换个角度看问题，可以节省你大量时间，提高你的效率。 背景 公司开发的一个 app，有用户反馈在打开网页点击上传图片按钮时，点击拍照不能唤起系统相机。...听到这里，我大概知道应该是权限问题了。 更多关于权限的可以看下我这篇文章https://www.jianshu.com/p/8de4385b6ade。...解决之路 既然知道是权限问题，那么问题就简单了，在选择系统相机的时候申请权限就可以了。 然而事实是： ? 在说明踩坑之路之前我们先说下储备知识。 储备知识 1. 需要一个页面。...这个时候就不要死磕这一点了，而是要站在巨人的肩膀上。 WebView 说到底也可以看成是一个精简版的浏览器，因此我们完全可以参考下浏览器的做法。 这边使用的手机为三星 S7，以这个手机为例。...通过参考其他浏览器的实现，相信对你来说解决这个问题是没太多难度的。 从这个事件，我们可以发现，我们很多时候不需要做第一个吃螃蟹的人。 可以换个角度看问题，不要钻牛角尖。
前言 最近，看了一下关于RMI(Remote Method Invocation)相关的知识，遇到了一个动态代理的问题，然后就决定探究一下动态代理。 这里先科普一下RMI。...动态代理 提出问题 看了看RMI代码，觉得UserInterface这个接口有点多余，如果客户端使用Naming.lookup()获取的对象不强转成UserInterface，直接强转成User是不是也可以...似曾相识又有点陌生的$Proxy0，翻了翻尘封的笔记找到了是动态代理的知识点，寥寥几笔带过，所以决定梳理一下动态代理，重新整理一份笔记。...这样动态代理的基本用法就学完了，可是还有好多问题不明白。 动态代理是怎么调用的invoke()方法？ 处理类UserHandler有什么作用？...假如让你去实现动态代理，你有什么设计思路？ 猜想 动态代理，是不是和静态代理，即设计模式的代理模式有相同之处呢？
前言 今天是我们讲解「动态规划专题」中的 「背包问题」的第三天。 在众多背包问题中「01 背包问题」是最为核心的，因此我建议你先精读过 背包问题 第一讲 之后再阅读本文。...另外，我在文章结尾处列举了我所整理的关于背包问题的相关题目。 背包问题我会按照编排好的顺序进行讲解（每 2~3 天更新一篇，确保大家消化）。...基本分析 基本的「将原问题抽象为 01 背包问题」的分析在 上一讲 讲过啦 ~ 本节要解决的问题是：如何将「间接求解」的方式转为「直接求解」，并学习为什么能这么做，此类做法是否有共性 ......分割等和子集」，但却是以另外一个角度进行求解： 通过修改 01 背包的「状态定义」和「转移方程」实现「直接求解」。 但这样的做法属于特题特解吗？ 其实不属于。...这其实是另外一类「背包问题」，它不对应「价值最大化」，对应的是「能否取得最大/特定价值」。这样的「背包问题」同样具有普遍性。
前言 最近，看了一下关于RMI(Remote Method Invocation)相关的知识，遇到了一个动态代理的问题，然后就决定探究一下动态代理。 这里先科普一下RMI。...动态代理 提出问题 看了看RMI代码，觉得UserInterface这个接口有点多余，如果客户端使用Naming.lookup()获取的对象不强转成UserInterface，直接强转成User是不是也可以...，于是试了一下，就报了以下错误： 似曾相识又有点陌生的$Proxy0，翻了翻尘封的笔记找到了是动态代理的知识点，寥寥几笔带过，所以决定梳理一下动态代理，重新整理一份笔记。...invoke() ((UserInterface)o).sayHello(); } 运行结果： 这样动态代理的基本用法就学完了，可是还有好多问题不明白。...假如让你去实现动态代理，你有什么设计思路？ 猜想 动态代理，是不是和静态代理，即设计模式的代理模式有相同之处呢？
前言 今天是我们讲解「动态规划专题」中的 「背包问题」的第六天。 本篇我们继续完成与 完全背包 相关的练习题，共三篇。本篇是第二篇，第一篇在 这里。...在「学习完全背包」和「上一讲练习」中，我们从最朴素背包转移方程出发，从数学的角度去推导一维优化是如何来的。 这十分科学，而绝对严谨。 但每次都这样推导是十分耗时的。...因此，我们这次站在一个「更高」的角度去看「完全背包」问题。...总结 本节，我们先是从朴素「完全背包」的角度分析并解决了问题。 而在考虑「一维优化」的时候，由于已经有前两节「数学推导优化思路」的基础，我们这次站在了「更高」的角度去看待一维优化。...从抽象「成本」&「价值」，结合「换元法」的角度去理解一维优化过程。 这可以大大节省我们分析推导的时间。
