LeetCode --- 436周赛
题目列表
3446. 按对角线进行矩阵排序
3447. 将元素分配给有约束条件的组
3448. 统计可以被最后一个数位整除的子字符串数目
3449. 最大化游戏分数的最小值
一、按对角线进行矩阵排序
直接模拟,遍历每一个斜对角线,获取斜对角线上的数字,排序后重新赋值即可。
这里教大家一个从右上角往左下角依次遍历斜对角线的方法,对于每一条对角线上的任意元素 g r i d [ i ] [ j ] grid[i][j] grid[i][j],我们会发现 i − j i-j i−j 为一个定值,以 3 × 3 3\times 3 3×3 的矩阵为例,从右上角往左下角 i − j i-j i−j 分别为 − 2 , − 1 , 0 , 1 , 2 -2,-1,0,1,2 −2,−1,0,1,2,只要加上一个偏移量 3 3 3,就会变成 1 , 2 , 3 , 4 , 5 1,2,3,4,5 1,2,3,4,5
由此可以推导出一个公式,对于一个 n × m n\times m n×m 的矩阵,令 k = m + i − j k=m+i-j k=m+i−j,让 k = 1 , 2 , . . . , n + m − 1 k=1,2,...,n+m-1 k=1,2,...,n+m−1,可以依次遍历每一条斜对角线,其中 i ∈ [ 0 , n − 1 ] , j = m + i − k i\in [0,n-1],j=m+i-k i∈[0,n−1],j=m+i−k
代码如下
// C++
class Solution {
public:vector<vector<int>> sortMatrix(vector<vector<int>>& grid) {int n = grid.size(), m = grid[0].size();// 令 k = m - j + i => j = m - k + i , i = k - m + j// 当 i = 0 时,j = m - k// 当 i = n - 1 时,j = m - k + n - 1for(int k = 1; k < n + m; k++){int min_j = max(m - k, 0); // 注意越界int max_j = min(m - k + n - 1, m - 1); // 注意越界vector<int> res;for(int j = min_j; j <= max_j; j++){res.push_back(grid[k - m + j][j]);}if(min_j > 0) ranges::sort(res);else ranges::sort(res, greater<>());for(int j = min_j; j <= max_j; j++){grid[k - m + j][j] = res[j - min_j];}}return grid;}
};
# Python
class Solution:# k = m + i - j# i = 0, j = m - k# i = n - 1, j = m - k + n - 1def sortMatrix(self, grid: List[List[int]]) -> List[List[int]]:n, m = len(grid), len(grid[0])for k in range(1, n+m):min_j = max(m - k, 0)max_j = min(m - k + n - 1, m - 1)res = [grid[k - m + j][j] for j in range(min_j, max_j + 1)]res.sort(reverse=min_j==0)for j, val in zip(range(min_j, max_j + 1), res):grid[k - m + j][j] = valreturn grid
二、将元素分配给有约束条件的组
我们可以优先计算出 e l e m e n t s elements elements 中数字的倍数情况,存放在 f [ x ] f[x] f[x] 中, f [ x ] = i f[x]=i f[x]=i 表示 x x x 能被 e l e m e n t s [ i ] elements[i] elements[i] 整除,如果有多个 i i i 符合条件,取最左边的那个,然后根据 f [ x ] f[x] f[x] 中的结果给 g r o u p s groups groups 中的数进行赋值即可,具体操作见代码,如下
// C++
class Solution {
public:vector<int> assignElements(vector<int>& groups, vector<int>& elements) {int n = groups.size(), m = elements.size();int mx = ranges::max(groups);vector<int> f(mx + 1, -1);// 时间复杂度分析// 当elements=[1,2,3,...,x]时,达到最坏时间复杂度// mx/1+mx/2+...+mx/x//= mx(1+1/2+1/3+...+1/x)//= mx*log(x)for(int i = 0; i < m; i++){int x = elements[i];if(x > mx || f[x] != -1) continue;for(int j = 1; j < mx/x + 1; j++){if(f[x*j] == -1){f[x*j] = i;}}}vector<int> ans(n);for(int i = 0; i < n; i++){ans[i] = f[groups[i]];}return ans;}
