👨💻个人主页： 才疏学浅的木子 🙇♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题，请告知非常感谢 🙇♂️ 📒 本文来自专栏： 算法 🌈 算法类型：Hot100题 🌈 每日三题 无重复字符的最长子串 最长连续序列 找到字符串中所有字母异位词 无重复字符的最长子串 📷 解法一 暴力 使用双层for循环来遍历，第一层for循环的是开头，第二层的是结尾 使用HashSet来保存字符，如果HashSet中存在时，add操作就会返回false，直接结束本次循环 class Solution { p
题目 找出数组中重复的数字。 在一个长度为 n 的数组 nums 里的所有数字都在 0～n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的， 但不知道有几个数字重复了，也不知道每个数字重复了几次。请找出数组中任意一个重复的数字。 示例 1： 输入： [2, 3, 1, 0, 2, 5, 3] 输出：2 或 3 限制： 2 <= n <= 100000 解题思路 暴力搞，双层for循环，第一层的第一个元素和全数组比较。遇到就return 空间换时间，那就是利用set的属性不可以进行重复add元素。则会fasle，那
给定一个整数数组，判断是否存在重复元素。如果任意一值在数组中出现至少两次，函数返回true 。如果数组中每个元素都不相同，则返回false
Never stop learning, beacuse life never stops teaching. 不要停止学习, 因为人生总有东西可教 there is always more you don`t know. 无重复字符最长子串 双指针/滑动窗口/移动队列 无重复字符最长子串 package cn.com.codingce.aaclengthoflongestsubstring; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; impor
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
导语 PaddlePaddle 高度支持灵活和高效的循环神经网络配置。本周进阶篇推文将围绕RNN模型展开，指导你如何在 PaddlePaddle 中配置和使用循环神经网络。本周推文目录如下： 2.11：【进阶篇】RNN配置 2.12：【进阶篇】Recurrent Group教程 2.13：【进阶篇】支持双层序列作为输入的Layer 2.14：【进阶篇】单双层RNN API对比介绍 编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp 1 概述 在自然语言处理任务中，序列是一种常见的数据类型。一个独立的词语，
导语 PaddlePaddle 高度支持灵活和高效的循环神经网络配置。本周进阶篇推文将围绕RNN模型展开，指导你如何在 PaddlePaddle 中配置和使用循环神经网络。本周推文目录如下： 2.11：【进阶篇】RNN配置 2.12：【进阶篇】Recurrent Group教程 2.13：【进阶篇】支持双层序列作为输入的Layer 2.14：【进阶篇】单双层RNN API对比介绍 编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp 本文以PaddlePaddle的双层RNN单元测试为示例，用多对效果完全相同的
导语 PaddlePaddle 高度支持灵活和高效的循环神经网络配置。接下来的进阶篇推文将围绕RNN模型展开，指导你如何在 PaddlePaddle 中配置和使用循环神经网络。本部分推文目录如下： 2.11：【进阶篇】RNN配置 2.12：【进阶篇】Recurrent Group教程 2.13：【进阶篇】支持双层序列作为输入的Layer 2.14：【进阶篇】单双层RNN API对比介绍 编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp 1 概述 序列数据是自然语言处理任务面对的一种主要输入数据类型。 一
---- 新智元报道 编辑：时光 【新智元导读】最近，南京大学、东南大学等合作研究成功登上Nature，研究二硫化钼生长技术，1350度高温，双膜均匀，有望替代硅基半导体。 MoS₂是个啥玩意？ 二硫化钼，黑色固体粉末，有金属光泽，是重要的固体润滑剂…… 最最最关键地是，它是新型的二维纳米材料，在晶体管方面有巨大潜力。 堪比石墨烯！ 就在几天前的5月4日，南京大学、东南大学等联合在Nature发表论文，研究双层二硫化钼的可控生长机理取得重要突破。 论文地址：https://www.natur
最近有小伙伴后台留言需要准备一些面试相关的文章，其实在面试相关的文章准备笔者早有打算。在春节后，笔者会针对大数据领域相关的求职面试准备一些面试题，同时分享一些面试经验，希望能帮助到大家。
scala> val a = println("ddd") ddd a: Unit = ()
没错，不到半个月时间，这位95后连下3篇Nature/Science，距离再上一次的Nature，也仅仅过了一个多月。
