题解 开发者 机器人 本科

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要开发多方案生成与营销比对模块，你可以按照以下步骤进行： 明确目标和需求： 定义你的模块的具体目标，包括生成多方案和进行营销比对的目的。了解用户的需求和期望。 数据收集与分析： 收集相关的市场数据、用户数据和竞争对手数据，这将用于生成不同方案和进行比对。 进行数据分析，了解市场趋势、用户行为以及竞争 ......

[COCI2015-2016#2] VUDU 题解 题意 给一个长度为 \(N\) 的整数序列 \({a}\)，对于其一共 \(\frac{N\times (N+1)}{2}\) 个的非空区间，求有多少个区间的平均数大于等于 \(p\)。 暴力做法 显然，可以直接枚举区间左端点 \(j\) 与区间右 ......

CF1006E Military Problem 题解 题意 给定一颗有 \(n \thinspace (2 \leq n \leq 2 \times 10^5)\) 个节点的树，树根为 \(1\)。 对于每个节点 \(i \thinspace (2 \leq i \leq n)\) 都有它的父节点 ......

[COCI2012-2013#2] POPUST 题解 题意 有 \(N \thinspace (2 \leq N \leq 5 \times 10^5)\) 个物品，每个物品的原价是 \(b_i\) 元。每次选物品时，第一件选出的物品 \(i\) 价格变为 \(a_i\) 元，问选 \(i \th ......

[ARC075E] Meaningful Mean 题解 题意 给一个长度为 \(N\) 的整数序列 \({a}\)，对于其一共 \(\frac{N\times (N+1)}{2}\) 个的非空区间，求有多少个区间的平均数大于等于 \(k\)。 暴力做法 显然，可以直接枚举区间左端点 \(j\) 与 ......

标题 trick 的名字我也不知道是什么，就这样吧。 link。 首先有显然的 dp 式子：\(f(i)=\min \{f(j) \times \max\{a_{j+1},\dots,a_i\}\}\)。考虑怎么去优化它。 有显然的 \(\mathcal O(n\log n)\)：考虑线段树优化 d ......

使用cocos Creator 3.8做了一个游戏开中常用的2D的波浪水面,把技术点给记录一下，并提供完整的Shader代码。先上效果: 2D 波浪的基本技术原理 2D 水面波纹的主要原理就是给定一个正选波的边界，在范围内的片元uv就显示，在范围外的片元uv就不显示。同时利用正弦波表达式: y = ......

if实践： 1.单分支if 2.if分支的嵌套 3.开发内存监控的脚本 4.开发nginx，mysql服务监控脚本 5.开发rsync起停脚本 6.作业：nginx服务监控脚本 1.单分支if 条件测试语句，改造为if判断语句，if结合条件测试 将上述改造为if脚本： 脚本内容： 脚本执行结果： 2 ......

简要题意 \(n\le 10^3 , \sum K_i\le3\times10^5\) 思路 首先容易想到一个暴力DP，\(f_{l,r,x}\) 表示区间中最大值为 \(x\) 的最大值 稍微想亿下可以发现如果这个位置选的不是区间最大值的话，答案一定不优 所以我们可以直接 \(f_{l,r}\) ......

前言 在Java开发中,会出现一些常见且通用的业务逻辑. 毫无疑问,上述业务逻辑的解决方法将其抽象为一个工具类方法是常见的思路.这样既可以提升代码的复用性, 也可以提升代码的可维护性! 参数中的某些字段为空的校验方法 源码: /** * 仅仅以下字段内容不能为空 * @param entity 实体 ......

SpringBootTest 错误如下： java.lang.IllegalStateException: Unable to find a @SpringBootConfiguration, you need to use @ContextConfiguration or @SpringBootT ......

AT_joisc2018_b 题解 传送门 题意 有一个以原点为中心的正方形，有 \(n(n\le 100)\) 条不在正方形内部的线段，你需要画一些不在正方形内部的线段，使得这些线段可以把正方形围起来，要求最小化你画的线段的长度和。 思路 我们需要画出一条闭合折线，并且能够把正方形包围。 考虑我们 ......

简要题意 每个点有一定概率向前面的点连边，求两点之间距离的期望 思路 推柿子 code #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define int long long #define N 1000005 int n,m,u,v; const in ......

​ 机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色，它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征，改变缺陷检测的格局。以下是机器学习在缺陷检测中的一些应用和优势： 自动化检测：机器学习技术可以自动化处理大量的数据，通过学习和识别缺陷的模式和特征，实现自动化检测。这大大提高了缺陷检测的效率和准确性，减少了人工干 ......