};
# Python
class Solution:def assignElements(self, groups: List[int], elements: List[int]) -> List[int]:mx = max(groups)f = [-1] * (mx + 1)for i, x in enumerate(elements):if x > mx or f[x] != -1:continuefor j in range(x, mx+1, x):if f[j] < 0:f[j] = ireturn [f[x] for x in groups]
三、统计可以被最后一个数位整除的子字符串数目
题目思路:
-
由于最后一位数的取值为 1 1 1~ 9 9 9,我们可以分别统计以这些数为结尾的数字对答案的贡献
-
假设我们计算以 x x x 为结尾的数字对答案的贡献
- 对于前 i i i 个字符组成的数字 S i − 1 S_{i-1} Si−1,加上当前数字 s i s_i si,它的取模结果为 ( S i − 1 × 10 + s i ) % x = ( ( S i − 1 × 10 ) % x + s i ) % x = ( ( S i − 1 % x ) × 10 + s i ) % x (S_{i-1} \times 10 + s_i)\%x=((S_{i-1} \times 10)\%x+s_i)\%x=((S_{i-1}\%x) \times 10+s_i)\%x (Si−1×10+si)%x=((Si−1×10)%x+si)%x=((Si−1%x)×10+si)%x
- 从式子中我们可以看出,我们其实并不需要关心数字 S i − 1 S_{i-1} Si−1 具体是多少,我们只要知道 S i − 1 % x S_{i-1}\%x Si−1%x 的结果即可
- 设 f [ i ] [ j ] f[i][j] f[i][j] 表示数字 S i S_i Si 模 x x x 后结果为 j j j 的所有数字个数
- f [ i ] [ ( j × 10 + s i ) % x ] + f[i][(j\times10+s_i)\%x]\ + f[i][(j×10+si)%x] + = f [ i − 1 ] [ j ] =f[i-1][j] =f[i−1][j], j ∈ [ 0 , x ) j\in[0,x) j∈[0,x), s i s_i si 和前面的 S i − 1 S_{i-1} Si−1 合起来作为一个数
- f [ i ] [ s i % x ] + f[i][s_i\%x]\ + f[i][si%x] + = 1 =1 =1, s i s_i si 单独作为一个数
- 当 s i = x s_i=x si=x 时,将 f [ i ] [ 0 ] f[i][0] f[i][0] 加入答案
代码如下
// C++
class Solution {
using LL = long long;
public:long long countSubstrings(string s) {int n = s.size();LL ans = 0;for(int x = 1; x < 10; x++){vector f(n + 1, vector<LL>(x));for(int i = 0; i < n; i++){int y = s[i] - '0';for(int j = 0; j < x; j++){f[i+1][(j*10+y)%x] += f[i][j];}f[i+1][y%x]++;if(y == x) ans += f[i+1][0];}}return ans;}
};
// 空间优化
class Solution {
using LL = long long;
public:long long countSubstrings(string s) {int n = s.size();LL ans = 0;for(int x = 1; x < 10; x++){vector<LL> f(x);for(int i = 0; i < n; i++){vector<LL> t(x);int y = s[i] - '0';for(int j = 0; j < x; j++){t[(j*10+y)%x] += f[j];}t[y%x]++;f = t;if(y == x) ans += f[0];}}return ans;}
};
# Python
class Solution:def countSubstrings(self, s: str) -> int:n = len(s)ans = 0for x in range(1, 10):f = [0] * xfor y in map(int, s):t = [0] * xfor j in range(x):t[(j*10+y)%x] += f[j]t[y%x] += 1f = tif x == y: ans += f[0]return ans
四、最大化游戏分数的最小值
最大化最小值,显然用二分来做。
