第一题其实就是一个累加列表，分别在每个人的出生和死亡年份加1和减1，然后求个累计和就能够得到每个年份下的人口数，然后求最大值即可。
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无论是数据中心内的整网网络拓扑，还是网络设备内的业务转发逻辑（如开源用户态网络协议栈 VPP：Vector Packet Processing）都构成一张有向图。想要从这张图中提取有用信息，就需要图论方面的相关知识。
栈的应用有许多，本篇博文着重将栈与回溯（Backtracking）算法结合，设计走迷宫程序。其实回溯算法也是人工智能的一环，通常又称试错（try and error）算法，早期设计的计算机象棋游戏、五子棋游戏，大都是使用回溯算法。
【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 【视频】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究 R语言动量交易策略分析调整后的数据 TMA三均线股票期货高频交易策略的R语言实现 R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 r语言多均线股票价格量化策略回测 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合 R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现 Python计算股票投资组合的风险价值（VaR） R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析 Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析 深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST） MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
作者简介：周正强，北京邮电大学未来网络实验室在读研究生，个人邮箱:857538065@qq.com
给定有向图的边 edges，以及该图的始点 source 和目标终点 destination，确定从始点 source 出发的所有路径是否最终结束于目标终点 destination，即：
一个图G = （V, E）由一些点及点之间的连线（称为边）构成，V、E分别计G的点集合和边集合。在图的概念中，点的空间位置，边的区直长短都无关紧要，重要的是其中有几个点以及那些点之间有变相连。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=17835 本文在股市可视化中可视化相关矩阵 ：最小生成树 在本文示例中，我将使用日数据和1分钟数据来可视化股票数据 。 我发现以下概念定义非常有用：
一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为“Start” ）。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为“Finish”）。 现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径？
有个博主提出想使用python分析2024春运最忙路线，然后避开热门线路，分段购票回老家。因为铁路的售票系统估计也是以利益最大化的原则售卖数量很多的热门长线线路，目前有如下几个思路：
图的最重要的应用之一就是在交通运输和通信网络中寻找最短路径。例如在交通网络中经常会遇到这样的问题：两地之间是否有公路可通；在有多条公路可通的情况下，哪一条路径是最短的等等。这就是带权图中求最短路径的问题，此时路径的长度不再是路径上边的数目总和，而是路径上的边所带权值的和。带权图分为无向带权图和有向带权图，但如果从A地到B地有一条公路，A地和B地的海拔高度不同，由于上坡和下坡的车速不同，那么边<A,B>和边<B,A>上表示行驶时间的权值也不同。考虑到交通网络中的这种有向性，本篇也只讨论有向带权图的最短路径。一般习惯将路径的开始顶点成为源点，路径的最后一个顶点成为终点。
在无向图中，如果任意两个顶点之间都存在边，则称该图为无向完全图。含有n个顶点的无向图有n(n-1)/2条边。
这两个图其实是一样的，只是画法不同罢了。第一张图更有立体感，第二张图更有层次感，并且把A点置为顶点（事实上图的任何一点都可以做为顶点）。
深度优先遍历DFS 与树的先序遍历比较类似。 假设初始状态是图中所有顶点均未被访问，则从某个顶点v出发，首先访问该顶点然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图，直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。若此时尚有其他顶点未被访问到，则另选一个未被访问的顶点作起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。
