fork() 和 排列组合 起因 在学操作系统,有一个题建立了几个进程.于是就投机取巧,在return 0前面加printf 经过 玩的时候就试了一下别的方式,比如 //fig_331.c #include <stdio.h> #include <unistd.h> #include <sys/types.h> #include <sys/wait.h> int main() { pid_t pi
1.需求 查看全局安装的包 2.步骤 打开终端 win + r ，输入cmd,打开终端 输入命令： npm list -g --depth 0 如果想要删除某个包，执行命令：npm uninstall -g 包名 说明 list 以列表形式展现 -g 全局查找 –depth 查找的层数–depth 查找的层数 其他命令 卸载：复制列表中的包
题目 原题连接：https://leetcode-cn.com/problems/word-break/ 知识点 记忆化搜索 思路 虽然是一个个单词，但本质可以看作是路径寻找问题，字符串s每个字符相当于一个路径节点，问是否能从以第一个字母为节点开始，找到最后一个字符结束的路径，如下为例子： 输入: s = “applepenappl
【模板】网络最大流 题目描述 如题，给出一个网络图，以及其源点和汇点，求出其网络最大流。 输入输出格式 输入格式 第一行包含四个正整数 $n,m,s,t$，分别表示点的个数、有向边的个数、源点序号、汇点序号。 接下来M行每行包含三个正整数 $u_i,v_i,w_i$，表示第 $i$ 条有向边从 $u_i$
文章目录 倍增法题目 倍增法 一篇博客 最常用，也是最简单的算法，实质就是直接对暴力使用倍增优化将复杂度降低达到需求。 d e p t
题目比较难读，因为n很小因此可以枚举哪一个点为根节点，计算每对逆序对的贡献（就是概率） 对于一个逆序对产生的贡献，可以看成较大节点先选中的概率，可以用dp预处理求出（u,v）到父节点p的概率 倍增求lca. https://codeforces.com/contest/1541/problem/D 挺难解释。。 倍增求lca 预处理o（n），每次
ICML-2019 文章目录 1 Background and Motivation2 Related Work3 Advantages / Contributions4 Compound Model Scaling4.1 Problem Formulation4.2 Scaling Dimensions4.3 Compound Scaling 5 EfficientNet Architecture6 Experiments6.1 Datasets6.2 Experimental f
本场链接:AtCoder Beginner Contest 209 C - Not Equal 不难注意到:\(A_i\)的次序无关,因为每个元素都不同,只需要考虑每个元素在他的区间内的取值即可.因此按上升对\(C_i\)排序,由于整个数组成上升,所以当做到\(C_i\)的时候,上限相当于去掉了\(i - 1\)个元素,如此即可统计答案. #
1 repo --depth 有时候拉一套Android 代码非常大，且拉下来后不关心代码的history, 只是跑代码扫描，编译的时候，可以加参数 --depth ,相当于只拉 git log -1 这层代码，节省时间空间 repo init <command> --depth=1
简介：本文使用Camera2接口获取depth图像，并对其进行处理，对于学习“depth image”的童鞋有很好的入门和借鉴作用。文章的代码位于https://github.com/plluke/tof Working with the 3D Camera on the Samsung S10 5G 原文：https://medium.com/swlh/working-with-the-3d-camera-on-the
题目链接 思路 对于这种期望题第一反应就是把每一对逆序对独立出来计算他们的贡献，那么对于一对逆序对\((j,i),j>i\)就需要考虑在每一种根下面的情况。将逆序对\((j,i)\)在每一种根下面所有的情况加起来除以\(n\)，就是逆序对\((j,i)\)对总期望的贡献值。要让逆序对有贡献，那么就必须
题目 给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序返回答案。 示例 1： 输入：nums = [1,2,3] 输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]] 示例 2： 输入：nums = [0,1] 输出：[[0,1],[1,0]] 示例 3： 输入：nums = [1] 输出：[[1]] 提示： 1 <= nu
Multi-Scale Continuous CRFs as Sequential Deep Networks for Monocular Depth Estimation 多尺度的连续条件随机场，作为序列化的深度神经网络，用于单目深度图的估计 Abstract 摘要 This paper addresses the problem of depth estimation from a single still image
