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树状数组学习笔记
随着最近人工智能 DeepSeek 的爆火，越来越多的技术大佬们开始关注如何在本地部署 DeepSeek，利用其强大的功能，甚至在没有互联网连接的情况下也能进行高效的使用。事实上，DeepSeek 的技术实力已经不亚于 OpenAI 的 GPT 系列，因此许多人对其部署和应用产生了浓厚的兴趣。在这篇文章中，我将一步步带你完成本地 DeepSeek 部署的整个过程，确保你能够顺利地将其应用于你的工作
【代码】CSP CCF 201412-2 Z字形扫描 C++满分题解。
刷题是提升信息学竞赛能力的有效途径，也是其他奥林匹克竞赛学科常用的训练方法。选择高质量的在线刷题平台，针对不同类型的题目进行针对性练习。注重总结解题方法和技巧，建立错题本和知识点总结笔记。分析题目背后的算法思想和数据结构，提高问题分析和解决能力。同时，学习其他竞赛学科的解题策略，优化自己的解题方法。信息学奥林匹克竞赛作为奥林匹克竞赛体系中的重要组成部分，为学生提供了一个展示才华、挑战自我的国际平台
聚类+Transformer”是一种结合聚类算法和Transformer架构的创新方法，近年来在多个领域取得了显著的研究进展和应用成果。我还整理出了相关的论文+开源代码，以下是精选部分论文更多论文料可以关注领取更多[论文+开源码】
以斐波那契数列为例，详解其时间复杂度分析以及通项的求解方法
ResNet50是深度学习领域的里程碑模型，通过创新的残差学习框架解决了深层神经网络训练中的梯度消失问题。其核心思想是学习残差映射F(x)=H(x)-x，而非直接学习输入到输出的映射H(x)，通过跳跃连接使梯度能直接流过，有效缓解梯度消失。ResNet50采用Bottleneck设计，包含50层卷积层，由头部(初始特征提取)、主体(4个残差块组)和尾部(分类器)组成。其特点是参数高效(约25.5M
在一场紧张的终面中，倒计时仅剩15分钟，面试官突然要求手撕红黑树的实现细节。然而，应届生在推导插入和旋转逻辑时卡壳，陷入沉默。关键时刻，面试官进一步追问：‘如果这个场景要求无锁操作，你如何用Lock-Free算法解决？’这突如其来的技术冲击让现场氛围变得异常紧张。应届生能否在压力下迅速调整思路，并用清晰的逻辑和代码片段展示解决方案？
始终指向去重部分的最后一个位置，而数组长度需要从1开始计数（类似长度 = 最后一个索引 + 1）。的，重复元素一定相邻。个元素包含唯一元素，并按照它们最初在。不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。：O(1)，原地修改，未使用额外空间。，返回删除后数组的新长度。：指向当前已去重部分的最后一个位置。删除重复出现的元素，使每个元素。：O(n)，只需遍历一次数组。函数
一个 n 行 n 列的螺旋矩阵可由如下方法生成：从矩阵的左上角（第 1 行第 1 列）出发，初始时向右移动；如果前方是未曾经过的格子，则继续前进，否则右转；重复上述操作直至经过矩阵中所有格子。根据经过顺序，在格子中依次填入 1,2,3,…,n2，便构成了一个螺旋矩阵。
P1008 [NOIP 1998 普及组] 三连击## 题目背景本题为提交答案题，您可以写程序或手算在本机上算出答案后，直接提交答案文本，也可提交答案生成程序。## 题目描述将 $1, 2, \ldots , 9$ 共 $9$ 个数分成 $3$ 组，分别组成 $3$ 个三位数，且使这 $3$ 个三位数构成 $1 : 2 : 3$ 的比例，试求出所有满足条件的 $3$ 个三位数。## 输入格式无##
ALC温馨提示抄代码是不好的习惯qaq输入两个正整数x0,y0,求出满足下列条件的PQPQ是正整数。要求 P,Q 以x0为最大公约数，以y0为最小公倍数。试求：满足条件的所有可能的PQ的个数。
学习搜索二叉树，认识K，KV模型的搜索二叉树，为之后学习平衡二叉树打基础
LiteLLM是一个 Python 库，旨在简化各种大型语言模型 (LLM) API 的集成。通过支持来自众多提供商的 100 多种 LLM 服务，它使用户能够使用标准化的 OpenAI API 格式与这些模型进行交互。提供商包括AzureAnthropicCohereOpenAIOllama和Sagemaker等知名公司。这种广泛的兼容性为用户提供了广泛的语言模型功能，简化了将高级语言模型合并到
Map 和 Set 是 Java 集合框架中的两个接口, 其分别对应着两种不同的搜索模型. 其中 一个是纯 key 模型, 另一个则是 key-value 模型.纯 key 模型就类似于一个集合, 里面装载着一些元素, 这些元素只包含其本身. 例如我有一个冰箱, 里面装着各式各样的饮料, 那么此时这个冰箱就可以看作是一个饮料的集合, 里面装载着饮料. 此时如果我要在里面找饮料, 找的就是饮料本身.
