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gitbook新版本“gitbook build“命令导html不能转的解决办

gitbook是一个很好用的工具,但是呢,我刚开始使用的时候,装了好几个版本,老是现这个问题。 可能原因 新版本的 gitbook 不支持了这个功能 具体原因 由于点击事件被 js 代码禁用,所以点击没有反应,但是如果右键,在新窗口/新标签页打开的话是可以转的 解决办 找到js代码,并修改 找到项目目录

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题之跃游戏

上期新建了一个专栏并发布了一道题,今天继续,今天给大家带来的题目名为“跃游戏”。题目如下: 给定一个非负整数数组,你最初位于数组的第一个位置。 示例 1: 输入: [2,3,1,1,4] 输: true 解释: 从位置 0 到 1 1 步, 然后 3 步到达最后一个位置。 示例 2: 输入: [3,2,1,0,4] 输: false 解释: 无论怎样,你总会到达索引为 3 的位置。但该位置的最大跃长度是 0 , 所以你永远不可能到达最后一个位置。 如果数组中存在0的情况下,要到最后必须满足以下条件,从0前边的某一个位置上开始跃一定能过这个0才可以。 4>3-0;4所在的位置索引值为0,距离0的索引值相差3,4>3,所以可以过0,依次类推 3>3-1; 2>3-2; 找到了这道题的核心解之后,大体思路就是,找数组中所有0的位置,并且判断此位置之前的所有数字是否能

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    跃表的实现

    用python实现跃表 import random class SkipList(object): def __init__(self): self.level = [None result: print(node.key) print(node.score) assert node.score in [1,2] Level的随机生成 在跃表中 ,每个节点的level数随机按1-5生成并不是很好,可以引入一个

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    贪心跃游戏

    可以看一下公众号左下角的「汇总」,「汇总」已经把题目顺序编排好了,这是全网最详细的刷题顺序了,方便录友们从头打卡学习,「汇总」会持续更新! ❞ 55. 示例 1: 输入: [2,3,1,1,4] 输: true 解释: 我们可以先 1 步,从位置 0 到达 位置 1, 然后再从位置 1 3 步到达最后一个位置。 示例 2: 输入: [3,2,1,0,4] 输: false 解释: 无论怎样,你总会到达索引为 3 的位置。但该位置的最大跃长度是 0 , 所以你永远不可能到达最后一个位置。 「贪心局部最优解:每次取最大跃步数(取最大覆盖范围),整体最优解:最后得到整体最大覆盖范围,看是否能到终点」。 局部最优推全局最优,找不反例,试试贪心! 如图: ? 大家可以看思路想来了,代码还是非常简单的。 一些同学可能感觉,我在讲贪心系列的时候,题目和题目之间貌似没有什么联系? 是真的就是没什么联系,因为贪心无套路!

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    AI 玩微信的正确姿势—— Auto-Jump 详解

    于是,我们开发了微信 Auto-Jump ,重新定义了玩的正确姿势,我们的不仅远远超越了人类的水平,在速度和准确度上也远远超越了目前已知的所有,可以说是界的 state-of-the-art 这种方式只在前一次到中心的时候可以用,不过没有关系,我们每次都可以试一试这个不花时间的方,不行再考虑多尺度搜索。 讲到这里,我们的方已经可以运行的非常色了,基本上是一个永动机。 下面是用我的手机玩了一个半小时左右,了 859 次的状态,我们的方正确的计来了小人的位置和目标位置,不过我选择狗带了,因为手机卡的已经不行了。 ? 到这里就结束了吗? ,Fast-Search,CNN Coarse-to-Fine 三种解决这一问题的,三种相互配合,可以实现快速准确的搜索、跃,用户针对自己的设备稍加调整跃参数即可接近实现 “永动机”。 友情提示:适度游戏益脑,沉迷游戏伤身,技术手段的乐趣在于技术本身而不在游戏排名,希望大家理性对待游戏排名和本文提的技术,用游戏娱乐自己的生活 声明:本文提及开源代码符合 MIT 开源协议,以商业目的使用该造成的一切后果须由使用者本人承担

