leetcode 2351 题目描述简单题不简单 给你一个由小写英文字母组成的字符串 s ,请你找出并返回第一个出现 两次 的字母。 注意: 如果 a 的 第二次 出现比 b 的 第二次 出现在字符串中的位置更靠前,则认为字母 a 在字母 b 之前出现两次。s 包含至少一个出现两次的字母。 2351. 第一个出现两次的字母 - 力扣(LeetCode) 解题思路 最开始想用hashmap解决,因为用的比较熟悉了 12345 2023-01-01 leetcode #刷题
leetcode 11 题目描述给定一个长度为 n 的整数数组 height 。有 n 条垂线,第 i 条线的两个端点是 (i, 0) 和 (i, height[i]) 。 找出其中的两条线,使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。 返回容器可以储存的最大水量。 说明:你不能倾斜容器。 题目链接11. 盛最多水的容器 - 力扣(LeetCode) 解决思路 拿过来一看,最先想到的就是暴力解法,两层for循环遍历 2022-12-31 leetcode #刷题
坦格利安家族人物关系 龙之家族人物关系 最近在追剧权游前传-《龙之家族》,看了第一季之后意犹未尽,索性找来原著小说,原著中龙家的关系比较复杂,所以画个个图方便自己屡清关系(hh,看小说还记笔记) 图为截止坦格利安王朝史·第一卷的坦格利安家族的主要人物关系 其中人物名字上方为其所御之龙的名字 红色箭头代表七大王国的王位继承顺序 放几张剧照吧 阅读链接血与火:坦格利安王朝史·第一卷(HBO 热播剧《龙之家族》 2022-12-11 #小说
git常用命令 git常用命令总结 总结我常用的git命令,不然每次想不起来了还要去找 持续更新… git add :添加文件到缓存,常用git add . 添加所有文件夹 git status :查看项目内文件的状态 git stash : 暂存当前的修改(不能保存为追踪文件,如新建文件) git stash pop : 将暂存文件恢复,与git stash 配合使用 git diff :查看未缓存的更改 2022-11-28 git #git
酒香归纳 酒香归纳 偶尔会接触一些酒,但总是听说各种香型,但都没太深的了解,这里先记录一下,以后有机会都尝一尝 香型及其特征 各香型代表酒 酱香型 茅台 清香型 汾酒 42度的汾酒喝了半斤,入口微微辣,第二天上午也迷瞪的 浓香型 五粮液、泸州老窖、剑南春 泸州老窖52度喝了塑料杯一杯半,入口比较辣,晚上感觉浑身暖和,第二天毫无感觉 凤香型 西凤酒 45度西凤酒喝了三两,过了太久,记不得啥情况了 2022-11-27 #非技术
自动部署hexo博客 懒人脚本每次写完博客,都要输入一串机械化的命令,很无聊,索性写个bat脚本,具体内容如下: 12@echo offhexo clean&&hexo g&&hexo d&&git add .&&git commit -m "update"&&git push origin source&&am 2022-11-26 #hexo博客
实时调度器 LINUX调度器关系图 所谓调度,就是按照某种调度的算法,从进程的就绪队列中选取进程分配CPU,主要是协调对CPU等的资源使用。进程调度的目标是最大限度利用CPU时间 linux里的调度器 RT调度器, rt_sched_class:实时调度器,为每个优先级维护一个队列 CFS调度器, cfs_sched_class:完全公平调度器,采用完全公平调度算法,引入虚拟运行时间概念,采用红黑树实现 2022-11-26 #实时调度器 #linux
市场体制下企业定价方法 在市场经济中,卖方才有定价权,因此需要考虑主要价格制定与变动的是卖方 现有的企业定价方式有三类:成本导向、需求导向和竞争导向 一、成本导向定价法 以营销产品的成本为主要依据制定价格的方法统称为成本导向定价法,这是最简单、应用相当广泛的一种定价方法。 **总成本定价法:**成本加成,目标利润 成本加成定价法(cost-plus pricing),即按产品单位成本加上一定比例的毛利定出销售价。 2022-11-23 论文阅读 #市场经济 #定价方法
最优化问题 最优化问题定义:在给定的约束条件下,选择最优的参数和方案,使得目标函数最大化/最小化的问题 分类: 根据约束条件不同,分为 无约束问题 约束最优问题 等式约束最优问题 不等式约束最优问题 混合约束优化问题 根据目标函数的状态,分为 连续最优化问题:决策变量取值连续 光滑最优化问题:函数连续可微 线性规划 非线性规划 非光滑优化 离散最优化问题:决策标量取值离散 整数规划 2022-11-21 #最优化问题
Coding based Distributed Data Shufflfling for Low Communication Cost in DataCenter Networks Coding based Distributed Data Shufflfling for Low Communication Cost in DataCenter Networks基于编码的在数据中心网络中实现低通信成本的分布式数据洗牌背景分布式机器学习框架在实际使用中依然存在许多挑战与问题,训练数据样本分布和训练数据样本输入顺序是影响机器学习模型收敛效果的重要因素。全局数据重排能够为分布式机器 2022-07-24 论文阅读 #论文阅读 #算力网络 #边缘博弈