- 是否具有单调性?显然具备,因为 g a m e S c o r e m i n gameScore_{min} gameScoremin 越大,则每个下标位 + + + = p o i n t s [ i ] =points[i] =points[i] 的操作次数就会变多,则总操作数就会更容易超过 m m m,故可以用二分
- c h e c k check check 函数如何写?这里有个结论:对于任意一种下标移动顺序,都能变成若干组左右来回横跳的形式。所以我们可以贪心的让左边的下标先满足条件,然后再考虑后面的位置,即我们先考虑通过 0 → 1 、 1 → 0 0 \rightarrow 1、1 \rightarrow 0 0→1、1→0 让 0 0 0 先满足条件,在用 1 → 2 、 2 → 1 1 \rightarrow 2、2 \rightarrow 1 1→2、2→1 让 1 1 1 满足条件,同样的方式让 2 、 3 、 . . . 、 n − 1 2、3、...、n-1 2、3、...、n−1 依次满足条件,看总操作次数是否 > m >m >m
代码如下
// C++
class Solution {
using LL = long long;
public:long long maxScore(vector<int>& points, int m) {int n = points.size();auto check = [&](LL k)->bool{if(k == 0) return true;int s = m, pre = 0; // pre 表示为了解决 i - 1 位置,进行反复横跳之后,对 i 位置已经进行的 += points[i] 操作次数for(int i = 0; i < n; i++){int ops = (k - 1) / points[i] + 1 - pre; // 需要走 ops 次if(i == n - 1 && ops <= 0)break;ops = max(1, ops); // 从 i-1 移动到 i,需要至少 1 次操作s -= 2 * (ops - 1) + 1;if(s < 0) return false;pre = ops - 1;}return true;};// (m + 1)/2 表示只有两个数时,第一个数进行的操作次数,这里我们默认将最小值放在这一位,得到一个上限LL l = 0, r = 1LL * (m + 1) / 2 * ranges::min(points);while(l <= r){LL mid = l + (r - l)/2;if(check(mid)) l = mid + 1;else r = mid - 1;}return r;}
};
# Python
class Solution:def maxScore(self, points: List[int], m: int) -> int:n = len(points)def check(k:int)->int:if k == 0: return Trues = mpre = 0for i, x in enumerate(points):ops = (k - 1) // x + 1 - preif i == n - 1 and ops <= 0:return Trueops = max(ops, 1)s -= 2 * ops - 1if s < 0: return Falsepre = ops - 1return Truel , r = 0, (m + 1) // 2 * min(points)while l <= r:mid = l + (r - l) // 2if check(mid):l = mid + 1else:r = mid - 1return r
相关文章:
LeetCode --- 436周赛
题目列表 3446. 按对角线进行矩阵排序 3447. 将元素分配给有约束条件的组 3448. 统计可以被最后一个数位整除的子字符串数目 3449. 最大化游戏分数的最小值 一、按对角线进行矩阵排序 直接模拟,遍历每一个斜对角线,获取斜对角线上的数字,排…...
绘制中国平安股价的交互式 K 线图
在本文中,探索如何使用 Python 的强大库进行股市数据分析与可视化。我们将以中国平安(股票代码:sh601318)为例,展示如何获取其股票数据,并绘制一张交互式 K 线图。 K 线图是股市分析中不可或缺的工具,它能够直观地显示股票的波动情况,包括开盘价、收盘价、最高价和最低…...
【ISO 14229-1:2023 UDS诊断全量测试用例清单系列:第二节】
ISO 14229-1:2023 UDS诊断服务测试用例全解析(ECU复位0x11服务) 作者:车端域控测试工程师 更新日期:2025-02-12 关键词:UDS诊断协议、ECU复位服务、0x11服务、ISO 14229-1:2023 二、ECU复位服务(0x11服务&…...
Unity URP的2D光照简介
官网工程,包括2d光照,动画,动效介绍: https://unity.com/cn/blog/games/happy-harvest-demo-latest-2d-techniques https://docs.unity3d.com/6000.0/Documentation/Manual/urp/Lights-2D-intro.html 人物脸部光照细节和脚上的阴影…...
