在图论中，一个「匹配」（matching）是一个边的集合，其中任意两条边都没有公共顶点。
在学习红黑树之前我们需要了解一下二叉排序树，所谓二叉排序树就是一种特殊的二叉树，首先满足二叉树的性质，然后它存储数据的方式是左边节点比父节点的数据小，而右边节点比父节点数据大。这样当我们查询一个数据时，比如我们要找数据8，先从根节点开始，8比12小所以去左子树找，然后与5比较发现比5大那么去右子节点此时就找到了我们需要的数据8。是不是类似于二分查找呢？只需要O(logn)就能找到数据。
常见的RJ45接口有两类：用于以太网网卡、路由器以太网接口等的DTE类型，还有用于交换机等的DCE类型。
红黑树性质 1、每个结点或是红色的，或是黑色的 2、根节点是黑色的 3、每个叶结点（NIL）是黑色的 4、如果一个节点是红色的，则它的两个儿子都是黑色的。 5、对于每个结点，从该结点到其叶子结点构成的所有路径上的黑结点个数相同。 和AVL树的比较 AVL树是一棵严格的平衡树，它所有的子树都满足二叉平衡树的定义。因此AVL树高被严格控制在XXX，因此AVL树的查找比较高效。但AVL树插入、删除结点后旋转的次数比红黑树多。 红黑树用非严格的平衡来降低插入删除时旋转的次数。 因此，如果你的业务中
（加个英文标题：A Algorithm for Color Transfer on Pokémon Images
1059: [ZJOI2007]矩阵游戏 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 2154 Solved: 1053 [Submit][Status] Description 小Q是一个非常聪明的孩子，除了国际象棋，他还很喜欢玩一个电脑益智游戏——矩阵游戏。矩阵游戏在一个N*N黑白方阵进行（如同国际象棋一般，只是颜色是随意的）。每次可以对该矩阵进行两种操作：行交换操作：选择矩阵的任意两行，交换这两行（即交换对应格子的颜色）列交换操作：选择矩阵的任意
二叉查找树一种提高查询效率(O(logN))的二叉树，但是二叉查找树的查询效率在新节点不断的插入后查询效率有可能会退化为O(N)，相关原因请查看这篇文章二叉树遍历，为了消除这种弊端，二叉树在插入或删除节点后需要进行自平衡，因此就出现了很多自平衡的二叉查找树，这些自平衡二叉查找树的查询效率都会稳定在O(logN)，红黑树就是一种自平衡的二叉查找树。下面我们会红黑树的特征、插入以及删除来分析红黑树是如何进行自平衡的。
给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。
电信网结构（telecommunication network structure）是指电信网各种网路单元按技术要求和经济原则进行组合配置的组合逻辑和配置形式。组合逻辑描述网路功能的体系结构，配置形式描述网路单元的邻接关系，即以交换中心（或节点）和传输链路所组成的拓扑结构。常见的网络拓扑结构有星型结构、总线结构、环形结构、树形结构、网状结构、混合型拓扑以及蜂窝拓扑结构等，本文的例子主要描绘的是总线型拓扑，在显示上相对其他的结构类型来说更清晰明了，绘制起来也非常容易。 虽然题目起的名字是电信网络拓扑图，几乎所
位图：位图是利用像素点来表示一幅图像，并且每一个像素都具有颜色和位置属性，是数字图像处理的常见表示方法。
为什么要画拓扑图？ 答：拓扑图可以向用户或者他人表达我们的设计思想与理念,以及展示设计的特点/目的/功能。对于我们系统规划人员来说无论是做网络规划/系统设计/网络管理，画拓扑图是一个最基本能力; 对于我们网络管理员来说,画拓扑图/排列图可以记录企业网络连接/设计/规划等一系列重要资料,为管理和后期排错，故障解决，例行维护以及交接(与继任者)减轻负担
图可以被看作一个群，记号为G=(V, E)。图的顶点（vertex）之间的二元关系可以看成是E中的元素，也就是图里的边（edge）。图的边是否有序则分为有序图和无序图。 在无序图中，简单图（simple graph）被定义作：没有两条边是连着相同顶点的。而如果有这样的边（称为multiple edge），那么这个图就应被称为multigraph。图里的环（loop）即为字面意义，指向自身。在这里定义pseudograph：允许环和多重边存在的图即为pseudograph。
本文测试数据： private static int[] arr = {8, 3, 5, 55, 7, 22, 32, 99}; ---- 一、冒泡排序 1.第一版： 循环28次----移动6次 private static void bubbleSort(int arr[]) { int n = arr.length - 1; int i, j, t; for (i = 0; i < n; i++) {//遍历数组 for (j = i + 1; j <=
前两天在公众号发布了一篇「NBA球队数据可视化」的视频案例，对于本赛季东西部30只球队的得失分，胜负场次，胜率排名等进行了可视化展示，并支持实时交互。可点击下方视频查看。本文来分享一下视频中可视化的实现过程。