遇到问题如何去分析呢？ 今天介绍的分析方法（多维度拆解）可以帮助我们从多个角度分析问题。 1.什么是多维度拆解 分析方法？ 要理解两个关键词：维度、拆解。我们通过一个案例来说明。...老妈：那我来从三个角度拆解下他的优秀，1）个子高 2）家庭背景好3）长的帅 扎扎：哦，原来是个高富帅呀 什么是维度呢？ 老妈从不同的角度来看这个男生，这里的角度就是维度。 什么是拆解呢？...在数据分析中，我们通过不同的维度（角度）去观察同一组数据，从而洞察数据波动背后的原因。...为什么低龄用户的留存比较差？ 根据这个问题，小红书的分析团队从指标构成、业务流程拆解出三个分析的维度，来查找问题产生的原因。 1）从指标构成拆解 分析维度1：不同的低龄用户表现是否有差异？...在数据分析中，我们通过不同的维度（角度）去观察同一组数据，从而洞察数据波动背后的原因。 2）从哪些维度去拆解？
前言 今天是我们讲解「动态规划专题」中的 「背包问题」的第四天。 在众多背包问题中「01 背包问题」是最为核心的，因此我建议你先精读过 背包问题 第一讲 之后再阅读本文。...这样的解释其实是利用了人的抽象思维，但感觉不一定是对的。 接下来，我们从「数学」的角度去证明为什么修改 01 背包的遍历顺序可以正确求解完全背包问题。...} } return dp[C]; } } 时间复杂度：共有 个状态需要被转移，复杂度为 空间复杂度： 总结 今天我们学习了【动态规划.../背包问题】中的「完全背包」问题。...形式上，我们只需要将 01 背包问题的「一维空间优化」解法中的「容量维度」遍历方向从「从大到小 改为 从小到大」就可以解决完全背包问题。
问题居然一下子就清晰起来。我们都知道要换个角度去认识和思考问题，但是真正遇到问题的时候，又有多少人能够做到这一点呢？...但是，如果我们换个角度思考问题，变成 “根据用户排名去取得用户信息”，问题说不定就豁然开朗了。“排名” 有一个天然的优势是一定是从 1 开始的连续正整数列表，它的长度就等于所有用户的数量。...当我提示到这一句话的时候，有些本来没有头绪的同学也能够自己把问题解答下去了——这样的数据结构形式，非常适合使用数组来表达，根据下标去访问元素，是非常快的。...我还在 《再谈大楼扔鸡蛋的问题》里面介绍了一个使用等差数列求和公式来解题的证明，其中的思路也是 “换个角度思考问题”，把 “给定大楼层总数情况下，思考最少要扔多少次鸡蛋来确定鸡蛋恰好破碎的临界层”，变成...“换个角度” 的实质在于需要改变思考问题的切入点和方向，而当我们掌握了通用的解题思路以后，掌握了更强大的解决问题的技巧以后，为什么原本或开阔或自然的思路反而被压制了呢？
www.zhihu.com/question/359742335/answer/930586793 来源：知乎 其实真不一定必须用one hot，不过用one hot时，主要因素包括： one hot的形式无法比较大小...不过当你的label之间存在直接的比较关系，就可以直接用数字当label。...例如你做一个风控模型，预测的是四个风险类别[低，中，高，紧急]，其实你也可以用1，2，3，4来做label，因为确实存在一个比较。但这本质上就成了回归问题。...one hot的形式还可以计算top N准确度。...预测的结果将会是[0.1, 0.6, 0.2, 0.1]这样的形式，我们一般取概率最高的那个为预测结果，假设这四个label还是[苹果，雪梨，香蕉，草莓]，如果真实的结果是雪梨，那么这个结果是top1
我们可以证明为什么会有这样的性质： 首先，可以明确的是：因为 gas 数组和 cost 数组是给定的，因此每个位置的「净消耗」是固定的，与从哪个「起点」出发无关。...❞ 所以，从更本质的角度出发，这道题其实是一道「KMP」思想应用题，或者说广泛性的「DFA」题。...其他 在写「总结」部分的时候，我还特意去看了一下题解区，没有人提到过「KMP」和「DFA」，几乎所有题解都停留在题目标签「贪心算法」的角度去思考。...这是不对的，题目标签的拟定很大程度取决于「写这个标签的人的水平」和「ta 当时看这道题的思考角度」，是一个主观的结果。...学习算法和数据结构，应该是去理解每个算法和数据结构的“某个操作”为什么能够带来优化效果，并将该优化效果的“底层思想”挖掘出来，应用到我们没见过的问题中，这才是真正的“学习”。