自学人工智能大模型,满足7B模型的训练和微调以及推理,预算3万,如何选购电脑
如果你的预算是 3万元人民币,希望训练和微调 7B 参数规模的人工智能大模型(如 LLaMA、Mistral 等),你需要一台高性能的深度学习工作站。在这个预算范围内,以下是推荐的配置: 1. 关键硬件配置 (1) GPU (显卡…...
shell脚本自动安装MySQL8
环境:centos7版本:8.0.28安装包:mysql-8.0.28-linux-glibc2.12-x86_64.tar.xz 二进制包要求:安装包和shell脚本在同一目录下执行方式:sudo ./install_mysql8.sh #!/bin/bash# 定义MySQL安装目录和压缩包名称MYSQL_DIR…...
使用亚马逊针对 PyTorch 和 MinIO 的 S3 连接器进行模型检查点处理
2023 年 11 月,Amazon 宣布推出适用于 PyTorch 的 S3 连接器。适用于 PyTorch 的 Amazon S3 连接器提供了专为 S3 对象存储构建的 PyTorch 数据集基元(数据集和数据加载器)的实现。它支持用于随机数据访问模式的地图样式数据集和用于流式处理…...
DeepAR:一种用于时间序列预测的深度学习模型
介绍 DeepAR是一种基于递归神经网络(RNN)的时间序列预测模型,由亚马逊在2017年提出。它特别适用于处理多变量时间序列数据,并能够生成概率预测。DeepAR通过联合训练多个相关时间序列来提高预测性能,从而在实际应用中表…...
【无标题】《On Java中文版基础卷+进阶卷》书评
Java语言作为最热门的编程语言之一,关于Java语言的书更是数不胜数,而我选择这本《On Java中文版基础卷进阶卷》作为我学习Java语言的工具书。这本书的作者是《Java编程思想》的Bruce Eckel,《Java编程思想》在之前可谓是鼎鼎有名,…...
【鸿蒙开发】第二十九章 Stage模型-应用上下文Context、进程、线程
目录 1 Stage模型基本概念 1.1 开发流程 3 应用上下文Context的典型使用场景 3.1 获取应用文件路径 3.2 获取和修改加密分区 3.3 获取本应用中其他Module的Context 3.4 订阅进程内UIAbility生命周期变化 4 进程 4.1 概述 5 线程 5.1 线程类型 5.2 使用EventHub进行线…...
AI-Engine-Direct-Helper 快速上手及环境配置
AI-Engine-Direct-Helper 是一个强大的工具,旨在简化和加速在 Qualcomm 平台上开发 AI 应用的过程。通过提供统一的 API、跨平台支持和高效的执行性能,它为开发者提供了一个灵活且高效的开发环境。如果您正在使用 Qualcomm 平台进行 AI 开发,…...
网络安全产品架构图 网络安全相关产品
一、信息安全产品分类 背景 美国将网络和信息安全产品分了9类:鉴别、访问控制、入侵检测、防火墙、公钥基础设施、恶意程序代码防护、漏洞扫描、取证、介质清理或擦除。中国公安部将网络和信息安全产品分了7类:操作系统安全、数据库安全、网络安全、病毒…...
日常知识点之面试后反思裸写string类
1:实现一个字符串类。 简单汇总 最简单的方案,使用一个字符串指针,以及实际字符串长度即可。 参考stl的实现,为了提升string的性能,实际上单纯的字符串指针和实际长度是不够了,如上,有优化方案…...
Linux(socket网络编程)TCP连接
Linux(socket网络编程)TCP连接 基础文件目录函数系统进程控制函数fork()exec系列函数void abort(void)void assert(int expression)void exit(int status)void _exit(int status)int atexit(void (*func)(void))int on_exit(void (*function)(int,void*)…...
深入 JVM 虚拟机:字符串常量池演变与 intern() 方法工作原理解析
🚀 作者主页: 有来技术 🔥 开源项目: youlai-mall ︱vue3-element-admin︱youlai-boot︱vue-uniapp-template 🌺 仓库主页: GitCode︱ Gitee ︱ Github 💖 欢迎点赞 👍 收藏 ⭐评论 📝 如有错误敬请纠正! 前言 在 Java 开发中,字符串常量池(String Constant…...
从零开始学习人工智能
从零开始学习人工智能可以按照以下步骤进行: 一、了解人工智能的基本概念 学习内容:了解人工智能的定义、发展历程、主要研究方向(如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等)、常见应用(如语音识别、图像识别…...
