https://leetcode-cn.com/problems/find-minimum-in-rotated-sorted-array/
本文主要分析MII/RMII/SMII，以及GMII/RGMII/SGMII接口的信号定义，及相关知识，同时本文也对RJ-45接口进行了总结，分析了在10/100模式下和1000M模式下的设计方法。
1、margin与容器尺寸 元素尺寸：①可视尺寸 clientWidth（标准）；②占据尺寸 margin与可视尺寸：①适用于没有设定width/height的普通block元素；②只适用于水
使用IDLE或者Python Shell来编写Python是非常适合于简单程序的，但是这些工具往往将大型的编程项目变成一个个充满绝望和沮丧的“坑”。使用一款集成开发环境甚至是一款好的专用的代码编辑器会让编程充满乐趣，但是如何选择呢？
Given a binary search tree (BST), find the lowest common ancestor (LCA) of two given nodes in the BST. According to the definition of LCA on Wikipedia: “The lowest common ancestor is defined between two nodes v and w as the lowest node in T that has bot
来源:Python程序员 ID:pythonbuluo 使用IDLE或者Python Shell来编写Python是非常适合于简单程序的，但是这些工具往往将大型的编程项目变成一个个充满绝望和沮丧的“坑”。使用一款集成开发环境甚至是一款好的专用的代码编辑器会让编程充满乐趣，但是如何选择呢？ 各位看官，不要畏惧，我们将在这里为您解释和揭开无数可供选择的神秘面纱。虽然我们无法决定哪一款最适合于你和你的项目，但是我们会阐明每一款的优缺点，帮助您作出最明智的决定。 为了浅显易懂，我们将我们的工具清单分为两部分，一部
触发margin:auto的前提条件是对应方向会自动填充，所以一般高度不会自适应，可以使用writing-mode: vertical-lr改变文档流方向，而这样水平方向无法居中，所以需要设置position，将正常流宽度改变成格式化宽度和格式化高度
今天是机器学习的第15篇文章，之前的文章当中讲了Kmeans的相关优化，还讲了大名鼎鼎的EM算法。有些小伙伴表示喜欢看这些硬核的，于是今天上点硬菜，我们来看一个机器学习领域经常用到的数据结构——KD-Tree。
栈这个结构我想大家应该都耳熟能详，尤其是在很多地方将和堆并列在一起，称作“堆栈”就更广为人知了。
作为微软革命性的产品，Windows8带来全新的体验，尤其是Metro界面的引入，让Win8完全不是Windows的模样了。在操作习惯上，Metro界面更多的照顾平板电脑等触摸设备，针对传统的键盘鼠标操作，Win8也在引导着用户尽可能多的使用快捷键，此外还要学会善用鼠标右键。微软的这些操作上的改进，也是在照顾着非触摸屏设备的用户，Metro界面，为平板而生，但是绝不会抛弃PC。 以下提供快捷键： Windows 键 + C 显示个性分类和时钟 Windows 键 + I 打开“设置”个性分类 Window
今天继续，看看Facebook在KDD'21的工作，从模型到部署介绍了Facebook Marketplace这一电商平台的语义检索系统。
