c语言入门教程–-11递归 递归的意思就是函数自己调用自己。 但在使用递归时，程序员需要注意定义一个从函数退出的条件，否则会进入死循环。 例子： 5！...这里是求5的阶乘，也就是5x4x3x2x1 #include int F(int a) //求阶乘 { if(a==1) return 1; //这里就是出口 else return...巧妙运用递归可以做成很多事情。 思考题目： 1 1 2 3 5 8 13 ？ 用递归求一下？的数字。...解： if(a==1 || a==2) return 1; //这里就是出口 else return F(a-2)+F(a-1); //从第3个开始就等于前两个数相加 //自己可以试着把完整的程序编写出来...发布者：全栈程序员栈长，转转请注明出处：https://javaforall.cn/2911.html原文链接：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 阶乘的计算 叁岁学编程：用最简单的大白话理解编程，欢迎大家关注，留言，提问，希望和大家一起提升！...文章目录阶乘的计算阶乘定义：解析方法一：for循环计算方法二：定义for循环的函数计算方法三：定义递归函数计算小知识：C语言代码方法一：for函数方法二：递归函数总结： 阶乘定义：阶乘指从1乘以2乘以3...设要求n的阶乘算式就是1*2*3*…*n的值 解析 阶乘的计算： 可以通过for循环一个一个的乘上去 可以创建函数再通过递乘的方式 可以创建函数用递归的方式计算 方法一：for循环计算 #阶乘计算 a...：5 5的结果为120 解释： a=输入的值（int（）强制转换输入的字符串为整数） 设置b的初始值1（因为是乘法所有不能够为0） 设置for循环 从1开始到a结束（range（）前闭后开所以要加一）...)) #结果 请输入要计算的值5 5的阶乘的值为120 方法三：定义递归函数计算 def factrial(n): #定义函数 if n <= 0: print(“输出错误，请重新输入！”)
我们首先看下阶乘，n的阶乘表示为： n!=n*(n-1)*……*1 n的阶乘就是从1开始叠乘到n，那么n-1的阶乘为： (n-1)!...当然，记忆化的问题远远不止这么多，具体还需要自行学习。 递归 VS 数据结构 递归在很多场景都有很好的应用，在链表中、二叉树、图中(搜索算法)都有很多的应用，这里就举一些非常经典的例子。...比如在链表中，很经典的就是链表逆序输出、链表反转问题，比如链表反转问题，对应力扣206(给你单链表的头节点 head ，请你反转链表，并返回反转后的链表)，可以这样巧妙的实现： /** * Definition...递归只是计算机执行一种方式，一个来回的过程，所以这个过程可以被一些算法很巧妙的运用。...包括二叉树的前中后遍历都蕴涵dfs算法思想,而回溯算法则是经典全排列、八皇后问题代表。
从Oracle 10g开始，Oracle数据库默认都是基于CBO的优化方式。...其实，在这种情况下，选择全表扫描是最优的，但是RBO不会这么选择。RBO的缺点主要有： ①执行计划出了问题，很难对其做调整。...l 使用了索引快速全扫描。 l 使用了函数索引。 （二）CBO 从Oracle 7开始就引入了CBO。...目前可以用来缓解上述问题所带来负面影响的方法是使用动态采样或者多列统计信息，但动态采样的准确性取决于采样数据的质量和采样数据的数量，而多列统计信息并不适用于多表之间有关联关系的情形，所以这两种解决方法都不能算是完美的解决方案...假设多表关联的目标SQL所包含表的数量为n，则该SQL各表之间可能的连接顺序的总数就是n!（n的阶乘）。
数阶乘 计算数据的阶乘，使用箭头函数和三元运算符。 const factorialOfNumber = number => number < 0 ?...，并结合map方法。 const convertToArray = number => [......检查是否为2的幂数 这个很简单明了，巧妙运用了与(&)运算符。 const isNumberPowerOfTwo = number => !!...创建一级对象的键值对数组 本例子只是针对一级对象创建数组，这个数组是二维的，其存储转换后对象的键值对。...返回数字数组中的最大值 下面我们定义了一个函数，参数一是要传递的数字数组，参数二是要返回的数组长度。当然，对于返回数字数组中的最小值的思路也是一样。
