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未知的编译错误：“已添加具有相同键的项。Unknown build error, An item with the same key has already been added.”

未知的编译错误：“已添加具有相同键的项。” Unknown build error, ‘An item with the same key has already been added.’...本文将解释编译时产生此问题的原因，并提供解决方法。 ---- 出现此问题的原因 出现此问题的原因是：csproj 文件中存在两个对相同文件的引用行。...\1 此正则表达式的作用是查找文件中的相同行。...else lines.Add(line); } Console.Read(); } } } 此代码的作用是输出指定文件中所有相同的行...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。

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「Go框架」bind函数：gin框架中是如何将请求数据映射到结构体的？

在gin框架中，我们知道用bind函数（或bindXXX函数）能够将请求体中的参数绑定到对应的结构体上。...有了来源，接下来看看各个bind函数是如何把不同数据源的数据绑定到结构体上的。...要想搞清楚三个结构体之间的区别，就要从form的enctype属性说起。...(obj, binding.MIMEMultipartPOSTForm)�函数，可以将request.PostForm中的请求参数值绑定到对应的结构体上，如下： gin中bind函数的完整层级结构 在...最后，通过不同的函数将请求中不同的参数解析到结构体上。如下图所示： 四、总结 本文讲解了在gin框架中请求体的内容是如何绑定到对应结构体上的。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （133）-- 算法导论11.2 5题

散列表是一种数据结构，它使用一个哈希函数将键（key）映射到数组中的一个位置，该位置即为槽位。然后，可以将与该键关联的值存储在该槽位中。...理想情况下，如果所有的键都是唯一的，那么每个键都将映射到数组的不同位置，这样我们就可以在O(1)的时间复杂度内进行查找、插入和删除操作。...为了实现这个功能，我们可以使用以下步骤： 1.计算每个关键字的哈希值，并将其映射到散列表的槽位上。 2.将具有相同哈希值的关键字添加到相应槽位的链表中。...散列表（Hash Table）是一种用于实现快速查找、插入和删除的数据结构。它通过将关键字映射到特定的索引位置来存储和检索数据。散列表有两个重要的性能指标：装填因子和查询时间。...如果我们简单地将具有相同散列值的关键字链接在一起，那么这个槽位上的链表长度可能会非常长，导致查找时间复杂度为O(链表长度)。

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Amazon DynamoDB 工作原理、API和数据类型介绍

两个项目可具有相同的分区键值，但这两个项目必须具有不同的排序键值。 为将某个项目写入表中，DynamoDB 会计算分区键的哈希值以确定该项目的存储分区。...文档类型 - 文档类型可表示具有嵌套属性的复杂结构。文档类型包括列表和映射。 集类型 - 集类型可表示多个标量值。集类型包括字符串集、数字集和二进制集。...映射类似于 JSON 对象。映射元素中可以存储的数据类型没有限制，映射中的元素也不一定为相同类型。...可以检索整个项目，也可以仅检索其属性的子集。或者，也可以对排序键值应用条件，以便只检索具有相同分区键的数据子集。我们可以对表使用此操作，前提是该表同时具有分区键和排序键。...还可以对索引使用此操作，前提是该索引同时具有分区键和排序键。 Scan - 检索指定表或索引中的所有项目。我们可以检索整个项目，也可以仅检索其属性的子集。

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arXiv | 操作符自编码器：学习编码分子图上的物理操作

在这项工作中，作者开发了一个用于建立分子动力学模拟的时间序列体积数据图结构表示的流程。随后，作者训练了一个自编码器，以找到一个潜在空间的非线性映射。...神经网络为非线性维数变换提供了强有力的工具，在输入数据不在线性流形上的情况下，自编码器可以学习到高维或低维空间的映射，从而捕获数据的固有结构。...在这项工作中，作者采用是对所有图进行预处理，使邻接矩阵的索引的任何排列都映射到相同的表示。如公式（2）所示，通过根据距离矩阵的指数大小对其进行排序来定义图到其规范表示的排序映射。 ?...通过生成相同距离矩阵的随机排列，添加少量高斯噪声，然后计算正则表示来检验这一假设。如图2所示，规范表示对排列不变性，对成对距离的小扰动具有弹性，大多数行和列保持相同的规范顺序。 ? 图2....使用标准欧氏度量计算成对距离，然后使用上述公式计算键序势。然后将数据分成一对向量，包含连续时间步上键序势矩阵的上链项。最后，使用标准的最小-最大缩放算法将数据缩放到范围[0,1]。