题目链接：大工程 先考虑只有一次查询，很显然我们可以暴力树上 dp 处理出答案。 对于每个节点而言，有： 容易看出类似点分治逐个遍历子树计算前面一堆子树对后面子树的贡献思想，我们可以很容易的知道： 对于路径总和，显然多了一段新的贡献，这段贡献为当前关键点和前面点多的一段 \(2\) 号路线长。这段长 ......

目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......

HAL库借鉴了面向对象的设计思想，将外设驱动封装为对象，屏蔽了底层硬件，提高了开发效率，但程序执行效率较低。 HAL库的文件类型可认为分为以下两类 库文件： stm32f4xx_hal_ppp.c/.h // 主要的外设或者模块的驱动源文件，包含了该外设的通用API stm32f4xx_hal_pp ......

金蝶云星空快速二次开发框架 介绍 环境：支持私有云和公有云 可配置性强：统一的配置读取方式，类似springboot方式根据指定的账套加载不同的配置文件，框架会自动识别加载不同环境的参数 可维护性高：可根据配置相关的WebApi框架实现在线调整参数和日志查询，能快速定位问题、减少代码开发和运维次数 ......

随着编程语言和工具的不断发展，开发者们需要时刻保持对技术的更新和学习。而在Linux平台上，使用编程工具也需要一定的技巧和效率。本文将介绍devtoolset在编程开发中的使用，包括基本概念，安装，使用方法等等。当你完全掌握这些知识后，你将会在Linux上实现高效的编程开发。 一、devtoolse ......

摘要 随着任务数量、任务类型需求不断增长，对我们的数据开发平台提出了更高的要求。本文主要分享我们将调度引擎升级到 Apache DolphinScheduler 的实践经验，以及对数据开发平台的一些思考。 1. 背景 首先介绍下我们的大数据平台架构： 数据计算层承接了全公司的数据开发需求，负责运行各 ......

前言 在现代工作环境中，信息的处理和管理是至关重要的。表格是一种常见的数据呈现和整理工具，被广泛应用于各行各业。然而，随着技术的不断发展，市场对表格控件的需求也越来越高。随着工作效率的重要性日益凸显，一款高效的表格控件成为了开发者们的首选，因此本文小编将从葡萄城公司的纯前端表格控件——SpreadJ ......

如果数列 {p_n} 满足 P(X=i)=p_i（即 {p_n } 为 X 的概率质量函数 PMF 所构成的数列），那么有概率生成函数：F_X(x)=\sum^{+\infty}_{i=0}P(X=i)x^i，概率生成函数具有一些性质，这些性质可以简化我们做题时的一些推导…… ......

1 前言 今儿对接外部系统，莫名的有两个 WebService 的接口，很是纳闷。琢磨了会儿，来捋捋。 首先看下什么是 WebService 呢？ WebService 是一种基于网络的技术，它允许不同的应用程序在互联网上相互通信。具体来说，WebService 是一种基于标准化协议和格式的应用程序 ......

参考：Window10家庭版启用远程桌面功能 RDPwrap： 配置文件 rdpwrap.ini ： [10.0.19041.3636] LocalOnlyPatch.x64=1 LocalOnlyOffset.x64=92AF1 LocalOnlyCode.x64=jmpshort SingleU ......

题目链接：路虽远 带限制的 dijkstra，优先考虑有哪些限制条件，当做类似 dp 去写。闯黄灯次数有要求，限制速度的边数量有要求。 我们注意到，如果选择哪些边限速不易于基于贪心选择，可以考虑转换下，边数 \(-\) 限制数即为可以不限速的边，选择不限速的贪心优于限速的，这样一来，我们在有机会选择 ......

1.安装lnmp/lamp脚本开发： 1.1 模拟创建出两个安装脚本：lnmp.sh和lamp.sh 1.2 创建lamp_or_lnmp.sh脚本，用来调用执行lamp.sh和lnmp.sh文件 总结： ......

2024年第 5 期《Python 测试平台开发》进阶课程 主讲老师：上海-悠悠 上课方式：微信群视频在线教学，方便交流 本期上课时间：2月22号 （周二、四晚上21:00-22:30, 周六周日晚上20：30-22:30） 报名费：报名费3800一人（之前学过《python接口+测试开发》课程的同 ......

题目分析 给出一个字符串 \(s\)，允许改变 \(0\) 或 \(1\) 个字符，求其中 VK 的出现次数。 变量/数组/函数解析 int n 字符串 \(s\) 的长度 string s 字符串 \(s\) int count(string s,string key) 自定义函数：求字符串 \( ......

1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......