这节课程会讨论使用不同的方式，将相同类型的网络链路互联在一起，构成一个简单的网络。这里，我们会使用一个叫做交换机（Switch）的设备，并讨论几种不同的交换方式来将数据在不同的网络之间移动。我们会关注在“packet switching”，并研究它是如何工作的。
关于排序算法的重要性我就不啰嗦了，不重要你也遇不到这篇文章。安利一个学习算法免费看动画的网站，该文的动图都来自这个网站 https://visualgo.net/zh/sorting ，感谢站长。
本文介绍了一种基于卷积神经网络的快速变脸方法，该方法可以快速地将一张人脸图像转换为另一张人脸图像，并保持其光照、姿势和表情等属性。该方法包括人脸对齐、风格迁移和变脸生成等步骤，并使用一个包含68个面部关键点的三维面部表示。实验结果表明，该方法可以生成高质量的变脸图像，甚至在测试集上获得了更好的结果。
今天是数据处理专题的第11篇文章，我们继续来介绍matplotlib这个包的使用方法。
用例图是指由参与者（Actor）、用例（Use Case），边界以及它们之间的关系构成的用于描述系统功能的视图。用例图（User Case）是外部用户（被称为参与者）所能观察到的系统功能的模型图。用例图是系统的蓝图。用例图呈现了一些参与者，一些用例，以及它们之间的关系，主要用于对系统、子系统或类的功能行为进行建模。 用例图主要的作用有三个：1. 获取需求；2. 指导测试；3. 还可在整个过程中的其它工作流起到指导作用。
NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等)以及线性代数函数。
三色旗的问题最早由E.W.Dijkstra所提出，他所使用的用语为Dutch Nation Flag(Dijkstra为荷兰人)，而多数的作者则使用Three-Color Flag来称之。
本文来告诉大家如何在上一篇博客创建的窗口里面使用 Sharpdx 初始化，然后设置窗口颜色。
PROFINET IO 设备指分配给一个或多个 IO 控制器的分布式现场设备（例如，远程 IO、阀岛、变频器和交换机等）。PROFINET IO 控制器对连接的 IO 设备进行寻址，与现场设备交换输入和输出信号。
在上期，我们提到，在DGX A100中，由于CPU的PCI-E IO通道数少于GPU、RoCE网卡和NVMe SSD盘所需要的通道数量，工程师们设计了PCI-E Switch来实现PCI通道的扩展：
You are given an n x n 2D matrix representing an image. Rotate the image by 90 degrees (clockwise).
情况二：如果关注节点是 a，它的叔叔节点 d 是黑色，关注节点 a 是其父节点 b 的右子节点
前面几篇博客都是关于排序的，在之前陆陆续续发布的博客中，我们先后介绍了冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、堆排序、归并排序以及快速排序。俗话说的好，做事儿要善始善终，本篇博客就算是对之前那几篇博客的总结了。而本篇博客的示例Demo也是在之前那些博客Demo的基础上做的，也算是集成了各种排序的方法，然后给出了可视化的解决方案。今天博客的内容还是比较有趣的。 因为本猿是做iOS开发的，所以就使用iOS相关的组件来表示上述各种排序的过程。使用可视化方式来感受一下上述这些排序方法的异同。本篇博客所使用的相关的排
各位前辈，大神好！我是张鹏飞，现在上海交大博士生在读，来自OMNILab。我的主要研究兴趣是SDN 网络测量和分析，今天厚着脸皮分享下我们在SDN测量方面的一些工作，希望能够得到大家的反馈意见，最好是批评。因为和业界接触没有那么多，如果分享的Idea有不切实际的地方，恳请大家指出来，谢谢！ 网络测量方面，其实无论是SDN还是传统网络，都有很多成熟的工作和Solution，我们分享的工作的出发点，是探索在纯OpenFlow的条件下能否实现网络承载应用的性能测量，所以第一个关键词是SDN，第二个关键词是业务性能
经常有人“心血来潮，开了一套AGC”，然后发现各种不会做，“感觉智商被AGC摁在地上摩擦”
交换机是实现将多台电脑互联起来的重要通讯基础设备。近年来，网络信息安全受到各方关注，国家也出台了一系列战略政策，大力提倡 IT 国产化的发展道路。今天，海翎光电小编就为大家图文并茂的介绍其中的一款“全国产加固以太网交换机”。
上周，我们初步介绍了红黑树存在的意义，以及红黑树的插入操作，没看过的小伙伴可以点击下面链接：
本文主要介绍了如何使用MATLAB绘制一个平行六面体，包括顶点坐标、面、颜色等。首先介绍了如何使用patch函数绘制平行六面体，并给出了具体的示例代码。然后介绍了如何从patch函数中获取顶点数和面数，以及如何使用hsv函数设置颜色。最后给出了两个具体的例子，包括如何旋转观察和平面观察。
在网上找了找方法，可以参考这篇博客 matlab中patch函数详解。然后我具体查看了 Multifaceted Patches 帮助，记录下来以备后查。