递归是一种解决问题的方法，其中一个函数通过调用自身来解决更小规模的问题，直到达到基本情况为止。这种自我调用的方式使得递归成为处理许多问题的有效工具。在讨论递归之前，让我们来看一个经典的例子：阶乘。...阶乘的递归实现 阶乘是一个自然数的乘积，从1到该数的所有正整数的乘积。用数学表示为n! = n * (n-1) * (n-2) * ... * 1。在Java中，可以使用递归来计算阶乘。...每次递归调用都会将更小的n传递给下一层递归，并在递归返回时执行后续代码。这个堆栈结构是递归的关键部分，它记录了每个递归调用的状态。...文件系统遍历 在处理文件系统时，递归可用于遍历文件夹和子文件夹，以查找特定类型的文件或执行某些操作。 3. 数据结构操作 递归在处理树、图等数据结构时非常有用。...例如，二叉树的遍历和搜索通常使用递归算法实现。 4. 排列和组合 递归可以用于生成排列和组合，如排列问题（n个元素的全排列）和组合问题（从n个元素中选择k个元素的组合）。
数阶乘 计算数据的阶乘，使用箭头函数和三元运算符。 const factorialOfNumber = number => number < 0 ?...，并结合map方法。 const convertToArray = number => [......检查是否为2的幂数 这个很简单明了，巧妙运用了与(&)运算符。 const isNumberPowerOfTwo = number => !!...创建一级对象的键值对数组 本例子只是针对一级对象创建数组，这个数组是二维的，其存储转换后对象的键值对。...注意：上面的代码并非严谨的，没有考虑到边界值等小问题，感兴趣者可自行扩展，封装成util方法，毕竟在实际开发中使用还是可以的~
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 待到秋来九月八，我花开后百花杀 递归 迭代 特点 递归 程序调用自身的编程技巧称为递归（recursion）。...一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量...递归的主要思考方式在于：把大事化小 递归主要是将长问题变成子问题解决，例如： 求n的阶乘 //An highlighted block var foo = 'bar'; int fact(int...迭代的主要思考方式是：循环反馈计算 例如： 求n的阶乘 //An highlighted block var foo = 'bar'; int fact1(int n)...那么我们再看一下递归在内存中的情况： 我们拿阶乘问题作例子： 在程序递归过程中，每调用一次函数就会创建一个栈帧结构，而在每个栈帧结构中就会创建各自的局部变量，就会占用内存，相比于迭代，在内存方面
不可变性（Immutability）： 不可变性强调数据一旦创建就不能被修改。这可以通过创建新的不可变对象来实现，而不是在原有对象上进行修改。不可变性有助于避免意外的副作用。...示例一：Lambda 表达式 Lambda 表达式是函数式编程中的一种强大工具，它允许我们创建匿名函数。...(1, n + 1)) 这里，reduce 函数将 lambda 表达式应用于从1到n的所有元素，累积计算阶乘。...在这一系列的文章中，我们深入探讨了一些令人膛目结舌的代码技巧，涵盖了编程语言的巧妙之法、列表推导式的优雅之美、链式比较的数学之趣、装饰器的魔法力量以及函数式编程的绝妙之道。...这些技巧展现了程序员们在编码过程中的创造力和灵活性，使得代码更为简洁、可读、高效。 总结这些技巧的核心思想： 巧妙之法： 通过巧妙的语法和操作，使得代码更为紧凑和简洁。
首先我们在源头创建mysql表时需要额外选择字段的类别等级，rds（管理 Mysql 的工具平台）提供这样的标记功能。...以前，有赞也部署过一套简易的敏感字段识别程序，但是缺陷很多： 单机部署，程序宕机容易造成安全漏洞 一次全量识别时间过长，一次全量采样分析脱敏流程时间在两天左右。...这样做的好处是能够避免对不可能包含敏感信息的大字段或者复杂结构的字段进行查询采样，大大提高单表的查询速度。...为了达到以上的需求，我们做了一下几点优化：限定采样数量的阈值，对于第一次采样语句只限定数量要求，同时采用一定的随机采样方法。...在实际的开发过程中，数据与数据之间其实是存在链路或者血缘关系的，举个例子：A 表的字段 c1是从上游 B 表的 c2 表字段 select 过来的，这个时候敏感信息一样会跟着血缘关系从 c1 到 c2
自定义函数概述 Java自定义函数是Java编程中非常重要的一部分，它允许您创建自己的函数来执行特定的任务。这些函数可以在您的程序的任何地方调用，并且可以重复使用，这使得代码更加模块化和可维护。...); 函数参数：函数参数是定义函数时指定的变量，它们用于从调用函数的地方传递值到函数中。...在Java中，函数只能访问在其内部定义的变量和在调用它的方法或类中定义的变量。这意味着如果您在函数中定义了一个变量，它只能在该函数内部使用，而不能在函数的外部使用。 ...自定义函数的递归函数 递归函数是一种特殊的自定义函数，它可以在函数体内部调用自身。这种调用方式可以用于解决一些需要重复处理的问题，例如树形结构的遍历、分治算法等。...递归——全排列 在Java中，你可以使用递归来完成一个数组的全排列。
