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雅礼国庆集训 day1 T2 折射
题面 题面下载 算法 转化题意 说白了就是给了你一堆点，让你数这种折线有多少个 (严格向下走，并且横坐标之间的差越来越小) 看着像一种在 y 轴方向排序的 dp 但是由于是折线, 所以需要加一维来判断转向 dp 设计 状态设计 (dp_{i, 0/1}) 表示第 i 个点, 是向左下还是右上 状态转移方程 最初想到从 y 轴, 从上往下递推, 但是这样满足不了抽象的 x 轴约束, 因此考虑从 x
订单暂挂问题sql解决
---查询请购单的状态 select * from po_requisition_headers_all por where por.requisition_header_id = 63578; ---修改请购单状态为未提交审批 update po_requisition_headers_all porh set porh.authorization_status = 'INCOMPLETE
R12 SLA 子分类帐和GL总帐关联查询
--R12 SLA 子分类帐和GL总帐关联查询select xte.application_id "应用", xte.entity_id, xte.ledger_id "分类帐SOB", xte.entity_code, xett.name "事务实体类型", le.name "法人主体", le.legal_en
FredNormer: 非平稳时间序列预测的频域正则化方法
时间序列预测是一个具有挑战性的任务,尤其是在处理非平稳数据时。现有的基于正则化的方法虽然在解决分布偏移问题上取得了一定成功但仍存在局限性。这些方法主要在时间域进行操作,可能无法充分捕捉在频域中更明显的动态模式,从而导致次优的结果。 FredNormer论文的研究目的主要包括: 理论分析现有正则化方法如何影响频率分量,并证明它们在处理非零频率时的局限性。 提出一种新的频域正则化方法,能够自适应地增
Python音视频编辑库：moviepy
Moviepy可以进行视频剪辑、合并、转码以及添加各种效果等操作。 读取文件 视频剪辑 视频倍速 视频取帧 视频裁切 保存GIF 提取音频 音频剔除
MySQL Limit 分页查询优化
前言 在各类系统的表格类信息展示的功能中，经常会用到“翻页”这个操作，在页面上每次只展示有限的数据，需要看其他数据的时候则像翻书一样翻到后面的“页”。 在 MySQL支持的 SQL 语法中对此有特殊的支持，开发人员在实现这类功能的时候很方便： select * from xxx limit M,N select * from xxx limit N offset M 这两类语法代表的意思是一样
让编程快乐起来的过程
熟悉代码片段的添加和编辑，建立自己的代码片段库。 掌握常用的shell脚本编写能力，能够快速的编写文件处理相关的插件。便于构建各种模板文件并生成对应的快捷取用命令。 熟练使用vim 和 双拼，你越熟悉它们，你就会越自由。 掌握 vim 宏功能 和 脚本功能。便于批量处理重复性的修改和生成。 养成写博客的习惯， 养成良好的注释习惯。注释不仅是帮助理解，更可以记录和定位代码。配合vim搜索功能，可以
MySQL gh-ost 工具使用详解
前言 MySQL 的同步机制比较单纯，主库上执行过的 DML 和 DDL 会在从库上再执行一次，那么主库上需要 10min 才能执行完的 DDL 理论上在从库至少也要花费 10min 才能执行完，这意味着从库的同步会延迟 10min 以上，等 DDL 执行完之后才会继续追同步。 解决方案 从 MySQL 的同步原理来看，主要是 DDL 这个单独的操作会花费太久的时间，导致从库也会被卡主。 那么解决
智慧园区管理系统原型
智慧园区管理系统的构建是一个复杂而系统的工程，它融合了信息化、AI、物联网等多种先进技术，旨在提升园区的管理效率、服务质量以及企业运营效率。 一、明确系统目标和需求 需求收集与分析：首先，需要对园区的实际需求进行全面分析，包括园区类型（如产业园区、办公园区、住宅小区等）、企业需求、管理痛点等。 1）需求收集 （1）明确目标与范围： 首先，需要明确智慧园区管理系统的建设目标和覆盖
MySQL 大表改列
前言 作为一个 MySQL DBA，和大表打交道的次数想必不少，大表上的 ALTER 操作一般影响都很大，平时会用 Online DDL 工具来辅助操作，但是本文会介绍一种特殊的技巧来应对一部分大表上的 ALTER 需求。 解决方案 从标题可以看出来，这次会用到 MySQL 5.7 的新功能：Generated Column，这种虚拟列在添加的时候耗时在秒级以内，也不需要 rebuild 表，对磁
一款超级强大的 ORM 框架 mybatis-mp 1.6.0 正式发布
极简ORM框架 MyBatis-MP这个ORM框架强过你写的100行SQL， 一款超级强大的 ORM 框架 mybatis-mp 1.6.0 正式发布 https://mybatis-mp.cn https://mybatis-mp.cn
