# 有n个活动的集合E={1,2,…,n}，其中每个活动都要求使用同一资源， # 如演讲会场等，而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。 # 每个活动i都有一个要求使用该资源的起始时间si和一个结束时间fi,且si <fi 。 # 如果选择了活动i，则它在半开时间区间[si, fi]内占用资源。 # 若区间[si, fi]与区间[sj, fj]不相交，则称活动i与活动j是相容的。 # 也就是说，当si≥fj或sj≥fi时，活动i与活动j相容。 # 活动安排问题就是要在所给的活动集合中选出最大的相容活动子集
在2021年12月上旬，Flutter官方发布了今年的第四个正式版本，也是今年的最后一个Flutter稳定版。
分治法的基本思想： 将一个规模为 n 的问题分解为 k 各规模较小的子问题， 这些子问题互相独立且与原问题是同类型问题。 递归地解这些子问题， 然后把各个子问题的解合并得到原问题的解。 分治法所能解决的问题一般具有的几个特征是： 该问题规模缩小到一定程度就可以容易地解决； 该问题可以分解为若干个规模较小的同类型问题； 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解； 原问题分解出的各个子问题是相互独立的， 即子问题之间不包含公共的子问题。 分治法可以解决的具体问题：矩阵连乘、大数乘法、二分法搜索、快速排序
文档（document）是MongoDB中数据的基本存储单元，非常类似与关系型数据库管理系统中的行，当更有表现力。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
一、特点 学习一个东西，至少首先得知道它能做什么？适合做什么？有什么优缺点吧？ 传统关系型数据库，遵循三大范式。即原子性、唯一性、每列与主键直接关联性。但是后来人们慢慢发现，不要把这些数据分散到多个表、节点或实体中，将这些信息收集到一个非规范化（也就是文档）的结构中会更有意义。尽管两个或两个以上的文档有可能会彼此产生关联，但是通常来讲，文档是独立的实体。能够按照这种方式优化并处理文档的数据库，我们称之为文档数据库。 设计MongoDB的初衷就是用作分布式数据库。 MongoDB
领域对象是DDD的核心，我们会依次分析聚合/聚合根、仓储、规约、领域服务的最佳实践和规则。内容较多，会拆分成多个章节单独展开。
本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree（Kd树）。Kd-Tree，即K-dimensional tree，是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor)，例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介绍Kd-Tree的基本原理，然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍，最后给出一些参考文献和开源实现代码。
黑盒测试用例设计方法包括等价类划分法、边界值分析法、判定表法、因果图法、正交试验法、状态迁移图法、流程分析法、输入域测试法、输出域分析法、异常分析法和错误猜测法等，下面进行详细介绍。
曾经红级一时的jQuery还记得吗？拥有号称当时业界最快的DOM选择器Sizzle，那么为什么他能自称是最快呢？让我们来分析一下Sizzle.js的源码，了解他的设计精妙之处。虽然MVVM已经成为现在的主流，但是了解历史能让我们更了解现在，也为以后更好的设计和开发框架提供的参考。 作者：朱胜--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区 好了有了之前的词法分析过程，现在我们来到select函数来，这个函数的整体流程，前面也大概说过： 1. 先做词法分析获得token列表 2. 如果有种子集合直接到编译过程
1.定义 是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。
归并排序是通过分治的方式，将待排序集合拆分为多个子集合，对子集合排序后，合并子集合成为较大的子集合，不断合并最终完成整个集合的排序。
什么是mongodb MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB是一个介于关系数据库和 非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 m
把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例
在正交频分复用（OFDM）系统中，峰均比（PAPR）是一个重要的性能指标。高 PAPR 会导致功率放大器（PA）的非线性失真，限制了系统的性能。为了抑制 PAPR，多种技术被提出，其中基于部分传输序列（PTS）的方法是一种有效目广泛使用的技术。本文利用 MATLAB 仿真，分析不同参数 V 对 PTS-PAPR 抑制技术的效果影响。
熵是热力学中的概念，表示混乱程度。熵越大，热力系统中粒子无规则的运动越剧烈；熵越小，粒子越趋近于静止的状态。
最近在研究 Mongo，买了华中科技大学出版社的《MongoDB 实战》第二版，但是在看了一个小时后就发现，全书的翻译满满的槽点，不吐不快。
在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。
Stirling 子集数作用 : 求集合中有多少不同的 等价关系 , 即求集合中有多少个不同的 划分 ;
它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域，然后针对若干个小区域进行数据处理。
基本使用很简单， 返回的是索引从fromIndex（包含）到 toIndex（不包含）的元素集合
预期的结果，应该是输出true，但是实际却是抛出了java.lang.UnsupportedOperationException异常：
今天跟大家分享Arrays.asList、ArrayList.subList的使用。
来源：blog.csdn.net/zwwhnly/article/details/109583990
要讨论Max-Mean Dispersion Problem,就要首先了解Maximum Diversity Problem (MDP) 。
文本分类大致有两种方法：一种是基于训练集的文本分类方法；另一种是基于分类词表的文本分类方法。两种方法出自不同角度的研究者，训练集法更多的来自计算机或人工智能研究领域，而分类表法则更多地来自突出情报领域。本文主要介绍前一种。
