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使用 GPT 绘制类图、流程图等 UML 图
步骤 1：调用 GPT，让 GPT 使用 plantUML 语言生成绘制类图 / 流程图等的代码。 步骤 2：本地执行代码生成 UML 图，或直接 plantUML 网站提供的 在线生成器（支持中文）： 使用案例： 你会使用 plantUML 生成 软件结构图 嘛？ 是的，我可以使用 PlantUML 来生成软件结构图。如果你提供相关的系统组件、类、模块或其他详细信息，我可以根据这些来帮助
NOIP2024集训Day52 图论
NOIP2024集训Day52 图论 A. [CF1253F] Cheap Robot 先用 Dijkstra 求出每个点离他最近的关键点的距离，设点 (u) 的距离为 (dis_u)。 设 (u) 的容量为 (x_u)，那么一定满足 (c - dis_u ge x_u ge dis_u)，因为它一定要能够从最近的关键点走过来，再走回最近的关键点。 那么如果 (u) 到 (v) 有一条边边权为
Pytorch深度学习
线性模型 1.dataset 准备数据集 2.model 选择合适的模型 根据数据集的情况选择 3.training 训练 4.将模型里的权重确定下来 将来可应用 inferring推理 监督学习 kaggle网站 把拿到的数据集分为两部分 一部分叫training set 训练集（x,y) 另外一部分叫测试集 一般情况下我们是知道测试集的结果 但是需要通过训练的模型得到结果 作用是为了追
2024.10.15 test
B (n) 个数，若干次全局加操作，并执行 (a_igets max(0,a_i),a_igetsmin(i,a_i))，操作完查询全局和。 注意到序列一定是连续上升序列-相等-连续上升序列-相等-...的形式，那么考虑用栈维护每个上升区间。 考虑拆贡献到每个区间，([l,r]) 的区间贡献是 (frac{1}{2}(r-l+1)(r-l)+(n-r)(r-l))。 即令当前区间是 ([1,r-l
WPF中为Popup和ToolTip使用WindowMaterial特效 win10/win11
先看效果图： win11: win10: 大致思路是：通过反射获取Popup内部的原生窗口句柄，然后通过前文已经实现的WindowMaterial类来应用窗口特效；对于ToolTip，为了保持其易用性，我使用了附加属性+全局样式的方式来实现，ToolTip也是一个特殊的Popup. 前文链接：WPF 模拟UWP原生窗口样式——亚克力|云母材质、自定义标题栏样式、原生DW
IOI2025 集训队互测记录
Round 1 87.5+0+25，垫底了，我怎么能这么唐的。 飞带长队怎么这么牛，三个题都好厉害！点赞了。 开场开 T1，做了一会之后发现会了 40 分的判定。于是逮住这个判定研究了大半天，手动模拟之后猜到了划分出来的每个串的数量的条件大概是 (ge max b_i-a_i) 这种形式的，发现可以很容易 (O(n^5)) DP 这个东西。然后这个题采取了一种奇妙的回答方式，你只需要在一个测试点的
CF1254D Tree Queries 题解
CF1254D Tree Queries 题解 题目大意 给定一棵 (N) 个节点的树，有 (Q) 次操作，分别是如下两种： 给定一个点 (v) 和一个权值 (d)，等概率地选择一个点 (r)，对每一个点 (u)，若 (v) 在 (u) 到 (r) 的路径上，则(u)的权值加上(d)。 查询 (v) 的权值期望，对 (998244353) 取模。 Solve 考虑对节点 (u) 执行操作 1
开发者门户是什么？为什么企业需要它？
随着企业规模的扩大，其基础设施、服务以及API的复杂性往往增长得更为迅速。在这种增长背景下，了解现有资源并合理利用这些资源变得愈发困难。尤其是当你涉及到外部开发者和第三方应用开发者时，创建一个了解和交互基础设施、服务和API的中央平台能够节省时间并简化入门流程。这就是开发者门户的作用所在。 通过开发者门户，企业可以有效管理开发生态系统的复杂性，让人们更容易找到他们所需的资源并完成工作。本文将和大家
宏定义define的用法
这行代码是一个宏定义，使用了 C 语言中的 #define 指令。它的作用是定义一个名为 read 的宏，用于简化输入操作。 具体来说： #define read(x)：这部分定义了一个宏，名字是 read，它接收一个参数 x。 scanf("%d",&x)：这是宏的替换内容，表示使用 scanf 函数从标准输入读取一个整数并存储到变量 x 中。 使用这个宏后，你可以用更简单的方式来
