaml文件中比较合理。至于Dockerfile
这是「研发效能团队规模、职能划分和优劣势分析」系列的第四篇。上篇文章「中小互联网公司研发效能团队规模、职能划分和优劣势分析」主要分析产研团队在200人以下的中小公司现状以及给出一些建议。本篇文章主要分析产研团队在1000人规模的二三线中型互联网公司研发效能现状，并结合
【公众号@ “项目管理研究所” 将会第一时间更新文章并分享《项目管理模板》】 归档于软件项目管理初级学习路线 第八章 软件项目质量计划 你猜猜里面是什么-->《初级学习路线合集 》 前言 大家好，这节我们学习软件项目管理----质量计划--软件项目质量活动。 软件质量管理最主
昨天在技术交流群里，有同学说自己还想多学点技术，打算去做单元测试，写单测代码来提升技术，然后群里的同学就测试要不要做单元测试展开了很多讨论。 单元测试这方面我没有太多的实践经验，但工作过的几家公司在单元测试的上都有不同程度的落地实践。 这篇文章，我会基于自己的一些实践经
KVM 虚拟化安装 查看有没有这些包 rpm -qa |grep qemu rpm -qa |grep libvirt rpm -qa |grep virt-manager yum -y install virt-manager 打开virtual-Machine 打开new 点击Forward 点 Browse 再点 Browse Local 之后下一步
前段时间公众号后台有粉丝留言问了一个问题：作为测试leader，该如何落地测试流程？ 这个问题初看很简单，落地流程做个宣讲然后执行就行了，但仔细一想没那么简单。 团队人员有多少，技术和经验如何，业务类型是什么，研发交付成熟度处于什么阶段，QA在团队的定位是怎样的，种种因素都会影响
这是「互联网公司研发效能团队建设」的第二篇。为啥研发效能要是一个相对独立的团队呢？独立的研发效能团队是最大化行使职能的必要保障。我一直认为组织架构是第二生产力(第一是人)。搭好台子好唱戏。台子左右不平，前高后低，再大的角都可能崴脚跌跟头。 最近在想一个问题：研发
解决步骤：1.删除老仓库 cd /etc/yum.repos.d rm -rf *.*123 2.卸载yum包 rpm -qa yum yum-3.4.3-150.el7.centos.noarch1卸载安装组件 rpm -qa | grep yum | xargs rpm -e --nodeps rpm -qa yum #（没有内容就是卸载了）123 3.下载最新的rpm包在http://mirrors.163.com/centos/7/os/
扫描器已经接触了三年，目前比较成熟，在这个方向里，遇到过很多问题，各种方案或多或少接触过。大多数安全产品都可以用流量+规则+引擎+处置来抽象框架，DAST也是这样。而功能，用目的划分，个人拙见主要5个：流量全、规则全、引擎高性能高可用、扫描无害化、运营高效化。这个系列主要是对应功能
Landsat8一直是遥感界的热门话题。这不仅延续了自1972年以来NASA连续对地观测，而且这颗卫星为科学界带来了一些新的东西——质量评估波段（the Quality Assessment (QA) Band）。根据USGS Landsat Missions webpage，“QA通过标示哪个像素可能受仪器或云层影响，从而提高了科学研究的完整性
Q1、error execution phase preflight: [preflight] Some fatal errors occurred: [ERROR CRI]: container runtime is not running: output: time="2022-05-12T05:17:39-04:00" level=fatal msg="getting status of runtime: rpc error: code = Unimple
个人创作公约：本人声明创作的所有文章皆为自己原创，如果有参考任何文章的地方，会标注出来，如果有疏漏，欢迎大家批判。如果大家发现网上有抄袭本文章的，欢迎举报，并且积极向这个 github 仓库 提交 issue，谢谢支持~ 本篇文章参考了大量文章，文档以及论文，但是这块东西真的很繁杂，我的水平有
多项式相加数据域有两个int 一个放x的一个放x前面的值 代码如下： #include <stdio.h> #include <stdlib.h>//包含malloc(),free()函数 typedef struct LNode{ float coef;//系数 int expn;//指数 LNode *next; }LNode, *LinkList;//指针 void CreatPolyn(LinkL
原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000011303459原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000011266759原文链接：https://blog.csdn.net/alen_liu_sz/article/details/80628596 先确认以前有没有安装过rpm -qa |grep javarpm -qa |grep jdkrpm -qa |grep gcj如果没有输入信息
双向广搜 (题目链接)[https://www.acwing.com/problem/content/192/] 一般用于最小步数模型 每次拓展时 挑选空间比较少的来，拓展时将距离等于队头的一层全部拓展 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> #include <unordered_map> #include <queue> using
身为一个专业的 QA 当然需要有自己的测试原则，这些测试原则不仅可以帮助我们提高产品质量，对外还能体现出我们的专业性，从而让合作方后续还有意愿和我们合作。 1 测试前 1.1 需求评审 必须参与，有问题随时提出，如果涉及到相关背景信息，让相关同学同步一下背景信息。 1.2 技术评审 不管能
GNUPLOT QA 怎样交互式执行 terminal命令行输入gnuplot命令，进入交互模式 怎样用单行命令执行 gnuplot -e ‘cmd1;cmd2’,因为直接在term中绘图是需要-e option； gnuplot -p -e ‘cmd1;cmd2’ 弹出绘图窗口需要加-p option,只是用-e option弹窗会立刻消失，-p -e顺序不能颠倒，-pe
假设输入和输出的高宽没有变的情况下，通常不会去动通道数的值；但是把输入和输出的高宽都减半的情况下，通常会把输出的通道数加一位；也即把空间信息压缩了，然后把提取出来的那些信息在更多的通道中存下来；(网友：下采样后通道拓宽一倍;) 1. 网络越深,Padding 0越多，这里是否会影响性能？答：计算
学习总结 文章目录 学习总结一、QA介绍1.1 QA的分类：1.2 QA的框架1.3 QA在深度学习领域1.4 Beyond textual QA problems 二、阅读理解2.1 reading comprehension2.2 SQuAD数据集（1）SQuAD evaluation, v1.1（2）SQuAD 2.0 2.3 神经网络模型（1）LSTM-based vs BERT models（2）带注意力机制
QUANTAXIS DOCKER Readme 提纲挈领的讲 此段内容分为4部分 安装docker 配置qa-service的环境 以上两步干完了你改干啥 如果你还闲得慌想要深入学习下docker的话 看完这个教程以后 可以继续看 http://www.yutiansut.com:3000/topic/5dc5da7dc466af76e9e3bc5d 1. 安装dock
1.nan,inf是怎么产生的以及怎么解决呢？答：inf（infinite）通常来说是你的学习率lr （learning rate）调的太大造成大，或者在你权重初始时(此时还没更新)的值太大了，炸掉了导致；nan一般是除0了，本来你梯度已经很小了，然后你又除0；解决的方法有上节课介绍的：合理初始化你的权重，激活函数别选错，学习率别
题目：逻辑引导数据增强和正则化用于一致性问答 作者：Akari Asai and Hannaneh Hajishirzi 发布地方：ACL2020 面向任务：一致性问答 论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.10157 论文代码：https://github. com/AkariAsai/logic_guided_qa 目录 摘要 1 介绍 2 相关工作 3 方法 3.1 一致
一、智能聊天机器人 1.智能聊天机器人 用自然语言模拟人类的一种对话形式。人机对话的程序。 主要分为三个方面： --问题咨询：基于业务知识库进行业务问题回答。 --数据检索：通过程序找到相对应的数据。 --业务处理：对应相关业务系
