vscode 用远程服务器上的docker 进行debug

LRU c++ 哈希双链表法实现leetcode link牛客 link以牛客这个题目表述写的：设计LRU缓存结构，该结构在构造时确定大小，假设大小为K，并有如下两个功能set(key, value)：将记录(key, value)插入该结构get(key)：返回key对应的value值[要求]set和get方法的时间复杂度为O(1)某个key的set或get操作一旦发生，认为这个key的记录成了

n-gram是自然语言处理（NLP）中一种基本的概念，它指的是文本中连续的n个项（可以是音节、字或词）组成的序列。n-gram模型通过考察这些连续项的出现概率来捕捉文本中的语言规律，从而用于各种语言模型和文本处理任务，如拼写检查、语音识别、机器翻译以及搜索引擎中的查询预测等。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖

为了可视化高维数据（比如你的256维向量）在低维空间（通常是2D或3D）的分布，常用的方法包括主成分分析（PCA）和t-SNE。这两种方法可以帮助我们理解数据在高维空间中的内在结构。下面，我会展示如何使用Python的库和matplotlib来可视化这些向量。我将使用PCA和t-SNE两种方法来降维，并在3D平面上展示结果。如果你有标签数据，这将有助于我们看到不同簇的分布。import os"""

c++ string.find()参数说明int find(string s, int m, int n)假设母字符串为str.该函数实现的是在 str 中的第m个位置往后开始查找目标字符串s的前n个字符，返回找到的第一个出现字符串首字母的位置，若没找到，则返回-1.说明：第一个参数是要查找的字符串s.第二个参数是母字符串中查找的起始位置。第三个参数是目标字符串的前n个字符。或者说第三个参数为指出

上面这段话是摘自llava原论文。下面说明这个处理过程。

目标跟踪领域的数据集（Lasot，Got10k，TrackingNet）有多大Lasot一共有56个压缩包，共192.3GB.压缩包中是啥呢？以airplane为例，它是这样的：再往里是这样的：再往里img中是这样的：groundtruth.txt是这样的：Got10kGot10k link address可以看到Full data一个是66GB.文件结构是这样的：TrackingNetTrack

使用lap.lapjv实现线性分配（我主要用来作为匈牙利算法的实现）lapjv算法是一种最佳任务分配方法，可以应用的地方很多。需要输入一个分数方阵，最终获得一列最佳分配数值。如 n 个数值，要实现其最佳的配对，那么配对就需要根据n*n的一个分数方阵来计算，以总体最小代价实现任务分配，每一个数值不会重复分配。这里不讨论如何构建分数矩阵。如下图，依据分数矩阵，以最小代价给每一个工人分配任务。代码测试：

论文：https://arxiv.org/pdf/1506.04214.pdf代码:(pytorch)：https://github.com/automan000/Convolution_LSTM_pytorch(tensorflow):https://github.com/loliverhennigh/Convolutional-LSTM-in-Tensorflow笔记：http...

linux下信号量(semaphore)的使用例程semaphore是系统中的东西,所以不同系统中包含头文件不同,在linux中包含<semaphore.h>例程一:程序说明:完成一个多线程demo, 保证三个线程执行顺序, 即顺序打印a,b,c.#include <iostream>#include <semaphore.h>#include <memo