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LeetCode面试经典150题

目录

力扣80. 删除有序数组中的重复项 II

代码解析

力扣274. H 指数

代码解析

力扣151. 反转字符串中的单词

解析代码

力扣12. 整数转罗马数字

解析代码

力扣28. 找出字符串中第一个匹配项的下标

解析代码1(暴力模拟)

解析代码2(KMP算法待续)

力扣392. 判断子序列

解析代码

力扣167. 两数之和 II - 输入有序数组

解析代码


本专栏是LeetCode面试经典150题中本人未刷过的题,其它刷过的题应该在之前的专栏发过了。

力扣80. 删除有序数组中的重复项 II

80. 删除有序数组中的重复项 II

难度 中等

给你一个有序数组 nums ,请你 原地 删除重复出现的元素,使得出现次数超过两次的元素只出现两次 ,返回删除后数组的新长度。

不要使用额外的数组空间,你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。

说明:

为什么返回数值是整数,但输出的答案是数组呢?

请注意,输入数组是以「引用」方式传递的,这意味着在函数里修改输入数组对于调用者是可见的。

你可以想象内部操作如下:

// nums 是以“引用”方式传递的。也就是说,不对实参做任何拷贝
int len = removeDuplicates(nums);// 在函数里修改输入数组对于调用者是可见的。
// 根据你的函数返回的长度, 它会打印出数组中 该长度范围内 的所有元素。
for (int i = 0; i < len; i++) {print(nums[i]);
}

示例 1:

输入:nums = [1,1,1,2,2,3]
输出:5, nums = [1,1,2,2,3]
解释:函数应返回新长度 length = 5, 并且原数组的前五个元素被修改为 1, 1, 2, 2, 3。 不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

示例 2:

输入:nums = [0,0,1,1,1,1,2,3,3]
输出:7, nums = [0,0,1,1,2,3,3]
解释:函数应返回新长度 length = 7, 并且原数组的前七个元素被修改为 0, 0, 1, 1, 2, 3, 3。不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

提示:

  • 1 <= nums.length <= 3 * 10^4
  • -10^4 <= nums[i] <= 10^4
  • nums 已按升序排列
class Solution {
public:int removeDuplicates(vector<int>& nums) {}
};

代码解析

瑕疵代码:

class Solution {
public:int removeDuplicates(vector<int>& nums) {int left = 0, mid = 1, right = 2, sz = nums.size();if(sz <= 2)return sz;while(right < sz){if(nums[right] != nums[left] || nums[right] != nums[mid]){nums[++mid] = nums[right];++left;}++right;}nums.resize(mid + 1);return mid + 1;}
};

修改代码:

class Solution {
public:int removeDuplicates(vector<int>& nums) {int left = 0, right = 2, sz = nums.size();if(sz <= 2)return sz;while(right < sz){if(nums[right] != nums[left]){nums[left + 2] = nums[right];++left;}++right;}nums.resize(left + 2);return left + 2;}
};

力扣274. H 指数

274. H 指数

难度 中等

给你一个整数数组 citations ,其中 citations[i] 表示研究者的第 i 篇论文被引用的次数。计算并返回该研究者的 h 指数

根据维基百科上 h 指数的定义:h 代表“高引用次数” ,一名科研人员的 h 指数 是指他(她)至少发表了 h 篇论文,并且 至少 有 h 篇论文被引用次数大于等于 h 。如果 h 有多种可能的值,h 指数 是其中最大的那个。

示例 1:

输入:citations = [3,0,6,1,5]输出:3 
解释:给定数组表示研究者总共有 5 篇论文,每篇论文相应的被引用了 3, 0, 6, 1, 5 次。由于研究者有 3 篇论文每篇 至少 被引用了 3 次,其余两篇论文每篇被引用 不多于 3 次,所以她的 h 指数是 3。

示例 2:

输入:citations = [1,3,1]
输出:1

提示:

  • n == citations.length
  • 1 <= n <= 5000
  • 0 <= citations[i] <= 1000

class Solution {
public:int hIndex(vector<int>& citations) {}
};

代码解析

        所谓的 h 指数是指一个具体的数值,该数值为“最大”的满足「至少发表了 x 篇论文,且每篇论文至少被引用 x 次」定义的合法数,重点是“最大”。所以当遇到第一个无法满足的数时,更大的数值就没必要找了。

