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我也要
上次学习了havel-hakimi定理判断一个度数序列是否可图，http://blog.youkuaiyun.com/wangyanphp/article/details/8834608
（Havel-Hakimi 定理）
为什么要求是非增序列呢？这样的话，每次都得排序。然后写了一个方法，不用排序，不知道对不对，希望读者指教。
（图论）使用Havel-Hakimi定理判断给出的序列是否可图
先行概念： 度序列（degree sequence）：若把图 G所有顶点的度数排成一个序列 s，则称 s为图 G的度序 列。例如，图 1.1(a)所示无向图 G1的度序列为 s: 2, 5, 4, 3, 3, 1；或 s': 1, 2, 3, 3, 4, 5；或 s'': 5, 4, 3, 3, 2, 1。 其中序列 s 是按顶点序号排序的，序列 s'是按度数非减顺序排列的，序列 s''是按
可简单图化算法(Havel算法)
算法分析（推理过程） 首先，我们很容易通过握手定理（所以点的度数加起来是偶数）知道，对应的度序列是否可图化。 在确定了可图化之后。但是担心会出现不可简单图化的情况。 我们只需要对于这种可能进行讨论就好了。 在可图化，但是不可简单图化的这种图中，就是因为会出现一些点上，一定会出现环（或者重边）的情况 所以，我们只需要确定了一个固定的顺序，这样就可以解决掉这里重边的情况。（在操作系统中，关于解决死...
Havel-Hakimi定理，可图性判定（是否可以连成图）
Havel定理描述 给定一个非负整数序列{d1,d2,...dn}，若存在一个无向图使得图中各点的度与此序列一一对应，则称此序列可图化。进一步，若图为简单图，则称此序列可简单图化。 这个定理写起来麻烦，实际上就是说，我们把d 大到小排序以后，找出度最大的点(设度为d1)，把它和度次大的d1个点之间连边，然后这个点就可以不管了，一直继续这个过程，直到建出完整的图，或出现负度等明显不合理的情况。...
Eclipse在Mac上报错JNI_CreateJavaVM？可能是你的JDK架构搞错了（附Adoptium JDK下载指南）
本文深入解析了Mac（尤其是Apple Silicon芯片）上Eclipse启动时出现“JNI_CreateJavaVM”错误的根本原因，即JDK架构（aarch64与x86_64）不匹配。文章提供了详细的诊断步骤，并推荐通过下载并配置Eclipse Adoptium提供的aarch64版本JDK来彻底解决问题，同时附上清晰的配置指南。
Win10系统VS2019+Cmake+qhull_8.0.0环境配置
1 qhull 1.1 简要介绍 qhull是一个强大的计算几何库，可以用于计算高维的convex hull, Delaunay triangulation, Voronoi diagram等。 1.2 依赖库 qhull不依赖其他库。 1.3 源码包下载 qhull源码地址：github：https://github.com/qhull/qhull.git 2 Cmake构建项目 2.1 路径 源代码路径：D:/ThirdParty/qhull/qhull_8.0.0构建项目路径：D:/Thi.
【MFRC522】STM32与MFRC522的SPI通信优化及常见问题解析
本文深入解析了STM32与MFRC522进行SPI通信的优化方法与常见问题。从基础的硬件连接到SPI时序优化，再到关键的寄存器配置（如RFCfgReg设为0x4F以提升读卡稳定性），文章提供了详细的调试技巧和实战排坑指南，帮助开发者实现稳定高效的IC读卡应用。
课程1：认识Asp.net Core Web API
本文是《.Net Core从零学习搭建权限管理系统》教程专栏的导航站（点击链接，跳转到专栏主页，欢迎订阅，持续更新…）专栏介绍：以实战为线索，基于.Net 7 + REST + Vue、前后端分离，不依赖任何第三方框架，从零一步一步讲解权限管理系统搭建。专栏适用于人群：Web后端开发人员Web API是一个很广泛的概念，Asp.net Core Web API是.NET框架用于创建RESTful风格的项目、用于轻松构建可供多个客户端访问的HTTP服务。1、支持RestFul风格编程；
基于AnimeGAN模型生成宫崎骏风格动漫照片
用于动画风格纹理和线条转换的灰度样式丢失;新颖的颜色重建损失，以保留内容图像的颜色;新的灰度对抗损失防止生成的图像从显示为灰度图像;使用深度可分卷积和反向残块的轻量级生成器，以实现更快的传输。实验表明，AnimeGAN可以对真实世界的照片进行变换场景动画风格的图像与高质量的动画视觉效果和显著优于最先进的风格化方法。# 生成宫崎骏风格图片 model = hub . Module('animegan_v1_hayao_60' , use_gpu = True)images：输入的图片数据。
YOLOv11改进 | 检测头篇 | 利用动态蛇形卷积DySnakeConv改进yolov11分割检测头（全网独家首发，Segment）
本文给大家带来的最新改进机制是一种我进行优化的专用于分割的检测头，在分割的过程中，最困难的无非就是边缘的检测，动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构，准确地捕捉管状结构的特征。这种卷积方法的核心思想是，通过动态形状的卷积核来增强感知能力，针对管状结构的特征提取进行优化，所以将这个卷积针对于YOLOv11的分割头进行融合是非常合适的，当然本文的检测头也支持用于目标检测，但是我将其设计出来是主要为了分割的读者使用的。
智驾车载以太网(18)-switch之报文转发和vlan处理流程
本文详细解析了交换机中报文处理和转发流程：1）通过目标MAC查找转发端口，源MAC创建ARL条目；2）VLAN标签处理包括tagged/untagged帧判断、默认VID标记等5种处理方式；3）完整转发流程包含CRC校验、IQ封装、VLAN和ARL表查询、端口向量计算及优先级队列发送。文中还涉及TCAM修改VLAN、802.1q多种模式处理等细节，省略了流量控制等次要流程。该过程实现了基于MAC和VLAN的高效二层交换。
软件需求规格说明书（SRS）标准模板
《软件需求规格说明书（SRS）框架解析》摘要： 本文档系统阐述了SRS的标准结构，包含7大核心部分：1）引言（目的、背景和术语）；2）总体描述（产品定位与用户特征）；3）功能需求（模块化功能说明）；4）非功能需求（性能、安全等指标）；5）接口需求（用户/硬件/软件接口）；6）其他技术要求；7）附录（图表与参考资料）。重点突出了功能需求模块的标准化描述模板（FR-01），以及安全需求中的HTTPS通信、SHA-256加密等关键指标。该框架为软件开发提供了明确的需求基准，涵盖从业务背景到技术实现的完整链条，是确
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
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