作为电子计算机系统中一个非常重要的协处理器，GPU从1990年代第一次出现以来，就一直在专职负责图形渲染和处理的相关工作。然而随着时间的推移，技术和需求的不断变化，GPU已经逐渐走出了这种定位。特别是近几年，凭借突出的并行运算能力和高性能的内存使用效率，GPU已经被广泛应用于高级实验室仿真和深度学习编程等诸多的需要高强度运算的非图形处理领域。 MIT计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的前任研究员Todd Mostak就将GPU应用在了数据库领域。他将传统数据库管理系统中的运算核心——CPU替换为GPU
q2cli 1.在查看插件的详细信息时清理 –version 输出！ 2.将多个小时的血液、汗水和眼泪投入到清理q2cli体验中，变化包括： 1）--cmd-config 已经被删除了(它没有得到充分的记录，并且增加了很大的复杂性)。我们鼓励需要编程控制的QIIME2用户改用PythonAPI，这要灵活得多。 2）--py-packages从qiime info 中移除了(它已经坏了)，使用conda list代替。 3）--output-dir 和--o选项中，在执行命令之前，请确保路径是可写的。 4）
原本今天想给大家讲讲快速选择算法的，但是发现一连写了好几篇排序相关了，所以临时改了题目，今天聊点数据结构，来看看经典并且简单的数据结构——栈。
本周公司邀请了邱锡鹏老师来做了一个关于 nlp 预训练模型的讲座，线下和学术大佬的讨论请教，的确会对基础的理论知识框架有更清晰的认识。不过有的小伙伴可能会想，你不是做搜索，做推荐的吗，为啥去凑人家的 nlp 的热闹~哈哈哈，来了大佬不去凑热闹，拿什么发朋友圈（狗头）
作者介绍 qiannzhang（张倩），腾讯云数据库专家工程师，具备多年数据库内核研发经验，在大数据分析领域深耕多年。加入腾讯后，主要负责CDW PG数据库SQL引擎相关特性的研发工作。 背景介绍 CDW PG是腾讯自主研发的新一代分布式数据库，采用无共享的MPP集群架构，具备业界领先的数据分析查询处理能力，适用于PB级海量数据的OLAP应用场景。 在OLAP场景中，多表连接查询是最主要的查询类型之一。CDW PG支持多种连接类型，包括left join、right join、inner join和fu
1．灰度等级为256级，分辨率为2048*1024的显示器，至少需要的帧缓存容量为（ ）
本文讲解了一般专利申请的流程，专利的基本知识和申请费用，同时也摘录了专利写作各部分的注意要点。
随着互联网和移动终端的发展，用户获取信息的需求越来越高——从以前单一地接受信息到现在主动获取自己感兴趣的资讯。搜狐新闻客户端的重要任务就是根据用户喜好向用户推荐他们感兴趣和关心的新闻，从而提升新闻点击率和阅读时长。
本系列将带来FPGA的系统性学习，从最基本的数字电路基础开始，最详细操作步骤，最直白的言语描述，手把手的“傻瓜式”讲解，让电子、信息、通信类专业学生、初入职场小白及打算进阶提升的职业开发者都可以有系统性学习的机会。
原理类似分布式选举那一套，当一个master节点宕机时，剩下2个投票选出1个新老大，整个集群可以继续服务。对于核心系统，只部署单机房总归有点不保险，万一单机房故障就废了（比如：断电断网、或光缆被挖断）。那有同学肯定会想，多弄几个机房，把集群中的节点分散到多个机房不就好了么？
基础管理 寒冷的冬日，一个富翁与一个农夫，一个静坐家中不断增衣，一个劳作田埂不断减衣。富翁虽穿上了裘皮却冻得瑟瑟发抖，而农夫只剩单衣却挥汗如雨。为什么呢？因为，从本质上说，富翁是在消极应对寒冷，单纯依靠外物来御寒，而农夫却在积极挑战寒冷，通过劳作增强体质来保暖。 故事意味深长，它告诉我们，在金融危机的“冬日”，光把目光放在经济运行的“总量”上，只顾着“添衣加被”是不够的。要积极挑战寒冷，两眼向内，苦练内功，踏实地把自身发展的基础夯实了，打牢了，这才是真正的发展之道。 “微笑曲线”与“武藏曲线” 宏基领导人施
如上所示，这是最常见的细胞，我们可以看出这样的通用细胞，大约是一侧比另外一侧略微宽或者窄的椭圆。