排序代码:时间O(N*logN)

class Solution {
public:int hIndex(vector<int>& citations) {sort(citations.begin(), citations.end());int h = 0;for(int i = citations.size() - 1; i >= 0; --i){if(citations[i] > h)++h;}return h;}
};

计数代码:时间O(N),网上题解:

class Solution {
public:int hIndex(vector<int>& citations) {int sz = citations.size(), sum = 0;vector<int> cnt(sz + 1);for(auto& e : citations){cnt[min(sz, e)]++;}for(int i = sz; i >= 0; --i){sum += cnt[i];if(sum >= i)return i;}return 0;}
};

力扣151. 反转字符串中的单词

151. 反转字符串中的单词

难度 中等

给你一个字符串 s ,请你反转字符串中 单词 的顺序。

单词 是由非空格字符组成的字符串。s 中使用至少一个空格将字符串中的 单词 分隔开。

返回 单词 顺序颠倒且 单词 之间用单个空格连接的结果字符串。

注意:输入字符串 s中可能会存在前导空格、尾随空格或者单词间的多个空格。返回的结果字符串中,单词间应当仅用单个空格分隔,且不包含任何额外的空格。

示例 1:

输入:s = "the sky is blue"输出:"blue is sky the"

示例 2:

输入:s = "  hello world  "
输出:"world hello"
解释:反转后的字符串中不能存在前导空格和尾随空格。

示例 3:

输入:s = "a good   example"
输出:"example good a"
解释:如果两个单词间有多余的空格,反转后的字符串需要将单词间的空格减少到仅有一个。

提示:

  • 1 <= s.length <= 10^4
  • s 包含英文大小写字母、数字和空格 ' '
  • s 中 至少存在一个 单词

进阶:如果字符串在你使用的编程语言中是一种可变数据类型,请尝试使用 O(1) 额外空间复杂度的 原地 解法。

class Solution {
public:string reverseWords(string s) {}
};

解析代码

class Solution {
public:string reverseWords(string s) {vector<string> arr;int left = 0, right = 0, sz = s.size();while(s[sz - 1] == ' ') // 移除尾部空格{sz--;}for(int i = 0; i < sz; ++i){if(s[i] != ' '){left = i;while(i < sz && s[i] != ' '){++i;}if(i == sz - 1)right = sz;elseright = i;// cout << sz << " " << left << " " << right << endl;arr.push_back(s.substr(left, right - left)); // substr里是起始位置和长度}}string ret;for(int i = arr.size() - 1; i >= 0; --i){cout << arr[i] << "*";ret += arr[i];if(i != 0)ret += ' ';}return ret;}
};

力扣12. 整数转罗马数字

12. 整数转罗马数字

难度 中等

七个不同的符号代表罗马数字,其值如下:

符号
I1
V5
X10
L50
C100
D500
M1000

罗马数字是通过添加从最高到最低的小数位值的转换而形成的。将小数位值转换为罗马数字有以下规则:

  • 如果该值不是以 4 或 9 开头,请选择可以从输入中减去的最大值的符号,将该符号附加到结果,减去其值,然后将其余部分转换为罗马数字。
  • 如果该值以 4 或 9 开头,使用 减法形式,表示从以下符号中减去一个符号,例如 4 是 5 (V) 减 1 (I): IV ,9 是 10 (X) 减 1 (I):IX。仅使用以下减法形式:4 (IV),9 (IX),40 (XL),90 (XC),400 (CD) 和 900 (CM)。
  • 只有 10 的次方(IXCM)最多可以连续附加 3 次以代表 10 的倍数。你不能多次附加 5 (V),50 (L) 或 500 (D)。如果需要将符号附加4次,请使用 减法形式

给定一个整数,将其转换为罗马数字。

示例 1:

输入:num = 3749

输出: "MMMDCCXLIX"

解释:

3000 = MMM 由于 1000 (M) + 1000 (M) + 1000 (M)700 = DCC 由于 500 (D) + 100 (C) + 100 (C)40 = XL 由于 50 (L) 减 10 (X)9 = IX 由于 10 (X) 减 1 (I)
注意:49 不是 50 (L) 减 1 (I) 因为转换是基于小数位

示例 2:

输入:num = 58

输出:"LVIII"

解释:

50 = L8 = VIII

示例 3:

输入:num = 1994

输出:"MCMXCIV"

解释:

1000 = M900 = CM90 = XC4 = IV

提示:

  • 1 <= num <= 3999
class Solution {
public:string intToRoman(int num) {}
};