荷马史诗·伊利亚特 学习笔记
荷马史诗·伊利亚特 学习笔记 book I 翻译： 阿喀琉斯与阿伽门农之争 翻译：在特洛伊战争中，希腊人洗劫了一些邻近的城镇，从那里带走了两个漂亮的俘虏，克里塞伊斯和布里塞伊斯，第一个给了阿伽门农，最后一个给了阿喀琉斯。 翻译：克里塞斯，克里塞斯的父亲，阿波罗的牧师，来到希腊营地赎回她；这首诗的开头是围城十年。 翻译：阿伽门农拒绝了这位牧师，并傲慢地解雇了他，恳求他的上帝报仇，因为他的上帝
BC2402C. 多重集（set）
BC2402C. 多重集（set） 题意 给你两个集合 (A,B)，开始时集合为空。有 (n) 次操作，每次往其中一个集合插入或者删除一个数对 ((a,b))，保证删除的数对存在。每次操作后输出 (min_{x,y} { max(a_x+a_y,b_x+b_y),(a_x,b_x)in A,(a_y,b_y) in B })。 思路 一个显然的优化是按照 (a_x+a_y,b_x+b_y) 的大小
MySQL 唯一索引和普通索引
唯一索引和普通索引的区别 查询过程 基本没有区别 InnoDB 数据的读写单位是数据页，默认是 16KB。 更新过程 普通索引可以使用 change buffer（会持久化），唯一索引不行。 当需要更新一个数据页是，如果数据页在内存中就直接更新， 如果数据页还没在内存中，在不影响一致性的前提下，InnoDB 会将更新缓存在 change buffer 中，这样就不需要从磁盘读取数据页了。 除了访
MySQL 事务隔离级别实现原理
InnoDB 有两种读取数据的方式 快照读/一致性读，MVCC 当前读，获取读写锁后读取行的最新数据 InnoDB 用一致性读视图实现了 MVCC，用于支持读已提交和可重复读隔离级别的实现。 启动事务时立即创建视图 快照读 快照读/MVCC InnoDB 每个事务都有一个唯一的事务id，transaction id。 它是在事务开始的时候向 InnoDB 事务系统申请的，按申请顺序严格递增。
基于prim算法求出网络最小生成树实现网络社团划分和规划
1.程序功能描述路线制定 1，将算法得到的各社团的需充电节点数量排序，将其视为节点权值 2，利用prim算法求出最小生成树，即完成了整个网络规划。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 %将算法三得到的各社团的需充电节点数量排序，将其视为节点权值 %节点权值 W = [];
MySQL 选错索引
查看执行计划选择的索引 通过慢日志（slow log）查看语句执行情况 强制选择索引 选错索引原因：统计信息不准确 基数：索引上不同值的个数，基数越大，索引区分度越好。 查看索引基数 MySQL 计算索引基数使用采样统计法： 选择N个页，统计每页不同值，计算平均数，再乘以页面数，得到索引基数 当变更行数超过 1/M 时，自动触发索引统计 索引统计方式，innodb_stats_per
Elasticsearch正向索引与倒排索引
Elasticsearch正向索引与倒排索引 一、正向索引 首先，要明白什么是正向索引，所谓正向索引，就是在查找某项数据时，按照id一条一条查找，如果当前数据中包含所需数据，则将当前数据取出，不包含则抛弃，直至全部遍历结束。 例如：当我们按照正向索引去寻找包含小米三星苹果的数据时，会从头遍历一遍，筛选出包含的数据。 id 词条 1 小米 2 苹果 3 小米 4 小米
gcc g++ 的区别
GNU gcc g++ 的区别 GNU (GNU Compiler collection )是编译工具集，而g++(GNU c++ compiler )，gcc(GNU c compiler)从属于GNU； g++ ，gcc不是真的编译c/c++ 程序，而是调用GNU中的编译器； GNU 包括：编译器，链接器，组装器等； gcc ，g++ 最好只用来分别编译c/c++，别混用； gcc &g
倒排索引和ES相关概念对比MySQL
1.倒排索引 1.1倒排索引两个重要概念： 文档：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息以京东商城为列 词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条，使我们搜索到的数据能够实现多内容搜索 1.2 倒排索引的搜索流程 2.ES相关概念