(超详细)C++图的深度优先遍历、广度优先遍历（数据结构）
(超详细)C++图的深度优先遍历、广度优先遍历（数据结构）。根据下图，编写代码实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。按照英文字母顺序，以邻接表为存储结构，实现图的深度优先和广度优先遍历。遍历的顺序从顶点a开始。以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列。
基于PyTorch的生成对抗网络实战（7）——利用Pytorch搭建SGAN（Semi-Supervised GAN）生成手写数字并分类
通过强制判别器网络输出分类标签，我们将生成对抗网络(GAN)扩展到半监督学习（Semi-Supervised）。我们在输入属于N类之一的数据集上训练生成器G和判别器D。在训练时，使用D来预测输入属于N+1类中的哪一个，其中一个额外的类被添加到G的输出中。我们表明，这种方法可以用来创建一个更有效的数据分类器，它允许生成比常规GAN更高质量的样本。论文可参考《Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks》。......
appliedzkp zkevm（8）中的Plookup Table
appliedzkp zkevm采用 Halo2的lookup table 作为a primitive，来check table中的某一行确实是某些adviced values。如，以下table的列，其中列为“0，1，2”的可能组合，为对列的逻辑AND运算：可使用该table来检查circuit中的某些变量的AND运算约束，以证明"x"、“y”、"x & y"为对应该table中的某一行。所谓Fixed Table，是指该fixed table中的行在proving time“之前”就已确定。上面的AN
Linux Ubuntu22.04 docker安装企业微信（docker安装方式，非纯deepin-wine）
拷贝以上代码，保存为.sh脚本，chmod +x xxx.sh 增加执行权限，执行脚本(前提是已安装好docker)FAQ：企业微信关闭后如何重新打开？1.docker ps -a 查看所有容器进程2.找到企业微信对应进程，拿到其对应的容器ID(CONTAINER ID列)，执行docker rm 3.重新执行上面的.sh脚本，即可重新呼出企业微信企业微信中接收到的文件存放位置？整体目录在wine-WXWork/drive_c/users/wechat/，下面仍然会有 Desktop，Download…等文
docker安装wechat微信、wxwork企业微信脚本整理
使用sudo apt install com.qq.weixin.work.deepin方式无法安装企业微信，所以用docker的方式来解决。在ubuntu22.04下只能使用fcitx，不然输入法无法输入中文。
去中心化NFT交易协议将击败OpenSea
去中心化NFT交易协议之于NFT Market，如同AMM之于DEX。NFT交易中的核心需求为流动性和价格，所以NFT交易所的真实护城河应建立在商品出售时的流动性和价格优势上。改变格局的聚合器只是作为前端流量入口解决了NFT挂单分散的问题，未从根本性解决流动性难题。最有可能解决流动性垄断的不是下一个交易所或聚合器，而是可以支持共享挂单的协议，从而打破NFT工具平台和NFT交易所之间的界限，使得每一个流量前端都能成为交易平台并共享其挂单，形成去中心化NFT交易生态，解决NFT挂单的分散性和流动性问题。币...
数字藏品与NFT到底有何区别
所谓的数字藏品，即是我们熟知的NFT在国内的称呼。2021年，全球NFT市场迎来了一次大爆发，而在国内，同样也诞生了多个火热的平台。不同于国外与虚拟货币紧密联系在一起的市场，由于我国对于虚拟货币是持禁止的态度，因此国内的数字藏品与虚拟货币是完全划清了界限。很多不了解的朋友会以为数字藏品和NFT一样。但事实是，二者有类似，但也有本质的区别。...