今天我想分享一个简单的 idea，它既不新颖也不花哨。甚至很多人都有过这个想法。但是无论你有没有这么想过，我都希望你能抽出几分钟和我一起重新感受这个想法。
本文主要介绍一下什么是reflow,repaint, 怎样避免它们造成的不良影响, 怎么通过工具查看分析它们. 一.首先对浏览器渲染引擎下网页呈现过程简要说一下: 浏览器的渲染引擎开始解析html构建成DOM树，DOM树是以document对象为根节点，包含所有的html标签， 包括display： none隐藏的，也包括js动态添加的元素。 解析html的同时， 将css文件或者样式元素中的样式解析成CSS Rule Tree，解析时会去掉浏览器不能识别的样式。 根据DOM树和CSSOM来构造Ren
各位读者大家好，今天我们来讲讲equitable coloring promblem(ECP)。
本文内容主要翻译自Keys in Flutter, 最初翻译动机是原作者写的比较通俗，其次 key 知识点在 Flutter 中比较重要，但在翻译过程中发现不配合相关源码很难理解作者意思而且看完容易忘，所以加了些注释和理解(详见引述)，有什么不对的地方欢迎各位大佬交流指正，多谢！
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】NeRF的泛化性难题再被Google攻克！ 视图合成（view synthesis）是计算机视觉和计算机图形学交叉领域的一个重点难题，指的是从一个场景的多张图片中创建该场景的新视图。 要准确地合成一个场景的新视图，一个模型需要从一小部分参考图片中捕捉多种类型的信息，比如详细的三维结构、材料和光照等。 自2020年研究人员提出神经辐射场（NeRF）模型以来，这个问题也受到了越来越多的关注，大大推动了新视图合成的性能。 其
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】NeRF的泛化性难题再被Google攻克！ 视图合成（view synthesis）是计算机视觉和计算机图形学交叉领域的一个重点难题，指的是从一个场景的多张图片中创建该场景的新视图。 要准确地合成一个场景的新视图，一个模型需要从一小部分参考图片中捕捉多种类型的信息，比如详细的三维结构、材料和光照等。 自2020年研究人员提出神经辐射场（NeRF）模型以来，这个问题也受到了越来越多的关注，大大推动了新视图合成的性能。 其中一个超级大玩家就是Goog
栈是一种线性表，其限制只能在表尾进行插入或删除操作。由于该特性又称为后进先出的线性表。
根据 APNIC 的这张图可以看到，分配网络资源的最高机构是 IANA（Internet Assigned Numbers Authority），是总管网络资源的机构，IANA 会下放资源给相对应的 RIR（区域互联网注册管理机构），世界上共有五个 RIR，分别是：
基于pod的OpenGL环境配置 依赖准备 ---- 所需依赖： CLTools glew libGLTools.a OpenGL.framework、GLUT.framework（这部分依赖于系统动
拓扑结构在计算机网络设计和通信领域中非常重要，因为它描述了网络中的设备（即“点”）如何相互连接（即通过“线”）。这种结构不仅涉及物理布局，即物理拓扑，还可以涉及逻辑或虚拟的连接方式，即逻辑拓扑。
前几天调程序性能的时候使用到了top这个命令，觉得从这个命令中，我们能看到很多信息。top的功能也是很强大的，之前一直不了解，只是简单的使用top命令显示进程信息，接下就学一学top命令的详细用法。
许多有经验的数据库开发或者DBA都曾经头痛于并行查询计划，尤其在较老版本的数据库中（如sqlserver2000、oracle 7、mysql等）。但是随着硬件的提升，尤其是多核处理器的提升，并行处理成为了一个提高大数据处理的高效方案尤其针对OLAP的数据处理起到了很好的作用。 充分高效地利用并行查询需要对调度、查询优化和引擎工作等有一个比较好的了解，但是针对一般场景的应用我们只需要如何常规使用即可，这里也就不深入描述了，感兴趣可以一起讨论。 那么这里我就简单介绍下SQLServer
文 / F. Sebastian Grassia, Pixar and Jamieson Brettle, Chrome Media
随着社交媒体（如Instagram和Facebook）的普及，人们越来越愿意在公开场合分享照片。在分享之前，对颜色进行修饰成为了一项必不可少的操作，可以帮助更生动地表达照片中捕捉到的故事，并给人留下良好的第一印象。照片编辑工具通常提供颜色风格预设，如图像滤镜或查找表，以帮助用户高效探索。然而，这些滤镜是通过预定义参数手工制作的，不能为具有不同外观的图像生成一致的颜色风格。因此，用户仍然需要进行仔细的调整。为了解决这个问题，引入了色彩风格转换技术，可以自动将一个经过精细修饰的图像（即风格图像）的色彩风格映射到另一个图像（即输入图像）。
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