这一次，小灰把两篇文章做了整合，并且修正了红黑树删除部分的图片错误，感谢大家的指正。
上周，我们初步介绍了红黑树存在的意义，以及红黑树的插入操作，没看过的小伙伴可以点击下面链接：
好像又是接近半个月没有更新，这半个月忙着结婚的各项事情，本来预计的学习任务也拖拖拉拉，进度缓慢。吐槽一句，拍婚纱照真的是最非常非常累的一件事情，不想再有下次了。
二叉查找树一种提高查询效率(O(logN))的二叉树，但是二叉查找树的查询效率在新节点不断的插入后查询效率有可能会退化为O(N)，相关原因请查看这篇文章二叉树遍历，为了消除这种弊端，二叉树在插入或删除节点后需要进行自平衡，因此就出现了很多自平衡的二叉查找树，这些自平衡二叉查找树的查询效率都会稳定在O(logN)，红黑树就是一种自平衡的二叉查找树。下面我们会红黑树的特征、插入以及删除来分析红黑树是如何进行自平衡的。
树的路径和算法是一种在树结构中寻找从根节点到叶节点的所有路径，其路径上的节点值之和等于给定目标值的算法。这种算法可以用Python语言实现，本文将介绍如何使用Python编写树的路径和算法，并给出一些示例代码。
背景 假设要搭建一个测试平台，那么整个项目的 API 数量肯定很多个，他们不可能放在同一个文件中 FastAPI 提供了一个方便的工具来构建应用程序，同时保持所有的灵活性 项目架构 假设结构如下 . ├── app │ ├── __init__.py │ ├── main.py │ ├── dependencies.py │ └── routers │ │ ├── __init__.py │ │ ├── items.py │ │ └── users.py │ └─
在之前的章节中，视图函数只是直接返回文本，而在实际生产环境中其实很少这样用，因为实际的页面大多是带有样式的HTML代码，这可以让浏览器渲染出非常漂亮的页面。目前市面上有非常多的模板系统，其中最知名最好用的就是DTL和Jinja2。DTL是Django Template Language三个单词的缩写，也就是Django自带的模板语言。当然也可以配置Django支持Jinja2等其他模板引擎，但是作为Django内置的模板语言，和Django可以达到无缝衔接而不会产生一些不兼容的情况。因此建议大家学习好DTL。
如果碰到加密的Excel文件，则会很麻烦。在本文中，将展示如何使用Python删除Excel文件密码。
最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题， 旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。 算法具体的形式包括：
后向传播是训练深度模型在计算上易于处理的关键算法。对于现代神经网络，相对于单纯的实现，它可以使梯度下降的训练速度提高一千万倍。这相当于模型训练时间是需要一个星期还是20万年的差距。
20.dylib是有路径的， 如果这里没有路径需要添加路径， 使用下面用到的修改连接的方法
广度优先搜索算法是最简便的图的搜索算法之一，属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能位置，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。 广度优先搜索，又称宽度优先搜索。其英文全称为Breadth First Search，简称BFS。
著名的“汉密尔顿（Hamilton）回路问题”是要找一个能遍历图中所有顶点的简单回路（即每个顶点只访问 1 次）。本题就要求你判断任一给定的回路是否汉密尔顿回路。
FalconHound是一款专为蓝队研究人员设计的多功能安全测试工具，该工具允许广大研究人员以更加自动化的形式增强BloodHound的能力，并将其整合进渗透测试活动中。除此之外，该工具还可以跟SIEM或其他日志聚合工具一起使用。
1.1 图（Graph）是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成。 1.2 通常表示为G（V,E） ，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。 1.3 线性表中把数据元素叫元素，树中将数据元素叫结点，在图中数据元素叫做顶点。 1.4 在线性表中可以没有数据元素，称为空表。 树中可以没有结点，称之为空树。 但是在图中不能没有顶点。这在定义中也有体现：V是顶点的有穷非空集合。 1.5 在线性表中相邻的数据元素之间具有线性关系。 在树的结构中，相邻两层的结点具有层次关系。 在图中，任意两个顶点之间都有可能有关系，顶点之间的逻辑关系用边来表示，边集可以是空集。