Java中 ? extends T 和 ? super T 的理解
? 通配符类型- <? extends T> 表示类型的上界，表示参数化类型的可能是T 或是 T的子类;<? super T> 表示类型下界（Java Core中叫超类型限定），表示参数化类型是此类型的超类型（父类型），直至Object;extends比如，我们现在定义：List<? extends T>首先你很容易误解它为继承于T的所有类的集合，你可能认为，你定义的这个List可以用来put任何
大周建议自媒体博主前期做这4件事
新手刚开始做自媒体视频，总是感觉无从下手，不知道怎样开始？今天这期内容大周来教你4招，也是我自己的一些经验总结，希望能给大周的粉丝一些帮助，让你们少走一些弯路。如果今天的分享对你有所帮助，记得点赞支持一下大周。1、分析对标账号我们在选定了要做的内容领域后，找10个同领域内有价值的对标账号，不需要太多。我们从账号的第一条内容开始刷，看这个账号内容的调整和爆款内容，把这些内容进行拆解、分析。什么样的账号是有价值的呢？（1）新账号、涨粉非常快（2）领域头部账号具体分析账号的内容有哪些？（1）内容选题（2）发布时间
研究生语音识别课程作业记录（三） 非特定人孤立词识别
研究生语音识别课程作业记录（三） 非特定人孤立词识别前言一. 任务要求二. 识别方法三. 语音数据库四. 特征参数提取五. 识别过程及分析六. 实验总结七. 小结前言研究生期间的语音识别课程作业记录，研一暑假的主要工作，也是自己正式入门语音识别的启程之路，虽然是采用传统方法进行语音识别的工程仿真，但对于一个新手菜鸟来说，这样的训练必不可少，借此机会记录一下，希望可以对刚入门语音识别的小白提供一点开拓的思路。一. 任务要求提供声音文件: 0－9的数字孤立词读音文件库，共28人录音样本，每人10次
【Flink】Flink源码分析——批处理模式JobGraph的创建
转载：Flink源码分析——批处理模式JobGraph的创建 仅供自己学习。Flink不管是流处理还是批处理都是将我们的程序编译成JobGraph进行提交的，之前我们分析过流处理模式下的JobGraph创建，现在我们来分析一下批处理模式下的JobGraph创建。本文以本地模式为例，分析JobGraph的创建我们仍然以WordCount为例子来分析JobGraph的创建过程，WordCount代码这个WordCount执行之后生成的DataSet关系图如下所示：注意这里的Operator并非是指算子层面的
【Flink】Flink 批处理模式Map端数据聚合 NormalizedKeySorter
转载：Flink源码分析——批处理模式Map端数据聚合在flink的批处理模式下，数据的计算也有着两端的计算模型，这一点和MR、spark计算框架是类似的。，，这一过程的目的是将数据进行预聚合，减少中间的数据传输量，也减轻了reduce端数据计算的压力。在《Batch模式JobGraph的创建》中我们分析了在数据聚合的map端，数据最终会经过combiner算子处理，在batch模式下，chain在一起的算子都被封装成ChainedDriver，这个combiner算子就被封装成了SynchronousCh
【Flink】Flink Sort-Shuffle写流程简析
转载：Flink Sort-Shuffle写流程简析 转载并且补充。taskmanager.network.sort-shuffle.min-parallelism核心配置。设置Hash Shuffle和Sort Shuffle的分界。并发数大于该值时，使用Sort Shuffle。默认是int最大值，即使用Hash Shuffle。taskmanager.network.sort-shuffle.min-buffers每个Sort Shuffle的Result Partition使用的最小buffer数，
【MySQL】 MySQL 导出数据库
转载：MySQL 导出数据库 仅供自己学习。这篇文章有趣，我看的是A文章，然后A转载的是B，然后B转载的是C，然后C转载的是D。 我这里直接转载了D。主要是确实好用，在没有工具的情况下。MySQL备份和还原,都是利用mysqldump、mysql和source命令来完成的。 Server 5.0/bin”命令进入bin文件夹 | 利用导出数据库到文件，如然后输入密码即可开始导出。进入MySQL Command Line Client，输入密码，进入到，输入命令，回车，看看有些什么数据库；建立你要还原的
今日推荐
周排行