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    AI玩微信的正确姿势:Auto-Jump详解

    于是,我们开发了微信Auto-Jump,重新定义了玩的正确姿势,我们的不仅远远超越了人类的水平,在速度和准确度上也远远超越了目前已知的所有,可以说是界的state-of-the-art 这种方式只在前一次到中心的时候可以用,不过没有关系,我们每次都可以试一试这个不花时间的方,不行再考虑多尺度搜索。 讲到这里,我们的方已经可以运行的非常色了,基本上是一个永动机。 下面是用我的手机玩了一个半小时左右,了859次的状态,我们的方正确的计来了小人的位置和目标位置,不过我选择狗带了,因为手机卡的已经不行了。 ? 这里有一个示例视频,欢迎观看! ,CNN Coarse-to-Fine三种解决这一问题的,三种相互配合,可以实现快速准确的搜索、跃,用户针对自己的设备稍加调整跃参数即可接近实现“永动机”。 友情提示:适度游戏益脑,沉迷游戏伤身,技术手段的乐趣在于技术本身而不在游戏排名,希望大家理性对待游戏排名和本文提的技术,用游戏娱乐自己的生活 声明:本文提及开源代码符合MIT开源协议,以商业目的使用该造成的一切后果须由使用者本人承担

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    贪心-跃游戏二

    数组中的每个元素代表你在那个位置能够跃的最大长度。 你的目标是到达最后一个下标,并且使用最少的跃次数。 例如:  A=[2,3,1,1,4],到达最后一个下标的最少跃次数为 2。 输格式 最后输最少的跃次数。 样例输入 5 3 1 1 1 1 样例输 2 分析:  通过上面例题分析,类似于贪心,每次一步后,步数cnt++,然后判断下次的最远的距离,直到到达s[n-1]为止,如下图所示: ? k=s[i];ct++; if(i+k>=n-1) return 0; //找到便退 for(l=i+1;l<=i+k;l++) //for()找到下次能到最远的距离 printf("%d",ct); //打印步数 return 0; }  下节便来讲动态规划,链接:http://www.cnblogs.com/lifexy/p/7550159.html

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    数据结构与-

    在学习二分查找时,我们知道二分查找需要依赖数组的随机访问的特性进行查找,而链表不具有随访问的特性,因此不能使用传统上的二分查找方了。 为了使得链表支持类似二分查找的,对原始的链表进行修改,修改后的链表就是跃表,简称表。表支持快速的插入、删除、查找操作,是一种动态的数据结构。 则我们可以得 n/(2^h)=2,这样可以得到 h=logn-1(这里的 log是指以2为底),加上链表本身的一层,则整个表的高度为 logn。 表空间复杂度分析 表查找效率的提高是通过建立多级索引实现的,而建立索引肯定需要消耗内存空间。 对于表的内存空间分析并不难,对于有 n个节点的链表,第一级索引节点的个数为 n/2,第二级索引节点的个数为 n/4,最后一级的索引节点的个数为2,我们可以得一个等比数列: n/2+n/4+n/8+.

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    贪心跃游戏II

    ❝相对于贪心跃游戏难了不少,做好心里准备! 通知:一些录友基础比较薄弱,不知道从哪里开始刷题。 可以看一下公众号左下角的「汇总」,「汇总」已经把题目顺序编排好了,这是全网最详细的刷题顺序了,方便录友们从头打卡学习,「汇总」会持续更新! 思路 本题相对于贪心跃游戏还是难了不少。 但思路是相似的,还是要看最大覆盖范围。 本题要计最小步数,那么就要想清楚什么时候步数才一定要加一呢? (不用管具体怎么,反正一定可以到)」 方一 从图中可以看来,就是移动下标达到了当前覆盖的最远距离下标时,步数就要加一,来增加覆盖距离。最后的步数就是最少步数。 总结 相信大家可以发现,这道题目相当于贪心跃游戏难了不止一点。 但代码又十分简单,贪心就是这么巧妙。

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    面经 | NLP(字节动)