解锁电商数据宝藏:淘宝商品详情API实战指南
在电商蓬勃发展的今天,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。对于商家、开发者以及数据分析师而言,获取精准、实时的商品数据至关重要。而淘宝,作为国内最大的电商平台,其海量商品数据更是蕴含着巨大的价值。 本文将带你深入探索淘…...
Gui-Guider1.8.1 数字时钟控件找不到定义,无法编译
我们在Gui-Guider中使用的一些控件,生成后会发现在LVGL源码中找不到该控件的定义,这时因为Gui-Guider中的一些控件是其自己编写的而不是LVGL提供的,那么我们该如何应用呢?这里拿Digital Clock数字时钟控件举例: 这里我…...
多模态模型详解
多模态模型是什么 多模态模型是一种能够处理和理解多种数据类型(如文本、图像、音频、视频等)的机器学习模型,通过融合不同模态的信息来提升任务的性能。其核心在于利用不同模态之间的互补性,增强模型的鲁棒性和准确性。 如何融合…...
Unity3D实现显示模型线框(shader)
系列文章目录 unity工具 文章目录 系列文章目录👉前言👉一、效果展示👉二、第一种方式👉二、第二种方式👉壁纸分享👉总结👉前言 在 Unity 中显示物体线框主要基于图形渲染管线和特定的渲染模式。 要显示物体的线框,通常有两种常见的方法:一种是利用内置的渲染…...
【实测】用全志A733平板搭建一个端侧Deepseek算力平台
随着DeepSeek 的蒸馏技术的横空出世,端侧 SoC 芯片上运行大模型成为可能。那么端侧芯片跑大模型的效果如何呢?本文将在全志 A733 芯片平台上部署一个 DeepSeek-R1:1.5B 模型,并进行实测效果展示。 端侧平台环境 设备:全志A733平板…...
新数据结构(7)——Object
Object类是所有类的父类,在 Java 中,每个类都直接或间接地继承自Object类,也就是说所有类都是object类的子类可以使用Object里的方法。 equals()和hashCode()是Java中Object类所包含的两个关键方法,下面将介绍两个方法。 和equa…...
数据结构-栈和队列的应用
目录 前言一、栈的应用(迷宫问题)1.1 问题描述1.2 算法选择1.3 算法精化1.4 算法实现1.5 问题结果 二、队列的应用(农夫过河问题)2.1 问题描述2.2 算法选择2.3 算法精化2.4 算法实现2.5 问题结果 总结 前言 本篇文章使用两个例子…...
【JavaScript】异步编程汇总
异步编程解决方案: 回调函数PromiseGeneratorawait / async 回调函数 回调函数是早期处理异步编程的主要方式,虽然它本身存在很多的缺陷,比如那个时候对于复杂的异步处理常常会出现回调地狱。 但是因为 JavaScript 中当时并没有很好的API来帮…...
【AI系列】从零开始学习大模型GPT (2)- Build a Large Language Model (From Scratch)
前序文章 【AI系列】从零开始学习大模型GPT (1)- Build a Large Language Model (From Scratch) Build a Large Language Model 背景第1章:理解大型语言模型第2章:处理文本数据第3章:编码Attention机制什么是Attention机制?Attention机制的基本原理数学表示应用总结为什么要…...
动态规划——路径问题②
文章目录 931. 下降路径最小和算法原理代码实现 64. 最小路径和算法原理代码实现 174. 地下城游戏算法原理代码实现 931. 下降路径最小和 题目链接:931. 下降路径最小和 算法原理 状态表示: 经验题目要求:dp[i][j]表示到达[i,j]位置时&…...
【每日关注】科技圈重要动态
时代新动态 2025 年 2 月 12 日科技圈重要动态总结全球 AI 治理新进展巴黎 AI 宣言签署,美英缺席 科技巨头合作与竞争苹果联姻阿里开发中国版AI功能DeepSeek生态持续扩展OpenAI拒绝马斯克收购,矛盾公开化 汽车行业动态小米汽车销量跃居新势力第二比亚迪智…...
