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统计0到n之间1的个数(经典，详解)

问题描述 给定一个十进制整数N,求出从1到N的所有整数中出现”1”的个数。 例如：N=2时 1,2出现了1个 “1” 。 N=12时 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12。...出现了5个“1”。 方法一 暴力求解 最直接的方法就是从1开始遍历到N，将其中每一个数中含有“1”的个数加起来，就得到了问题的解。...23 } 该算法的时间复杂度为O(N*lgN) (注：此方法对较大的数据有可能会TL) 解法二  1位数的情况： 在解法二中已经分析过，大于等于1的时候，有1个，小于1就没有。  ...由此我们发现，个位数出现1的次数不仅和个位数有关，和十位数也有关，如果个位数大于等于1，则个位数出现1的次数为十位数的数字加1；如果个位数为0，个位数出现1的次数等于十位数数字。...如果百位上的数字为0，则百位上出现1的次数仅由更高位决定，比如12013，百位出现1的情况为100~199,1100~1199,2100~2199，…，11100~11199，共1200个。

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    Science评论：量子计算目前最大的挑战，在0和1之间

    量子比特通常是不稳定的，为了维持逻辑量子比特的准确性，需要进行量子纠错。和传统的纠错方法不同，由于量子不可克隆定理、量子叠加态塌缩（或称波函数塌缩）的限制，对量子比特进行纠错必须加入辅助量子比特。...也就是说，我们还远未实现可扩展的量子计算，应该把精力集中在单个量子比特的纠错上，关注0和1之间，而不是0和1之外。...研究人员从设置53个量子比特开始，编码了所有可能的输出，范围从0到2^53。他们在量子比特之间实施了一组随机选择的相互作用，在反复试验中，某些输出比其他输出更有可能出现。...研究人员说，鉴于相互作用的复杂性，一台超级计算机将需要1万年的时间才能计算出输出模式。但是这种模式与由噪声引起的量子比特的随机翻转几乎没有区别。“他们的演示中有99％是噪声，只有1％是信号。”...3 经典纠错和量子纠错 在许多物理量子比特中传播一个量子比特的信息的方法可以追溯到1950年代普通计算机的早期。早期计算机的部件由真空管或机械继电器组成，容易意外翻转状态。

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    从0到1开发一个简单的 eslint 插件

    是eslint主要的配置，我们简单回顾下每个配置的背后包含的意义 1.1 parse parse 是用来定义eslint所使用的解析器，默认是使用Espree?..., 解析器的作用是将代码code转化成为一种AST抽象语法树，eslint中叫ESTree,你可以理解为将code翻译为ESLint能听?.../recommended 会自动加载上叙提到的其他几个配置信息 2 开发eslint插件 通过上一节对eslint的配置的了解，接下来看看如何从0到1开发一个eslint插件。...来判断是否为console, 同时也可以利用其property属性来判断是console的哪种方法，比如log、info等 so~ 我们开始造玩具,我们通过在 create 返回的对象中，定义一个 CallExpression...发布 npm pulish 更多了解npm发布，可以阅读树酱的从0到1开发工具库 - npm发布 这里不重复介绍 2.6 如何使用 通过第一节的配置的介绍，我们需要有个.eslintrc文件，如果目录没用可以通过命令行

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    如何在Python中从0到1构建自己的神经网络

    什么是神经网络？ 大多数关于神经网络的介绍性文章在描述它们时都会提到大脑类比。在不深入研究大脑类比的情况下，我发现简单地将神经网络描述为将给定的输入映射到期望的输出的数学函数就更容易了。...神经网络训练 一个简单的两层神经网络的输出ŷ ： image.png 你可能会注意到，在上面的方程中，权重W和偏差b是唯一影响输出ŷ的变量。 当然，权重和偏差的正确值决定了预测的强度。...image.png 前馈 正如我们在上面的序列图中所看到的，前馈只是简单的演算，对于一个基本的2层神经网络，神经网络的输出是： image.png 让我们在python代码中添加一个前馈函数来做到这一点...注意，为了简单起见，我们假设偏差为0。 然而，我们仍然需要一种方法来评估我们预测的准确度。 损失函数 有许多可用的损失函数，问题的性质决定了对损失函数的选择。...请注意，为了简单起见，我们只显示了假设为1层神经网络的偏导数。 让我们将反向传播函数添加到python代码中。

