每月存档:四月 2023

名企真题-警察抓小偷游戏——数学

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题目描述 如下图,地图由凸点和凹点交替组成的N角星形状,警察和小愉初始在地图的凸点位置,每轮小偷和警察依次移动(小偷先走),移动方向固定为逆时针移动小娟C202 警察每次走2步，小愉奇数轮走1步，偶数轮走2步，小偷移动到出发点位置时停走一轮。 请编写一个程序,找出警察抓住小愉的最少移动次数。 说明:只有警察移动时,且移动的终点刚好与小偷位置重合则抓成功;  求解思路 输入输出示例 样例1 输入：5…

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文字在线中间，CSS巧妙实现分隔线的几种方法

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单个标签实现分隔线： .demo_line_01{ padding: 0 20px 0; margin: 20px 0; line-height: 1px; border-left: 200px solid #ddd; border-right: 200px solid #ddd; text-align: center; }优点：代码简洁 巧用背景色实现分隔线： .demo_line_02{ he…

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静态链表的学习

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静态链表不同于单链表的有：静态链表所分配的存储数据的空间是相邻的，这个空间就像是数组空间，不同的是每个小空间内不止存有有数据，而且还有数字，这里的数字就作为访问数组内下一个小空间的脚标，起到了类似指针的作用；静态链表不仅包括了数组的空间，还分配了一个数组大小和存储数据的数组大小相同的空间，用于0和1标记存储数据的空间是否已经被使用。同时静态链表的空间在使用过程中大小不变。而单链表每个空间不一定相邻…

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详解坐标变换矩阵

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在高级驾驶辅助系统（ADAS）领域，存在多种常用的坐标系：LiDAR坐标系、车辆坐标系、相机坐标系、图像坐标系等。在笔者最近的实习过程中，和这些坐标系频繁打交道。作为第一次在CSDN发文，本文将详细总结坐标变换矩阵。 目录 1. 何为坐标变换矩阵 （Transformation Matrix） 2. 旋转变换矩阵（Rotation Matrix） 3. 缩放变换矩阵（Scale Matrix） 4…

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GO-指针

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package main import "fmt" //指针 func f1(){ //&:取地址运算符 //*:取值运算符 name := "hello,world" p1 := &name p2 := new(string) *p2 = name var p3 *string p3 = &name fmt.Printf("%v, %T\n", name, name) f…

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pytorch模型推理提速

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PyTorch 是一种使用动态计算图形的常见深度学习框架，借助它，我们可以使用命令语言和常用的 Python 代码轻松开发深度学习模型。推理是使用训练模型进行预测的过程。对于使用 PyTorch 等框架的深度学习应用程序，推理成本占计算成本的90%。由于深度学习模型需要不同数量的 GPU、CPU 和内存资源，为推理选择适当的实例有难度。在一个独立的 GPU 实例上对其中一个资源进行优化通常会导致其…

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flask中flash不显示问题

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flask中有个flash功能用来提示用户一些信息，比如用户退出登陆或者登陆用户名密码不匹配等。。。 在开发过程中，后台里边写入消息提示flash，但是触发了flash条件但是页面并没有显示需要提示的信息。  原因：flash消息需要在模板中进行渲染。 例子：用方法get_flashed_messages()来获取后台堆积的flash消息，然后用一个for循环来显示需要提示的信息。 应用代码： @…

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打印倒三角形——固定行数与键盘输入行数

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打印倒三角形 一、固定行数—5行 思路：将整个三角形分成三部分，图中已分别用1、2、3标明。代码中要使用3个for循环，第一个for循环打印内容以“空格”形式展示，即左边的直角三角形区域，第二个for循环和第三个for循环的打印内容以“*”展示，其中第二个for循环打印出的是中间的直角三角形，第三个for循环打印出的是右边的小直角三角形。 package com.jacyzhu.struct; p…

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Harbor 部署 初始化安装 后提示 用户或密码不正确（报错：harbor用户或密码不正确）

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一、起因 又是一次惨痛的教训，在部署完Harbor后，明明配置在harbor的yaml文件中配置了自己的密码，可是，用配置的密码死活登录不上去，Harbor12345也不行 二、排错思路         也搜了一些方法，可以参考这个链接，但这个容易走弯路，想快一点的可以直接跳到三节（Harbor密码重置 密码修改 admin密码重置（报错：harbor用户或密码不正确）_longlong6682的…

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西瓜书中ID3决策树的实现。

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在上一篇文章基于信息增益的ID3决策树介绍。中介绍了基本的决策树概念和基于信息增益的ID3决策树的计算。这篇文章中介绍一下如何使用Python实现一个ID3决策树，其中主要的代码来自于机器学习实战一书中，本人对其做了一些改动，增加了一些内容。 决策树的伪代码。 决策树的生成可以使用一个递归来实现，在西瓜书中给出了决策树的伪代码： 输入：训练集$ D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),…,(…

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