01背包问题，每件物品都有放和不放这两种选择。 使用动态规划思想：有n件物品情况下的总价值最大背包和有n-1件物品情况下的总价值最大背包有关。 我也讲不大明白，对背包问题有兴趣的可以去这看看：https://zhuanlan.zhihu.com/p/93857890 #include<iostream> #include<bits/stdc++.h>
拆点 + 最大流 G - Erasing Prime Pairs (atcoder.jp) 题意 有 n（n <= 100）种互不相同的数，分别是 \(A[i]\) （<=1e7）, 每个有 \(B[i]\) 个 每次可以任意取两个数，如果相加是素数就消去这两个数，求最多操作次数 思路 思路一、 不考虑 1 + 1 = 2 出现偶素数，可以将奇数，偶数分开，能消掉的连边
CF1713F 利用lucas定理，\(b_S\)表示下标\(T\)与\(S\)无交的\(a_T\)的异或，由于部分\(b_S\)未知，不能直接iFWT。回顾容斥：\([S=\emptyset]=\sum_{T\subseteq S}(-1)^|T|\)，\([n=0]=\sum_{i=0}^{n}C(n,i)(-1)^i\)，\([n=1]=\sum_{d|n}\mu(d)\)，利用这种思想构造：令\(A=S\cap T\)，\([A=\emptys
共识算法 （Consensus Algorithm） 共识算法是用来保证分布式系统一致性的方法。它能保证所有节点的数据相同并且一个节点发起的提案可以被其他节点同意。 根据解决的场景是否允许拜占庭错误情况，共识算法分为Crash Fault Tolerance(CFT)和Byzantine Fault Tolerance(BFT)两类； CFT: 可
1. 定义 切片（Slice）是一个拥有相同类型元素的可变长度的序列。它是基于数组类型做的一层封装。它非常灵活，支持自动扩容。 切片是一个引用类型，它的内部结构包含地址、长度和容量。切片一般用于快速地操作一块数据集合。 var sint []int // 定义一个int类型的切片 var sstr []string
描述 在项目中，DotnetCore.CAP 可以作为分布式事务、消息队列的解决方案，详见官方文档：https://cap.dotnetcore.xyz/，此处不过多的讲解。本文主要讲解官方文档没有说明，但是在实际项目确实必不可少的要点。 消息会被集群中的每个节点都消费的问题？ 查询cap的源码可以知道： (1)cap的重试进
因其工作需要使用C++读取rtsp流，本文将针对linux下c++版读取视频流保存视频，凌乱且各种错误。现将将其成功执行的流程和代码记录，顺带也写了一份python读取rtsp方法，供自己使用及有需之人参考。本文分三部分，第一部分呈现CMakeLists.txt与rtsp_video源码；第二部分插图给出使用方法；第
数量关系知识目录 第一章 解题技巧 第二章 等差数列 第三章 方程与不定方程 第四章 工程问题 第五章 行程问题 第六章 经济利润问题 第七章 容斥问题 第八章 几何问题 第九章 排列组合 第十章 概率问题 第十一章 最值问题 第十二章 时间问题 第一章 解题技巧 第一节 代入排除法 1
记录cv2包相关方法的调用： 图像： img = cv2.imread(imgPath) # 读取图像，输出为3维的numpy img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # cv2.cvtColor()方法用于将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间 image_resized = cv2.resize(image, target_shape) #调整形状 image_np
暴露真实水平了，我该怎么办？？？ Day2 A 记 \(F(S)=\sum_{i\in S} a_i\)。 假如能找到两个集合 \(S,T\subseteq [n]\) 使得 \(S\neq T\land F(S)=F(T)\)，那么令 \(S\backslash (S\cap T)\) 中的元素为 \(1\)，\(T\backslash (S\cap T)\) 中的元素为 \(-1\)，其余元素为 \(0\)，这样就构造出了一
# 背景建模 # 1. 帧差法 # 2. 混合高斯模型 ## 2.2 混合高斯模型测试方法 import numpy as np import cv2 # 经典的测试视频 cap = cv2.VideoCapture('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/videos/02_Foreground.avi') # 形态学操作需要使用 kernel = cv2.getStructu
link。 考虑把原问题写成一个在 \(\left(\log_2 \max v \right) \times n\) 的矩阵里选出三列，我们首先预处理出 \(j \cap q\)。具体，我们需要对于每一个权值 \(v\) 求出一个最大的下标 \(p\)（\(1 \leqslant p \leqslant n\)）满足存在极大的 \(q < p\) 且 \(v \cap a_p \cap a_q = v\)
简介 Linux tcpdump命令用于倾倒网络传输数据。执行tcpdump指令可列出经过指定网络界面的数据包文件头。这个命令需要管理员权限才能执行。 语法 tcpdump [-adeflnNOpqStvx][-c <数据包数目>][-dd][-ddd][-F <表达文件>][-i <网卡设备>][-r <数据包文件>][-s <数据包大小>][-tt][-
