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※ 其他:
几何叉积 / 面积点 / 线 / 多边形;
基本形两直线相交 / 两线段相交 / 点在任意多边形内的;
相关判定;
凸包;
博弈。
来源:https://m.mianfeiwendang.com/doc/f6a211aab2a7cef7b292270d/3
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智能排班考勤系统原型
可实现从业务预测,到工时预估,再到人员分配全流程自动智能排班。可应用于客服行业或工厂的智能排班系统。
ACM POJ 1050(To The Max) Solution Summary
问题原文: http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050自己想了很久没能想出来,主要卡在如何用 DP 求一个二维关系上。后来百度了一下,找到了解法。首先需要一个三维数组,_score[i][j][k]。意思是,从第i行到第j行所有第k列元素的和保存在_score[i][j][k]里面。这个数组做好以后我们把所有纵向的可能都枚举出来了。之
手把手教你用Qwen-7B打造医疗大模型:从数据准备到RLHF全流程实战
本文是一篇基于Qwen-7B-Chat模型构建医疗领域大模型的实战全流程指南。文章详细拆解了从数据准备、环境搭建,到增量预训练、监督微调(SFT)以及偏好对齐(DPO)的核心技术步骤,并分享了部署与持续优化的实践经验。通过LoRA等高效微调技术,帮助开发者掌握将通用大模型改造为专业领域专家的完整方法论。
My Summary
My Summary Time Limit : 3000/1000ms (Java/Other) Memory Limit : 65535/32768K (Java/Other) Total Submission(s) : 83 Accepted Submission(s) : 19 Font: Times New Roman | Verdana | Georgia
创建可视化机房
(3)窗户位置创建好以后需要对窗户的墙面镂空位置进行修补,具体操作为,选中镂空位置的顶点(这里必须是选择一个平面的顶点,不要跨平面选择),实际操作如下图:选择点以后,鼠标右键,选择【从顶点创建边/面】,或者按F键,随后对其他镂空位置进行相同操作;(2)将【物体模式】修改为【编辑模式】,选中-x对应面的所有顶点,移动顶点位置,其他放小调整按照同理,找到选中对应面的所有顶点,移动位置即可;调整动画事件轴上的线,选中关键帧的时间,调整模型的位置或者旋转角度,具体根据插入关键帧菜单选择的项进行模型的相关调整。
NSX-T 4.1部署搭建
NSX-T4.1 部署搭建
summary
额,不说点什么也确实过意不去、、、大学的ACM之路应该是差不多走完了。从大一到现在、、、 其实很感谢ACM,如果没有这个比赛我可能也就待在寝室里面荒废度日了、、、 两年多,自己投入真的很少很少、、唯一的遗憾可能就是没有在算法领域取得好的成绩吧,如果没有遗憾又怎么算人生呢 ACM带给的不仅仅是一段段充实的日子,而且认识了很多志同道合的朋友,or兄弟。
【SpringBoot 3.x 第92节】Spring Modulith:构建模块化单体架构(基于 Spring Boot 3),一文带你搞透(超详细)!
🏆本文收录于《滚雪球学SpringBoot 3.x》,专门攻坚指数提升,本年度国内最系统+最专业+最详细(永久更新)。 该专栏致力打造最硬核 SpringBoot3 从零基础到进阶系列学习内容,🚀均为全网独家首发,打造精品专栏,专栏持续更新中…欢迎大家订阅持续学习。 如果想快速定位学习,可以看这篇【SpringBoot3教程导航帖】,你想学习的都被收集在内,快速投入学习!!两不误。
南邮 OJ 1139 My Summary
My Summary 时间限制(普通/Java) : 1000 MS/ 3000 MS 运行内存限制 : 65536 KByte 总提交 : 161 测试通过 : 52 比赛描述 I have a dream that one day in the foyer of the ACM/ICPC World Finals Co
几种负载均衡策略(DNS、NAT、重定向、反向代理)
摘要:本文对比了四种负载均衡技术:DNS负载均衡通过域名解析分发IP,用户直连服务器;NAT负载均衡通过VIP转发流量,所有流量经过负载均衡器;HTTP重定向通过302跳转实现分流;反向代理则隐藏后端服务器,统一转发请求。DNS简单但调度不精准,NAT精准但有带宽瓶颈,HTTP重定向延迟高,反向代理性能好但需专用设备。适用场景各异,DNS适合异地分流,NAT适合内网集群,HTTP重定向适合简单分流,反向代理适合高并发场景。核心区别在于层级(3层/7层)和流量走向(直连/中转)。
YOLO26涨点改进| TGRS 2026 | 独家创新首发、注意力改进篇| 引入CSSCA频谱-空间交叉注意力,含多种创新改进,小目标检测、图像分割、高光谱图像分类、语义分割任务任务涨点
🔥本文提出CSSCA(频谱-空间交叉注意力)模块,通过中心像素引导的光谱与空间交叉注意力机制,有效提升YOLO26模型的特征表达能力。该模块实现了光谱与空间信息的协同优化,能够自适应强化关键通道与重要空间区域,增强模型对小目标和复杂场景的感知能力。文章详细介绍了CSSCA的网络结构、工作原理及四大优势,包括精准特征表达、协同信息优化、小样本适应性和轻量化设计。同时提供了完整的代码实现和四种改进方案的YAML配置文件,包括基础版、增强版、C3k2融合版和C2PSA融合版,为YOLO26模型的性能提升
南邮-My Summary
My Summary 时间限制(普通/Java):1000MS/3000MS 运行内存限制:65536KByte 总提交:115 测试通过:35 描述 I have a dream that one day in the foyer of the ACM/ICPC World Finals Contest , I could s
微信小程序 - 解决报错 {“errcode“:41002,“errmsg“:“appid missing, rid: X“} 微信报错错误码errcode“:41002问题分析及解决教程(详细排查)
【微信小程序】报错{“errcode“:41002,“errmsg“:“appid missing, rid: 64e55770-67c1fb7e-027c5a70“}:【微信小程序】微信小程序登录请求出现appid missing提示,微信公众号{"errcode":41002,"errmsg":"appid missing"},微信 报错{“errcode“:41002,“errmsg“:“appid missing,微信小程序获取openid返回appid missing的问题,微信小程序提示Erro
The summary of competition season
时间如白驹过隙,转眼间就要步入大三了。每隔一段时间我总会坚持写一段总结,也许这也是一种习惯。 无论做什么,我想说的是坚持、坚持、再坚持,有些事不是看到希望了才去坚持,而是坚持了才会看到希望。也许是我经历了太多,内心发出的感慨吧,其中不乏受挫之时。 我在坚持运动,增强上肢力量,有一个强壮的体魄才是硬道理哈;其中也不乏吉他练习,也是多亏了大舒,带给我很多东西 。另外我在学习Android,准备各种
锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
xtu contest summary
湘潭邀请赛 代码与解题报告 这次第一做出来的的四道题全是水题~~ 在切过之后才发现~~囧~~~ 还需要多切切这样的水题 网上练习的地址 http://acm.hunnu.edu.cn/online/?action=problem&type=list 湖南师范大学 acm网站 注册个号进去~~ 在search 一栏打上 湘潭 即会出现这个页面...