允中 编译整理 量子位·QbitAI 出品 路上的这些汽车，迟早会变成完全无人驾驶的：这一点，已经是业界共识，只不过有人说“2021年”，有人说“2025”年实现而已。 无人车有什么弱点？英国行为艺术家James Bridle用视频展示了一个： 他在视频里展示的方法很简单：在地上画个圈，在圈外再画一圈虚线。只要考过了科目一，你一下子就能明白这是怎么回事了：当路上的车道线是里一虚一实两条线时，汽车可以从虚线一侧开到实线一侧，但不能从实线一侧开到虚线一侧。 完全无人驾驶的汽车，自然是要遵守交规的……
这几天正好有需求复现了一下MLAA算法用来处理图像, 复现完就写了这份笔记, 内容不难度但是流程比较繁琐. 本篇5k字, 其中有些地方的实现可能不太标准, 才疏学浅, 错漏也在所难免. 本文同步存于我的Github仓库, 有错误会在那里更新.(https://github.com/ZFhuang/Study-Notes/blob/main/Content/%E5%9B%BE%E5%BD%A2%E5%AD%A6/%E5%BD%A2%E6%80%81%E6%8A%97%E9%94%AF%E9%BD%BFMLAA%E4%B8%8EPython%E5%AE%9E%E7%8E%B0/README.md)
假设有 n 台超级洗衣机放在同一排上。开始的时候，每台洗衣机内可能有一定量的衣服，也可能是空的。
sql查询这个东西， 要说它简单， 可以很简单， 通常情况下只需使用增删查改配合编程语言的逻辑表达能力，就能实现所有功能。 但是增删查改并不能代表sql语句的所有， 完整的sql功能会另人望而生畏。 就拿比普通增删查改稍微复杂一个层次的连接查询来说, 盲目使用, 也会出现意料之外的危险结果，导致程序出现莫名其妙的BUG。 在连接查询语法中，另人迷惑首当其冲的就要属on筛选和where筛选的区别了， 在我们编写查询的时候， 筛选条件的放置不管是在on后面还是where后面， 查出来的结果总是一样的， 既然
最近1年多，前后端同构慢慢变成一个流行词，也许很多人还停留在前后端分离的最佳实践道路上，但实际上又有一批人已经从简单的服务端渲染走向探索最佳前后端同构方案的路上了。不过，我只是膜拜后者的过客。 虽然大家可以去网络搜索一下相关的概念解释，但这里我还是简单列举一下，我理解的术语。 1、前端渲染：浏览器一侧使用js，借助模版或vue、react、angular等框架做的DOM结构生成。 2、后端渲染：服务器一侧，使用php、nodejs等技术实现DOM结构生成，并在HTTP请求中返回给浏览器。 3、同构：浏览器一
今晚是我们学长第二次讲课，讲了一个三分！认真听了一下，感觉不是很难，可能会比二分还简单些！我就把上课讲的内容归纳为一篇文章概述吧！以后也会重点讲解的！ 简单点说二分是查找区间，相当于一次函数，三分就是二次函数了，求它的极值，怎么做，数学常用的是求导，计算机就用查找咯，那么请看下面的简单概述吧！ 一. 概念 在二分查找的基础上，在右区间（或左区间）再进行一次二分，这样的查找算法称为三分查找，也就是三分法。 三分查找通常用来迅速确定最值。 二分查找所面向的搜索序列的要求是：具有单调性（不一定严格单调）；没有单调
一直以来我们都很熟悉IE的“浮动边距加倍”的bug，并且绝大多数重构人员都已经很擅长在需要浮动时就直接绕过他。其实以webkit为核心的浏览器，包括但不限于Safari和Chrome，也有一个关于浮动和边距的bug，同样会造成布局错误。我在最近三个月的前一个月连续遭遇了两次这个bug，后两个月虽然避免了再次出现，但是直到现在才把这个bug彻底弄清楚。 触发这个bug的条件是： 在一个非浮动元素上应用overflow，且其值不为visible（这将形成一个Block Formatting Context元素）
