环形链表2今天给大家介绍一个非常有特点的题目，也是一个特别经典的题目，判断链表中有没有环，并返回环的入口。我们可以先做一下这个题目（环形链表），判断链表中是否有环，下图则为链表存在环的情况。环形链表判断链表是否有环是一个很简单的问题，我们只需利用之前说过的快慢指针即可，大家想一下，指针只要进入环内就只能在环中循环，那么我们可以利用快慢指针，虽然慢指针的速度小于快指针但是总会进入环中，当两个指针都处
原创
2021-02-02 19:58:17
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兜兜转转十年未更新的博客，又开始更新一篇了。十年了，整整十年了！从年轻的男人变成了一个中年大叔。继续搬砖。
原创
2023-03-14 23:15:33
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教师？实习的时候做过了。
编辑？毕业的时候做过了。
网站产品？毕业半年之后做过了。
网站运营策划？正在进行中……
我就开始疑惑自己，是我太不安分，还是我果真如此大的潜力？
原创
2010-11-11 16:05:28
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缘起哈喽大家好，兜兜转转终于来到了Vue实战环节，前边的 6 篇关于Vue基础文章我刚刚简单看了看，感觉写的还是不行呀，不是很系统，所以大家可能看上去比较累，还是得抽时间去润润色，修改修改语句和样式，至少也得对得住粉丝哈，应该给博客官方提个小建议，要是能允许好友或者其他人修改文章的功能就好了，比如百科和Wiki 那种就挺好哈哈，今天呢，终于到了安装环境的一章了，网上的栗子和文档也是很多，本来打算跳
马，本来自由自在的在山间撒野，渴了喝点山泉，累了就睡在地上晒太阳，无忧无虑。可是自从有了伯乐，马的命运就改变了，给它的头戴上笼辔，在它的背上置放鞍具，栓着它，马的死亡率已经是十之二三了，然后再逼着它运输东西，强迫它日行千里，在它的脚上钉上铁掌，马的死亡率就过半了。马本来就是毫无规矩毫无用处的动物，让它吸取日月之精化，天地之灵气，无用无为，还得以享尽天年，教化它，让它懂得礼法，反而害了它
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精选
2011-06-21 10:34:44
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最近读论文、看文章发现了两件有意思的事情，今天有时间分享闲聊一下，其一是各种MLP的论文频出，从各个方面对Transformer进行“围攻”，这让人有种“大道至简”的感觉；其二是“XXX is all you need”的标题文章和论文层出，让人有种“通货膨胀”的感觉。
在Google大佬们一篇《Attention is all you need》引领了一波潮流之后，Transformer的在各大
原创
2021-07-12 18:09:41
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也是今天做题时才发现，在涉及模的取余运算时，如果有除法，不能直接除以一个数
原创
2022-08-24 11:28:15
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微信公众号：moon聊技术 关注选择“ 星标 ”， 重磅干货，第一 时间送达！ [如果你觉得文章对你有帮助，欢迎关注，点赞，转发] 什么是双写？ 我们开门见山，这个很好理解，双写就是说，一份数...
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2022-03-04 15:15:31
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多线程换IP一分钟采集3000条，速度超快【突破百度验证码】实测效率：电脑配置（四核8G，win10系统，线程：50）一分钟采集3218条网址，挂机24小时能采集百万条数据，可以说，只要你的关键词数量足够多，采集的网址你就用不完，采集结果
原创
2021-07-05 15:32:11
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内存马是一种恶意软件，它利用计算机系统中的内存漏洞，将恶意代码注入到目标机器的内存中，并利用该代码执行各种攻击操作。以下是关于内存马的详细解析：一、定义与特点定义：内存马是一种只在内存中运行，没有文件落地或者运行后能够删除自身的木马。它利用内存中的漏洞和机制，隐藏自己并执行恶意操作。特点：无文件落地：内存马不会在磁盘上留下明显的文件痕迹，因此难以通过传统的文件扫描方式发现。高度隐蔽：内存马与正常的
伽马变换伽马变换主要用于图像的校正，将灰度过高 或者 灰度过低的图片进行修正，增强对比度。变换公式就是对原图像上每一个像素值做乘积运算：伽马变换对图像的修正作用其实就是通过增强低灰度或高灰度的细节实现的，从伽马曲线可以直观理解： 一句话解释：其实就是说，在人眼看来，亮度并不是线性变化的（对深色更敏感），所以需要做一个映射，来让人眼感觉色彩是均匀变化的。这个映射就是所谓的gamma校正。我
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原创
2008-12-11 09:44:22
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马说 唐 韩愈 世有伯乐，然后有千里马。千里马常有，而伯乐不常有。故虽有名马，祗辱于奴隶人之手，骈死于槽枥之间，不以千里称也。(祗 同：衹) 马之千里者，一食或尽粟一石。食马者不知其能千里而食也。是马也，虽有千里之能，食不饱，力不足，才美不外见，且欲与常马等不可得，安求其能千里也？(食马者 通：饲马
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2021-11-08 15:45:34
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马氏距离由来：
马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯提出的，表示数据的协方差距离。是一种基于样本分布式的距离，能够很好地展现样本之间的相似度。实例由上图所示，存两个准正态分布区间，均值分别为a,b。现在我们以欧氏距离度量准则考虑：
A点明显更加趋近于b区间，因此A点应该被划分为b类。但目前常用的欧氏距离具有不少的局限性。如：缺少对不同量纲的考虑，没有考虑数据之间的相关性(期望，方差...)
但如
好文章，整理收藏。1.费马小定理：有N为任意正整数，P为素数，且N不能被P整除（显然N和P互质），则有：N^P%P=N(即：N的P次方除以P的余数是N) 或 (N^(P-1))%P=1互相变形：原式可化为：(N^P-N)%P=0(N*(N^(P-1)-1))%P=0所以，N*(N^(P-1)-1)是N和P的公倍数又因为 N与P互质，而互质数的最小公倍数为它们的
问题描述：曾经用简单的深度优先搜索方法、递归的形式对马踏棋盘进行搜索，运行效率不甚理想。（博客见马踏棋盘之递归实现）。所以现在用贪心算法将其优化了一下。问题解析：主要的思想没有变，还是用深度优先搜索，只是在选下一个结点的时候做了贪心算法优化，其思路如下：从起始点开始，根据“马”的走法，它的下一步的可选择数是有0—8个的。我们知道，当下一步的可选择数为0的时候，进行回溯。当下一步的可选择数有1个的时
文章目录初步介绍形状特征 初步介绍在学习Gamma分布之前，有必要复习一下Poisson分布：泊松分布Poisson分布指的是，单个事件在某一刻发生的概率。Gamma分布更进一步，指的是某个事件在某个时刻发生第次的概率。其中，为形状参数，为尺度参数，固定尺度参数，给定不同的值，可得到不同型形状的分布的概率曲线import numpy as np
import matplotlib.pyplot
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2023-06-07 15:50:33
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