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制
1139_My Summary
My Summary Description I have a dream that one day in the foyer of the ACM/ICPC World Finals Contest , I could solve all the problems and be the champion . But things always went beyond my mind , we ju
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
大学1/8 Summary
回顾2018自己在cumt做的事情吧 担任团支书,做学生工作 跑了一次半程马拉松,完赛2h12mins 进入ACM队,打了一学期酱油 参加了网络软件设计大赛 喜提三等奖 参加校acm比赛,很惨,很惨 成为第一批入党积极分子 去了一趟北京,真的像一家人了 主业学习,碾压物理学院(到现在虽然还没出完,但是…)(自闭了,妈的队友高数两次100) 可是我还没想好以后要做什么 写于201...
The Summary of 100 & the past year.
从2014年9月11日开始吧,到现在已经写了超过100篇博客,回家之前对自己这一年来做一下总结。也是第一次在优快云上写非算法类的文章,但不忘初心,方得始终,写每一个程序员都有着属于自己的小情怀。记得第一篇日志是和基佬一起写的,内容是一道微软的面试题吧,要求用栈的基本操作实现排序。当时我的方法竟然比学长快乐很多,到现在还能记得当时兴奋的感觉,于是写下了自己的第一篇博客,之后每次碰到有收获的题目都会在
Jim Gray Summary Home Page
Jim Gray Summary Home Page Microsoft eScience Group As you may be aware, Jim Gray has gone missing. We (his colleagues in Microsoft Research) have heard from many of his collaborators about
poj1326解题报告
Mileage Bank Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Total Submissions: 13705 Accepted: 5713 Description Mileage program of ACM (Airline of Charming Merlion) is reall
AtCoder Beginner Contest 173 B - Judge Status Summary
B - Judge Status Summary Time Limit: 2 sec / Memory Limit: 1024 MB Score :200200points Problem Statement Takahashi is participating in a programming contest called AXC002, and he has just submit...
Summary of Bioinformatics Journals
Summary of Bioinformatics Journals Or more precisely, journals where bioinformatics articles can appear: from http://www.cs.ucr.edu/~vladimir/lib/journals.html Name 2008 2007 2006 2005 Publisher B...
AI智能体长视野任务中的上下文管理:ACM框架原理与工程实践
在人工智能领域,智能体(Agent)的上下文管理是构建复杂任务自动化系统的核心技术挑战。其核心原理在于如何高效组织、存储和调用任务执行过程中的信息流,以解决模型固有的上下文长度限制问题。这项技术的核心价值在于,它使智能体能够像人类一样,在长时间、多步骤的任务中保持连贯性和目标一致性,从而从简单的指令响应工具升级为可独立负责完整项目的自主系统。从工程实践角度看,有效的上下文管理通常涉及分层存储架构、动态信息压缩和精准检索机制。在实际应用场景中,这尤其体现在需要自主完成多步骤流程的长视野任务上,例如自动化数据分
Survey summary for 3D pose estimatation
Survey summary for 3D pose estimatation [Survey paper] Deep Learning Methods for 3D Human Pose Estimation under Different Supervision Paradigms: A Survey我们关注的是 Multi-Person这一栏。
符号执行技术总结(A Brief Summary of Symbol Execution)- wcventure
符号执行技术总结(A Brief Summary of Symbol Execution)Prologue摘要简介经典符号执行技术现代符号执行技术混合执行测试(Concolic testing)执行生成测试(Execution-Generated Testing (EGT))动态符号执行中的不精确性(imprecision) vs.完整性(completeness)主要挑战和解决方案路径爆炸(Pa...
ACM会用到的一点数学知识
~1.费马小定理:a^p mod p=a (p为素数,且a不是p的倍数)2.数n的约数个数:n分解因数为p1^s1*p2^s2*……pm^sm则约数个数为(s1+1)*(s2+1)*……*(sm+1)3.Fibonacci数通项公式:Fn=round((1+√5)/2)^n/√54.Catalan数通项公式:Cn=C(2n-2,n-1)/n递归式:Cn=∑Ci*C(n-i) (i=1..n-1,C
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