LCA问题(least Common Ancestors,最近公共祖先问题),是指给定一棵有根树T,给出若干个查询LCA(u,v)(通常查询数量较大)，每次求树T中两个顶点u和v的最近公共祖先，即找到一个节点，同时是u和v的祖先，并且深度尽可能的大(尽可能远离树根).
今天字节笔试的第二题，详情由于保密协议不能上网，但是大意就是给一大堆节点，去求LCA。递归直接爆栈，用stack写递归有一个点，改进优化了一下有两个点…… 我印象中这个算法挺简单的，就搜了一下，果然找到了。不是，现在校招算法题都这么丧病了吗。 由于保密协议，不能放代码。后面放Tarjan算法学习笔记。
AI科技评论按：本文首发于知乎专栏Learning Machine，作者张潇捷， AI科技评论获其授权转载。 前段时间学完Udacity的机器学习和深度学习的课程，感觉只能算刚刚摸到深度学习的门槛，于是开始看斯坦福的cs231n（http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html），一不小心便入了计算机视觉的坑。原来除了识别物体，还可以进行定位(localization)，检测(object detection)，语义分割(semantic segmentation)，实例分割
BpHero-UWB上位机是从DECARANGERTLS PC 端源码修改来的，蓝点开放出来的代码，最基本的几个需求发现不能满足，比方：
神经网络是当下计算应用中发展最快，使用最广的机器学习算法。然而，由于传统的神经网络只能使用单个网络来存储许多算法模式，随着应用不断复杂化导致网络结构不断扩大，存储性能瓶颈已逐渐凸显。
spring boot+mybatis plus环境，单条插入用的是BaseMapper自带的insert方法
Ignatius and the Princess I Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 12124 Accepted Submission(s): 3824 Special Judge Problem Description The Princess has been abducted by the BEelzebub
这是日常学python的第12篇文章 在向网页进行了提交请求之类的之后，我们可以得到了网页的返回内容，里面自然而然会有我们想要的数据，但是html元素文本这么多，我们不可能一 一去找我们需要的数据，这时就需要用到正则表达式了，正则表达式是学爬虫必须学的内容，而且不止python可以用，java等其他语言都可以用，所以学了好处大大。 什么是正则表达式？ 正则表达式就是一个特殊的字符序列，可以用于检测一个字符串是否与我们的所设定的字符串相匹配。功能有快速检索文本和快速替换一些文本的操作。 python里面有个处
2016年，苹果推出的 AirPods 以主动降噪+真无线TWS耳机，引爆市场。TWS 耳机正式开启开挂人生。
After getting AC after 13 Time Limit Exceeded verdicts on a geometry problem, Kuroni went to an Italian restaurant to celebrate this holy achievement. Unfortunately, the excess sauce disoriented him, and he’s now lost!
2020年大量的新一代TWS产品发布，其价格呈现明显的两极分化。高端产品（premium-end)价格在200美金以上，低端产品（entry level)价格在100美金以下，高端产品通常支持主动降噪(active noise cancellation)。
首先根据期望的线性性，可以转化为求每个点的期望打开次数，又因为每个点最多会被打开一次，只要算每个点被打开的概率就行了
这道题本质上就是要搞懂 无根树上任意两点距离就是 各自到根节点距离之和再减去两倍的lca节点到根节点距离
AES加密数据块分组长度必须为128比特，密钥长度可以是128比特、192比特、256比特中的任意一个。（8比特 == 1字节）
西班牙加泰罗尼亚独立公投获得通过，超90%选民赞成独立。加泰罗尼亚自治区主席普伊格蒙特呼吁独立，称加泰罗尼亚将“很快”宣布独立。加泰罗尼亚独立公投遭到西班牙政府阻止，但独立派称公投获得通过。加泰罗尼亚地区在西班牙经济中占据重要地位，如果脱离西班牙，该国经济总量将缺少五分之一。