支持向量机（SVM）旨在解决「分类」问题。数据通常包含一定数量的条目/行/点。现在，我们想对每个数据点进行分类。为简单起见，我们假设两个类别：「正类」和「负类」。这或许可以帮助解答以下问题：
在前面的文章里，我们从方向的本质参考系出发，介绍完了常用的地球球心参考系东南西北方位以及以人为参考系的前后左右方位，相关内容请戳：
外积，又称叉积，是向量代数（解析几何）中的一个概念。两个向量v1(x1, y1)和v2(x2, y2)的外积v1×v2=x1y2-y1x2。如果由v1到v2是顺时针转动，外积为负，反之为正，为0表示二者方向相同（平行）。
今天和海翎光电的小编一起分析MII/RMII/SMII，以及GMII/RGMII/SGMII接口的信号定义，及相关知识，同时小编也对RJ-45接口进行了总结，分析了在10/100模式下和1000M模式下的连接方法。
本文介绍了线性感知机模型，以及解决这类感知机分类问题的简单算法：PLA。详细证明了对于线性可分问题，PLA可以停下来并实现完全正确分类。对于不是线性可分的问题，可以使用PLA的修正算法Pocket Algorithm来解决。
想象一下你在一个外国的城市，在某个地方（比如一家酒店），想用公共交通工具去另一个地方（比如一家不错的餐馆）。你是做什么？如果你会像许多人一样，掏出智能手机，输入目的地并开始按照说明操作。
数据采集接线端子板和线缆是数据采集系统的重要组成部分，目前很多数据采集卡与接线端子通常使用SCSI系列连接器。
最近，Boosting 技术在 Kaggle 竞赛以及其它预测分析任务中大行其道。本文将尽可能详细地介绍有关 Boosting 和 AdaBoost 的相关概念。
2、TypeError（类型错误）：变量或参数不是预期类型，或调用对象不存在的属性方法。错误之前的代码会执行，之后代码不会执行。
PN/PN耦合器，订货号：6ES7158-3AD10-0XA0，能够实现两个不同以太网子网进行数据交换。
最近， 技术在 Kaggle 竞赛以及其它预测分析任务中大行其道。本文将尽可能详细地介绍有关 Boosting 和 的相关概念。
源 / 机器之心 本文将尽可能详细地介绍有关 Boosting 和 AdaBoost 的相关概念。
这条线北起黑龙江省黑河，一路向着西南延伸，直至云南腾冲。1935年，国立中央大学地理系主任胡焕庸通过数万个数据一点一点在地图上摸索出这条线。
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SVM现在主流的有两个方法。一个是传统的推导，计算支持向量求解的方法，一个是近几年兴起的梯度下降的方法。梯度下降方法的核心是使用了hinge loss作为损失函数，所以最近也有人提出的深度SVM其实就是使用hinge loss的神经网络。
导读：预测学习是当今机器学习的主要任务。本文中，我们将介绍两个主要的预测学习问题：回归和分类。它们适用于很多场景和数据类型。此外，精心设计的特征对回归和分类方案的性能都是至关重要的。
基本算法篇——二分查找 本次我们介绍基础算法中的二分查找，我们会从下面几个角度来介绍二分查找： 二分查找简述 二分查找模板 二分查找边界 例题数的范围 二分查找简述 首先我们来简单介绍一下二分查找： 二分查找就是在一个数组中快速得找到我们所需要的值 二分查找通常是在有单调性的数组中进行；有单调性的数组必定可以二分，但二分可以运行在没有单调数的数组中 然后我们来介绍二查找分的思想： 确定一个分界点 // 同样我们需要先确定一个分界点 // 我们的二分查找的分界点通常设计为(l+r)/2或者(l+r
这道题目会了的朋友可能觉得很简单，但是我觉得这题实在很经典，所以还是得拿出来讲讲。还有一个进阶版本“接雨水”，将在后面为大家讲解。
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