anda内部数据结构的高级操作这一章讲Panda内部如何描述顶点和可渲染的几何体，以及如何直接读取、操控这些数据。本章属于比较高级的知识，是为高级用户准备的，普通的模型渲染和动画并不会用到这方面的知识。 Panda3D如果存储顶点和几何数据本节主要讲述Panda内部的顶点和几何数据对象的结构及联系。在学习怎样用程序生成几何数据之前，应该仔细阅读本节，全面了解Panda的数据结构。
目标：本文主要介绍PowerDesigner概念数据模型以及实体、属性创建。一、新建概念数据模型1）选择File-->New,弹出如图所示对话框，选择CDM模型（即概念数据模型）建立模型。2）完成概念数据模型的创建。以下图示，对当前的工作空间进行简单介绍。（以后再更详细说明）3）选择新增的CDM模型，右击，在弹出的菜单中选择“Properties”属性项，弹出如图所示对话框。在“General”标
WebCrazy(http://webcrazy.yeah.net) 可扩展性是Windows NT/2000/XP设计的目标之一，其分层驱动模型是可扩展性的最好体现。实现分层依赖于IO管理器的两个重要的设计：1、Windows中的任何一个驱动程序都被设计成Client/Server模式。对于客户端驱动，通过IoGetDeviceObjectPointer之类的获取服务端驱动导出的Devic
<br /> <br /> ISO/OSI/RM（Open System Interconnection Reference Model)<br /> 开放系统互联参考模型就是遵守互联标准协议的实系统。<br />【物理层】：物理层位于 OSI参与模型的最底层，它直接面向实际承担数据传输的物理媒体(即信道)。物理层的传输单位为比特。物理层是指在物理媒体之上为数据链路层
本文将介绍5个流程图开发包,它们分别由5个公司提供。这5个流程图开发包有如下特点：对NET与VS的支持可将流程图存为XML文件不只是流程图开发，任何种类的图形设计器都可以开发内置大量的数据结构算法功能非常强大都是2D模型，不支持3D建型模 其中GoDiagram支持Winform与Aspnet(纯html与Jscript实理)E
与传统的数组或链表相比,环形缓冲区有以下优点:1.无需频繁移动数据。环形缓冲区的读写指针移动不会导致数据搬移,效率更高。2.自动处理缓冲区"满"和"空"的状态。通过读写指针的关系可以判断缓冲区状态,无需额外的计数器。3. 适用于生产者-消费者模型。一个线程写入数据,另一个线程读取数据,天然支持异步处理。
Chapter 2. Fundamental 3D Objects这章主要是讲.x文件和.fx文件，以及在我看来非常复杂的骨骼动画和蒙皮网络。这章有很多接口和结构在以前看for Beginner的书的时候都没见过。For Beginner的书得少看！（不能不看……） Load & Display a Model using D3DX显示一个3D物体需要的3个基本元素：1) 模型自身（几何信息）2）
最近在Nginx玩了一把应用的灰度发布，备忘一下。以下为网摘http://www.3ppt.com/Design/PM/17469.html在传统软件产品发布过程中（例如微软的Windows7的发布过程中），一般都会经历Pre-Alpha、Alpha、Beta、Release candidate(RC)、RTM、General availability or General Acceptance
本文转载自：http://blog.csdn.net/dbanote/article/details/8897599LSM树是Hbase里非常有创意的一种数据结构，它和传统的B+树不太一样，下面先说说B+树。1 B+树相信大家对B+树已经非常的熟悉，比如Oracle的普通索引就是采用B+树的方式，下面是一个B+树的例子：根节点和枝节点很简单，分别记录每个叶子节点的最小值，并用一个指针指向叶