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    Go语言从0到1实现最简单的数据库！

    输出是sqlite虚拟机字节码（本质上是一个可以在数据库上操作的编译程序） 后端：VM将前端生成的字节作为指令，然后对一个表或者多个表或索引进行操作，每一个表或者索引都存储在B树中，VM本质上时指令的分支选择语句...“SQL编译器”         和“VM”（虚拟机） （一）prepareStatement为最简单的解析器“SQL编译器” 当前改解析器，最简单到还没有识别出SQL语句，只是写死识别两个单词的SQL...需要插入序列化的数据格式如下： 将一列进行序列化代码如下： // 将row序列化到指针，为标准写入磁盘做准备func serializeRow(row *Row, destionaton...= true }} 五、总结 本文以Go语言从0到1实现最简单的数据库为例，选取SQlite数据库，实现了insert和select数据操作，并进一步介绍了page对磁盘的读写操作，B树如何进行数据存储操作等内容...参考资料： 1.c语言0-1实现一个数据库  作者简介 张滔滔 腾讯后台开发工程师 腾讯后台开发工程师，毕业于哈尔滨工业大学，目前负责手Q游戏中心运营后台开发，对后后台系统有一定的理解，有一些后台应对高并发和活动运营的开发经验

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    从0到1教你学Maven（全网最详细）（十一）Maven项目之间的关系

    Maven项目之间的依赖关系 1. 依赖关系的介绍 2. Maven项目依赖关系的使用 3....问题: 目前我们可以使用Maven来创建项目，并且使用Maven来 管理项目中的第三方的资源，同时当我们将项目的功能开发完成后，将自己的项 目通过maven打包到本地仓库中，提供给 其他项目使用，但是在该流程中存在以下的问题...Maven项目之间的依赖关系 1. 依赖关系的介绍 项目A中会使用项目B中的资源，我们会将项目B的包导入到项目A中使用 那么项目A和项目B之间就是依赖关系。项目A依赖项目B。 2....比如A–>B—>C—>D 打包的顺序为先打包D再打包C再打包B再打包A。最简单的记忆方法，就是 不管是开发阶段还是运行阶段只要项目A依赖的其他项目都需要进行打包，其他项目每修改依次就重新打包一次。...② pom类型项目的创建 先创建一个jar类型的项目，然后将目录结构删除，只保留pom文件 然后在pom文件中使用packaging标签修改项目的类型为pom类型 注意 (1) maven项目的继承关系中的父项目要创建为

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    打通Java和C 之间的传送门，JNI从0 到1的保姆级教程

    ，而且处理的周期比较长，为了解决这样的问题，我们的项目出现了前后端战斗统一实现的需求，因为我们的客户端是用unity + xlua 的解决方案，这样客户端在写战斗的时候只要把逻辑和表现进行剥离，将战斗逻辑部分放到服务器进行验证...Void： 返回值类型 JNI函数名原型：Java_ + JNI方法所在的完整的类名，把类名里面的”.”替换成”_” + 真实的JNI方法名，这个方法名要和Java代码里面声明的JNI方法名一样。...本地方法不能将JNIEnv从一个线程传递到另一个线程中。相同的 Java 线程中对本地方法多次调用时，传递给该本地方法的JNIEnv是相同的。...5、Java 和 C 数据类型的对照表 Java 和C++ 之间有很多类型不是相同的，下面列举一下数据类型的对照关系，在使用的时候对照就可以了，不用记。...6、总结 java 和C，C++ 之间的调用主要是函数格式的定义，然后加载动态链接库，直接访问就好了。记住规则就好了，没什么难的。

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    【Go语言刷题篇】Go从0到入门1：输出、变量、常量、字符串、指针与值的简单案例

    前言 本专栏系列都采用牛客的ACM刷题模式。 Q1：输出入门 题目要求：输出打印"Hello World!"...），然后按照姓名，年龄，性别的顺序，逐行输出对应的信息。...，值（a，b的地址取得）是否相等,将结果依次存入切片，并返回。...相关知识： 1、Go语言中的指针操作非常简单，只需要记住两个符号：&（取地址）和*（根据地址取值） 2、每个变量在运行时都拥有一个地址，这个地址代表变量在内存中的位置。...案例代码： import "strconv" //import "fmt" /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 * @param x int整型