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数据结构与算法 | 哈希表（Hash Table）

哈希表（Hash Table），也称为散列表，就是一种数据结构，用于实现键-值对的映射关系。它通过将键映射到特定的值（哈希值）来实现快速的数据检索。...哈希表的优点是具有快速的平均查找时间，通常为O(1)。然而，它也具有一些挑战，如处理哈希冲突、设计良好的哈希函数和维护适当的装载因子。...基本概念哈希函数（Hash Function）： 哈希表使用哈希函数来将键转换为整数，通常是数组的索引。哈希函数应该是确定性的，即对于相同的键，它应该生成相同的哈希码。...理想情况下，不同的键应该映射到不同的哈希码，但由于哈希函数的有限性，可能会出现哈希冲突。哈希冲突（Hash Collision）： 当两个不同的键映射到相同的哈希码时，发生哈希冲突。...如果存在哈希冲突，通常会使用链表、数组或其他数据结构来解决冲突，并将键-值对添加到存储位置。查找（Lookup）： 查找键对应的值时，使用相同的哈希函数计算哈希码，并在存储位置中查找该键。

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CVPR 2019 | 一种用于年龄估计的连续感知概率网络

第二，门控网络具有桥树结构，该结构是通过将桥连接引入到树中来增强相邻节点的相似性。因此，门控网络可以感知本地回归器之间的连续性。...然后特征和BridgeNet的本地回归器和门控网络分别相连。 本地回归器用于处理异构数据，将训练集拆分成k个重叠的子集。每个子集用于训练一个本地回归器。将 ? 定义为输入数据 ? 的标签。所以第 ?...例如决策树是机器学习和计算机视觉中广泛使用的分类器，其树结构具有从粗到细的决策生成过程。...然而，考虑到决策树的叶子节点是类标签，而我们的方法的叶子是具有强关系的本地回归器，直接使用树结构不能很好的模拟本地回归器之间的这种关系。例如，Figure3(a)中叶子节点 ? 和 ?...结 论 在本文中，作者介绍了BridgeNet，这是一种用于年龄估计的连续性概率网络。 BridgeNet使用具有桥树结构的概率网络，显式地对由本地回归器构造的不同组件之间的连续性关系进行建模。

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数据库设计

) 实体是具有公共性质的可区别的现实世界对象集合 举例 学生 教师 教师 课程 选课 一般而言, 一个实体被映射到一张关系表中, 代表一组对象的集合; 表中的每一行被称为一个实体发生(Entity Occurrence...times E2\times …\times Em的子集 联系用菱形表示, 联系也能附加属性 举例: image.png 将实体和属性转换为关系 规则一 一个实体映射到关系型数据库中的一张表....实体的单值属性被映射为表的列(复合属性被映射为多个简单列) 实体标识符映射为候选键 实体主标识符映射为主键 实体的实例映射为表中的一行 举个例子: 按上面出现过的图, Students(sid, Iname...这个集合具有性质: 对于集合中的一个表 Ti , Head(Ti) 是 Head(T) 的一个子集 Head(T) = Head(T1) ∪ Head(T2) ∪….∪…∪ Head(Tk)...将数据表拆分成含有较少字段的表 存在的问题: 插入, 删除还是存在异常 举例: 将之前的表修改为符合 2NF: 候选键:(id,课名),依赖关系: (id, 课名)->分数, id->(姓名

3.1K20

一文彻底解析数据库设计思路

实体关系建模的方法更多依赖于直觉而非机器, 但会导致相同的设计。 E-R 模型 实体 (Entity) 实体是具有公共性质的可区别的现实世界对象集合。...举例: 将实体和属性转换为关系 规则一 一个实体映射到关系型数据库中的一张表. 实体的单值属性被映射为表的列(复合属性被映射为多个简单列)。 实体标识符映射为候选键。...这个集合具有性质: 对于集合中的一个表 Ti , Head(Ti) 是 Head(T) 的一个子集。..., 这些规范被称为范式目的: 使结构更合理。...在 1NF 的基础上, 消除了非主属性对于键(指候选键)的部分函数依赖 判断方法: 找出表中所有非主属性 查看是否存在有非主属性对键的部分函数依赖, 若无, 则符合 2NF 修改为符合 2NF: 将数据表拆分成含有较少字段的表

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【c++】set和map的使用

键值对 用来表示具有一一对应关系的一种结构，该结构中一般只包含两个成员变量key和value，key代 表键值，value表示与key对应的信息。...这个 pair 中的 first 成员是一个迭代器，它指向映射中具有特定键的元素的位置，无论这个元素是否是刚刚被插入的新元素还是已经存在的元素。...} else { // 插入失败，result.first 指向现存相同键的元素 } 在这里，result.first 是指向映射中具有键 1 的元素的迭代器，而 result.second...就像 multiset 允许多个相同的元素一样，multimap 允许多个不同的键值对拥有相同的键。 特性: 键可以重复. 元素按照键进行自动排序. 直接插入和删除元素具有对数复杂度....，它们会根据元素的键自动排序，但是你不能期望通过某一个键快速访问到单独的一个元素，因为可能存在多个具有相同键的元素。