Android MediaCodec 解码一般有两种方式：MediaCodec ByteBuffer（MCBB）、MediaCodec Surface（MCS）。
分类模型还可用于解决一些起初并不明显合适的问题。例如 Kaggle 美国专利短语匹配[1]竞赛。在这项比赛中，我们的任务是比较两个单词或短语，并根据它们是否相似、在哪个专利类别中使用等因素进行评分。如果得分为 1，则认为这两个输入词具有相同的含义；如果得分为 0，则表示它们具有完全不同的含义。例如，abatement 和 eliminating process 得分为 0.5，表示它们有些相似，但不完全相同。
集合有一个方法叫remove(index)，这是用来移除集合元素的，但是使用的时候，会有一个问题，很多人不注意这个问题，会发现使用完这个方法后，数据对不上了。看下面的小案例：
目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truth bounding box）。不同的模型使用的区域采样方法可能不同。这里我们介绍其中的一种方法：它以每个像素为中心生成多个大小和宽高比（aspect ratio）不同的边界框。这些边界框被称为锚框（anchor box）。我们将在后面基于锚框实践目标检测。
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昨天在介绍Center Loss的时候提到了这两个损失函数，今天就来介绍一下。Contrastive Loss是来自Yann LeCun的论文Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping，目的是增大分类器的类间差异。而Triplet Loss是在FaceNet论文中的提出来的，原文名字为：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering，是对Contrastive Loss的改进。接下来就一起来看看这两个损失函数。论文原文均见附录。
输入N个非负整数，可以表示成一个若干个方块堆积的图，图中每一列的宽度均为1，高度为输入的数字，请计算在下雨时，该图能容纳多少面积的雨水。例如：输入[0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]，如下图所示，则输出为6。
近日，高通公司宣布推出两款全新的音频平台：高通S3 Gen 3和S5 Gen 3，分别面向中端和高端耳机产品。它可以帮助使制造商在更广泛的蓝牙音频产品中实现发烧友级的音质、增强的ANC（主动降噪）、改进的通话质量和更低的功耗。
具体的导入方法可以参见SAP的notes，如2235848、2331123等，本文只简单说明一下期初抵消科目设置，以做笔记。
今天给大家介绍哈佛大学Yang-Yu Liu课题组和加利福尼亚大学洛杉矶分校Yizhou Sun课题组发表在nature machine intelligence上的一篇文章“Finding key players in complex networks through deep reinforcement learning”，作者提出一种基于深度强化学习框架FINDER来寻找一组能对网络功能产生最大影响的关键节点序列。
在开源项目中，质量和效率是至关重要的因素。本文将介绍如何利用 GitHub Actions，结合 ChatGPT Code Review、Autofix、Codecov 和 Publish PyPI 四个强大的 Actions，打造一个自动化流程，提升开源项目的代码质量和发布效率。
【说明】今天这一篇又是压箱底翻出来的，时间在3年前的关于通用航空气象服务系统设计，现在来看可能有点过时，但基于雷达的设计思想我觉得还是可以借鉴的。通用航空气象服务和民用航空气象服务是有些区别的，更关注短时临近的预报，因此拿出来跟大家分享，请大家共同探讨！
布朗运动的数学模型（也称为随机游动）也可以用来描述许多现象以及微小颗粒的随机运动， 如股市的波动和在化石中的物理特性的演变。
最近想给博客添加一个天气信息，查了不少资料后发现一个网站可以自动生成很多天气信息组件，可以自定义生成喜欢的组件，唯一遗憾的是不能跟随IP自动生成天气信息，地点是固定的。
以这个孪生网络入门，我想着分成上下两篇，上篇也就是这一篇讲解模型理论、基础知识和孪生网络独特的损失函数；下篇讲解一下如何用代码来复线一个简单的孪生网络。