    (发展史以及word2vec的两种训练方与两种加速方) transformer讲一下? 分成两集合的方:先得到数组长度len,然后使用快排剪枝或者使用堆来选两个大小为len/2的集合,可看作topk问题) 二面 自我介绍+项目 CRF讲一下 交叉熵loss公式 BERT与ELMO

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    Python多重循环的方

    1:自定义异常 # -*- coding:utf-8 -*- """ 功能:python循环 """ # 方1:自定义异常 class Getoutofloop(Exception): :将循环封装为函数,return # -*- coding:utf-8 -*- """ 功能:python循环 """ # 方2:封装为函数,return def test(): :用for...else...语句 # -*- coding:utf-8 -*- """ 功能:python循环 """ # 方2:for...else...用,用于指定循环层 for 解释: (1)break能某一重循环(该重循环的本次及剩余次数都不再执行),但并不能该重循环的其他外重循环。 最终实现整个循环。

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    教程 | AI玩微信的正确姿势:Auto-Jump详解

    于是,我们开发了微信 Auto-Jump ,重新定义了玩的正确姿势,我们的不仅远远超越了人类的水平,在速度和准确度上也远远超越了目前已知的所有,可以说是界的 state-of-the-art 这种方式只在前一次到中心的时候可以用,不过没有关系,我们每次都可以试一试这个不花时间的方,不行再考虑多尺度搜索。 讲到这里,我们的方已经可以运行的非常色了,基本上是一个永动机。 下面是用我的手机玩了一个半小时左右,了 859 次的状态,我们的方正确的计来了小人的位置和目标位置,不过我选择狗带了,因为手机卡的已经不行了。 ? 以下是效果演示: ? 到这里就结束了吗? 我们提了 Multiscale-Search,Fast-Search 和 CNN Coarse-to-Fine 三种解决这一问题的,三种相互配合,可以实现快速准确的搜索、跃,用户针对自己的设备稍加调整跃参数即可接近实现 声明:本文提及开源代码符合 MIT 开源协议,以商业目的使用该造成的一切后果须由使用者本人承担。

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    槽必刷题系列(一)

    今天是小浩 “365刷题” 第104天 问:程序员最讨厌康熙的哪个儿子。 答:胤禩。 01 PART 搜索二维矩阵 ? 这道题目非常的高频! 第74题:编写一个高效的来判断 m x n 矩阵中,是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性: 每行中的整数从左到右按升序排列。 每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。 示例 1: 输入: matrix = [ [1, 3, 5, 7], [10, 11, 16, 20], [23, 30, 34, 50] ] target = 3 输: true 示例 2: 输入: matrix = [ [1, 3, 5, 7], [10, 11, 16, 20], [23, 30, 34, 50] ] target = 13 输: false 最重要的是题中给的两个条件: 每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。 每行中的整数从左到右按升序排列。

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    经典贪心跃游戏

    那么这篇文章,就讲 LeetCode 上两道经典的贪心跃游戏 I 和跃游戏 II。 但是,真的需要「递归地」计每一个子问题的结果,然后求最值吗?直观地想一想,似乎不需要递归,只需要判断哪一个选择最具有「潜力」即可: 比如上图这种情况应该多少呢? 你看,这就是贪心选择性质,我们不需要「递归地」计所有选择的具体结果然后比较求最值,而只需要做那个最有「潜力」,看起来最优的选择即可。 本的时间复杂度 O(N),空间复杂度 O(1),可以说是非常高效,动态规划都被吊起来打了。 至此,两道跃问题都使用贪心解决了。 不过我们常见的贪心题目,就像本文的题目,大多一眼就能看来,大不了就先用动态规划求解,如果动态规划都超时,说明该问题存在贪心选择性质无疑了。

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    贪心问题-LeetCode 55、45(贪心跃问题)