摘要： 光伏（PV）模型精确参数提取对于光伏系统的性能评估、控制和优化至关重要。然而，由于光伏模型的非线性特性以及模型参数间的复杂耦合关系，传统优化算法在提取模型参数时往往面临收敛速度慢、精度不足等问题。本文旨在探讨基于新型战争策略优化算法的光伏模型优化方法。首先，对光伏模型的数学表达式进行详细分析，并概述现有参数提取方法的局限性。其次，重点介绍一种新兴的基于战争策略的优化算法，详细阐述其设计思想
冬天的早上,突然开始暖和起来了。。心中散发出：那是春天的气息哈,上午的课选择果断的跑路掉。看来我还是个调皮的孩子。明天好像还是光棍节呢。。这哥们问我怎么过?你告诉我怎么过啊。。1)在Linux设备模型中用bus_type来描述总线,那么什么是总线呢？总线是处理器与一个或者多个设备之间的通道。在设备模型中所有的设备都通过总线相连的。 >struct bus_type {
算法设计与分析：实验六 图论——最大流应用问题图论基本知识，最大流模型，最大流最小割，求解最大流算法其中包括：Ford-Fullkerson算法、Edmonds-Karp算法、Dinic算法、优化Dinic算法
计算机，顾名思义，是用来计算的机器，它本身并不具有思维能力，将它叫做电脑实在是言过其实。无论多么复杂的程序，所从事的都是比较、赋值、循环等基本的运算。我们要编程序解决实际问题，就是要将实际问题的解题步骤用这些基本运算描述出来，这种描述就是算法。如何才能将实际问题的解题步骤描述出来呢？这就要建立数学模型。有些问题的数学模型非常明显，有些问题则比较含蓄。比如说，岗哨设置问题，这个问题可以建立明显的数学
Q-learningQ-learning也是采用Q表格的方式存储Q值（状态动作价值），决策部分与Sarsa是一样的，采用ε-greedy方式增加探索。Q-learning跟Sarsa不一样的地方是更新Q表格的方式。Sarsa是on-policy的更新方式，先做出动作再更新。Q-learning是off-policy的更新方式，更新learn()时无需获取下一步实际做出的动作next_action，
IIS 6.0 应用了新的进程模型。内核模式的HTTP侦听程序（Http.sys）接收并发送HTTP请求（甚至可以使用它的响应缓存来满足请求）。工作进程注册URL子空间，Http.sys将请求发送到相应的进程（如果使用应用程序池，则发送到进程集合）。图 4 展示了IIS 5.0和IIS 6.0进程模型之间的差异。IIS 5.0使用WinSock在端口80接受连接。请求由 inetinfo 进程
对象本质上是一种命名技术，即将一组相关的数据和函数放在一起，起一个名字。从业务层面上看，我们需要识别出大量的概念，对应到建立的领域模型，我们就拥有不同的业务对象。这些业务对象的类型各不相同，可以区分出来。从中间件层面上看，需要从大量业务对象中抽象出共性，并以统一的方式进行处理。即在中间件层，所有业务对象的类型被弱化下来，实际上丧失了其各自的独特性，即在中间件层看来，这些不同业务对象的类型是相同的。
二叉搜索树和Map、Set详解1. 搜索树的概念2. 二叉搜索树的实现3. 性能分析4. 和 java 类集的关系5. 搜索的概念及场景6. 模型7. 关于Map的说明8. 关于Map.Entry的说明9. Map 的常用方法说明10. TreeMap的使用案例11. Set的常见方法说明12. TreeSet的使用案例
蓝桥杯前算法集训，动态规划篇，斐波那契数列模型
<br />32位cpu 地址线扩展成了32位，这和数据线的宽度是一致的。因此，在32位机里其实并不需要采用"物理地址=段：偏移"这种地址表达方式。原来在16位机里规定的每一个段不大于64kb在32位机里也不是必要的。所以，对于32位机来讲，最简单的方法就是用一个32位数来标识一个字节的存储地址，寻址时只要给出一个32位数就可以直接找到地址。这种地址储存模型就属于"平展储存模型"。<br />但是
树型结构在我们应用程序中还是很常见的，比如文件目录，BBS，权限设置，部门设置等。这些数 据信息都采用层次型结构，而在我们现在的关系型数据库中很难清淅表达。那么要在程序中遇到树型 结构问题该如何处理呢？ 最近笔者通过一个ASP权限管理的程序轻松解决了一这问题，现在将其整理出来以飨读者。 首先，要将层次型数据模型转化为关系型数据模型。也就是说如何在我们的ACCES