Postgresql的三种备份方式_postgresql备份
这种方式可以在数据库正在使用的时候进行完整一致的备份,并不阻塞其它用户对数据库的访问。它会产生一个脚本文件,里面包含备份开始时,已创建的各种数据库对象的SQL语句和每个表中的数据。可以使用数据库提供的工具pg_dumpall和pg_dump来进行…...
Linux 配置 MySQL 定时自动备份到另一台服务器
Linux 配置 MySQL 定时自动备份到另一台服务器这里写自定义目录标题 前言1、配置服务器通信1.1:配置过程 2、编写自动备份sh脚本文件3:设置定时自动执行 前言 此方案可使一台服务器上的 MySQL 中的所有数据库每天 0 点自动转储为 .sql 文件,…...
CCF-GESP 等级考试 2024年6月认证C++二级真题解析
2024年6月真题 一、单选题(每题2分,共30分) 正确答案:C 考察知识点:计算机基础与编程环境 解析:CCF 组织的 GESP 认证考试第 1 级可选择的认证语言有 Scratch、Python、C ,共 3 种。答案为C。 …...
vm虚拟机的一些操作命令
PowerShell命令 // 获取虚拟机列表: get-vm // 创建虚拟机: new-vm -Name "BrioDev75" -MemoryStartupBytes 16GB -Path "D:\Hyper-V" // 删除虚拟机: remove-vm -Name "BrioDev75" -Force (-Force参数是…...
sql难点
一、 假设你有一个查询,需要根据 id 是否为 null 来动态生成 SQL 条件: xml复制 <select id"getResources" resultType"Resource">SELECT * FROM resources<where><if test"id ! null">and id <!…...
【多模态大模型】系列1:Transformer Encoder——ViLT、ALBEF、VLMO
目录 1 ViLT2 ALBEF3 VLMO 1 ViLT ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision 图文多模态任务,关键是提取视觉特征和文本特征,然后对齐。在之前的多模态研究工作中,视觉侧通常需要一个目标检测器来…...
2.4 测试数据与初始化
测试数据与初始化 在 Spring Test 中,合理管理测试数据的初始化和清理是保证测试可靠性的关键。本章将介绍多种数据准备方式,涵盖 SQL 脚本执行、编程式初始化 和 动态数据生成,并提供最佳实践示例。 1. 使用 Sql 执行 SQL 脚本 作用 在测…...
DataBase【MySQL基础夯实使用说明(中)】
MySQL数据库 🏆当领导问你忙不忙,您怎么回复? 🔔要让领导知道你很忙,但是你的事情紧急,我可以优先处理! 文章目录 MySQL数据库前言一、SQL(Structured Query Language)1…...
Unity3D Shader 简析:变体与缓存详解
引言 在 Unity3D 中,Shader 是渲染管线的核心部分,负责控制物体的外观和材质表现。Shader 的变体(Variants)和缓存机制是优化渲染性能的关键。本文将深入探讨 Unity3D 中 Shader 变体的概念、缓存机制以及如何通过代码实现和管理…...
vuex基础介绍
/store/index.js import Vue from vue import Vuex from vuexVue.use(Vuex)/*** 创建并导出一个 Vuex 仓库实例* 仓库是一个存储应用所有状态的容器,并且提供了修改和获取状态的方法*/ export default new Vuex.Store({// state 是一个对象,用于存储应…...
OpenWRT中常说的LuCI是什么——LuCI介绍(一)
我相信每个玩openwrt的小伙伴都或多或少看到过luci这个东西,但luci到底是什么东西,可能还不够清楚,今天就趁机来介绍下,openwrt中的luci,到底是个什么东西。 什么是LuCI? 首先,LuCI是OpenWRT中…...
singleTaskAndroid的Activity启动模式知识点总结
一. 前提知识 1.1. 任务栈知识 二. Activity启动模式的学习 2.1 standard 2.2 singleTop 2.3.singleTask 2.4.singleInstance 引言: Activity作为四大组件之一,也可以说Activity是其中最重要的一个组件,其负责调节APP的视图ÿ…...
