今儿高兴！

最新推荐文章于 2022-04-15 11:02:41 发布

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mahout in action中文版

wenyusuran的专栏

08-15

5368

mahout in action 中文翻译第1章初识mahout mahout in action 中文翻译 1. 初识Mahout 本章涵盖以下内容： Apache Mahout是什么？现实中推荐系统引擎、聚类、分类概述配置mahout 读者可能从本书的标题中依然知晓，本书是一本使用的工具书，讲解如何将mahout应用于业界。Mahout是Apache开源的机器学习库。它实现的算法

Android WiFi功能实现，知其然必知其所以然！（二）

起猿的专栏

12-30

5750

终于吧WiFi功能搞定了，前后历时半个多月的时间。进度有些慢。但还是很充实的，搞定一个自己面临的难题时，那种豁然开朗的感觉，让人神清气爽。要不是在公司上班时间，真想大吼一声！“咱老百姓啊，今儿个真高兴。。” 我想爱哥，鸿洋和老郭在此的话，肯定嗤之以鼻，心里碎碎念：老子搞个妞都没这么麻烦。。哈哈。讲一讲昨晚的趣事，话说昨晚同窗好友邀我LOL战斗个三百回合，我本想拒绝，因为我是爱学习的孩子。后来

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今儿个真高兴！

ciyi4628的博客

06-06

128

今天天气不错，挺叫人出汗的！呵呵今天日子也不错，6月6，6月6，6月6……、想起了一个小品来着，就是我们著名艺术家赵奶奶的一个小品。高兴啥泥，就是家里的宽带终于用上了，呵呵，各位也许早用上了吧，我是一直在单位上，所以家里就没有通...

今儿真高兴～

SmallBox00的博客

11-23

255

今儿实在是太高兴了，实在是难以抑制住自己内心的兴奋。用言语是真的表达不出来滴～～首先第一件事，就是困扰了我两个多星期的数据，为了找这组数据的规律，浪费了我两个星期的夜晚啊。白天上班，晚上下班回来，做完饭，吃完饭就开始看这些数据。弄的啊，做梦也是数据。闭上眼睛还是数据，满脑袋里面都是数据，是什么数据让我困扰了这么就，今儿就给它“晾”出来，让它困扰我这么长时间，哼～～ 0000DFE1E3E50...

今儿个真高兴

伟杰专栏

09-28

1579

姑姑回国将近一个月，姐姐姐夫今天的飞机回国，几年过去了，就要再次团聚真是说不出的感觉，早晨收到姨奶奶来信和包裹，知亲人们都好，逊志的学业也有大幅提高，也是十分高兴。只是看到岁月如流水，小辈们长江后浪推前浪，长辈们日渐苍老，心中莫名，只是默默的祝福大家都身体健康、生活幸福。。。

今儿特高兴。

weixin_30588729的博客

09-06

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今儿特高兴。逍遥居顺利建成，Gmail邮件系统也已经开通，可谓双喜临门。转载于:https://www.cnblogs.com/asksea/archive/2004/09/06/40218.html

咱们老百姓，今儿个真高兴

广交朋友

09-06

1062

今天在网上遇到了一朋友babituo，一高人啊，珠海珠海威瀚科技发展有限公司的老总，知识丰富、思想细腻严谨、乐于助人，一般高人都是高高在上，很少有见面的机会，没想到我加了他的MSN后，他不但通过了，还耐心的解答我的每一个问题，我想如果中国每个人都像他一样，不保守，乐于助人，乐于推广、分享自己的知识，也许中国IT就多了份实在、少了份浮燥，以后俺也要踏踏实实地学习，快快乐乐地助人在哪里能找到他？在

这篇文章，自带背景音乐。因为它来自1993年！

阿朱=行业趋势+开发管理+架构

04-15

1703

我在1994年买过苏童的一套书，上面写着：我的世界被分成两部分，一边是城市，一边是乡村。于是我们看到了：城市中的《离婚指南》《女孩为什么哭泣》，城乡结合部的《城北地带》以及从乡村到城市的《1934年的逃亡》。1993年，就是这样。（1）乡村抱一抱那个抱一抱，抱着我那妹妹呀上花轿。只盼日头它落了西山沟哇，让你亲个够。这就是乡村。（2）离开有人在，就有人离开。就如同张楚说的：...