解析代码

const pair<int, string> p_i_str[] =
{{1000, "M"},{900, "CM"},{500, "D"},{400, "CD"},{100, "C"},{90, "XC"},{50, "L"},{40, "XL"},{10, "X"},{9, "IX"},{5, "V"},{4, "IV"},{1, "I"},
};class Solution {
public:string intToRoman(int num) {string ret;for(auto &[val, str] : p_i_str){while(num >= val){num -= val;ret += str;}if(num == 0)break;}return ret;}
};

力扣28. 找出字符串中第一个匹配项的下标

28. 找出字符串中第一个匹配项的下标

难度 简单

给你两个字符串 haystack 和 needle ,请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串的第一个匹配项的下标(下标从 0 开始)。如果 needle 不是 haystack 的一部分,则返回  -1 

示例 1:

输入:haystack = "sadbutsad", needle = "sad"
输出:0
解释:"sad" 在下标 0 和 6 处匹配。
第一个匹配项的下标是 0 ,所以返回 0 。

示例 2:

输入:haystack = "leetcode", needle = "leeto"
输出:-1
解释:"leeto" 没有在 "leetcode" 中出现,所以返回 -1 。

提示:

  • 1 <= haystack.length, needle.length <= 10^4
  • haystack 和 needle 仅由小写英文字符组成
class Solution {
public:int strStr(string haystack, string needle) {}
};

解析代码1(暴力模拟)

class Solution {
public:int strStr(string haystack, string needle) {int sz1 = haystack.size(), sz2 = needle.size();for(int i = 0; i <= sz1 - sz2; ++i){if(haystack.substr(i, sz2) == needle)return i;}return -1;}
};

解析代码2(KMP算法待续)


力扣392. 判断子序列

392. 判断子序列

难度 简单

给定字符串 s 和 t ,判断 s 是否为 t 的子序列。

字符串的一个子序列是原始字符串删除一些(也可以不删除)字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。(例如,"ace""abcde"的一个子序列,而"aec"不是)。

进阶:

如果有大量输入的 S,称作 S1, S2, ... , Sk 其中 k >= 10亿,你需要依次检查它们是否为 T 的子序列。在这种情况下,你会怎样改变代码?

致谢:

特别感谢 @pbrother 添加此问题并且创建所有测试用例。

示例 1:

输入:s = "abc", t = "ahbgdc"
输出:true

示例 2:

输入:s = "axc", t = "ahbgdc"
输出:false

提示:

  • 0 <= s.length <= 100
  • 0 <= t.length <= 10^4
  • 两个字符串都只由小写字符组成。
class Solution {
public:bool isSubsequence(string s, string t) {}
};

解析代码

从前往后匹配,可以发现每次贪心地匹配靠前的字符是最优决策。类似双指针:

class Solution {
public:bool isSubsequence(string s, string t) {int n1 = s.size(), n2 = t.size();int index1 = 0;for(int index2 = 0; index2 < n2; ++index2){if(s[index1] == t[index2])++index1;}return index1 == n1;}
};

力扣167. 两数之和 II - 输入有序数组

167. 两数之和 II - 输入有序数组

难度 中等

给你一个下标从 1 开始的整数数组 numbers ,该数组已按 非递减顺序排列  ,请你从数组中找出满足相加之和等于目标数 target 的两个数。如果设这两个数分别是 numbers[index1] 和 numbers[index2] ,则 1 <= index1 < index2 <= numbers.length 。

以长度为 2 的整数数组 [index1, index2] 的形式返回这两个整数的下标 index1  index2

你可以假设每个输入 只对应唯一的答案 ,而且你 不可以 重复使用相同的元素。

你所设计的解决方案必须只使用常量级的额外空间。

示例 1:

输入:numbers = [2,7,11,15], target = 9
输出:[1,2]
解释:2 与 7 之和等于目标数 9 。因此 index1 = 1, index2 = 2 。返回 [1, 2] 。

示例 2:

输入:numbers = [2,3,4], target = 6
输出:[1,3]
解释:2 与 4 之和等于目标数 6 。因此 index1 = 1, index2 = 3 。返回 [1, 3] 。

示例 3:

输入:numbers = [-1,0], target = -1
输出:[1,2]
解释:-1 与 0 之和等于目标数 -1 。因此 index1 = 1, index2 = 2 。返回 [1, 2] 。

提示:

  • 2 <= numbers.length <= 3 * 10^4
  • -1000 <= numbers[i] <= 1000
  • numbers 按 非递减顺序 排列
  • -1000 <= target <= 1000
  • 仅存在一个有效答案
class Solution {
public:vector<int> twoSum(vector<int>& numbers, int target) {}
};

解析代码

        初始时两个指针分别指向第一个元素位置和最后一个元素的位置。每次计算两个指针指向的两个元素之和,并和目标值比较。如果两个元素之和等于目标值,则发现了唯一解。如果两个元素之和小于目标值,则将左侧指针右移一位。如果两个元素之和大于目标值,则将右侧指针左移一位。移动指针之后,重复上述操作,直到找到答案。

class Solution {
public:vector<int> twoSum(vector<int>& numbers, int target) {int left = 0, right = numbers.size() - 1;while(left < right){int sum = numbers[left] + numbers[right];if(sum == target)break;else if(sum > target)--right;else++left;}return {left + 1, right + 1};}
};

哈希

力扣383. 赎金信

383. 赎金信

难度 简单

给你两个字符串:ransomNote 和 magazine ,判断 ransomNote 能不能由 magazine 里面的字符构成。

如果可以,返回 true ;否则返回 false 。

magazine 中的每个字符只能在 ransomNote 中使用一次。

示例 1:

输入:ransomNote = "a", magazine = "b"
输出:false

示例 2:

输入:ransomNote = "aa", magazine = "ab"
输出:false

示例 3:

输入:ransomNote = "aa", magazine = "aab"
输出:true

提示:

  • 1 <= ransomNote.length, magazine.length <= 10^5
  • ransomNote 和 magazine 由小写英文字母组成
class Solution {
public:bool canConstruct(string ransomNote, string magazine) {}
};

解析代码

class Solution {
public:bool canConstruct(string ransomNote, string magazine) {vector<int> arr(26, 0);for(auto& e : magazine){arr[e - 'a']++;}for(auto& e : ransomNote){if(--arr[e - 'a'] == -1)return false;}return true;}
};

力扣205. 同构字符串

205. 同构字符串

难度 简单

给定两个字符串 s 和 t ,判断它们是否是同构的。

如果 s 中的字符可以按某种映射关系替换得到 t ,那么这两个字符串是同构的。

每个出现的字符都应当映射到另一个字符,同时不改变字符的顺序。不同字符不能映射到同一个字符上,相同字符只能映射到同一个字符上,字符可以映射到自己本身。

示例 1:

输入:s = "egg", t = "add"输出:true

示例 2:

输入:s = "foo", t = "bar"输出:false

示例 3:

输入:s = "paper", t = "title"输出:true

提示:

  • 1 <= s.length <= 5 * 10^4
  • t.length == s.length
  • s 和 t 由任意有效的 ASCII 字符组成
class Solution {
public:bool isIsomorphic(string s, string t) {}
};

解析代码

        字符串没有说都是小写字母之类的,所以用数组不合适了,用map来做映射。 使用两个map 保存 s[i] 到 t[j] 和 t[j] 到 s[i] 的映射关系,如果发现对应不上,立刻返回 false。

class Solution {
public:bool isIsomorphic(string s, string t) {unordered_map<char, char> map1, map2;int n1 = s.size(), n2 = t.size();if(n1 != n2)return false;for(int i = 0; i < n1; i++){if(map1.find(s[i]) == map1.end())map1[s[i]] = t[i];  // map1保存s[i]到t[i]的映射if(map2.find(t[i]) == map2.end())map2[t[i]] = s[i];  // map2保存t[i]到s[i]的映射if(map1[s[i]] != t[i] || map2[t[i]] != s[i])return false; // 映射对应不上}return true;}
};

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链路聚合+vrrp

1.链路聚合 作用注意事项将多个物理接口&#xff08;线路&#xff09;逻辑上绑定在一起形成一条逻辑链路&#xff0c;起到叠加带宽的作用1.聚合接口必须转发速率一致。2.聚合设备两端必须一致 配置命令 方法一 [Huawei]interface Eth-Trunk 0----先创建聚合接口&#xff0c;…...

0 std::process::Command 介绍

std::process::Command 是 Rust 标准库中用于创建和配置子进程的主要类型。它允许你启动新的进程、设置其参数和环境变量、重定向输入/输出等。 基本用法 use std::process::Command;let output Command::new("echo").arg("Hello, world!").output().ex…...