本文实例讲述了laravel框架中路由设置，路由参数和路由命名。分享给大家供大家参考，具体如下：
一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为“Start” ）。
这个点其实没啥技术含量，就是集成一下开源的 MarkDown 编辑器，按照说明按部就班地走就行了。
在之前的章节中，视图函数只是直接返回文本，而在实际生产环境中其实很少这样用，因为实际的页面大多是带有样式的HTML代码，这可以让浏览器渲染出非常漂亮的页面。DTL是Django Template Language三个单词的缩写，也就是Django自带的模板语言。当然也可以配置Django支持Jinja2等其他模板引擎，但是作为Django内置的模板语言，和Django可以达到无缝衔接而不会产生一些不兼容的情况。
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice
链接: https://leetcode.cn/problems/unique-paths/一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。
PathMeasure 官方文档 : https://developer.android.google.cn/reference/kotlin/android/graphics/PathMeasure
图有两种最基本的搜索算法，一种是深度优先搜索，另一种是广度优先搜索。本节先介绍深度优先搜索。
不同路径：一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角，起始点在下图中标记为“Start”。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角，在下图中标记为“Finish”。
图里最基本的单元是顶点（vertex），相当于树中的节点。顶点之间的关联关系，被称为边（edge）。而边可以分配一个数值（正负都ok），这个数值就叫做权重。
PERT（Program/Project Evaluation and Review Technique）即计划评审技术，PERT是利用网络分析制定计划以及对计划予以评价的技术。
这一篇我们要总结的是图(Graph)，图可能比我们之前学习的线性结构和树形结构都要复杂，不过没关系，我们一点一点地来总结。那么关于图，我将从以下几点进行总结： 1、图的定义 2、图相关的概念和术语 3、图的创建和遍历 1、图的定义 什么是图呢？ 图是一种复杂的非线性结构。 在线性结构中，数据元素之间满足唯一的线性关系，每个数据元素(除第一个和最后一个外)只有一个直接前驱和一个直接后继； 在树形结构中，数据元素之间有着明显的层次关系，并且每个数据元素只与上一层中的一个元素(父节点)及下一层的多个元素(孩子节点
下面的电路中，flip-flop 2 的 hold time margin 是多少 ns？
在之前，我们分享了appium的系列文章，在UI自动化测试中可以编写固定的case，来达到UI功能的自动化测试的目的，通常我们的Ui自动化用在回归测试验证中，但是在实际的过程中，会遇到这样的一个问题。我们的UI case没有大量的堆积沉淀，UI迭代变化特别快，大量的回归测试的工作，且UI变化太快，UI自动化测试跟不上业务的发展。很多时候，有些人期望去有这样的一个工具，可以去遍历每个界面的的所有元素，进行操作，遍历所有的全部的路径，保证覆盖到app的所有可以操作的元素。这样就需要一个可以操作所有路径的工具。
如果电脑里装了多个版本的python时，要想在cmd python时进入需要的python版本，可以通过
知识图谱能够提供重要的关系信息，在各种任务中得到了广泛的应用。然而，在KGs中可能存在大量的噪声和冲突，特别是在人工监督较少的自动构造的KGs中。为了解决这一问题，我们提出了一个新的置信度感知（confidence-aware）知识表示学习框架(CKRL)，该框架在识别KGs中可能存在的噪声的同时进行有置信度的知识表示学习。具体地说，我们在传统的基于翻译的知识表示学习方法中引入了三元组置信度。为了使三次置信度更加灵活和通用，我们只利用KGs中的内部结构信息，提出了同时考虑局部三次和全局路径信息的三次置信度。在知识图噪声检测、知识图补全和三重分类等方面对模型进行了评价。实验结果表明，我们的置信度感知模型在所有任务上都取得了显著和一致的改进，这证实了我们的CKRL模型在噪声检测和知识表示学习方面的能力。
无论是有向图还是无向图，主要的存储方式都有两种：邻接矩阵和邻接表。前者图的数据顺序存储结构，后者属于图的链接存储结构。
（1）当用前序遍历的方式访问到某一结点时，我们把该结点添加到路径上，并累加该结点的值。
对于无向图来说，如果无向图是连通的，则从任一结点出发，仅需一次遍历就能够访问图中所有顶点；
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