Typora基本使用教程
1.一级标题 ctrl+1 以此类推到六级标题 ctrl+6 2. 小换行 shift+回车 大换行 回车 3.分割线 3个-回车 4.字体加粗 ctrl+b 5.高亮文字 文字
上周热点回顾（9.30-10.6）
热点随笔： · 基于DPAPI+RDP技术实现本地打开远程程序，并映射到本地机器桌面上 (WeskyNet)· 只写后台管理的前端要怎么提升自己 (我不吃饼干呀)· C#/.NET/.NET Core技术前沿周刊 | 第 7 期（2024年9.23-9.30） (追逐时光者)· 10款好用的开源 HarmonyOS 工具库&nb
SciTech-Mathmatics-Probability+Statistics:Quantifing Uncertainty_多元数据统计分析: 多元数据 的 认知: 概念 和 多元统计分析的认知+应用
Chapt 1 学习目标 理解多元数据及多元统计分析与一元统计分析的区别。 掌握数据的计量尺度与数据类型。 了解多元统计分析的应用分类。 1.1 多元数据认知 1.1.1 多元数据 的概念 对任何一个现实问题要转化为一个统计问题， 首要的工作是要对其特征进行刻画: 一般采用随机变量. 多个特征采用多个随机变量, 如 (large (X_1, X_2, cdots , X_p)) . 随机变
java_day9_包的划分、形式参数、返回值、修饰符、内部类、匿名内部类
一、包 二、形式参数 具体的类：当你看到一个类作为方法的参数类型的时候，将来调用需要传入该类或该类的子类的对象 代码案例 当你看到一个抽象类作为方法的参数类型的时候，将来调用需要传入该抽象类具体实现子类的对象 代码案例 当你看到一个接口作为方法的参数类型的时候，将来调用需要传入实现了该接口的具体子类对象 代码案例 三、返回值 当类作为方法的返回值类型的时候，将来需要在方法中return
教资 - 综合（1）
1、教育政策制定的各个阶段，都要实行大众参与，集体领导和少数服从多数的原则指的是（民主原则） 2、教育政策的制定要有利于促进教育事业的发展指的是（效益原则） 3、在教育政策制定过程中核心环节是（设计和论证教育政策方案） 4、任何政策都有其适用范围指的是教育政策执行的（对象的适用性） 5、学教育经费的第二大来源是（学杂费） 6、通过规定教育法律关系主体在法律上的权利和义务及其实施后所承担的法律责任来
0x01 解决梯度消失和梯度爆炸的常用方法
一、输入层 初始化权重 对于较深的网络，Xavier 初始化和 Kaiming 初始化是常用的方法。 Xavier 假设输入和输出的方差相等，它特别适用于 sigmoid 和 tanh 激活函数，因为它能帮助保持信号在这些激活函数中传播时的方差不变，防止梯度消失或爆炸。 Kaiming 特别设计用于 ReLU 及其变体的激活函数。这是因为 ReLU 会截断负值输出，因此权重需要更大一些才能在正
linux中的source命令和bash命令各有什么作用
在Linux中，`source`命令和`bash`命令都是用来执行shell脚本或者设置环境变量的，它们在Shell编程和日常的系统管理任务中经常被用到。下面我简要解释一下这两个命令的作用： 1. `source` 命令： 使用`source`命令可以读取并执行一个shell脚本文件中的命令，就好像脚本中的命令是直接在当前shell会话中键入的一样。这意味着脚本中的任何环境变量设置或函数定义都
电表行业强力推荐KY8023S6对标平替BL8023双向继电器驱动芯片
双向继电器驱动芯片KY8023S6对标平替BL8023。 产品特点 SOT23-6L和SOP-8 两种封装 静态功耗电流<1uA 输入高低转换电平为1.3V（Is=1A）左右，兼容多种单片机 工作电压5-40V，推荐工作电压5-30V 输入INA和INB端自带115k下拉电阻，一般可省略外围下拉电阻 集成高速续流二极管，具有嵌位反向电压功能，可取消一般应用中的TVS管 典型驱动电流400mA
WPF MVVM第一篇-MVVM框架搭建
1.创建view界面 <Window x:Class="WpfFramework.MainWindow" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml" xm
SciTech-Mathmatics-Probability+Statistics:Quantifing Uncertainty_统计分析： SciTech-Mathmatics-Probability+Statistics:Quantifing Uncertainty_统计数据分析: PROBABILITY DISTRIBUTIONS(常用概率分布)
一般数学表示方法 概率数学表示方法 (large begin{array}{rl} bm{X}:& 符合某种概率分布的Random Variable(随机变量) bm{x}:& bm{rnorm}, 随机变量X的一个实例, , … bm{f}:& bm{pdf}, bm{dnorm}, text{Probability Distribution Funct