Android 中Intent 相关问题

在回答 Intent 问题时&#xff0c;清晰区分其 定义、类型 和 应用场景。以下是的回答策略&#xff1a; 一、Intent 的核心定义 Intent 是 Android 系统中的 消息传递对象&#xff0c;主要用于三大场景&#xff1a; 2. 隐式 Intent&#xff08;Implicit Intent&#xff09; 三、…...

【Docker】Docker Desktop镜像存储路径设置方法

在 Docker Desktop 中设置镜像存储路径&#xff08;即下载的镜像文件存放位置&#xff09;取决于你的操作系统。以下是不同系统下的设置方法&#xff1a; Windows 系统 完全卸载后重新安装指定路径&#xff08;Docker Desktop for Windows 默认使用 C:\ProgramData\Docker&…...

Spring Boot 3.x 中 WebClient 全面详解及示例

Spring Boot 3.x 中 WebClient 全面详解及示例 1. WebClient 简介 定义&#xff1a;Spring 5 引入的响应式 HTTP 客户端&#xff0c;用于替代 RestTemplate&#xff08;已弃用&#xff09;&#xff0c;支持异步非阻塞的 HTTP 请求。核心特性&#xff1a; 支持所有 HTTP 方法&a…...

将图片按照指定大小批量进行裁剪(可设置步长_python)

将图片按照指定大小批量进行裁剪(可设置步长_python) import os from PIL import Image# 设置更高的图像大小限制&#xff0c;禁用解压炸弹检查 Image.MAX_IMAGE_PIXELS None # 禁用解压炸弹检查def crop_image(image_path, block_size(640, 640), step_size(340, 340)):# 打…...

设计模式 --- 原型模式

原型模式是创建型模式的一种&#xff0c;是在一个原型的基础上&#xff0c;建立一致的复制对象的方式。这个原型通常是我们在应用程序生命周期中需要创建多次的一个典型对象。为了避免初始化新对象潜在的性能开销&#xff0c;我们可以使用原型模式来建立一个非常类似于复印机的…...

工作经验记录

坑 部门例会上:跨级暴露问题.部门例会上:说话没有条理,周报写得好,但是表达效果不同.领导直接要求的任务没有当时推进:需考虑GTD清单.不要马后炮领导签字要按顺序 会议上 发言有条理问题不要越级暴露不要强调过程 对同事 对领导 领导同意的文件最好当日通过. 对供应商 不…...

Unity中基于2.5D的碰撞系统

在2.5D游戏中实现精确的碰撞检测是一个关键挑战&#xff0c;因为我们需要在视觉上有深度感的同时保持游戏逻辑的准确性。下面我将详细解析2.5D碰撞系统的实现方法。 1. 2.5D碰撞的核心问题 1.1 Z轴深度与碰撞的关系 视觉表现&#xff1a;物体通过Y轴位置影响Z轴排序&#xff…...

设计模式-命令模式详解

命令模式详解及真实场景解决方案 模式定义 命令模式是一种行为设计模式&#xff0c;将请求封装为独立对象&#xff0c;包含执行操作所需的所有信息。通过这种方式&#xff0c;可以实现请求的参数化、队列管理、撤销/重做等高级功能&#xff0c;同时解耦请求发送者与接收者。 …...

基于Python(Django)+SQLite 实现(Web) 点菜管理系统

点菜管理系统 课程设计任务与要求 1、任务 题目&#xff1a;点菜管理信息系统 问题描述&#xff1a; 随着网络的迅速发展&#xff0c;越来越多的人开始接受甚至时依赖了网络营业的这种交易形式&#xff0c;传统的点菜模式不仅浪费时间&#xff0c;效率低下&#xff0c;而且…...

泰鸿万立上市:加强产品规划和前瞻性研发 打造优质汽车零部件制造商

4月9日&#xff0c;浙江泰鸿万立科技股份有限公司&#xff08;股票简称“泰鸿万立”&#xff0c;股票代码“603210”&#xff09;正式登陆上交所主板。 招股书显示&#xff0c;泰鸿万立主营业务为汽车结构件、功能件的研发、生产与销售。经过十余年发展&#xff0c;公司拥有了…...

Charles的安装和使用教程

Charles抓包工具与Sniff Master在Windows上的安装与使用指南 1. Charles抓包工具安装 1.1 下载Charles 进入Charles官网(https://www.charlesproxy.com/download/)下载最新版本的安装包 1.2 安装与激活 正常安装后&#xff0c;打开会提示试用版30天限制进入授权码生成页面…...