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    【Swoole系列1】在Swoole的世界中，你将学习到什么？

    在Swoole的世界中，你将学习到什么？ 在接下来的学习中，我们将要接触到的，将是 PHP 扩展中非常出名的一个高大上的框架，那就是 Swoole 。...不用太担心，通过我们的学习，你将会掌握到基本的 Swoole 开发知识，一些计算机操作系统以及网络的简单知识，以及一个非常类似于 Laravel 的 Swoole 框架。...Swoole4 协程的成熟将 PHP 带入了前所未有的时期， 为性能的提升提供了独一无二的可能性。...它就是通过直接将代码加载到内存的方式，就像 Java 他们一样来启动一个进程，实现 PHP 代码的高性能执行。...第一个模块是以官方文档为基础，简单地学习了解 Swoole 框架中的各项内容，同时尽已所能的解释一些相关的计算机和网络知识。

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    从0到1，实现你的第一个多层神经网络

    0.识别结果 ? 1. 多层感知机（MLP） 本节将以多层感知机为例，介绍多层神经网络的概念。 1.1 隐藏层 下图为一个多层感知机的神经网络图。 ?...多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hidden layer)。如图所示的隐藏层一共有5个隐藏单元。由于输入层不涉及计算，因此这个多层感知机的层数为2。...因为这个多层感知机中的隐藏层和输出层都是全连接层，所以可以设：隐藏层的权重参数和偏差参数分别为W_h和b_h，输出层的权重参数和偏差参数分别为W_o和b_o 由此我们可以得到单隐藏层神经网络输入、隐藏层输出和输出之间的关系...将两个式子联立起来，得到输入与输出之间的关系。...num_inputs)) #将输入换形为向量的形式 H = relu(torch.matmul(X,W1)+b1) #计算出隐藏层的输出 O = torch.matmul

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    TensorFlow从0到1 - 8 - 万能函数的形态：人工神经网络

    是神经元的输出； 如果输入的加权和小于阈值，则输出0；如果加权和大于阈值，则输出1。...sigmoid函数 sigmoid函数的输出范围是[0, 1]区间中的任意数。...而这也是S型神经元的特性，相较于感知器神经元，它的输入和输出不再只是0和1二进制数了，而是[0, 1]一个连续变化区间中任意值。...这解决了感知器神经元的一个重大的缺陷：在加权输入z=w·x+b接近0的情况下，一个很小的变化z就会导致输出的反转。 与S型感知器不同，感知器的激活函数是一个阶跃函数，这里给出函数图形以作比较： ?...神经元之间的连接，是将1个神经元的输出连接到下一个神经元的输入上，虽然图中显示神经元的输出连接到后一层的每个神经元的输入，但是要注意这些是同一个输出，而不是有多个输出。

    77070

    ELK 系统在中小企业从0到1的落地实践

    ； Filebeat 保证至少有一次输出，因为 Filebeat 将每个事件的传递状态保存在文件中。在没有得到接收方确认时，会尝试一直发送，直到得到回应。...例如，我们在 Java 中有时遇到线程名：DiscoveryClient-InstanceInfoReplicator-0， 这个时候可以自定义表达式为：(?...在 Logstash 的输出插件中我们指定四个输出位置：控制台、HTTP、Elasticsearch、Email。...控制台：其中控制台输出主要方便最初的调试； Elasticsearch：输出到 Elasticsearch 是为了作为 Kibana 之后进行搜索和查询的来源； HTTP：输出到日志处理中心方便我们在日志处理中心做进一步处理...编写脚本，每天凌晨1点脚本会把前天的日志文件传送到专用于存储日志文件的硬盘中。 在 ES 中存储的数据存储周期为一个月，ES 服务器的硬盘可以用 SSD，可以提高 ES 的性能。

