二分图匈牙利算法

求二分图的算法——匈牙利 例题: https://www.luogu.org/problem/P3386 思路: 首先二分图是一个求一堆东西(例如狗),喜欢一些东西(例如肉),但是他们喜欢的肉不同,求最大限度能满足多少条狗的问题。那么我们可以画一个图,把狗放在一侧,把肉放在一侧。 如果第i只狗, 喜欢第j个肉,那么,就从i-->j连一条有向边。 然后, 我们用贪心的思想进行dfs。 我们定义choose[i]表示第i个肉被第choose[i]个狗获得。 然后我们定义一个vis数组,防止死循环。
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远程服务器使用Tensorboard

远程服务器使用Tensorboard 前言: 由于服务器端是纯命令行模式,且在远端。因此在训练模型时,需要通过相应的配置,才能在本地浏览器使用Tensorboard查看训练情况。 配置方式:采用了Xshell隧道 配置 打开Xshell,右击相应的会话,在弹出的对话框中选择属性->连接->SSH->隧道->添加 在侦听端口和目标端口中填入相同的端口,此处填写了6006; 如下图所示:    服务器上tensorboard使用的端口是6006 使用 在服务的命令窗口中使用: tensorboar
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javascript中字符串对象常用的方法和属性

前言 字符串是一种非常重要的数据类型,在Java等面向对象编程语言中,它代表对象类型,而在javascript中它却是一种基本数据类型,在开发的领域中,我们经常会碰到,无论是前端还是后台。比如后台验证手机号码,将手机号码的后四位变成*,这些都是对字符串的处理。所以学会字符串中常用的属性和方法是非常必要的,本篇博客将带你解析字符串常用的属性和方法。那么一起来看看吧! 字符串常用的属性和方法 属性 length:返回字符串的长度 方法 chatAt():返回在指定位置的字符 charCodeAt(
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Python常用模块——hashlib加密

Python常用模块——hashlib加密 一、HASH Hash,一般翻译为“散列”,也有直接音译为“哈希”的,就是把任意长度的输入(又叫做预映射,pre-image),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列程相同的输出,而不可能从散列值来唯一的确定输入值。 简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 HASH主要用于信息安全领域中加密算法,他把一些不同长度的信息转
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JS === 飞机吐子弹

复习了一下原生JS,复习了一个飞机吐子弹的案例 知识点: offsetY ---- 光标针对它所在元素的坐标 clientY ---- 光标距离可视区顶部的坐标 pageY ---- 光标距离页面顶部的坐标 鼠标的事件:onmousemove 思路: 1、先让飞机跟随鼠标移动 使用了鼠标的onmousemove事件,设置飞机的坐标 var x = event.clientX - div.offsetWidth /2; 2、设置子弹 间隔函数,每500ms创建出一个子弹 子弹的坐标,始终是相对于
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Vue项目 day10

vue-router中编程式导航的介绍 原本的是直接修改成router-link,如果修改的标签有 影响的话,那么可以tag = “” 修改我们原来渲染的就可以了 现在呢我们是用点击事件,那么就要写函数 在函数里执行编程式导航的跳转 this.$router.push({ name: "goodsinfo", params: { id } }); 在html中可以用a标签跳转连接 在BOM中可以用window.localtion.href = "www.baidu.com" 那么我们在vue中
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O(1)的最小栈

data栈 min栈
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【书上讲解】快速排序

描述 【题解】 把第一个数字作为基准,然后把[l+1,r]进行划分. 找到最大的j,使得a[j]<=x,即j+1..r都是大于x的 然后j就是这次划分的结果 在每个函数前面加template 之后就能用Type代替任意类型了(传进来什么都可以) 【代码】 #include <cstdio> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 1e5; int n; int a[N+10]; template <class Ty
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使用 IAM 策略模拟器测试 IAM 策略

使用 IAM 策略模拟器,您可以通过以下方式对 IAM 和基于资源的策略进行测试和问题排查: 测试附加到您 AWS 账户中的 IAM 用户、组或角色的策略。如果多个策略附加到用户、组或角色,您可以测试所有策略,也可以选择单个策略进行测试。您可以测试为特定资源所选的策略允许或拒绝哪些操作。 测试附加到 AWS 资源(如 Amazon S3 存储桶、Amazon SQS 队列、Amazon SNS 主题或 Amazon S3 Glacier 文件库)的策略。 如果您的 AWS 账户是 AWS Or
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【模板】最小圆覆盖

P1742 最小圆覆盖 题目描述 给出N个点,让你画一个最小的包含所有点的圆。 输入格式 先给出点的个数N,2<=N<=100000,再给出坐标Xi,Yi.(-10000.0<=xi,yi<=10000.0) 输出格式 输出圆的半径,及圆心的坐标,保留10位小数 输入输出样例 输入 #1 6 8.0 9.0 4.0 7.5 1.0 2.0 5.1 8.7 9.0 2.0 4.5 1.0 输出 #1 5.0000000000 5.0000000000 5.0000000000 说明/提示 5.0
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HYNB Round 15: PKU Campus 2019

