张士玉小黑屋

文章目录1.正确率优先2.高精度模板3.前缀和模板——保证不要出现数据04.状态转移模板5.哈希模板6.sqrt()函数——大数longdouble转换7.直线斜率与截距——利用ab关系直接求8.最短路径模板9.闰年年月判定模板10.并查集模板11.二分模板12.进制转换细节——如果不是从0—>x是不可以直接进制转换的13.双指针模板——指针位置和所求区间一定要一致14.审题——边界划分要明确15.大整数求余——结果保证正数16.除法操作——除数不能作为017.审题——注意限制条件xx.思维题1.正确率优先 关键1——正确率优先：题目数量有限，并且无法及时得到结果

 Halo，这里是Ppeua。平时主要更新C语言，C++，数据结构算法......感兴趣就关注我吧！你定不会失望。?个人主页：主页链接?算法专栏：专栏链接     我会一直往里填充内容哒！?LeetCode专栏：专栏链接     目前在刷初级算法的LeetBook。若每日一题当中有力所能及的题目，也会当天做完发出?代码仓库：Gitee链接?点击关注=收获更多优质内容?目录0.为什么有命名空间:1.命名空间的使用:2.命名空间访问顺序:3.可嵌套式定义:完结撒花 开始C++的学习咯!0.为什么有命名空间:在c++中有很多重复的的名字，也就是常见的字母排列组合不下了,可能会导致你想用的名字与库里已经有的名字重复了.例如:#includ

一、ProxmoxVE简介ProxmoxVE是一个完整的、开源的企业虚拟化服务器管理平台。它在单个平台上紧密集成了KVM管理程序和Linux容器(LXC)、软件定义的存储和网络功能。通过集成的基于web的用户界面，您可以轻松地管理虚拟机和容器、集群高可用性或集成的灾难恢复工具。企业级的特性和100%基于软件的重点使ProxmoxVE成为虚拟化您的IT基础设施、优化现有资源以及以最低成本提高效率的完美选择。您可以轻松地虚拟化甚至最苛刻的Linux和Windows应用程序工作负载，并随着需求的增长动态扩展计算和存储，确保您的数据中心能够针对未来的增长进行调整。二、ProxmoxVE与ZStack、VMware、OpenStack比较三。相关概念I

OpenCV实例（一）人脸检测1.人脸检测和识别概述2.使用OpenCV进行人脸检测2.1静态图像中的人脸检测2.2视频中的人脸检测作者：Xiou1.人脸检测和识别概述计算机视觉使很多任务成为现实，其中两项任务就是人脸检测（在图像中定位人脸）和人脸识别（将人脸识别为特定的人）。OpenCV实现了一些人脸检测和识别的算法。从安全到娱乐，这些技术在现实环境中都有应用。介绍OpenCV的一些人脸检测和识别功能，并定义特定类型的可跟踪物体的数据文件。具体来说，将研究Haar级联分类器，通过分析相邻图像区域之间的对比度，确定给定图像或子图像是否与已知类型匹配。我们来考虑如何在层次结构中组合多个Haar级联分类器，以便用一个分类器识别父区域（就我们的目标而言，是一张人脸），用其

1.TCP协议通信流程图 1.1TCP协议的通讯流程可以分为以下步骤：应用层：应用程序通过系统调用API（如socket）创建一个TCP套接字（socket），并设置好相关的选项。传输层：当应用程序调用connect函数建立TCP连接时，TCP协议开始进行三次握手协议：a.客户端向服务端发送SYN数据包（SYN_SENT状态）；b.服务端收到SYN数据包后，向客户端发送SYN+ACK数据包（SYN_RCVD状态）；c.客户端收到SYN+ACK数据包后，向服务端发送ACK数据包（ESTABLISHED状态）。网络层：TCP数据包被封装在IP数据包中，经过网络层进行路由选择和传输。数据链路层：TCP/IP数据包被封装在以太网帧中，通过数据链路层进行物理传输。

知乎：紫气东来https://zhuanlan.zhihu.com/p/618695885一、从LLaMA到Alpaca：大模型的小训练1.1LLaMA概要与实践LLaMA(LargeLanguageModelMetaAI)是由MetaAI发布了一款全新的大型语言模型，共有7B、13B、33B、65B四种版本，其模型参数如下表所示：与原始的transformerDecoder相比，LLaMA主要有以下改进：预归一化(Pre-normalization)[GPT3]为了提高训练的稳定性，LLaMA对每个transformer子层的输入进行归一化，而不是对输出进行归一化。同时使用RMSNorm归一化函数。SwiGLU激活函数[PaLM]L

大家好，我是微学AI，大家看过我的文章，想必是对深度学习有了一定的了解了，但是对于初学者来说，深度学习中有很多名词和数学知识、原理还是不太清楚，记忆的不牢固，用起来不熟练，今天就给大家讲一个故事，让大家记忆得更清楚：故事开始：有一位名叫小微的数学科学家，他有一个目标：要用计算机让机器具备类似于人类的智能。为了实现这个目标，他研究了很多算法，其中包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络、以及很多算法模型。首先，小微深入研究了神经网络。他发现神经网络的结构类似于人脑。它由输入、隐藏和输出三个层次组成，每个层次由一些神经元组成。神经元接收输入信号，并把信号通过激活函数输出到下一层次。通过反向传播算法，小微总结出寻找最优解的方法，也就是不停地去调整神经元之间的连接权重，直到得到最佳计算结果。这

1.完成用户登录功能。2.完成注册功能。3.主体利用Maven导入java中的jar包，使用Servlet实现前后端交互，使用mybatis以及注解，mysql进行数据保存，Tomcat服务器进行开发。效果图项目结构代码mapper(相对应注解)packagecom.itheima.mapper;importcom.itheima.pojo.User;importorg.apache.ibatis.annotations.Insert;importorg.apache.ibatis.annotations.Param;importorg.apache.ibatis.annotations.Selec

C++11——简介、列表初始化、声明、范围for、STL中的一些变化文章目录C++11——简介、列表初始化、声明、范围for、STL中的一些变化一、C++11简介二、统一的列表初始化1.{}初始化2.initializer_list容器三、声明1.auto2.decltype3.nullptr四、范围for循环五、STL中一些变化一、C++11简介在2003年C++标准委员会曾经提交了一份技术勘误表(简称TC1)，使得C++03这个名字已经取代了C++98称为C++11之前的最新C++标准名称。不过由于C++03(TC1)主要是对C++98标准中的漏洞进行修复，语言的核心部分则没有改动，因此人们习惯性的把两个标准合并称为C++98/03标准。从C++0

昨天看一个项目代码看到了provide，但是学习的时候也没看到，看了官网才知道vue还有这个API。多数情况下，provide会和inject一起使用，又叫“依赖注入”。“依赖注入”主要是解决父子组件传值“props逐级传递”问题。所以，provide/inject的作用就是组件间的传值。vue2基本用法：1.provideprovide 是一个对象或是返回一个对象的函数。写在祖先组件中，用于提供给子组件可以注入的值。组件的关系为a-b-c-d 在a组件中将参数num进行传递exportdefault{components:{BCom},data(){return{num:2,};},provide(){