【后缀数组】【LuoguP4248】 [AHOI2013]差异

题目链接 题目描述 给定一个长度为 n 的字符串 S,令 Ti 表示它从第 i 个字符开始的后缀。求 \(\sum_{1\le i <j\le n}len(T_i)+len(T_j)-2*lcp(T_i,T_j)\) 说明 对于 100% 的数据,保证 2⩽n⩽500000,且均为小写字母。 思路 注意到前面那个东西是个定值,所以关键在于如何求后面那个东西 由于 \(lcp(sa[l],sa[r])=min_{i=l+1}^{r}H[i]\) 所以后面那个东西实际上就是 \(H\) 数组的所有
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Git学习笔记2-远程仓库

1.添加远程仓库 $ git remote add [shortname] [url]  $ git remote add origin https://github.com/Mike199201/GitFile  #origin是仓库的命名 2.推送数据到远程仓库 $ git push [remote-name] [branch-name] $ git push origin master  #推送数据到远程仓库origin的master分支 3.从远程仓库抓取数据 $ git fetch
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littlefs了解一下

littlefs是一个文件系统,断电数据不会出异常,适合IOT场景。
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day 82 jwt模块

jwt认证规则 全称:json web token 解释:加密字符串的原始数据是json,后台产生,通过web传输给前台存储 格式:三段式 - 头.载荷.签名 - 头和载荷才有的是base64可逆加密,签名才有md5不可逆加密 内容: 头(基础信息,也可以为空):加密方式、公司信息、项目组信息、... 载荷(核心信息):用户信息、过期时间、... 签名(安全保障):头加密结果+载荷加密结果+服务器秘钥 的md5加密结果 认证规则: 后台一定要保障 服务器秘钥 的安全性(它是jwt的唯一安全保障
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网络命令——last、lastlog、traceroute、netstat

1、last命令(查看目前和过去用户的登录信息) 2、lastlog命令(检查某用户上次登录的时间): 3、traceroute命令: 显示数据包到主机间的路径。 4、netstat命令: 查看本机已开启的端口。 查看所有的网络连接。 查看本机路由表。
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vue实现word,pdf文件的导出功能

vue实现word或pdf文档导出的功能,我的项目是:后端返回一个文档流(下图),然后前端对文档流做处理进行下载,代码如下: import axios from 'axios'; axios.get(`url`, { //url: 接口地址 responseType: `arraybuffer` //一定要写 }) .then(res => { if(res.status == 200){ let blob = new Blob([res.data], { type: `applica
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eeglab使用

1.导入数据的注意事项 1.1路径和数据中不得包括非字母,非数字,非下划线的字符。 1.2文件夹,文件,workspace中的变量名称不得以数字打头。 1.3不要用matlab或者eeglab中函数的名字作为变量或者文件夹名字。 鉴别方法: which -all [variablename] 2.降采样(有需要的话) 2.1如果你的采样频率高于250hz的话,可以降采样到250hz。 2.2降采样之前为了抗锯齿化要先进行低通滤波,eeglab自动实现低通滤波。 2.3降采样的好处: 2.3.1
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第37课 智能指针

内存泄露(臭名昭著的Bug) -动态申请堆空间,用完后不归还 -C++语言中没有垃圾回收的机制(java、C#有垃圾回收机制) -指针无法控制所指堆空间的生命周期 #include <iostream> #include <string> using namespace std; class Test { int i; public: Test(int i) { this->i = i; } int valu
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(day52)四、视图层、模板层

目录 一、视图层 (一)Request和Response对象 (1)Request对象 (2)Response对象 (二)JsonResponse对象 (1)前后端分离 (2)json_dumps_params参数 (3)safe参数 (三)FBV与CBV (四)CBV的源码 (五)装饰器 (1)FBV加装饰器 (2)CBV加装饰器 二、模板层 (一)模板语法 (二)模板传值 (1)传值方式(render) (2)基础数据类型 (3)函数和对象 (4)点(.) (三)过滤器| (1)定义和语法
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Vue 拖拽组件 vuedraggable 和 vue-dragging

一、描述 之前用 vue 写过一个在线的多二维码生成服务,体验地址:https://postbird.gitee.io/vue-online-qrcode/ 后面发现二维码多了之后有时候想要排序,需要将比较重要的放在上面或者第一个,因此拖拽排序的需求就出来了。 知道 vue 肯定是有组件存在的,因此就直接搜了搜,找了两个不同的库分别是: vuedraggable awe-dnd 两个库的里面不同,一个是直接进行组件封装,一个是进行指令封装。 二、vuedraggable vuedraggabl
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linux--用户管理--useradd

