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62. Unique Paths 方法一： 二位数组 而这道题是每次可以向下走或者向右走，求到达最右下角的所有不同走法的个数。那么跟爬梯子问题一样，需要用动态规划 Dynamic Programming 来解，可以维护一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示到当前位置不同的走法的个数，然后可以得到状态转移方程为: dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] class Solution {
public int uniquePaths(int
一 分 快 三 官 方 邀 请 码 怎 么 注 册10771077_老 平 台 最 信 誉
阿衍【734701111】邀请【10771077】网cp15115.com咨询行业中经常接触到文本类信息，无论是分词做词云图，还是整理编码分析用，都非常具有价值。 本文将记录使用scrapy框架爬取京东IPhone11评论的过程，由于一边学习一边实践，更新稍慢请见谅。 1.scrapy开始创建项目： scrapy startproject projectName 2. 进入创建的项目目录： cd projectName 3.以默认的basic模板创建第一个爬虫： scrapy genspide
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基于verdaccio的npm私有仓库搭建
详见个人博客：https://shengchangwei.github.io/verdaccio/ 一、使用npm安装 npm install --global verdaccio 二、cmd 启动 verdaccio verdaccio 看到下图说明启动成功 页面输入：localhost:4873 此时看到的页面应该如下： 三、如何使用这个仓库 添加镜像 npm set registry http://localhost:4873 创建用户登陆 npm adduser --r
springboot 默认静态路径
springboot 默认静态路径 代码如下所示 类ResourceProperties.class private static final String[] CLASSPATH_RESOURCE_LOCATIONS = new String[]{"classpath:/META-INF/resources/", "classpath:/resources/", "classpath:/static/", "classpath:/public/"};
private String[] sta
vue写的简单版todolist
上一张丑图： 项目演示地址：http://47.75.195.199/todolist/ 源码地址：https://github.com/chunsenye/... <template>
<div>
<label >今天要做什么</label>
<input type="text" v-model="text">
<input type="button" value="提交" @click="submit">
<ul>
<li v-for="(i
《TCP/IP网络编程》读书笔记
1.Windows 下的 socket 程序和 Linux 思路相同，但细节有所差别 (1) Windows 下的 socket 程序依赖 Winsock.dll 或 ws2_32.dll，必须提前加载。DLL 有两种加载方式，请查看：动态链接库DLL的加载 (2) Linux 使用“文件描述符”的概念，而 Windows 使用“文件句柄”的概念；Linux 不区分 socket 文件和普通文件，而 Windows 区分； (3) Linux 下 socket() 函数的返回值为 int 类型
KVM学习笔记--静态迁移
.静态迁移过程如下 (1)确定虚拟机关闭状态 (2)准备迁移oeltest02虚拟机，查看该虚拟机配置的磁盘文件 (3)导入虚拟机配置文件 [root@node1~]# virsh dumpxml oeltest02 > /root/oeltest02.xml
(4)拷贝配置文件到目标虚拟主机上。 (5)查看虚拟机磁盘文件并拷贝到目标虚拟主机。 拷贝虚拟磁盘文件 3.目标虚拟主机上 上面已经将虚拟机磁盘文件与配置文件都已经复制到目标虚拟主机上了。下面开始配置与启动。 (1)查看目标虚
郑珺文spss作业 2019.10.07
中心趋势是指一组数据向某个中心值靠拢的倾向。描述数据分布的中心位置的统计量称为位置统治量称为位置统计量。对于连续变量（或称为尺度变量）和定序变量，描述数据中心趋势的指标有均值，中位数，众数，5%结尾均值。对于定性数据（名义数据），描述数据中心趋势的指标只有众数。 均值一般是指数据的算数均值（算数平均数），是数据中心趋势的主要度量指标，也是实际问题中的使用最多的指标。设我们考察的变量有n个测量值，他们别记为x1,x2,...,xn,则算数均值如下。 把观测值按照从小到大顺序排列，剔除掉排序后的两
Linux用户与组相关的文件
参考Linux学习顺序指导目录：https://www.cnblogs.com/lv1572407/p/11815911.html 用户是我们管理操作系统的接口，所以整体而言是相当重要的。所以我们用这一章来讲述用户管理知识。 第一部分我们只讲述一些基本常识以及用户创建删除、组创建删除相关的文件。 1. 超级用户 首先我们要明白什么是超级用户，超级用户意味着什么。 (1) 任何UID为0的用户均视为超级用户，具备超级用户的全部权利。 (2) 超级用户可以覆盖重写文件系统中任意文件。 (3) 超级
TimeStamp( )函数, TimeStampAdd( )函数 , TimeStampDiff( )函数
官网：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/date-and-time-functions.html#function_timestampdiff TIMESTAMP(expr), TIMESTAMP(expr1,expr2) With a single argument, this function returns the date or datetime expression expr as a datetime value. With two a
Linux用户与组的管理（命令实操）
参考Linux学习顺序指导目录：https://www.cnblogs.com/lv1572407/p/11815911.html 首先我们先来了解一下用户和组管理相关的命令。 用户管理命令：useradd、usermod、usedel、passwd及chage。 组管理命令：groupadd、groupdel、groups及gppasswd。 首先我们先来学习如何能够正确使用这些命令以及常用的技巧。 1. 用户组管理 [root@mysql1 ~]# groupadd -g 1000 gro
迁移模型问题，提示admin已存在
在部署的时候迁移文件的时候提示 django.db.migrations.exceptions.InconsistentMigrationHistory: Migration admin.0001_initial is applied before its dependency account.0001_initial on database 'default'. 导致后面的迁移操作无法进行 删除django中的admin的迁移文件 rm /usr/local/sdata/show/venv/
用户注册页的布局及js逻辑实现（正则，注册按钮）
文章地址：https://www.cnblogs.com/sandraryan/ 先写一个简单的静态页面，然后对用户输入的内容进行验证，判断输入的值是否符合规则，符合规则进行注册 先上静态页面 <div class="m-wrap">
<div class="m-register">
<p class="m-logn-title">
首页<span> ></span>我的账户
</p>
excel矩阵运算操作-转置 行列式 相乘 逆阵
excel矩阵运算操作-转置 行列式 相乘 逆阵 https://jingyan.baidu.com/article/154b463128e13928ca8f41a4.html Excel中矩阵的相关运算。我们在学习线性代数或者对一些矩阵进行计算时，可以使用到我们常用的excel，轻便的excel的计算功能还是十分强大，本例分享如何使用excel对矩阵进行常见的运算处理。 工具/原料 电脑 excel 方法/步骤 输入初始矩阵到单元格中后，选中该矩阵区域，然后复制，右键粘贴，选择"转置"即可。
Linux用户管理的密码策略
参考Linux学习顺序指导目录：https://www.cnblogs.com/lv1572407/p/11815911.html 在前面两个章节中我们已经初步接触了密码策略相关的基础知识。现在详细的讲一下。 首先我们来了解一下如何修改密码吧。 [root@mysql1 ~]# passwd user001 //交互式修改密码 Changing password for user user001. New password: BAD PASSWORD: it is too simplistic
【笔记】Reptile-一阶元学习算法
目录 论文信息 Nichol A , Achiam J , Schulman J . On First-Order Meta-Learning Algorithms[J]. 2018. 一、摘要 本文主要考虑元学习问题，即存在一个任务分布（a distribution of tasks），从这个分布中抽取许多任务来训练元学习模型（或代理），使其在处理从这个分布中抽取的以前从未遇到过的任务时能更快的学习（即表现得更好）。 本文通过分析一系列仅在元学习更新（meta-learning update
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