    1.2K31

    Python numpy np.clip() 将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间

    NumPy 库来实现一个简单的功能：将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...具体来说，它首先创建了一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的整数数组，然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...如果数组中的元素小于 1，则该元素被设置为 1；如果大于 8，则被设置为 8；如果在 1 到 8 之间，则保持不变。...这意味着它会生成一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的数组，并将其赋值给变量 a。 print(a) 这行代码打印变量 a 所引用的数组，输出应该是：[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]。...此函数遍历输入数组中的每个元素，将小于 1 的元素替换为 1，将大于 8 的元素替换为 8，而位于 1 和 8 之间的元素保持不变。处理后的新数组被赋值给变量 b。

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    从0到1，QAPM在私有化实践过程中的质量保障

    截止到2020年12月，QAPM私有化工单数量收敛，安灯工单数48单下降到8单，同时，公有云工单也同步下降，从122单下降到42单，产品包含有前端、后台、SDK，还包括大数据，在公有云中涉及的组件就超过...那么，从0到1，QAPM在私有化实践过程中的质量保障是如何建设的呢？本篇文章，将为你揭开这个神秘面纱。...（温馨提示：以下内容干货满满，请提前做好准备） [ovu5s3oipt.png] 由于篇幅较长，为了方便“摄入”，我们将“干货”拆分为三个大礼包送给大家，点击下方链接即可领取： 【私有化质量实践1】出了问题要...，发布周期从3周缩短到30min；私有云部署由2个腾讯工程师出差7天缩短到完全交付给1个区技部署1天。...写在最后 2021，QAPM将品牌升级为数字体验监控TDEM。

    2K40

    从0到1详解推荐系统中的嵌入方法，原理、算法到应用都讲明白了

    Word2Vec也是一类嵌入方法，通过构建双层神经网络模型，将词嵌入到低维向量空间，词向量保持了词的句法和语义关系，可以解决各类语言学问题。...，主要目的是将词嵌入到低维向量空间，可以捕获词上下文之间的关系。...该方法自从被提出后在各类NLP任务中获得了非常好的效果，并被拓展到包括推荐系统等在内的多种业务场景中。 下面对该算法的原理做简单介绍。后面讲到的很多推荐系统嵌入方法都是从该算法吸收灵感而提出的。...2、利用item2vec获得标的物的嵌入做推荐 微软在2016年基于Word2Vec提出了item2vec(参考文献14)，基于用户的操作行为，通过将标的物嵌入到低维空间的方式来计算标的物之间的相似度，...(2) 多源联合嵌入模块 该模块将(1)不同源的商品信息嵌入向量，通过一个统一的模型获得联合嵌入表示。 (3) 输出层 输出层结合两个商品的联合嵌入向量，计算出这两个商品被一起购买的概率。

    1.8K00

    Spring Boot 将Freemarker打包到其他jar并在项目中引用的简单方法

    ，使得封装起来更简单。...对于基于Spring Boot构建的项目，对Freemarker类库的封装也有简单的方法。...Spring Boot默认从classpath:/templates/下加载模板文件，那么我们用Maven构建模块的时候，在通用模块下，/resources下建相同的目录结构，是不是就能实现简单的封装呢...Paste_Image.png speedy-ext是整个项目中的通用模块，可以在其他项目中复用，由于shiro官方并没有对Freemarker支持的类库，所以在这里我封装了一个Shiro的Freemarker...总结 其实就一句话，将自定义的类库放到同样的模板目录下classpath:/templates，然后将Application.properties中的spring.freemarker.prefer-file-system-access

    1.1K30

    TensorFlow从0到1 | 第八篇：万能函数的形态：人工神经网络

    是神经元的输出； 如果输入的加权和小于阈值，则输出0；如果加权和大于阈值，则输出1。...sigmoid函数 sigmoid函数的输出范围是[0, 1]区间中的任意数。...而这也是S型神经元的特性，相较于感知器神经元，它的输入和输出不再只是0和1二进制数了，而是[0, 1]一个连续变化区间中任意值。...这解决了感知器神经元的一个重大的缺陷：在带权输入z=w·x+b接近0的情况下，一个很小的变化z就会导致输出的反转。 与S型感知器不同，感知器的激活函数是一个阶跃函数，这里给出函数图形以作比较： ?...神经元之间的连接，是将1个神经元的输出连接到下一个神经元的输入上，虽然图中显示神经元的输出连接到后一层的每个神经元的输入，但是要注意这些是同一个输出，而不是有多个输出。

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