用户分类 1 root 超级管理员 2 系统用户 就是 某一个服务中 自动产生的用户 不是认为创建的,不能用于登录计算机 只是保证某一个服务的正常运行 比如数据库 3 普通用户 用户必须属于一个且只有一个主组 -g 选项 一个用户可以属于零个或多个辅助组 -G选项 Linux用户和组的主要配置文件: /etc/passwd:用户及其属性信息(名称、UID、主组ID等) /etc/group:组及其属性信息 /etc/shadow:用户密码及其相关属性 文件格式意义如下: 登录用名 用户密码:一
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2019-2020-1学期 20192426 《网络空间安全导论》第八周学习总结

第一章 网络空间安全概述 1.1 工作和生活中的网络安全 1.1.1 生活中常见的网络安全问题 1.账号密码被盗 2.信用卡被盗刷 3.网络安全问题已经渗透到我们的日常生活中。之所以出现这些网络安全问题,一方面是因为公众对网络安全问题的警惕性不高,另一方面也缺乏抵御网络安全威胁的知识。 1.1.2 工作中常见的网络安全问题 1.网络设备面临的威胁 路由器是常用的网络设备,是企业内部网络与外界通信的出口。一旦黑客攻陷路由器,那么就掌握了控制内部网络访问外部网络的权力。 2.操作系统面临的威胁 目
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Dual Directed Capsule Network for Very Low Resolution Image Recognition 学习笔记

借助于高分辨率图像提升低分辨率图像的识别性能。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1908.10027v1.pdf 目前无开源代码 创新点: 1、在模型上在胶囊网络的基础上添加了卷积层,可进行很低分辨率图像的识别; 2、提出了两个损失函数指导VLR(very low resolution)图像识别模型; 3、实验验证了模型的优点。 创新点分析: 图1 1、第一个创新点分析 如图1 所示,该网路前面是capsule网络,后面加了3个全连接层,这3个全连接层也叫作 recons
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ReadLines

foreach (var item in ReadLines("E:\\bigFile.txt")) { Console.Write(item); } /// <summary> /// 异步读取每行内容 /// </summary> /// <param name="fileName">指定文件的绝对路径</param> /// <returns></re
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k8s-控制器

k8s 控制器:controller-manager 是部署、管理pod 的。常见的控制器有deployment、Job 、statefulset 、daemon set 等等。deployment 是最常见的控制器,它是部署静态服务用的控制器。控制器是通过标签来关联查找pod 的 deployment 功能与应用场景 yaml 文件定义 部署应用程序 创建pod kubectl create deployment --help kubectl create deployment dep-na
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nmap的使用方法

0x01 Nmap 典型用途: 1、通过对设备或者防火墙的探测来审计它的安全性。 2、探测目标主机所开放的端口。 3、网络存储,网络映射,维护和资产管理。(这个有待深入) 4、通过识别新的服务器审计网络的安全性。 5、探测网络上的主机。 0x00 nmap 介绍 Nmap (网络映射器)是由 Gordon Lyon设计,用来探测计算机网络上的主机和服务的一种安全扫描器。为了绘制网络拓扑图,Nmap的发送特制的数据包到目标主机,然后对返回数据包进行分析。Nmap是一款枚举和测试网络的强大
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【后缀数组】【LuoguP2408】 不同子串个数

题目链接 题目描述 给你一个长为N的字符串,求不同的子串的个数 我们定义两个子串不同,当且仅当有这两个子串长度不一样 或者长度一样且有任意一位不一样。 子串的定义:原字符串中连续的一段字符组成的字符串 说明 对于100%的数据,N≤10^5 思路 能发现任何一个子串都是某一个后缀的前缀 实际上就是求所有后缀有多少本质不同的前缀 我们考虑按照将所有后缀按照字典序排序,那么每次新加进来的一个后缀的前缀的个数为 \(n-sa[i]+1\),但是与前面重复的前缀有 \(H[i]\) 个 因为对于 \(
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ML-软间隔(slack)的 SVM

Why Slack? 为了处理异常值(outlier). 前面推导的svm形式, 是要求严格地全部分对, 基于该情况下, 在margin 的边界线 线上的点, 只能是支持向量. \(min_w \ \frac {1}{2} ||w||^2 \\ s.t. \ y_i(w^Tx_i + b) >= 1\) 而现实生活中, 往往数据是没有那么完美. 于是这样严格找到的 margin 可能就因为异常值 而 不是最优的(非最优就是没有 很好地 将2波数据给分开).则相应的处理方式,就是适当允许一些点(
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python猜拳小游戏

import random for _ in range(10):#进行比赛的次数 my_list =['剪刀','石头','布'] player = input("请输入序号1剪刀、2石头、3布") if player: player =int(player) s =[i for i in range(1,4)] if player not in s: print("请输入正确的号码") continue
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GraphPadPrism绘制热图

http://www.sohu.com/a/319918959_278730
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