判断一个数是否为奇数 这道题我们的思路是什么？ 首先先让代码灵活起来，肯定不能是你去创建一个变量然后去反复修改，这时候当然要利用好我们的scanf这个函数，我们输入任何值都可以判断了。...我们学习了for循环，那么就要巧妙利用for循环，我们不可能定义100个变量然后赋值1到100，所以就用循环去生成。...我们这里要求在一个有序的数组里找一个数字，利用C语言的方法最普遍的方法就是从后往前直找或者是从后往前找，那么，如果有100个数呢，1000个数呢，10000个数呢，你需要找多久呢？...当然是每次从猜中间数。 我们怎么利用C语言来实现这个算法呢？ 首先我们创建一个数组，在里面找一个数怎么表达？当然是数组的下标，然后通过下标实现这种算法，叫做折半查找法。...我们可以利用学习过的语句来进行这个逻辑，我的方法只是其一。
或者直接使用 此代码由Java架构师必看网-架构君整理 len(df) 当然如果要统计每个字段不同类别的数量，可以类似于SQL中的count(*) group by 操作 df.groupby('字段名...').size() 创建一个数据结构和之前一致，但空的dataframe 方法1： 此代码由Java架构师必看网-架构君整理 df = df.iloc[0:0].copy() 方法2： df.drop(...frac = int(len(f) / len(z)) # 创建一个数据结构和之前一致，但空的dataframe zcopy = z.iloc[0:0].copy() # 上采样就是复制少量的样本直到和多量的达到平衡...= frac: zcopy = zcopy.append(z) sample_data = pd.concat([zcopy,f]) 查看采样的结果： 下采样 下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡...利用dataframe的sample方法 frac = float(len(z) / len(f)) # 下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡 sample_data = pd.concat
…github.com 基本结构 我将要向你展示的语义分割模型的基本结构在所有的顶尖工作中都存在。这使得实现不同的模型变得异常简单，因为他们几乎全部都有着相同的骨架、构造方法和构造流程。...接下来在对前沿工作的介绍中，我将主要关注最新的方法，因为在了解了上述基本结构后，这些方法可能对于大多数读者来说是最有帮助的。...它借助两条分立的流来完成：残差流和池化流。 我们希望在处理语义特征时获得更高的分类准确度，所以 FRRN 在池化流中对特征图进行处理和下采样。同时，在残差流中以全分辨率处理特征图。...它会从一个标准的特征提取网络(如 ResNet，DenseNet 等)开始，从第三个下采样后提取出特征进行进一步计算。...我们再次从一个特征提取前端开始，从第四次下采样后的特征入手处理。现在的分辨率已经很低（比输入图片小了16倍）所以我们就从这里入手就很好！
三种解题思路 基本上都是一个套路，就是向后挨个查，只要有不相同的就结束输出结果就OK。 方法有无限种，我并没有测试运行的时间，但是第三种的效率可能会高一些，如果有兴趣的话可以测试一下时间。..."; // 方法1、使用的是选择排序的方式进行判断的 boolean result = true; a: for (int i = 0; i < s.length(); i++) {...我记得这个题在全排列中可以作为一个最开始的判断，如果都是相同的字符，那么也就没有全排列的必要了。全排列我这里先稍微涉猎一下，我们会在后期对全排列进行深入的讲解与实操。...全排列 从n个不同元素中任取m（m≤n）个元素，按照一定的顺序排列起来，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列。当m=n时所有的排列情况叫全排列。 公式：全排列数f(n)=n!(定义0!...=1) 这里的!不是非的含义，这里代表的是阶乘的含义，阶乘就是一个正整数的阶乘（factorial）是所有小于及等于该数的正整数的积，并且0的阶乘为1。自然数n的阶乘写作n!。
