Leetcode 13. Roman to Integer

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方法1 :第12题的变种。从左往右遍历string,check当前char符合哪个罗马数字,check后叠加进最后的结果中。这题主要还是edge cases的处理,就比谁更细心了。时间复杂1,空间复杂1. class Solution { public int romanToInt(String s) { int res = 0; int[] values = {1000, 900, 500, 4…

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ubuntu upstart启动流程分析

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简介 最近做Linux课程设计(内核裁剪和文件系统定制),选择了ubuntu10.10作为实验的平台。不同的Linux发行版,用户态的初始化机制有所差别,ubuntu自从6.10版本之后就使用了较新的upstart机制来进行系统的初始化。 upstart是一种基于事件驱动的服务启动机制,可以使多个系统任务在保持依赖关系的前提下并发启动(据说这样这样启动会比较快,理论上应当如此)。使用upstart…

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service里面type的含义

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Type=oneshot 这一选项适用于只执行一项任务、随后立即退出的服务。可能需要同时设置 RemainAfterExit=yes 使得 systemd 在服务进程退出之后仍然认为服务处于激活状态。 Type=notify 与 Type=simple 相同,但约定服务会在就绪后向 systemd 发送一个信号。这一通知的实现由 libsystemd-daemon.so 提供。 Type=dbus…

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USB信号是什么类型的? 为什么在D+,D-处要接上拉下拉电阻呢,具体阻值要如何计算?

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①  usb有主从设备之分,主设备有:pc, 现在市面上的那些插u-disk即可播放mp3的“mp3”之类的, usb 信号是差分信号,信号线为D+, D-,。 在usb host 端, D+,D- 各接一个15kohm 的下拉电阻, 而在usb device端,这时就有高速低速设备的区别了。usb1.0, 1.1,2.0协议中都有定义高低速设备以满足不同情况的需求,这些在硬件上的区别就是: 高速…

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字母异位词分组(leetcode49)

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/** * @param {string[]} strs * @return {string[][]} */ var groupAnagrams = function(strs) { let map = new Map() let result = [] function sort(str) { return str.split("").sort().join(""); } for (let i …

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for循环和lamda表达式如何跳出循环

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夜晚10.44,想起了曾经面试的一个问题,但是我回答的却很水,这就是我要把它写下来的原因吧! 在使用lamda表达式处理集合的时候,发现对return,break,continue不是很明白,于是自己动手测试,发现lamda表达式中使用foreach处理循环时不能使用break和contuine这两个方法,也就是不能按照for循环遍历集合的那样来根据条件来终止循环。但是想达到普通的for循环那样的…

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EndNote小技巧:如何方便的显示Research Note

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EndNote是管理文献的利器。我还用EndNote来管理一般性文档。然而,EndNote还是有一些吐槽点的,今天吐一个: (本文与“如何在endnote中显示research note栏”等博文是不同的。) 【2020年10月7日,更新了这个所谓的技巧,用新的办法要简单一些,请参考:EndNote小技巧(3):如何定制reference条目的显示内容 https://blog.csdn.net/…

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POJ 2689 Prime Distance

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The branch of mathematics called number theory is about properties of numbers. One of the areas that has captured the interest of number theoreticians for thousands of years is the question of primali…

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Qt 图形特效(Graphics Effect)介绍

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本站所有文章由本站和原作者保留一切权力,仅在保留本版权信息、原文链接、原 文作者的情况下允许转载,转载请勿删改原文内容, 并不得用于商业用途。 谢谢合作。 原文链接: Qt 图形特效(Graphics Effect)介绍 QGraphicsEffect也是Qt-4.6引入的一个新功能。它让给图形元素QGraphicsItem增加更佳视觉效果的编程变得非常简单。 先来看几张效果图。 上图中最上面的那…

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第G1周:生成对抗网络(GAN)入门

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? 本文为? 365天深度学习训练营 中的学习记录博客 ? 参考原作者: K同学啊|接辅导、项目定制 ? 我的环境: 语言环境:Python3.8 深度学习环境:Pytorch 一、理论基础 生成对抗网络指的是基于博弈思想而设计的神经网络。GAN由两部分组成(生成器和判别器)。其中,生成器从某种噪声分布中随机采样作为输入,输出与训练集中真实样本非常相似的人工样本,判别器的输入则为真实样本或者人工样…

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