论文阅读笔记:Adaptive Multi-Modal Cross-Entropy Loss for Stereo Matching

论文阅读笔记&#xff1a;Adaptive Multi-Modal Cross-Entropy Loss for Stereo Matching 1 背景2 创新点3 方法4 模块4.1 基础和问题描述4.2 自适应多模态概率模型4.3 主模态视差估计器 5 效果6 结论 1 背景 尽管深度学习在立体匹配方面取得了巨大成功&#xff0c;但恢复准确…...

JavaScript学习教程,从入门到精通,JavaScript 运算符及语法知识点详解(8)

JavaScript 运算符及语法知识点详解 一、JavaScript 运算符 1. 算术运算符 用于执行数学运算&#xff1a; 加法- 减法* 乘法/ 除法% 取模&#xff08;余数&#xff09; 递增-- 递减** 幂运算&#xff08;ES6&#xff09; let a 10, b 3; console.log(a b); // 13 conso…...

聊聊Spring AI的ETL Pipeline

序 本文主要研究一下Spring AI的ETL Pipeline DocumentReader org/springframework/ai/document/DocumentReader.java public interface DocumentReader extends Supplier<List<Document>> {default List<Document> read() {return get();}}有TextReader…...

spark架构和RDD相关概念

运行架构&#xff1a; Spark采用master - slave结构&#xff0c;Driver作为master负责作业任务调度&#xff0c;Executor作为slave负责实际执行任务。 核心组件 Driver&#xff1a;执行Spark任务的main方法&#xff0c;将用户程序转化为作业&#xff0c;在Executor间调度任务&…...

Cloud Kernel SIG 季度动态:发布ANCK 6.6-003版本,支持一测多证

Cloud Kernel SIG&#xff08;Special Interest Group&#xff09;&#xff1a;支撑龙蜥内核版本的研发、发布和服务&#xff0c;提供生产可用的高性价比内核产品。 01 SIG 整体进展 发布 ANCK 6.6-003 版本。 一测多证流程建立。 OOT 驱动基线更新。 海光平台适配进展更新…...

【11】数据结构之基于线性表的查找算法

目录标题 平均查找长度ASL(Average Search Length)顺序表查找法折半查找法索引顺序查找法 平均查找长度ASL(Average Search Length) 定义&#xff1a;为确定元素在列表中的位置&#xff0c;需要和给定值进行比较的关键字个数的期望值&#xff0c;称之为查找算法成功时的平均查…...

铼赛智能Edge mini斩获2025法国设计大奖 | 重新定义数字化齿科美学

铼赛智能&#xff08;RAYSHAPE&#xff09;革命性新品——椅旁3D打印机Edge mini荣获2025年法国设计奖&#xff08;FRENCH DESIGN AWARDS&#xff0c;简称FDA&#xff09;产品设计类大奖。作为全球工业设计领域最具影响力的奖项之一&#xff0c;这一殊荣不仅是对产品极简美学的…...

成为一种国家战略范畴的新基建的智慧园区开源了

智慧园区场景视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒&#xff0c;省去繁琐重复的适配流程&#xff0c;实现芯片、算法、应用的全流程组合&#xff0c;从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。用户只需在界…...

Codeforces Round 1016 (Div. 3)题解

题目地址 https://codeforces.com/contest/2093 锐评 在所有题意都理解正确的情况下&#xff0c;整体难度不算太难。但是偏偏存在F这么恶心的题意&#xff0c;样例都不带解释一下的&#xff0c;根本看不懂题。D题也恶心&#xff0c;在于递归过程的拆分&#xff0c;需要点数学…...

安全理念和安全产品发展史

从安全理念的发展历史来看,技术与产品的演进始终围绕 “威胁对抗” 与 “业务适配” 两大核心展开。以下从七个关键阶段解析安全技术与产品的发展脉络,并结合最新实践与未来趋势提供深度洞察: 一、密码学奠基阶段(1970s 前) 安全理念:以 “信息保密” 为核心,防御手段…...

【深度学习】Downstream Model:预训练模型的下游应用与微调技术

Downstream Model&#xff1a;预训练模型的下游应用与微调技术 文章目录 Downstream Model&#xff1a;预训练模型的下游应用与微调技术1 什么是Downstream Model&#xff08;下游模型&#xff09;2 预训练模型与下游任务的关系3 微调技术与迁移学习微调的必要性高效迁移学习参…...