HYNB Round 15: PKU Campus 2019 C. Parade 题意 将平面上n*2个点安排在长度为n的两行上。 做法 首先可以忽略每个点之间的影响,只用考虑匹配即可 然后把所以点归约到两行上,再从左到右依次考虑即可(考虑每条分界线被经过多少次) 比赛时被贪心治了... G. Go and Oreo 题意 把n*n个格子黑白染色后,数奥利奥 做法 按格考虑,简易版轮廓线DP 赛中一直在按行考虑,然后就不会了
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rsync+nfs企业实战案例

某公司里有一台NFS服务器,里面的数据很重要,但是如果硬盘坏了,数据就会丢失,现在领导要求你把数据在其他 机器上做一个周期性定时备份。要求如下: 每天晚上00点整在NFS服务器nfs01上打包备份网站程序目录等并通过rsync命令推送到备份服务器backup上备份保存(备份思路 可以是先在本地按IP地址+日期打包,然后再利用rsync推送到备份服务器上)。 具体要求如下: 1)NFS服务器nfs01和备份服务器backup的备份目录必须都为/backup; 2)NFS服务器站点目录假定为(/v
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关于px pt ppi dpi dp sp之间的尺寸换算

一、定义 单位 全称 解释 简述 px pixel 像素 pt point 点 ppi pixel per inch 每英寸像素数 dpi dot per inch 每英寸点数 dp density-independent pixels 设备无关像素 sp scale-independent pixels 缩放独立像素 二、换算
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numpy使用数组进行数据处理

numpy使用数组进行数据处理 meshgrid函数 理解: 二维坐标系中,X轴可以取三个值1,2,3, Y轴可以取三个值7,8, 请问可以获得多少个点的坐标? 显而易见是6个: (1,7)(2,7)(3,7) (1,8)(2,8)(3,8) >>> import numpy as np#导入numpy >>> a=np.array([1,2,3])#创建一维数组 >>> b=np.array([7,8]) >>> res=np.meshgrid(a,b)#获取所有点的横坐标和纵坐标 >>>
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Cg 标准函数库

1. 数学函数(Mathematical Functions); 2. 几何函数(Geometric Functions); 3. 纹理映射函数(Texture Map Functions); 4. 偏导数函数(Derivative Functions); 5. 调试函数(Debugging Function); 1 数学函数(Mathematical Functions) 表1中列举了 Cg 标准函数库中所有的数学函数, 这些数学函数用于执行数 学上常用计算,包括:三角函数、幂函数、园函数、
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洛谷 P5149 会议座位

洛谷 P5149 会议座位 Description 现在校长在校园网上公布了一份座位表,n位老师从左到右依次排成一行。老师们都对这个座位很满意。 然而到了开会时,校长不小心把座位表打乱了,老师们很不满。老师们并不在意自己的位置变了多少,但如果有一对老师a和b,他们原来的座位是a在b左边,现在变成了a在b右边,那么这一对老师便会贡献一单位不满值。 校长想知道这些老师的总不满值是多少。 Input 第一行一个正整数n,为n位老师。 第二行有n个字符串,每个字符串代表老师的名字(大小写敏感)。这一行
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桶排序、计数排序、基数排序

这三种排序算法不是基于比较的排序。时间复杂度O(N),额外空间复杂度O(N),稳定的 基于桶,一种数据出现的频率,一个萝卜一个坑,先扔入桶中,在按照桶的大小倒出元素。 非基于比较的排序 n个数,准备n+1个桶。 最小值a和最大值b,最小值放在a号桶中,最大值放在b桶中。每个桶的范围(b-a)/(n+1)。 相邻两个数来自同一个桶或相邻的桶。两个数的最大差值,一定来自不相同的桶。前一个桶的最大值,后一个的最小值。 每一个桶都有 boolean 桶中是否有元素 min 桶中最小 max 桶中最大
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JQuery源码解读 JQ的一些扩展工具方法( 妙味讲堂 - 视频笔记 - 第四部分)

JQuery源码解读 JQ的一些扩展工具方法( 妙味讲堂 - 视频笔记 - 第四部分) 1、parseJSON() JSON.parse() // 解析字符串类型的JSON 2、eval() //解析任何格式JSON,性能差 3、parseXML() // 字符串转DOM对象 // 源码实现 parseXML: function(data) { var xml, tmp; if (!data || typeof
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生活在别处

雨兄: 最近,又多事了呐。 其实,如今的蛰伏,只是为了更好,更远的行走。希望下次的你,在浮躁之时,不妨再坚持,再坚持。我始终觉得,正因为有了浮躁后的抉择,当一切又归于平静,才更能体现一个人内心里最真的东西。我喜欢把这人生当做是一段修行,在这条路上,没有对错和是非,在不知宿命的情况下,只有选择努力过好每一天。 身边的事情都很难定义,我想说:将生活简单的归结于一日三餐,先学会好好爱自己。之外,不吝啬自己的爱,不吝啬自己的身外之物,多读书,在修行的路上努力成为一个有温度,懂情趣,会思考的人。 这是一
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数据集的合并

import pandas as pd df1=pd.DataFrame({'key':['a','b','c'],'data1':range(3)}) df2=pd.DataFrame({'key':['a','b','d'],'data2':range(3)}) pd.merge(df1,df2) #只合并交集部分 pd.merge(df1,df2,how='left') #左连接,以左边数据为准 pd.merge(df1,df2,how='right') #右连接,以右边数据为准 pd.
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