力扣704. 二分查找

论文浅读之PIP-Net: Patch-Based Intuitive Prototypes for Interpretable Image Classification 这篇文章的主要贡献包括:1 提出了一种新型的可解释图像分类模型PIP-Net,它基于原型部分学习可解释的原型,实现内置解释性。2 PIP-Net采用自监督学习的新正则化方法,学习原型之间的相似性,使得 latent 空间中的相似性能更好地与人类视觉感知相一致,从而减小了所谓的语义差距。3 PIP-Net可解释为一个稀疏的打分表,它可以检测图像是否属于任何类,或是否属于多个类。它也可以对OOD数据进行分类并说“我没有看到过这个”。 阅读详情
class Solution {
public:
    int search(vector<int>& nums, int target) {
        int left = 0, right = nums.size();
        int middle;
        while(left < right) {
            middle = left + (right - left) / 2;
            if(nums[middle] > target) {
                right = middle;
            } else if (nums[middle] < target) {
                left = middle + 1;
            } else {
                return middle;
            }
        }
        return -1;
    }
};
Python爬虫实战:全面采集国家自然科学基金项目数据的全流程指南 国家自然科学基金委员会(NSFC)支持基础研究、应用基础研究,是我国科研投入的核心项目之一。公开的项目数据包括项目名称、负责人、资助金额、年度、单位等,具备极高科研和数据分析价值。requests:基础HTTP请求库,简单直观:异步HTTP请求库,适合大规模并发:HTML解析,提取数据:处理JavaScript渲染网页pandas:数据分析与清洗:数据库存储:重试机制实现。 阅读详情

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