hi，everybody，my friend,今天，我们继续来学习动态规划相关问题，今天，我们要学习的是打家劫舍问题，我们接着往下看 一.题目描述 我们来仔细分析一下这个题目，如题目所描述的那样。...来看示例一,有人可能会发出这样的疑问，为什么不可以选择偷第一家和第三家呢，如果放在打家劫舍（1）中，这样做是可以的，但是在本题中，这样是不符合要求的，因为第一家和第三家是相连的，这样会触发报警系统。...在第一个选择中，得到的金额是3，第二个选择中，得到的金额是4，所以选择1,3家 二.讲解算法原理 本题的思想是通过分类讨论，将环形的问题，转化成打家劫舍1类型的问题 1.状态表示 根据到达第i家时，对第...i家是否进行盗窃，我们需要第一两个数组 f[i-1]：表示到达第i家时，对第i家进行盗窃后，得到的最大金额。...g[i-1]:表示到达第i家时，不对第i家进行盗窃，得到的最大金额。 2.状态转移方程
前言 有一天逛知乎的时候，遇到了这样的问题：面代码为什么i最后的结果是8？...，你会怎样去把问题解释清楚？...数据的运算基于操作栈进行，例如iadd可以将栈顶的两个int类型进行加法运算。 动态连接 每个栈桢都会包含一个指向运行时常量池中该栈桢对应方法的符号引用，持有这个引用是为了支持方法调用过程的动态连接。...将符号引用在运行期解析成直接引用的过程，叫做动态连接。...结语 文章可能对栈桢描述的并没有那么详细，主要还是让大家大致了解一下栈桢基本的功能作用，普及一下字节码的作用。当我们对一些代码无法理解的时候，换个角度去理解可能会豁然开朗。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...30 * Math.PI / 180) = Math.cos(Math.toRadians(30)) 运算：Math.xx(n) 这里的n...指的是弧度 因为 1度 = （π * 弧度）/180 所以可得 50度= 50* π /180 Math里也提供了角度与弧度的转化 //角度转弧度 public static double...toRadians(double angdeg) { return angdeg / 180.0 * PI; } //弧度转角度 public static double toDegrees...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
从运维角度测试全局死锁以及带来的问题 第一个节点 [oracle@rac2 ~]$ sqlplus scott/tiger@192.168.15.101:1521/prod SQL> select userenv...继续看第二个节点，此时锁等待还是继续，这里只是Oracle从全局的角度打破了死锁，但是锁等待还是有，这时事务层面的问题。...我们继续看全局死锁的lmd的dump文件，我们继续分析日志 [oracle@rac1 trace]$ cat /oracle/db/base/diag/rdbms/prod/prod1/trace/prod1...总结： 全局死锁，属于业务逻辑有问题，从不不同实例，对相同对象得记录做操作，这个问题可以通过指定service让其从一个节点执行，但是这样依然会发生死锁，最终还是得从业务逻辑做调整，再者如果该问题业务逻辑无法修改...，会生成大量得dump文件，根据情况不通产生得大小也有差异，但是这个问题很可能会撑爆Oracle得软件目录，所以还需要定时删除对应得dump文件，以防止实例挂掉！
文章目录 一、对偶问题的对称形式 二、对偶问题实例 三、对偶问题规律 ( 目标函数求最大值 ) 一、对偶问题的对称形式 ---- 1 ....: 目标函数最大值 : 对称形式目标函数求最大值 , 上述线性规划符合该条件 , 不用进行修改 ; 约束方程小于等于不等式 : 对称形式的约束方程都是小于等于不等式 , 方程 1 和方程...: 对称形式 : 求目标函数最大值 , 约束方程是求小于等于不等式 ; 对偶问题 : 求目标函数求最小值 , 约束方程都是大于等于不等式 ; 根据上述分析 , 写出对偶形式 : \begin...\geq 0 的 ; 如果原问题 LP 中的约束条件是大于等于 \geq 不等式 , 那么对应的 对偶问题 DP 的约束变量就是小于等于 \leq 0 的 ; 如果原问题 LP 中的约束条件是...\leq 0 的 , 那么对应的 对偶问题 DP 的 约束条件是小于等于 \leq 不等式 ; 如果原问题 LP 中的 约束变量就是自由变量 , 即没有任何约束 , 那么对应的 对偶问题
