首先按下F12键即可进入开发者工具页面，以CSDN博客页面为例，如下可以看到右侧是该页面所对应的前端代码。在Elements部分的Styles模块下可以看页面的各个类别的样式等。（1）点击.cls可以开启动态修改元素的class，输入字符串可以动态的给元素添加类名；（2）勾选，取消类名可以动态查看类名生效的效果；（3）点击具体的样式值（如字号、颜色、宽度高度等）可以进行编辑，浏览器内容区域可以实时

生成树（Spanning Tree）：指一个连通图的一棵包含所有顶点的树，它是由原图的所有顶点和边所组成的子图，且这些边构成一个树。Kruskal算法（适合点多边少的图）：1、把图G中所有边全部去掉，得到所有单独的顶点V构成的图T。D[3][1]+D[1][2]=1+3=4 < D[3][2]=∞,所以更新D[3][2]为4.D[3][1]+D[1][4]=1+7=8 < D[3][4]=∞,所以

长期以来，隐变量模型存在着长期信息保存和短期输入缺失的问题。解决这一问题的最早方法之一是长短期存储器（long short‐term memory，LSTM）(Hochreiter and Schmidhuber, 1997)。它有许多与门控循环单元一样的属性。有趣的是，长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些，却比门控循环单元早诞生了近20年。在初始化函数中，长短期记忆网络的隐状态需要返回

启发式算法是基于直观或经验构造的算法，在可接受的计算时间和空间条件下，给出待解决优化问题的一个可行解。Remember：启发式算法并不保证找到最优解，只是在有限资源下找到还不错的解。经典的启发式算法包括模拟退火遗传算法蚁群算法神经网络等。启发式算法的共同的目标：求NP-hard组合优化问题的全局最优解，NP-hard问题的限制它们只能以启发式的算法去求解实际问题。常见的启发式算法都有其实际背景，但

长期以来，隐变量模型存在着长期信息保存和短期输入缺失的问题。解决这一问题的最早方法之一是长短期存储器（long short‐term memory，LSTM）(Hochreiter and Schmidhuber, 1997)。它有许多与门控循环单元一样的属性。有趣的是，长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些，却比门控循环单元早诞生了近20年。在初始化函数中，长短期记忆网络的隐状态需要返回

长期以来，隐变量模型存在着长期信息保存和短期输入缺失的问题。解决这一问题的最早方法之一是长短期存储器（long short‐term memory，LSTM）(Hochreiter and Schmidhuber, 1997)。它有许多与门控循环单元一样的属性。有趣的是，长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些，却比门控循环单元早诞生了近20年。在初始化函数中，长短期记忆网络的隐状态需要返回

长期以来，隐变量模型存在着长期信息保存和短期输入缺失的问题。解决这一问题的最早方法之一是长短期存储器（long short‐term memory，LSTM）(Hochreiter and Schmidhuber, 1997)。它有许多与门控循环单元一样的属性。有趣的是，长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些，却比门控循环单元早诞生了近20年。在初始化函数中，长短期记忆网络的隐状态需要返回