将计算框架和底层存储调度分开，以支持更多的计算框架。在YARN中ApplicationMaster是一个可变更的部分，用户可以对不同的计算框架写自己的 AppMst，让更多类型的计算框架能够跑在Hadoop集群中，可以参考YARN官方配置模板中的mapred-site.xml配置。
【部分来自网络如有侵权敬请邮箱联系。欢迎原文转发到朋友圈，未经许可的媒体平台谢绝图片转载，如需转载或合作请邮件联系。联系邮箱laolicsiem@126.com，欢迎扫描文后二维码关注本公众号：龙行天下CSIEM】
传统拣选系统采用传送带运输货物，将货物通过连接在传送带上的分拣口分流至各目的地。该类系统占用面积较大且吞吐能力柔性较低，随着当代物流系统对分拣中心运行能力的要求不断提升，企业对智能分拣系统的需求越发明显。
除了AVL树，本章将按照二叉搜索树的介绍，继续介绍平衡二叉搜索树家族中的另一个成员—Splay伸展树。
今天给大家介绍的是来自百度的商业智能实验室团队和 麦吉尔大学 Can(Sam) Chen发表在arxiv的预印文章《Structure-aware Protein Self-supervised Learning》。这篇文章设计了针对蛋白质结构的预训练任务，并运用双层优化和互信息捕捉序列信息和结构信息的一致性，在下游任务上取得了当前最好的结果。
3月31日，曹原与团队在Nature发表论文，曹原是以共同一作+通讯的身份出现的。
2、标签的位置如下所表：在for之前，在do...while中的do之前，在while之前
用于肿瘤治疗的脂质体受到体内循环过程中药物泄漏的困扰。近日，Nano Letters在线发表了上海交通大学基础医学院的方超教授和University at Buffalo（State University of New York）的Jonathan F. Lovell教授合作开发的新方法，通过在脂质体腔中嵌入坚硬的纳米碗来增强活性负载的阿霉素脂质体（DOX）的稳定性。纳米碗嵌入的脂质体DOX（DOX @ NbLipo）能抵抗血浆蛋白和血流剪切力的影响，以防止药物泄漏。这种方法提高了肿瘤部位的药物递送，增强了抗肿瘤功效。与修饰脂质体表面和改善膜材组成以提高稳定性的方法相比，该方法为水溶性纳米脂质体腔设计了物理支持物。纳米碗脂质体的稳定化是一种简单有效的方法，可以改善载体的稳定性。
企业的全面现代化进程伴随着ERP的发展。在2019年，预计规模较小的供应商将加大力度，双层ERP（Two-Tier ERP）将开始占据市场份额，企业也将要求更加灵活的ERP的实施方案。
我只是一个卑微的写业务代码的底层社畜，你问算法就算了，还那么难，是以为我有上天的能力吗？
全文行文是基于面试题的分析基础之上的，具体实践过程中，还是得具体情况具体分析，且各个场景下需要考虑的细节也远比本文所描述的任何一种解决方法复杂得多。
在 while 循环中，拥有 break 与 continue 语句，那 for 循环中也有 break 与 continue 语句，并且作用一致。
如今，尽管计算机已经具有了十分强大的学习能力，但是在图像模式识别、风险管理等复杂任务上都还难以达到与人类持平的水准。
汉诺塔问题 规则： 每次只能移动一个盘子 任意一次移动，三个塔的状态必须是小盘子在上，大盘子在上 方法： n=1：直接把A上的一个盘子移动到C上，A->C n=2： 把小盘子从A放到B上，A->B 把大盘子从A放到C上，A->C 把小盘子从B放到C上，B->C n=3: 把A上的两个盘子，通过C移动到B上去，调用递归实现 把A上剩下的一个最大盘子移动到C上，A->C 把B上两个盘子，借助于A，挪到C上去，调用递归 n=n： 把A上的n-1个盘子，借助于C，移动到B上去，调用递归 把A上的最大盘子，也是唯一一
当地时间5月6日，因发现魔角石墨烯超导态而荣获《Nature》「2018年度科学人物」榜首、麻省理工Pablo Jarillo-Herrero课题组成员曹原，再次背靠背连发两篇Nature，讲述了团队在魔角石墨烯取得的一系列新进展。
摘要：低秩适应（LoRA）是在下游任务中通过学习低秩增量矩阵对大规模预训练模型进行微调的一种流行方法。虽然与完全微调方法相比，LoRA 及其变体能有效减少可训练参数的数量，但它们经常会对训练数据进行过拟合，导致测试数据的泛化效果不理想。为了解决这个问题，我们引入了 BiLoRA，这是一种基于双级优化（BLO）的消除过拟合的微调方法。BiLoRA 采用伪奇异值分解来参数化低秩增量矩阵，并将伪奇异向量和伪奇异值的训练分成两个不同的训练数据子集。这种分割嵌入了 BLO 框架的不同层次，降低了对单一数据集过度拟合的风险。BiLoRA 在涵盖自然语言理解和生成任务的十个数据集上进行了测试，并应用于各种著名的大型预训练模型，在可训练参数数量相似的情况下，BiLoRA 明显优于 LoRA 方法和其他微调方法。
QinQ是指在802.1Q VLAN的基础上增加一层802.1Q VLAN标签，从而拓展VLAN的使用空间。在公网的传输过程中，设备只根据外层VLAN Tag转发报文，并根据报文的外层VLAN Tag进行MAC地址学习，而用户的私网VLAN Tag将被当作报文的数据部分进行传输。
当在双层循环或者循环内有switch选择语句时，我们发现，使用break或者continue所作用的对象均是内层语句，无法直接跳出外层循环，这时就需要使用标号语句跳转了。