    贪心问题:LeetCode #55 #45 1 编程题 【LeetCode #55】跃游戏 给定一个非负整数数组,你最初位于数组的第一个位置。 示例 1: 输入: [2,3,1,1,4] 输: true 解释: 从位置 0 到 1 1 步, 然后 3 步到达最后一个位置。 原理: 遍历整个nums数组,每次计从i位置的最大可能到达的距离,然后依次更新这个最大值,如果最大值大于nums的大小nums.size(),那么就返回true, 否则返回false. 示例: 输入: [2,3,1,1,4] 输: 2 解释: 到最后一个位置的最小跃数是 2。 从下标为 0 到下标为 1 的位置, 1 步,然后 3 步到达数组的最后一个位置。 说明: 假设你总是可以到达数组的最后一个位置 原理: 由于题目中规定总能到达数组的最后一个位置,因此我们在遍历数组时每次都要去找最大的跃位置,只有到达了这个最远的边界end,我们才让step进行自加

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    AI_第一部分 数据结构与(15.

    第四阶段我们进行深度学习(AI),本部分(第一部分)主要是对底层的数据结构与部分进行详尽的讲解,通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果: 1.对开发中常见的能应用自如,让你在槽找工作中“题 这里先给大家说一下,今天的不强求大家一定能自己完全写来,但是整个思路得非常清晰 还记得我们上讲说过的二分查找吗,ok 你若还不是很清楚那建议你在看一下上一篇的文章,表:就是对链表稍加改造 ,就可以支持类似“二分”的查找。 第三、表查询的效率 这个时间复杂度的分析方比较难想到。我把问题分解一下,先来看这样一个问题,如果链表里有 n 个结点,会有多少级索引呢? 第四、表的代码实现(python版本) 由于本篇的代码较多,不便于放于文中,如果感兴趣,可以通过我提供的链接获取。 好的,本期我们对于就说完了,如果有问题可以进行留言。

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    -台阶问题的PHP实现

    一只青蛙一次可以上1级台阶,也可以上2级。求该青蛙上一个n级的台阶总共有多少种(先后次序不同不同的结果)。 思路: 1.找规律 f(1)=1 f(2)=2 f(3)=3 f(4)=5 f(n)=f(n-1)+f(n-2)这是一个斐波那契数列 2.因为调到第n个台阶时,倒数第一个台阶可以一步过来,倒数第二个台阶也可以一步就过来

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    hihoCoder 1317 搜索四·舞链(DLX)

    题目链接:http://hihocoder.com/problemset/problem/1317        就是一个DLX的模板,判断能否选几行来覆盖整个矩阵... ---- AC代码:

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    点搜索JPS及其优化

    引言 寻路用途众多,例如在游戏和地图中。A*已经众所周知,对于其优化也是层不穷,然而性能并没有取得突破性进展。 介绍 JPS又名点搜索(Jump Point Search),是由澳大利亚两位教授于2011年提的基于Grid格子的寻路。 A*整体流程如表一所示,JPS在保留A*的框架的同时,进一步优化了A*寻找后继节点的操作。为了说明JPS在A*基础上的具体优化策略,我们在图1中给A*和JPS的流程图对比。 首先计Grid网格的连通区域,如表三所示,只能采用宽度优先搜索,深度优先搜索的递归层次太深,会导致栈溢。 表五给参加GPPC2012、2013、2014的共22个的结果对比,其中前14个为参与GPPC2014的。其中第一列(Entry列)为名,其后13列给每个在13个指标下的表现。

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    数据结构与表(Skip List)

    带着这个问题开始今天的内容:表(Skip List) 01 何为'表' 猜数游戏我想大家都玩过,我们用这个例子来理解一下表思想: 1~100之间,给定一个数字让你来猜,这个游戏过程可能是这样的 02 表模型 表是基于链表实现的 链表回顾 数据结构与--链表(Linked list) 我们用上面的案例先创建一个数字1~100的链表: 接下来你猜数的过程在表中是这样实现的: 可以看到我们在基础数据的上层增加了一层 ,在表中叫做:索引链 于是表命中数字71的路线是这样的: 你可以想象一下,如果没有索引链层,由于链表不支持像数组那样根据下标随机访问。 所以我们如果想命中数字71,就需要从链表的第一个元素开始依次循环70次,表让我们的查询更快,这就是表的优势。 那么表是怎么做的呢?

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