有一堆石头，用整数数组 stones 表示。其中 stones[i] 表示第 i 块石头的重量。每一回合，从中选出任意两块石头，然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为 x 和 y，且 x <= y。那么粉碎的可能结果如下：如果 x == y，那么两块石头都会被完全粉碎；如果 x!= y，那么重量为 x 的石头将会完全粉碎，而重量为 y 的石头新重量为 y-x。最后，最多只会剩下一块 石头。返回此

外部内存碎片问题和内存交换效率极低问题，为了解决这两个问题，我们用到内存分页机制。虚拟内存是操作系统应对“多进程共存、物理内存有限、安全访问”难题的核心方案，其设计围绕“硬件妥协+效率优化”一、诞生背景：解决三大痛点地址冲突：进程互相篡改数据（如进程A覆盖进程B的代码）；内存不足：物理内存撑不起大量进程/大程序；安全风险：程序非法访问系统核心内存（如篡改内核）。二、实现进化：从分段到分页的迭代1.

好的！我们从头开始配置一个，覆盖深度学习（如PyTorch）和传统机器学习（如XGBoost），并适配你的显卡（假设为NVIDIA，若为AMD请告知）。如果确定不再使用之前的lidar_env环境，直接删除其文件夹即可（通常在），无需命令行操作。Conda比pip更适合管理复杂依赖（如CUDA、PyTorch版本），且兼容Python多版本。

涵盖。

必须加分号的情况场景示例代码说明语句末尾int a = 10;每个完整语句结束后必须加分号单行控制流语句if (a>0) cout << "正数";单行if/while语句末尾加分号类成员声明void f();成员变量和函数声明后加分号枚举/联合体定义定义末尾必须加分号// 成员函数} // ❌ 错误：缺少分号修正：在类定义结束的后添加分号：class Solution {// 成员函数// ✅

一、排序算法概述排序算法是将一组数据按照特定的顺序进行排列的方法。在计算机科学中，排序算法有着广泛的应用，如数据库查询、数据处理、图形学等领域。不同的排序算法具有不同的时间复杂度、空间复杂度和稳定性等特点。简单排序算法：包括冒泡排序、插入排序和选择排序。这些算法的实现相对简单，但效率较低，时间复杂度通常为 O(n²)。高效排序算法：如快速排序、归并排序和堆排序。这些算法的时间复杂度为 O(n lo

Focal Loss就像个严厉的老师，逼着模型别再“偷懒”总学简单题（多数类），而是多花力气死磕难题（少数类），这样考试（预测）时才能考好冷门知识点。Focal Loss通过动态降低易分类样本的损失权重，迫使模型集中学习难分类样本和少数类，从而有效解决样本不均衡问题。其中，( p \in [0,1] ) 是模型预测的概率，( y \in {0,1} ) 是真实标签。答：通过( (1-p_t)^\g

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我们进行机试时，通常都需要自己手动处理输入输出（我已经吃了一次大亏…），与力扣只需要核心代码的形式完全不同。这篇文章将我遇到的所有输入输出形式进行总结，方便复习。一、从标准输入读取一行字符串这行代码的作用是从标准输入（通常是控制台）读取一行字符串，并将其赋值给变量。具体步骤如下：例如，如果用户输入，那么的值就是。二、从标准输入读取多个值并进行处理这行代码的作用是从标准输入读取一行包含多个值的字符串

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