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R for data science （第一章） ②

facet_wrap（）的第一个参数应该是一个公式，你用〜后跟一个变量名创建（这里“formula”是R中数据结构的名称，而不是“equation”的同义词）。...Genometric Objects 两个图包含相同的x变量，相同的y变量，并且都描述相同的数据。 但情节并不完全相同。 每个图使用不同的可视对象来表示数据。...geom_smooth（）将为您映射到linetype的变量的每个唯一值绘制一个不同的线型，具有不同的线型。...在这里，geom_smooth（）根据他们的drv值将汽车分成三行，描述汽车的动力传动系统。 一行描述具有4值的点，一行描述具有f值的点，并且一行描述具有r值的点。...您可以使用相同的想法为每个图层指定不同的数据。 在这里，我们的平滑线仅显示mpg数据集的子集，即小型汽车。 geom_smooth（）中的本地数据参数仅覆盖该层的ggplot（）中的全局数据参数。

4.4K30

mapunordered_map基础用法

由于映射中的元素键是唯一的，因此插入操作将检查每个插入的元素是否具有与容器中已有元素相同的键，如果是，则不插入该元素，并将迭代器返回给此现有元素如果函数返回一个值）。...返回值：1.单个元素版本（1）返回一个pair，其成员pair :: first被设置为一个迭代器，指向新插入的元素或映射中具有等效键的元素。...2.带有提示（2）的版本返回一个迭代器，指向新插入的元素或映射中已经具有相同键的元素。 ...在unordered_map中，键值通常用于唯一标识元素，而映射值是与该键关联的内容的对象。键和映射值的类型可能不同。...unordered_map容器比映射容器更快地通过它们的键来访问各个元素，尽管它们通过其元素的子集进行范围迭代通常效率较低。

2.5K30

Envoy架构概览(5):负载均衡

环哈希 环/模哈希负载平衡器对上游主机执行一致的哈希。该算法基于将所有主机映射到一个圆上，使得从主机集添加或移除主机的更改仅影响1 / N个请求。这种技术通常也被称为“ketama”哈希。...原始群集与上游群集具有相同的区域数量。 上游集群有足够的主机。浏览此处获取更多信息。...子集必须预定义为允许子集负载均衡器有效地选择正确的主机子集。每个定义都是一组键，可以转换为零个或多个子集。从概念上讲，每个具有定义中所有键的元数据值的主机都将被添加到特定于其键值对的子集中。...如果存在具有由路由指定的确切密钥和值的子集，则该子集用于负载平衡。否则，使用回退策略。因此，集群的子集配置必须包含与给定路由具有相同密钥的定义，以便发生子集负载平衡。...主机元数据可以是分层的（例如，顶级密钥的值可以是结构化值或列表），但子集负载平衡器仅比较顶级密钥和值。因此，当使用结构化值时，如果主机的元数据中出现相同的结构化值，那么路线的匹配条件只会匹配。

1.9K70

Flink1.4 Operator概述

= 0 } 1.4 KeyBy DataStream → KeyedStream 逻辑上将一个流分成不相交的分区，每个分区包含相同键的元素。在内部，这是通过哈希分区实现的。...min 和 minBy 之间的差别是 min 返回最小值，而 minBy 返回在该字段上具有最小值的元素（max 和 maxBy 相同）。...窗口根据某些特性（例如，在最近5秒内到达的数据）对每个键的数据进行分组。请参阅窗口以获取窗口的详细说明。...min 和 minBy 之间的差别是 min 返回最小值，而 minBy 返回该字段中具有最小值的元素（max 和 maxBy 相同）。...这非常有用，如果你想要在管道中使用，例如，从一个数据源的每个并行实例中输出到几个映射器的子集上来分配负载，但不希望发生 rebalance() 的完全重新平衡。