最近在多个关键词（小数据集，无监督半监督，图像分割，SOTA模型）的范畴内，都看到了这样的一个概念，孪生网络，所以今天有空大概翻看了一下相关的经典论文和博文，之后做了一个简单的案例来强化理解。
文件对象 = open('文件名','使用方式') rt：读取一个txt文件 wt: 只写打开一个txt文件，（如果没有该文件则新建该文件）会覆盖原有内容 at：打开一个txt文件，并从文件指针位置追加写内容（文件指针默认在末尾） 文件操作错误属于：I/O异常 通常的异常：
Chat-GPT 以问答的方式呈现给用户，如何使用 Chat-GPT，实际上转换为另一个问题：如何有效地提问。
C语言学习视频 C语言学习资源200G C语言基础 C语言学习路线 C语言入门笔记 初识C语言 简单的C程序示例 我们编写的C代码是怎样跑起来的？ 简单示例，VS2019调试C语言程序 C语言基础-数据类型 深入理解变量，变量的声明，定义，解析static的作用 C 语言未初始化的局部变量是多少？ C语言中算法的基本特性和表达方式 C语言中的输入输出函数 C语言基础：循环控制语句 C语言基础：条件控制语句 C语言基础：控制语句示例 为什么程序员都不喜欢使用 switch ，而是大量的 if……else if
所谓C语言编译器，就是把编程得到的文件，比如.c,.h的文件，进行读取，并对内容进行分析，按照C语言的规则，将其转换成cpu可以执行的二进制文件。
机器语言是低级语言，称为二进制代码语言。计算机使用的是由0和1组成的二进制数，组成的一串指令来表达计算机的语言。机器语言的特点是计算机可以直接识别，不需要任何翻译。
编程语言里面很少有人直接说出精通两个字，特别是一些入行好多年的程序员，从语法来讲C语言相对来讲入门还是比较容易，在高级语言还没有完全展开的年代，C语言算入门比较简单的编程语言了，起码要比语法细节繁杂的C++好太多了，现在很多做应用开发的程序员觉得能写C语言的都是高手，这完全是一种这山看着那山高的心态了，做C语言还觉得高级语言编程模式复杂，现在越来越多的编程入门人员已经不选择C语言作为入门语言觉得太难了，对于面向过程语言开发的C语言为什么让很多人觉得很难？
不同学校教材不通，大部分书都把C语言的基本内容讲出来了，不推荐谭浩强的C语言书，如果仅仅是当第一本C语言书是可以的。
直至今天还有人在喊着C语言都过时的语言了，还有什么值得去学的，看现在的python，php等语言现在用起来多简单，谁还去学习老掉牙的C语言，事实真的是这样的吗？笔者作为专门下载了这两种语言的底层源码。
image.png 现在java大行其道，特别是中国互联网的快速发展，app以及服务端的开发现在流行的程度大大的盖过了传统的c语言和c++,从各个公司的招人简章上面就可以看出。弄得很多做了很多年的嵌入式老工程师喊着别学c语言，招的人太少了，抓紧学习app开发吧。这架势弄得很多小白都觉得用c语言作为入门语言是一种错误的选择，难道c语言真的过时了嘛？ c语言相比较java，c#，php，python等之类的语言显得有点过时的感觉。但是c语言本身附属的影响力以及历史地位都是值得初学者以c语言作为初级的入门语言，选
很多刚开始学习C语言的小伙伴，对于这样一个熟悉而又陌生的名词，都是显得闻风尚胆。甚至对于程序员这样一个职业的第一印象都是格子衫，谢顶头，大概是这样的…
很多小伙伴在入门编程时，都是从咱们老九学堂的C语言课程开始的，但最近有的小伙伴问我，学编程一定要从C语言开始吗？直接学习JAVA可以吗？
C语言是所有高级语言的前辈，C++，C#，Java ，都是由C语言演变过来的，包括现在很火的python，第一个Python编译器诞生，它是用C语言实现的。
1972年，贝尔实验室，1972年，丹尼斯·里奇和布莱恩·柯林汉（Brian Kernighan）在B语言的基础上重新设计了一种新语言，这种新语言取代了B语言，所以称为C语言。 1973年，C语言主题完成于是完全重写了Unix系统，随着Unix系统被不断完善，C语言也被不断地完善着。在开发过程中，为了让Unix系统在别的类型计算机上也可以使用，于是C语言的可移植性由此而出。C语言的源代码可以在任意架构的处理器上使用。
许多初学者在编程入门之前，都会在编程语言的选择上犹豫不决。一般来讲，Java和C语言是编程小白最青睐的两种编程语言。那么，Java和C语言哪个学习难度更大呢？虽然两者的区别挺大的，但是学习难度上并不能进行一个有效的比较。下面就带大家分别来看看Java和C语言各自的学习难度在哪里。
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