快速排序是通过分治的方式，根据选定元素将待排序集合拆分为两个值域的子集合，并对子集合递归拆分，当拆分后的每个子集合中元素个数为一时，自然就是有序状态。
Zotero 是一个免费易用的 Firefox 扩展与客户端软件， 可以协助我们收集、管理及引用研究资源， 本文记录相关内容。 简介 📷 Zotero 是一个免费易用的 Firefox 扩展与客户端软件，可以协助我们收集、管理及引用研究资源，包括期刊、书籍等各类文献和网页、图片等。 与 Endnote 等不同的是，它既可以单独使用，也可以内嵌于 Firefox 与 Google 浏览器等环境下使用。随着互联网的发展，我们获取文献资源大都是通过浏览器，而 Zotero 与浏览器的密切结合使我们
把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。
# 希尔排序(缩小增量排序) # 原理 将一个无序集合分割成多个子集合进行直接插入排序并交换存储位置， 然后将排序结果继续分为多个子集合排序交换存储位置， 每次子集合的数量递减，直到到子集合个数为1时进行最后一次直接插入排序。 希尔排序需要关注的一点就是每次我们隔多少个元素拆分集合（术语是增量因子）， 所以通过增量因子（每组多少个元素）确定子集合的个数很重要，但最终一次排序的增量因子必须是1。 例： 原始集合：{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 分割集合：{5,1} {2,9} {4,7} {6
由于 String 类型描述的字符串内容是常量不可改变，因此 Java 虚拟机将首次出现的字符串放入常量池中，若后续代码中出现了相同字符串内容则直接使用池中已有的字符串对象而无需申请内存及创建对象，从而提高了性能。
插入排序 插入排序的基本思想是：从初始有序的子集合开始，不断地把新的数据元素插入到一排列有序子集合的合适位置上，使子集合中数据元素的个数不断增多，当子集合等于集合时，插入排序算法结束。常用的插入排序有直接插入排序和希尔排序两种。 直接插入排序
随着科技得越来越发达，人工智能，自动驾驶导航等字眼频频出现在我们得眼前。但是目前来说自动驾驶并没有得到很全面得普及，还在进行不断的开发和测试当中。从小就爱好车的我，对这项技术也很是感兴趣。
Hilltop算法是由Krishna Baharat 在2000年左右研究的，于2001年申请专利，但是有很多人以为Hilltop算法是由谷歌研究的。只不过是Krishna Baharat 后来加入了Google成为了一名核心工程师，然后授权给Google使用的。
显然，对于具有n个元素的集合R,R={r1,r2,r3…rn},其排列方式有n!种。 如：R = {1,2,3}，其全排列如下： 1，2，3 1，3，2 2，1，3 2，3，1 3，1，2 3，2，1
SALSA算法的初衷希望能够结合PageRank和HITS算法两者的主要特点，既可以利用HITS算法与查询相关的特点，也可以采纳PageRank的“随机游走模型”，这是SALSA算法提出的背景。由此可见，SALSA算法融合了PageRank和HITS算法的基本思想，从实际效果来说，很多实验数据表明，SALSA的搜索效果也都优于前两个算法，是目前效果最好的链接分析算法之一。
随着互联网产生的文本数据越来越多，文本信息过载问题日益严重，对各类文本进行一个“降 维”处理显得非常必要，文本摘要便是其中一个重要的手段。文本摘要旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要从给定的一个文档中生成摘要，多文档摘要从给定的一组主题相关的文档中生成摘要。按照输出类型可分为抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要从源文档中抽取关键句和关键词组成摘要，摘要全部来源于原文。生成式摘要根据原文，允许生成新的词语、短语来组成摘要。按照有无监督数据可以分为有监督摘要和无监督摘要。本文主要关注单文档、有监督、抽取式、生成式摘要。
Doc2Vec 原理： Doc2Vec 或者叫做 paragraph2vec, sentence embeddings，是一种非监督式算法，可以获得sentences/paragraphs/documents 的向量表达，是 word2vec 的拓展。学出来的向量可以通过计算距离来找 sentences/paragraphs/documents 之间的相似性， 或者进一步可以给文档打标签。 例如首先是找到一个向量可以代表文档的意思， 然后可以将向量投入到监督式机器学习算法中得到文档的标签， 例如在
Set是指具有某种特定性质的具体的或者抽象的对象汇总而成的集体。其中，构成Set的这些对象则称为该Set的元素。
搜索引擎融合两者，共同拟合出相似性评分函数，来对搜索结果进行排序。
MongoDB中使用find函数来进行查询。查询最终返回的是一个集合中文档的子集，子集合包括0个文档到这个集合中所有的文档。
让机器像人一样表达和创作是人工智能的重要愿景，实现这一愿景的核心技术领域之一是智能写作。智能写作近年来不仅在技术上发展迅速，在应用中也体现出愈发重要的价值。
# 快速排序 # 原理 取无序集合中任意一个元素（通常选集合的第一个元素）作为分界点，将小的放左边，大的放右边，此时集合被划分三段， 然后将左边，右边集合分别使用之前的集合划分方式，直到最后每个集合中的元素都是1个， 最后合并集合即得到有序集合。 原始集合：{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 取任意一个元素：5，分割后为{2,4,1,3} {5} {6,8,9,7,10} 分别取多个子集合的任意一个元素： * 第一个子集合：{1} {2} {4,3} * 第二个子集合：{5} * 第三个
题目描述 对于从1到N (1 <= N <= 39) 的连续整数集合，能划分成两个子集合，且保证每个集合的数字和是相等的。举个例子，如果N=3，对于{1，2，3}能划分成两个子集合，每个子集合的所有数字和是相等的：
前言： toString()方法 相信大家都用到过，一般用于以字符串的形式返回对象的相关数据。 最近项目中需要对一个ArrayList<ArrayList<Integer>> datas 形式的集合处理。 处理要求把集合数据转换成字符串形式，格式为 ：子集合1数据+"#"+子集合2数据+"#"+....+子集合n数据。 举例： 集合数据 ：[[1,2,3],[2,3,5]] 要求转成为 "[1,2,3]#[2,3,5]" 形式的字符串 第一次是这样处理的： A
使用.来分割不同命名空间的子集合，例如一个博客系统可能包含两个集合，分别时blog.posts和blog.authors。
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