来自IOI2018中国国家候选队论文的一道关于 “点数-边数” 容斥的例题。 题意: 给出一棵树，每个点有重量和价值，每条边有边权。 考虑选出一个点的子集 \(S\)，满足这些节点重量之和 \(\leq M\)且构成一个树上连通块， 把那些价值和最大的集合S称为完美的集合。 如果两个点 \(x, y\) 满足
基本计数原理 加法原理：做一件事情有n种办法，每种办法有pi种方案。 乘法原理：做一件事有n个步骤，每个步骤有pi种方案。 容斥原理：要计算一些互不独立的集合的并集，需要用到容斥原理。 比如求三个集合并的元素个数： \[|A\cup B \cup C|=|A|+|B|+|C|-|A\cap B|-|A\cap C|-|B\cap C|+|A\cap
1 CascadeClassifier 级联分类器人脸识别 有两种：haar级联和lbp级联，我用brew安装的，级联文件在/opt/homebrew/Cellar/opencv/4.5.5_2/share/opencv4/haarcascades里面，haar级联文件大小是900kb左右，lbp级联文件大小是50kb左右。 检测前需要将图像转化成灰度图，并做直方图均衡化处理。 l
CAP理论 CAP 理论指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点： 一致性（Consistency）：在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性，等同于所有节点访问同一份最新的数据副本。在一致性的需求下，当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系
最近项目中要用到分布式事务功能，调研了DTM和Cap,最终确定用Cap来实现，Cap支持最终一致性，项目中采用MQ作为消息中间件，数据库用的mysql，集成步骤如下： 1、在需要发布消息的服务中引入如下的包，我是放在了api层 <PackageReference Include="DotNetCore.CAP" Version="5.2.0" />
分布式系统（distributed system）正变得越来越重要，大型网站几乎都是分布式的。 分布式系统的最大难点，就是各个节点的状态如何保持一致。CAP理论是在设计分布式系统的过程中，处理数据一致性问题时必须考虑的理论。 一、什么是CAP理论 CAP即： Consistency（一致性） Availability（可用性） Part
一般 使用的struct 的时候喜欢 new 一下 map chan make一下 new 是一个内置函数 go1.17/src/runtime/malloc.go：1233 func newobject(typ *_type) unsafe.Pointer { return mallocgc(typ.size, typ, true) } 主要是 传入一个 type 声明一块内存 并返回类型的 默认值的指针 m
显然每一个连通块独立，不妨假设原图连通，并建立dfs树 假设树上有$k$条返祖边，并记其覆盖的点集分别为$V_{1},V_{2},...,V_{k}$ 显然有奇环时无解，因此不妨假设$\forall 1\le i\le k,|V_{i}|\equiv 0(mod\ 2)$，进而$|V_{i}|\ge 4$ 结论：恒有解$\iff \forall 1\le i<j\le k,V_{i}$和$V_{j}
前两篇介绍DotNetCore.CAP的链接 第一篇，项目初始化 第二篇，使用MySQL 安装依赖：DotNetCore.CAP.RabbitMQ 这里使用RabbitMQ Docker image作为服务容器，安装Docker工具的步骤省略，通过以下步骤启动RabbitMQ容器 一）创建bridge网络： docker network create mq-net docker network ls 二）启
先回顾一下分布式系统的数据一致性的几个核心概念（术语）：CAP、2PC、TCC、Base、Saga CAP：一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance） Base：Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和Eventually consistent（最终一致性） 看到github上.net core社区的C
1 视频解码图片 import cv2 #根据需要修改路径 cap = cv2.VideoCapture("D:/test/test.mp4") i = 0 while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # frame 保存下来 filename = "{}.png".format(i) # 保存的路径根据需要进行
OpenCV(open source version) 注意OpenCV的颜色通道是BGR和正常RGB相反 开发环境为Jupyter 1.机器视觉的应用 物体识别:人脸、车辆 识别图像中的文字(OCR) 图像拼接、修复背景更替 2.OpenCV介绍 跨平台 Gray Bradsky于1999年开发，2000年开发 C++、Python、Java、JS 最早使用C