题目描述： 有 n 个物品和一个大小为 m 的背包. 给定数组 A 表示每个物品的大小和数组 V 表示每个物品的价值.问最多能装入背包的总价值是多大?...我们先定义问题需要的状态： F(i,j):表示从第i个商品中选择了商品后，大小为j的背包的价值。 状态转移方程： 图中，F中的i是从1开始的，A和V中的i和j是从0开始的。...特殊情况：如果装不下，那么此时的价值和前i-1个情况的价值是一样的，即F(i,j) = F(i-1,j); 如果可以装入：需要在两种选择中找最大的，即F(i, j) = max{F(i-1,j), F(...其中，F(i-1,j): 表示不把第i个物品放入背包中， 所以它的价值就是前i-1个物品放入大小为j的背包的最大价值。...但是如果是一维向量，需要从后向前计算，因为后面的元素更新需要依靠前面的元素未更新（模拟二维矩阵的上一行的值）的值。
当前子问题的解将由上一次子问题的解推出。使用动态规划来解题只需要多项式时间复杂度，因此它比回溯法、暴力法等要快许多。 首先，我们要找到某个状态的最优解，然后在它的帮助下，找到下一个状态的最优解。...递推与递归： 从程序上看，递归表现为自己调用自己，递推则没有这样的形式。 递归是从问题的最终目标出发，逐渐将复杂问题化为简单问题，最终求得问题。 是逆向的。...最优解问题大部分都可以拆分成一个个的子问题，把解空间的遍历视作对子问题树的遍历，则以某种形式对树整个的遍历一遍就可以求出最优解，如上面的分析，这是不可行的。...贪心和动态规划本质上是对子问题树的一种修剪。两种算法要求问题都具有的一个性质就是“子问题最优性”。即，组成最优解的每一个子问题的解，对于这个子问题本身肯定也是最优的。...动态规划的代价就取决于可选择的数目（树的叉数）和子问题的的数目（树的节点数，或者是树的高度？）。 贪心算法是动态规划方法的一个特例。
今天发现stream-query的动态mapper，独立配置不生效： 原来是因为logback解析日志对应的类和包时，忽略了内部类的判断 在执行时发现用的Logger对象是MappedStatement...里面的，于是就从MappedStatement的创建 找到C:/Users/achao/.m2/repository/org/mybatis/mybatis/3.5.10/mybatis-3.5.10-.../org/apache/ibatis/mapping/MappedStatement.java:81里面的 LogFactory.getLog(logId)(logId)此时是我们的动态Mapper.../ch/qos/logback/classic/LoggerContext.class:84下面有一段获取分隔符下标然后进行分割的逻辑 于是将动态mapper原来以$dynamicMapper开头的类名...，改成了以org.dromara.streamquery.stream.plugin.mybatisplus.dynamicMapper开头 重新配置，问题解决
跳跃-动态规划问题 1、题目描述 2、解题思路 2.1 解法一：动态规划 2.2 解法二：DFS深度优先搜索最大权值 1、题目描述 小蓝在一个 n 行 m 列的方格图中玩一个游戏。 ...开始时，小蓝站在方格图的左上角，即第 11 行第 11 列。 小蓝可以在方格图上走动，走动时，如果当前在第 r 行第 c* 列，他不能走到行号比 r 小的行，也不能走到列号比 c 小的列。...小蓝希望，从第 1 行第 1 列走到第 n 行第 m* 列后，总的权值和最大。请问最大是多少？ 输入描述 输入的第一行包含两个整数 n,m，表示图的大小。 ...5 -4 -5 -10 -3 1 7 5 -9 3 -10 10 -2 6 -10 -4 输出 15 运行限制 最大运行时间：1s 最大运行内存: 128M 2、解题思路 2.1 解法一：动态规划...那我们可以由此建立一个搜索的坐标数组，每次从当前位置搜的时候我们就扩展坐标即可。 令dp[i][j]表示从(1,1)到达(i,j)位置获得的最大权值。
功能连接和脑动力学 关于功能性神经成像的基本问题是成像模式的测量如何代表各种整合的大脑功能，如听觉处理、视觉和认知。...因此，在本文中，使用相同解剖位置作为节点的方法不属于空间动态。这个重要的问题更普遍地影响了动力学的研究，因为空间固定节点的使用可能导致对大脑动态的不正确估计。...允许种子在空间上变化的另一个好处是，它解决了主体间的可变性，这是在功能研究中使用空间固定节点的另一个主要问题。...图4 空间流体时间组研究的结果 8. 总结 神经影像学研究，尤其是功能磁共振成像研究，已经迅速转向从大脑功能连接的时间重构角度研究大脑动态。...然而，这一广泛但新兴的领域仍处于非常早期的阶段，随着持续的关注产生更好的方法和可复制的结果，它将做出更大的贡献(见未决问题)。空间动态分析中的一个重要区别因素是分析工具使用空间信息和属性的程度。
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