3.2K20

计算机网络自学笔记:P2P

1:P2P 文件分发的可扩展性  P2P 体系结构中，其中每个 peer 节点都能够帮助服务器来分发文件。...显然，对干 P2P 体系结构，文件分发是可以自我扩展的，因为 peer 节点除了是下载消  费外还能进行上传提供服务。随着 N 的增大，∑ui 也会增大，所以 dP2P 会保持稳定。 ...在任何时刻，每个 peer 节点都拥有来自某文件块的子集，且不同的 peer 节点具有不同 的文件块子集。Alice 周期性地(经 TCP 连接)询问每个邻近 peer 节点它们所具有的块列表。...数据库只包含 key-value 对例如:键可以是社会保险号，值可以是相应的人名;在这种情况  下，键一值对的例子如(156-45- 7081 , John )，或者键可以是目录名(例如，电影、唱片和软...使用散列函数把每个键(如社会保险号)映射为(0, 2n-1)范围内的一个整数。 散列函数是一种多对一的函数，使两个不同的输入可能具有相同的输出(相同的整数)，但是 具有相同输出的似然性极低。

1.4K30

如何决定使用 HashMap 还是 TreeMap？

适用于按自然顺序或自定义顺序遍历键（key）。 HashMap的Key值实现散列hashCode()，分布是散列的、均匀的，不支持排序；数据结构主要是桶(数组)，链表或红黑树。...AbstractMap抽象类：覆盖了equals()和hashCode()方法以确保两个相等映射返回相同的哈希码。...如果两个映射大小相等、包含同样的键且每个键在这两个映射中对应的值都相同，则这两个映射相等。映射的哈希码是映射元素哈希码的总和，其中每个元素是Map.Entry接口的一个实现。...因此，不论映射内部顺序如何，两个相等映射会报告相同的哈希码。 SortedMap接口：它用来保持键的有序顺序。SortedMap接口为映像的视图(子集)，包括两个端点提供了访问方法。...除了排序是作用于映射的键以外，处理SortedMap和处理SortedSet一样。

1.1K40

广告行业中那些趣事系列10：推荐系统中不得不说的DSSM双塔模型

DSSM深度语义匹配模型整体结构 DSSM模型总的来说可以分成三层结构，分别是输入层、表示层和匹配层。...结构如下图所示： 图1 DSSM模型结构图 2.1 输入层 输入层主要的作用就是把文本映射到低维向量空间转化成向量提供给深度学习网络。NLP领域里中英文有比较大的差异，在输入层处理方式不同。...下图是DSSM表示层的结构： 图3 DSSM模型表示层结构图 最下面的Term Vector到Word Hashing将词映射到3W维的向量空间中。...广告推荐的DSSM双塔模型结构 模型整体结构如下图所示，也分成三层：输入层、表示层和匹配层。...图9 广告推荐的DSSM双塔模型结构 2.1 输入层 模型训练分成两座不同的“塔”分别进行，其实也就是两个不同的神经网络。其中一座塔是用于生成user embedding。

67110

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （228）-- 算法导论16.4 5题

在这个问题中，我们特别关注最小权重最大独立子集的加权拟阵问题。 首先，我们需要明确“加权拟阵”和“独立子集”的定义。加权拟阵是一个带有权重的拟阵，而拟阵是一种类似于矩阵但具有更一般性质的数学结构。...这意味着在原问题中是独立的子集在转换后的问题中仍然是独立的。 最小权重转换为最大权重：通过转换公式，原问题中的最小权重被映射到了转换后问题中的最大权重。...如果原问题的最优解的权重和为W_{min}，则新问题的最优解的权重和为-W_{min}，这是最大的可能权重和（因为所有其他可能的独立子集的权重和都是负数）。 4. 大小相同。...由于独立子集的大小在转换过程中保持不变，原问题和解的大小相同的约束在新问题中仍然适用。...拟阵是一个数学结构，它在组合优化问题中起着类似于向量空间的角色，但具有更一般的属性。拟阵的独立集是指其中任意子集都不是另一个子集的真超集。

9720

广告行业中那些趣事系列：推荐系统中不得不说的DSSM双塔模型

DSSM深度语义匹配模型整体结构 DSSM模型总的来说可以分成三层结构，分别是输入层、表示层和匹配层。结构如下图所示： ?...图1 DSSM模型结构图 2.1 输入层 输入层主要的作用就是把文本映射到低维向量空间转化成向量提供给深度学习网络。NLP领域里中英文有比较大的差异，在输入层处理方式不同。...图3 DSSM模型表示层结构图 最下面的Term Vector到Word Hashing将词映射到3W维的向量空间中。然后分别经过两层300维度的隐藏层，最后统一输出128维度的向量。...广告推荐的DSSM双塔模型结构 模型整体结构如下图所示，也分成三层：输入层、表示层和匹配层。 ?...图9 广告推荐的DSSM双塔模型结构 2.1 输入层 模型训练分成两座不同的“塔”分别进行，其实也就是两个不同的神经网络。其中一座塔是用于生成user embedding。

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