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蓝桥杯之商品

公司发了某商店的购物券1000元,限定只能购买店中的m种商品。每种商品的价格分别为m1,m2,…,要求程序列出所有的正好能消费完该购物券的不同购物方法。 程序输入: 第一行是一个整数m,代表可购买的商品的种类数。 接下来是m个整数,每个1行,分别代表这m种商品的单价。 程序输出: 第一行是一个整数,表示共有多少种方案 第二行开始,每种方案占1行,表示对每种商品购买的数量,中间用空格分隔。 ]); num[i]--; } return 0; } int main() { cin >> m; slove(0); } 总结:这种方法会将有重复如商品 1为0 商品2为0 那么2 2就会有六种二叉树,这种方法使用于有序的排列组合 0011 0101 0110 1100 1010 1001 第二种 #include <stdio.h> #define

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哪里. com最便宜?

那么,到底哪里能以最低的价格拥有.com? 当D妹打开搜索引擎,输入这个问题,出来的答案可谓是眼花缭乱。 首先,不说价格,想要以拿到最低的优惠,过程可不比追求“女神”简单。 所以,到底怎么.com最便宜? D妹给你小贴士,点击下方图片链接直达:腾讯云域名专场特惠。 ? 新用户注册.com,首年仅需23元起! ? 最良心的地方在哪儿呢?老用户,我们也给安排上! 完. com别忘了顺带捎上噢~ ?

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    哪里域名?域名一般多少钱?

    那么哪里域名?域名一般多少钱呢? 哪里域名 很多人都会把注册域名称为域名,其实这是两个完全不同的概念,一般来说用户虽然在注册域名时支付了费用,但那个费用并不是购买域名的费用,而是用户使用时域名供应商提供服务的费用。 域名多少钱 前面为大家理清了域名并不存在购买的情况,因此哪里域名其实是在哪里获得域名的使用权,那么一般来说域名使用权大概需要多少钱呢? 哪里域名?

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    商品标题实体识别

    比赛链接 https://www.heywhale.com/home/competition/620b34ed28270b0017b823ad/content/3 1 赛题背景 京东商品标题包含了商品的大量关键信息 ,商品标题实体识别是NLP应用中的一项核心基础任务,能为多种下游场景所复用,从标题文本中准确抽取出商品相关实体能够提升检索、推荐等业务场景下的用户体验和平台效率。 本赛题要求选手使用模型抽取出商品标题文本中的实体。 与传统的实体抽取不同,京东商品标题文本的实体密度高、实体粒度细,赛题具有特色性。 值得注意的是实体不仅仅与实体词有关,而且与当前标题所售卖商品有关。 举例说明,一个售卖产品为手机壳的商品标题中出现的“iPhone13”与售卖产品为手机的商品标题中出现的“iPhone13”为不同的实体标签。

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    在郑州,你该哪里的房子?

    现在该不该这个XXX楼盘合适吗? ? 可是,我们是老朋友,你懂的。本着负责任的态度,今天我们来一块分析下郑州的房价,数据爬取自某房中介网站(我只是数据的搬运工,不对数据真实性负责哈)。 ? 还是得南北通透的房子,不信你看。 ? 买房最关心的应该就是房屋的价格,下面我们来看下每个区域的价格分布。 首先对原始数据进行处理,去掉单位,方便后续计算。

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    哪里域名便宜呢?域名的用途有哪些?

    但是,域名的价格也是各有不同的,有些网站域名价格比较高,也有一些网站域名价格比较便宜,但是很多人不知道哪里域名便宜,那么,哪里域名便宜呢? 哪里域名便宜呢? 哪里域名便宜呢?我们也可以从互联网上申请免费域名,不过,免费域名的申请是比较麻烦的,可能需要很长的一段时间才能够成功申请,如果我们不着急的话,可以去申请免费域名。

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    同款商品识别的克星--ArcFace!

    ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition(CVPR2019) 简 介 利用深度卷积神经网络(DCNNs)进行大规模人脸识别特征学习的一大挑战是设计合适的损失函数以提高识别能力 在本文中,我们提出了一个附加的角Margin损失(ArcFace)来获得高分辨的人脸识别特征。由于与超球面上的测地距离精确对应,所提出的弧面具有清晰的几何解释。 背 景 目前训练人脸识别的DCNN方案主要有两种: 训练一个多分类器,它可以将训练集合中的不同实体分开; 训练embeddings,例如triplet loss。 但是softmax的loss和triplet loss都存在一些缺点, 对于softmax来说: 线性转化矩阵和是线性相关的; 学习得到的特征对于闭集分类问题是可分离的,而对于开集人脸识别问题,学习到的特征是不可分辨的 ArcFace相较于Triplet-Loss有更好的margin; 小结 本文提出了一种Additive Angular Margin Loss ,该函数能有效地提高DCNNs学习的特征嵌入在人脸识别中的判别能力

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    NER | 商品标题属性识别探索与实践

    ---- ©作者 | 康洪雨 单位 | 有赞科技 研究方向 | NLP/推荐算法 来自 | PaperWeekly 最近一段时间在做商品理解的工作,主要内容是从商品标题里识别商品的一些属性标签,包括不限于品牌 ▲ 商品理解示例,品牌:佳丰;口味:蒜香味 本文主要记录下做这个任务上遇到的问题,踩的坑,模型的效果等。 主要内容: 怎么构建命名实体识别(NER)任务的标注数据 BertCRF 训练单标签识别过程及踩坑 BertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 CascadeBertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 而且抽出的字一般都是标题前 1、2 个字,这与商品品牌一般都在标题前面有关。 多标签样本是指一个标题中包含多个标签,比如下面这个商品包含 5 个标签。

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