DeepSeek-V3 技术报告
1.摘要 为了减少开源模型与闭源模型的能力差距,我们提出了DeepSeek-V3,一个大的混合专家模型(Mixture-of-Experts (MoE) ),有6710亿参数,每个token会激活370亿参数。 DeepSeek-V3采用多头隐注意力…...
Vue 3 30天精进之旅:Day 22 - 构建和部署
欢迎回来!在我们的Vue 3学习旅程的第22天,我们将探讨应用的构建和部署。在完成了我们的应用开发后,下一步就是如何将其部署到服务器,使得用户可以访问。 1. 构建Vue应用 构建Vue应用是将我们在本地开发的代码打包成生产环境可用…...
Ansible中Playbook的逻辑控制语句-when
playbook的逻辑控制语句 when 条件判断语句,类似if loop 循环语句,类似loop block 将几个任务组成一个代码块,便于针对一组操作的异常进行处理 when的基本用法 when的运算符操作 when关键字可以配合各种运算符进行操作,如下&…...
制造业物联网的十大用例
预计到 2026 年,物联网制造市场价值将达到 4000 亿美元。实时收集和分析来自联网物联网设备与传感器的数据,这一能力为制造商提供了对生产流程前所未有的深入洞察。物联网(IoT)有潜力彻底改变制造业,使工厂能够更高效地…...
InfiniBand与IP over InfiniBand(IPOIB):实现高性能网络通信的底层机制
在现代高性能计算(HPC)和数据中心环境中,网络通信的效率和性能至关重要。InfiniBand(IB)作为一种高性能的串行计算机总线架构,以其低延迟、高带宽和高可靠性而广泛应用于集群计算和数据中心。IP over InfiniBand(IPOIB)则是在InfiniBand网络上实现IP协议的一种方式,它…...
【通俗易懂说模型】一篇弄懂几个经典CNN图像模型(AlexNet、VGGNet、ResNet)
🌈 个人主页:十二月的猫-CSDN博客 🔥 系列专栏: 🏀深度学习_十二月的猫的博客-CSDN博客 💪🏻 十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步,十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光 目录 1. 前言 2. …...
机器学习 | scikit-learn中分块拟合vs一次性拟合所有数据
Scikit-learn是一个广泛使用的机器学习Python库,提供了一系列分类、回归、聚类等算法。机器学习的关键挑战之一是处理无法一次性放入内存的大型数据集。本文探讨了使用scikit-learn将数据分块拟合与一次性拟合的策略,讨论了每种方法的优点和局限性。 大…...
两个同一对象targetList和 sourceList 去重
我现在需要解决的问题是从一个Java的源列表`sourceList`中移除所有在目标列表`targetList`中存在的数据,并且还要去除`targetList`中的重复数据。让我先理清楚这两个问题的思路。 首先,如何快速从`sourceList`中移除含有`targetList`的数据。这里的“含有”应该是指两个列表中…...
小游戏源码开发之可跨app软件对接是如何设计和开发的
专业小游戏开发的团队往往会面临跨领域和不同平台客户需要追加同一款游戏的需求,所以就要设计和开发一款可任意对接不同 App 软件的小游戏,那么针对这类需求小游戏开发团队早已有了成熟的解决方案,针对设计和开发可跨平台游戏对接大概流程简单…...
掌握正则表达式_模式匹配的艺术
当然,以下是《掌握正则表达式:模式匹配的艺术》文章内容,使用 Java 正则表达式,并包含丰富的代码示例: 1. 引言 1.1 正则表达式的定义与历史 正则表达式(Regular Expression,简称 regex 或 regexp)是一种用于描述文本模式的强大工具。它最初由数学家 Stephen Kleene…...
FacePoke详细使用指南:如何利用开源AI工具优化照片人物表情
文章目录 前言1. 本地使用FacePoke1.1 整合包方式安装1.2 Docker方式部署 2. FacePoke功能演示3. 公网使用FacePoke3.1 创建远程连接公网地址 4. 固定远程访问公网地址 前言 在数字创意的世界里,一款名为FacePoke的工具正以其风趣而强大的功能吸引着无数创作者的目…...