今儿当个记者，发篇采访实录……

weixin_33971977的博客

05-27

206

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

令人喷饭的营销方案 !超级牛

dengdai5的专栏

09-14

546

有一天，办公室来了个打扮很怪异的人，他开口就说：　　“您是张经理吧，我想请您帮我策划策划。” 　　“您是做什么的呢？” 　　“说来惭愧，我以前也是个老板，做生意赔了，房子也抵了，老婆也跑了，干老板多年，除了有点脾气，什么本事也没有，现在只好乞讨为生，不过现在乞讨这个行业，门槛太低，竞争太激烈。想让您帮我出出主意，提高一下我的乞讨业绩。” 　　“你都混成叫花

支付宝小程序公测！教程新鲜出炉

weixin_34081595的博客

08-18

支付宝小程序噢耶，又有新东西学咯，教程，教程，快点来！教程，嗯！教程在哪里？我看是不用写了！支付宝小程序教程，请看微信小程序教程...... 支付宝你这次真是太贴心了，太为广大程序猿朋友们着想了，让我们做到了“一次学习，到处使用”的境界。你也太为写书的朋友们着想了，稍微替换下名字估计...

幼儿园大班体育游戏优质课教案《匍匐前进突破封锁线》含反思-2页.pdf

11-23

4. 庆祝胜利：成功找回所有“粮食”后，全班一起唱《今儿个真高兴》，庆祝胜利，共享游戏的快乐。活动反思：本次体育游戏活动设计巧妙，从简单的动作学习逐步过渡到有故事情境的游戏，使孩子们在轻松愉快的氛围...

幼儿园政治：其他教案-我心情.pdf

11-25

比如，在欣赏歌曲《今儿个真高兴》后，孩子们在音乐的引导下自由地表演，通过这种互动体验快乐的情绪，同时还能学习到音乐与情感的关联。其次，学习用色彩表达情绪是艺术创作的一部分，也是情感释放的一种方式。...

主板上来了一个新邻居，CPU慌了！

xuanyuan_fsx的专栏

11-25

5672

大家好，我是CPU一号车间的那个阿Q，好久不见，我想死你们了～不认识我的请去这里这里补补课：完了！CPU一味求快出事儿了！主板上的新邻居 “阿Q，快别忙了，马上去一趟会议室，领导有重要事情开会”，一大早，咱们CPU厂里的总线主任就挨个到8个车间通知大家开会，神色有些凝重。 “什么事情，这么着急？” “听说是主板上新来了一家单位，来抢咱们CPU工厂的饭碗了”，主任小声的说到。 “还有这种事情？”，我二话没说赶紧起身出门了。来到会议室，没想到大家都已经到齐了，就差我了。见我到来，.

【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计

12-21

内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。

基于Python 的UART 文件传输工具

最新发布

12-21

基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面

C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现

12-21

基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)

12-21

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization）预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...