ML之回归预测：利用两种机器学习算法(LiR，XGBoost(调优+重要性可视化+特征选择模型))对无人驾驶汽车系统参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值 目录 输出结果 1、LiR模型 2、XGBoost模型 输出结果 1、LiR模型 LiR：The value of default measurem
输入一棵二叉树的根节点，判断该树是不是平衡二叉树。如果某二叉树中任意节点的左右子树的深度相差不超过1，那么它就是一棵平衡二叉树。 示例 1: 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7] 返回 true 。 示例 2: 给定二叉树 [1,2,2,3,3,null,null,4,4] 返回 false 。 来源：力扣（LeetCod
leetcode 543. 二叉树的直径 给定一棵二叉树，你需要计算它的直径长度。一棵二叉树的直径长度是任意两个结点路径长度中的最大值。这条路径可能穿过根结点。 示例 : 给定二叉树 1 / \ 2 3 / \
7-1 高精度数加法 原题呈现： 解题思路 ： 1.毫无疑问板子是两个数的高精度加法，用到倒序写入、模拟竖式加法等技巧，不再赘述。2.由两个数扩展到N个数只要加一重循环，且在循环体最后把每次加和的结果作为下一次的一个加数即可。 以下是根据这一思路写出的代码： #include<bits/stdc++
https://github.com/puzzlepaint/surfelmeshing https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 下载 TUM-Dataset数据集（https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download），按照surfelmeshing教程即可。 制作数据集的步骤： 1.配置好kinectv2和ros 2.用kinect分别读取rgb和深度
背景：在计算机视觉领域，单目深度估计试图模拟人类的视觉，旨在从一张图像作为输入的情况 在计算机视觉领域，单目深度估计试图模拟人类的视觉，旨在只有一张图像作为输入的情况下，预测每个像素点的深度值。 从人类的感知心理学的相关研究中可以发现人的视觉系统更倾向于利用形状结构特征
#include <iostream> using namespace std; //作为全局变量 char set[] = {'a', 'b', 'c', 'd'}; bool isVisited[4] = {false}; int size = 4; void getAllSubset(int depth) { if (depth == size)//如果遍历完全集，打印出所有被标记为t
（1）安装SDK 检查内核版本 cat /proc/version uname -a Linux yang-OMEN-Laptop-15-ek0xxx 5.4.0-73-generic #82~18.04.1-Ubuntu SMP Fri Apr 16 15:10:02 UTC 2021 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 官方教程地址 Register the server’s public key: `sudo apt-key adv --k
简介 自底部向上 使用回溯 超时算法 class Solution { public: int minValue; void dfs(vector<vector<int>>& triangle, int value, int depth, int index){ if(depth == triangle.size()){ if(minValue > value){ minValue
System Trace in Depth 原理使用 system trace 时，会记录最近 5s 的 kernel trace，然后分析下面的操作：Scheduling activitySystem callsVirtual memory operations使用在代码里插入相应的语句，当运行到这里是，会在 Instrument 的结果中。插入的语句可以指明一个事件的
参考代码：DenseDepth 论文名称：High Quality Monocular Depth Estimation via Transfer Learning 1. 概述 导读：这篇文章是使用深度监督的方式进行训练的，文章使用在ImageNet上训练过的DenseNet-169作为编码器，之后使用shortcut链接和上采样模块（上采样操作+2个卷积层）作为解码器，从
原题链接 考察:构造+贪心 思路: 最小值很容易想,如果叶子结点之间的距离都为偶数,那么minv = 1.如果存在一个奇数那么minv = 3. 最大值本蒟蒻没想到,实际上只要两个叶子结点之间距离==2,那么这两个叶子结点之间必同权值.如果dist>2,那么一方可选择的值就很多,必然不会相同