Channel-wise卷积在channel维度上进行滑动，巧妙地解决卷积操作中输入输出的复杂全连接特性，但又不会像分组卷积那样死板，是个很不错的想法undefined 来源：晓飞的算法工程笔记...基于channel-wise卷积的思想，论文进一步提出了channel-wise深度可分离卷积，并基于该结构替换网络最后的全连接层+全局池化的操作，搭建了ChannelNets。...stride去采样多个相关输入进行输出(在channel维度滑动)，能够降少参数量以及保证channel间一定程度的信息流。...d_c$一般为远小于$m$的数，代表一次采样的输入维度，计算量为$d_c\times d_k\times d_k\times d_f\times d_f\times n$，参数量和计算量都脱离于输入特征的维度...Conclustion *** Channel-wise卷积在channel维度上进行滑动，巧妙地解决卷积操作中输入输出的复杂全连接特性，但又不会像分组卷积那样死板，是个很不错的想法。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文基于 OpenJDK 11 3. 虚拟机相关 Event 3.3....但是也有例外情况： 当方法过于简单的时候（例如只有一行代码），C2 不能在 C1 的基础上更加优化，则走向 level 1，去掉了采样代码。...Cache Sweeper 只用扫描 带采样的代码堆 和 非方法代码堆，并且可以分开并发扫描，看那些代码缓存可以回收。...Method Inline（方法内联）： 通俗来讲，就是JVM在运行时优化编译好的代码，将经常调用的方法从调用替换为方法体代码，减少调用。通常发生在 C1 编译器优化。...CodeSweeper，默认都是启用的 true CodeSweeperStatistics 我们不关心 SweepCodeCache 事件结构 字段 描述 举例 开始时间 事件开始时间 1594215268138540326
创建 中文文档链接 - https://gorm.io/zh_CN/docs/create.html // 推荐使用方式：定义一个结构体，填充字段 user := User{Name: "Jinzhu"...更建议新建一个user结构体进行创建 db.Select("Name", "Age", "CreatedAt").Create(&user) // 批量创建同推荐 var users = []User...，体验会好很多 // 但是，上面这种方法不支持结构体中Field为默认值的情况，如0，''，false等 // 所以，更推荐采用下面这种方式，虽然会带来一定的hard code，但能指定要查询的结构体名称...其中，希望大家能重点看一下默认值问题： 我们固然可以通过在定义字段时，排除这些默认值的情况，如定义int类型字段时跳过0、从1开始。...{}{"name": "hello", "age": 18, "active": false}) // 推荐：指定主键的多字段的更新，指定要更新的字段，*为全字段 db.Model(&user).Select
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 目录 pix2pix与pix2pixHD的生成器 判别器 PatchGAN（马尔科夫判别器） 1、pix2pix 简单粗暴的办法 如何解决模糊呢？...具体来说，作者的贡献主要在以下两个方面： 使用多尺度的生成器以及判别器等方式从而生成高分辨率图像。 使用了一种非常巧妙的方式，实现了对于同一个输入，产生不同的输出。...判别的三个尺度为：原图，原图的1/2降采样，原图的1/4降采样（实际做法为在不同尺度的特征图上进行判别，而非对原图进行降采样）。显然，越粗糙的尺度感受野越大，越关注全局一致性。...下面是一个示例： 语义编辑 不同于pix2pix实现生成多样性的方法（使用Dropout），这里采用了一个非常巧妙的办法，即学习一个条件(Condition)作为条件GAN的输入，不同的输入条件就得到了不同的输出...实际生成图像时，除了输入语义标签信息，还要从K个聚类中心随机选择一个，即选择一个颜色/纹理风格 这个方法总的来说非常巧妙，通过学习数据的隐变量达到控制图像颜色纹理风格信息。
一种朴素的方法是贪婪采样--总是选择最可能的下一个字符。但是这种方法导致重复的，可预测的字符串看起来不连贯。...一种更有趣的方法会产生更令人惊讶的选择：它通过从下一个字符的概率分布中抽样，在抽样过程中引入随机性。这称为随机抽样。注意，贪心采样也可以作为概率分布的采样：一个特定字符的概率为1而其他概率为0。...从模型的softmax输出中概率地采样是巧妙的：它允许在某些时候对不太可能的字符进行采样，产生更有趣的句子，并且有时通过提出在训练数据中未发生的新的，逼真的单词来显示模型创造力。...但是这个策略存在一个问题：它没有提供一种控制采样过程中随机性的方法。 随机性的重要性。考虑一个极端情况：纯随机抽样，从均匀概率分布中绘制下一个字符，并且每个角色都具有相同的可能性。...学习结构和随机性之间的巧妙平衡是让生成有趣的原因。 请注意，通过训练更大的模型，更长的数据，可以获得生成的样本，这些样本看起来比这个更连贯和更真实。
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