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下： 周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二：【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三：【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四：【排序学习】 基于Pairwise和Listwise的排序学习 周五：【结构化语义模型】 深度结构化语义模型 文本分类是自然语言
最近有个好朋友开始学习python了，她学到了控制语句，为了测试其对控制语句的掌握情况，咱们给她安排了经典的九九乘法表，大家可以一起来看下！
自监督学习 (SSL) 的对比方法通过最小化同一数据点（positive pairs）的两个增强视图之间的距离，和最大化不同数据点（negative pairs）的视图之间的距离来学习表征。
又因为他要求我们是从小到大排序然后输出，所以我们就需要对满足这种格式的数据进行排序，但是这里的难点就是我们如何才能实现排序的 思路是既然通用公式已经确定，我们也不能看出其实数据从后部分开始一定都是前某一项的倍数，而且这个倍数一定是由2,3,5交叉组合而成，所以我们只需要通过判断，将次结算之后最小的那个数添加到我们的数组中即可，但是也不要顽疾通过光标来计数，2,3,5这三个质因子的位置。
当地时间5月6日，麻省理工学院博士生曹原（10少）再次连发两篇《自然》（Nature），介绍魔角石墨烯研究的新突破。在两篇论文中曹原分别作为第一共同作者和第一作者、共同通讯作者。基于 “魔角石墨烯” 的一系列发现，有望在未来应用到诸如能源、电子、环境科学和计算机产业等领域。
【新智元导读】12月15日，曹原的名字又一次出现在Nature上。不过，这次的主角是哈佛大学的博士后谢泳龙，他与曹原合作在魔角扭曲双层石墨烯领域，再次取得了重大的进展。
Matplotlib 是 Python数据科学生态系统中非常重要的一个 Python库，是 Python可视化中使用最多，同时其他许多可视化库也是在这个基础上衍生或延展而来的。
这篇笔记介绍硅光芯片的另一个应用——光开关(optical switch), 日本产业技术研究院(AIST)最近利用SiN-Si构成的双层波导，实现了16*16的光开关，相关文章发表于Opt. Exp. 27, 21131(2019)。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 石墨烯大神曹原除了发论文，又开始收割奖项了。 他刚刚荣获了2021年度凝聚态物理领域的青年物理学家最高奖——麦克米兰奖（McMillan Award）。 这次获奖是为了表彰他在“扭曲双层石墨烯中超导性和相关量子现象的开创性发现和探索”。 曹原今年25岁，自2018年发现扭曲双层石墨烯的超导性质以来，已经在相关领域发了8篇Nature+1篇Science。 其中仅今年就密集发表了5篇，人送绰号“石墨烯驾驭者”。 2010年，14岁的曹原考入中科大
FILTER函数属于“筛选”类函数，隶属于“表”函数，其使用频率可以算得上最高的几个函数之一。
本文中介绍的是如何利用python-highcharts绘制各种饼图来满足不同的需求，主要包含：
给定一个数组 A[0,1,…,n-1]，请构建一个数组 B[0,1,…,n-1]，其中 B[i] 的值是数组 A 中除了下标 i 以外的元素的积, 即 B[i]=A[0]×A[1]×…×A[i-1]×A[i+1]×…×A[n-1]。不能使用除法。
来源 | 微算云平台（Sapere Aude）、Nature、纳米人、安徽商报、新安晚报、科学网
Java 中的集合框架提供了各种各样的数据结构，用于存储和操作数据。其中，HashSet 是一种常用的集合类，它实现了 Set 接口，用于存储不重复的元素。本篇博客将详细介绍 HashSet 的基本概念、创建和初始化、基本操作、遍历、性能考虑、使用注意事项以及示例代码。无论您是初学者还是有经验的开发者，都可以通过本文的学习来掌握 HashSet 的使用。
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
原文地址：https://juejin.im/post/5c7e72cd6fb9a049fc044519”
新年伊始，2021年2月1日，被誉为“天才少年”的95后博士曹原再次以共同一作+通讯作者的身份在Nature上刊文！
蜡烛的美是绝唱的美，它以自焚的痛苦将自己化为光和热，照亮了别人。——鲁迅 HashSet<String> hashSet = new HashSet<>(Arrays.asList("0", "1", "2")); HashSet<String> hashSet2 = new HashSet<>(Arrays.asList("1", "2", "3")); // 取交集 hashSet.retainAll(hashSet2); hashSet.forEach(System.out::println);
基于keras的双层LSTM网络和双向LSTM网络中，都会用到 LSTM层，主要参数如下：
2.TreeSet：将元素存储在红黑树中，按元素值顺序排列，比HashSet处理较慢。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