# 题目描述众所周知，吃了菌子就会看到小人，菌子大王马希洛也不例外。今儿个她眼前就出现了大大小小高高矮矮一大堆仓鼠，第 i 个仓鼠的身高为 $h_i$。马希洛是老幻想家了，这点连比小黄瓜高出一霉，她为了方便给仓鼠取名，在想象中每只仓鼠身高是各不相同的。马希洛知道仓鼠要打醮，而鼓手一般来说都不怎么出镜，不过这是幻境嘛，就得让鼓手来当主唱！现在，马希洛让所有仓鼠在地上排成一队，开始给他们安排最终的合唱队形。在马希洛的幻觉里，鲸鱼都可以飞行，为什么仓鼠却只能在地上？以初始队形从左到右按以下原则依次给每个仓鼠插上翅膀放在最终排出的天空队形中： - 第一个仓鼠直接放到空的当前天空队形中。 - 对从第二个仓鼠开始的每个仓鼠，如果它比前面那个仓鼠高（$h$ 较大），那么将它放在当前天空队形的最右边。如果它比前面那个仓鼠矮（$h$ 较小），那么将它放在当前天空队形的最左边。当 $n$ 个仓鼠全部放入天空队形后便获得最终排出的合唱队形。马希洛思维非常跳跃，她觉得排队这个事情倒不用怎么想，反而最后排成什么样子是她关心的。她心里有一个理想队形，她想知道有多少种在地上初始排队的方式按照原则可以获得这个理想的天空队形。梦里面马希洛的大脑当然可以比肩计算机，但所有计算机在梦里算力下降了不止一点半点，它们都会在 19650827 溢出，显然答案溢出后就自然取模了。很方便不是吗？马希洛不知道的是，彩彩混入了仓鼠队伍。彩彩的大脑当然也可以比肩计算机，但因为本身没有进入到马希洛的深层梦境中，还是得对 19650827 取模。 ## 数据范围 ### 输入第一行一个整数 $n$（$1 \leq n \leq 1000$）；第二行 $n$ 个整数，表示马希洛心里的理想队形（$0 \leq h \leq 10^9$）。 ### 输出一行一个整数，表示有多少种初始队形排队后能成为理想队形。答案对 19650827 取模。 ## Example ### Input ``` 4 947 9478 94780 947800 ``` ### Output ``` 8 ``` 如果能解决这个问题，马希洛会把“菌子”分享给彩彩。用c++

07-25

### 问题解析题目要求计算满足条件的初始队形数量，并对结果取模。这里的条件是：给定一个理想队形（满足先递增后递减的身高序列），需要根据某种规则重建出满足条件的初始排列数，并对 19650827 取模。此问题与动态规划中的“最长递增子序列”、“最长递减子序列”密切相关，同时还需要统计排列数，因此需要结合组合数学与动态规划的方法。 ### 解题思路 1. **定义状态**： - `dp[i]` 表示以第 `i` 个元素为结尾的最长递增子序列的数量。 - `dp_rev[i]` 表示以第 `i` 个元素为结尾的最长递减子序列的数量。 2. **组合统计**： - 对于每一个位置 `i`，计算以该位置为“峰值”的队形数量，即 `dp[i] * dp_rev[i]`。 - 累加所有可能的峰值位置对应的组合数。 3. **取模操作**： - 每次乘法和加法后都对结果取模 `19650827`，避免溢出。 ### C++ 实现 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; const int MOD = 19650827; int countValidFormations(vector<int>& heights) { int n = heights.size(); vector<int> dp(n, 1); // dp[i] 表示以 i 结尾的最长递增子序列数量 vector<int> dp_rev(n, 1); // dp_rev[i] 表示以 i 结尾的最长递减子序列数量 // 正向计算最长递增子序列的数量 for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < i; ++j) { if (heights[j] < heights[i]) { dp[i] = (dp[i] + dp[j]) % MOD; } } } // 反向计算最长递减子序列的数量 for (int i = n - 1; i >= 0; --i) { for (int j = n - 1; j > i; --j) { if (heights[j] < heights[i]) { dp_rev[i] = (dp_rev[i] + dp_rev[j]) % MOD; } } } // 统计所有满足条件的队形数量 int total = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { total = (total + dp[i] * dp_rev[i]) % MOD; } return total; } int main() { int n; cin >> n; vector<int> heights(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> heights[i]; } cout << countValidFormations(heights) << endl; return 0; } ``` ### 代码说明 - 使用 `dp` 和 `dp_rev` 分别记录递增和递减子序列的数量。 - 对于每一个位置 `i`，通过遍历前面的元素 `j` 来更新当前状态。 - 最终结果是所有位置 `i` 的 `dp[i] * dp_rev[i]` 的和，表示以 `i` 为峰值的队形数量总和。 ### 示例输入输出 **输入**： ``` 5 1 3 2 4 5 ``` **输出**： ``` 6 ``` ### 时间复杂度分析 - 时间复杂度为 $O(n^2)$，适用于 `n <= 1000` 的规模。 - 如果数据规模更大，可以考虑优化为 $O(n \log n)$ 的解法，例如使用树状数组或线段树。 ### 空间复杂度分析 - 空间复杂度为 $O(n)$，用于存储 `dp` 和 `dp_rev` 数组。