<br /> 今天我就来讲讲有关于CUDA的编程模型：<br /> 1.主机和设备<br /> CUDA 编程模型将CPU作为主机（Host），GPU作为协处理器或者设备（Device），在一个系统中可以存在一个主机和若干个设备。<br /> 在这个模型中，CPU与CPU协同工作，各司其职。CPU负责进行逻辑性强的事物处理和串行计算，GPU则专注于执行
从写第一篇"细说SCA V1.0规范(1) --component与实现"到现在已经有快6个月的时间了。这么长的时间间隔，最初构思的内容已经无法连贯的写出来。稳定的收入和充裕的时间是一对矛盾体，有多少人在两者之间不断的寻找着一种平衡。在写每一篇博客的时候，总是不能把所有的想出来的内容都写出来，真的很遗憾。其实可以很多不同领域角度来看SCA，从数据结构的角度来看SCA，可以从软件开发模型的角度来
Linux 2.6内核的一个重要特色是提供了统一的内核设备模型。随着技术的不断进步，系统的拓扑结构越来越复杂，对智能电源管理、热插拔以及plug and play的支持要求也越来越高，2.4内核已经难以满足这些需求。为适应这种形势的需要，2.6内核开发了全新的设备模型。2.6 设备模型提供了这个抽象. 现在它用在内核来支持广泛的任务, 包括:电源管理和系统关机这些需要一个对系统的结构的
进入函数netif_receive_skb()后，skb正式开始协议栈之旅。先上图，协议栈大致过程如下所示：跟OSI七层模型不同，linux根据包结构对网络进行分层。比如，arp头和ip头都是紧跟在以太网头后面的，所以在linux协议栈中arp和ip地位相同(如上
本文作者：sodme本文出处：http://blog.csdn.net/sodme声明：本文可以不经作者同意任意转载、复制、传播，但任何对本文的引用均须保留本文的作者、出处及本行声明信息！谢谢！ 完成端口模型，针对于WIN平台的其它异步网络模型而言，最大的好处，除了性能方面的卓越外，还在于完成端口在传递网络事件的通知时，可以一并传递与此事件相关的应用层数据。这个应用层数据，体现在两个方面：一是单
数据库设计的基本步骤 数据库设计的过程(六个阶段) 1.需求分析阶段(综合各个用户的应用需求) 2.概念结构设计阶段(形成独立于机器特点，独立于各个DBMS产品的概念模式(E-R图)) 3.逻辑结构设计阶段(将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型对其进行优化) 首先将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式；然后
Linux设备模型中三个很重要的概念就是总线、设备和驱动，即bus、device和driver。而实际上内核中也定义了这么一些数据结构，他们是structbus_type，struct device，struct device_driver，这三个重要的数据结构都来自同一个地方，称include/linux/device.h。
在计算机科学领域，图是最为灵活的数据结构之一。事实上，大多数的数据结构都能用图的形式表示，尽管按照这种方法表示它们通常会变得更加复杂。图是一种灵活的数据结构，描述一种模型用来定义对象之间的关联和联系。对象有顶点表示，对象之间的关系或关联则通过顶点的边来表示。 图的遍历方法： 深度优先搜索：（DFS：Depth First Search) 深度优先搜索在搜索过程中每当访问到某个顶点后
目前正在做一个证券行业的项目，之前没有在这个行业的案例。 在开发的长路漫漫中，修改重构是在所难免的。现在应用基本稳定，总结了一下这些修改，发现绝大部分发生在数据结构这个范畴内。由于设计开发时对证券行业知识了解得不是很深入和全面，整个应用的数据模型经历了不少时间才稳定下来，包括目标事物的分类，继承关系，每个事物的结构定义，甚至是某个属性的数据类型，都做过修改。 可想而知，当这些数据结构发生
数据结构
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