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Mysql 常用(13)- right

Mysql常用的汇总,可看下面文章https:www.cnblogs.compoloyyp12890763.htmlright 的作用返回字符串 str 中最右边的 len 个字符;如果任何参为NULL right 的语法格式RIGHT(str,len)小栗子SELECT RIGHT(foobarbar, 5); # arbar SELECT RIGHT(1234567890, 5); # 67890 SELECT RIGHT(NULL, 5); # NULL

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margin-right

用途 margin-right 规定该属性用于设置与元素相关联的盒子模型的右外边距,可为负值。 竖直排列相邻的两个盒子模型的外边距会重叠,称为 margin collapsing.语法* value * margin-right: 2.5em; * value * margin-right: 95% ; * Keyword values * margin-right: auto;值值描述此关键词表示一个固定宽度 值: 可以是一个绝对宽度,e.g. in px, 也可以是一个相对宽度, e.g. in ; height: 200px; background: red; } #orange { width: 50px; height: 50px; background: orange; margin-right

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    Find Right Interval

    has minimum-right start point;For , the interval has minimum-right start point. Please reset to default code definition to get new method signature.假设一个二维的整组中每一行表示一个区间,每一行的第一个值表示区间的左边界 现在要求返回一个整组,用来记录每一个边界右侧最邻近的区间。如, , ]表示三个区间,不存在最邻近右区间,因此的最邻近右区间的位置为-1。 最终返回组。思路1:二分法如果我们将区间按照左边界进行排序,则针对每一个区间的右边界,只要找到左边界比这个值大的最小左边界所在的区间即可。 这里不能够直接对原来的二维组进行排序,因为会丢失每一个区间的原始下标位置。代码中采用了内部类Node来记录每一个区间的左边界以及每一个区间的原始下标,并对Node进行排序和二分法查找。

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    padding-right 属性

    用途 padding-right 该属性用于设置标签的右部填充区域的高度,负值无效。 语法* value * padding-right: 2.5em; * value * padding-right: 95%;值值描述此关键词定义了一个确定的宽度值。 例子* HTML * Hudaokeji. * CSS *#red { width: 200px; height: 200px; background: red; padding-right: 300px

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    利用代码生成right scope

    Created by Jerry Wang, last modified on Oct 11, 2014requirement: 使用代码为指定contract指定行项目的IP上生成一个新的right 例如为下列contract第二个行项目新生成一个right scope: ? 在代码此处指定需要添加right scope的IP index: ?? report执行完毕之后,UI上能找到用代码新增的right scope(出现在第二个IP的第四个right scope位置): ??REPORT zassign_ip1.

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    PAT 1005 Spell It Right

    Spell It Right (20) 时间限制 400 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 16000 B 判题程序 Standard 作者 CHEN, Yue Given a non-negative

    36150

    IPM: Six right dimensions limitation

    Created by Jerry Wang, last modified on Mar 25, 2014在SPRO customizing里,最多允许创建六个right dimension: ?? 系统里标准的UI component最多只支持六个right dimension:???

    9010

    【PAT甲级】Spell It Right

    这种字转换成拼音的题之前刷到过:【PAT乙级】1002. 写出这个 和【GPLT】L1-007 念字。 这题和乙级题很相似 给出的N都很大,区别就在于这题是需要将各位上的字进行相加求和再转换成拼音。 AC代码: #include using namespace std; void transform(int n) 将字转换成拼音{ switch(n) { case 0: cout

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    Leetcode: Binary Tree Right Side View

    题目:Given a binary tree, imagine yourself standing on the right side of it, return the values of the nodes you can see ordered from top to bottom.For example: Given the following binary tree, 1 right); for binary tree * public class TreeNode { * public int val; * public TreeNode left; * public TreeNode right

    17110

    Binary Tree Right Side View

    . * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode(int x) : val(x), left (NULL), right(NULL) {} * }; *class Solution {public: vector rightSideView(TreeNode* root) { vector result { return; } depth++; if(depth > result.size()) { result.push_back(root->val); } traverseRight(root->right depth); traverseRight(root->left, result, depth); }};Referencehttps:leetcode.comproblemsbinary-tree-right-side-viewdescription

    15410

    Populating Next Right Pointers in Each Node

    . * struct TreeLinkNode { * int val; * TreeLinkNode *left, *right, *next; * TreeLinkNode(int x) : val (x), left(NULL), right(NULL), next(NULL) {} * }; *class Solution {public: void connect(TreeLinkNode * q1.empty()) { current = q1.front(); q1.pop(); if(current->left && current->right) { q2.push(current-> left); q2.push(current->right); } if(pre) { pre->next = current; } pre = current; if(q1.empty()) { pre , *next; * TreeLinkNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL), next(NULL) {} * }; *class Solution

    15310

    Populating Next Right Pointers in Each Node

    . * struct TreeLinkNode { * int val; * TreeLinkNode *left, *right, *next; * TreeLinkNode(int x) : val (x), left(NULL), right(NULL), next(NULL) {} * }; *class Solution {public: void connect(TreeLinkNode * root) { if(root==NULL) return ; TreeLinkNode *left,*right; left=root->left,right=root->right; while(left && right) { left->next=right; left=left->right; right=right->left; } connect(root->left); connect(root ->right); }};

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    Leetcode 199 Binary Tree Right Side View

    Given a binary tree, imagine yourself standing on the right side of it, return the values of the nodes For example: Given the following binary tree, 1 right, dep + 1); if(root->left) dfs(res, root->left,

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    Binary Tree Right Side View

    Binary Tree Right Side ViewGiven a binary tree, imagine yourself standing on the right side of it, return

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    LeetCode 0199 - Binary Tree Right Side View

    Binary Tree Right Side ViewDesicriptionGiven a binary tree, imagine yourself standing on the right side

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    Binary Tree Right Side View

    . * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode(int x) : val(x), left (NULL), right(NULL) {} * }; *struct Node{ TreeNode* node; int num; Node(){} Node(TreeNode* node,int num =NULL) q.push(Node(term.node->left,term.num+1)); if(term.node->right! =NULL) q.push(Node(term.node->right,term.num+1)); } return ans; } };

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    PAT 1005 Spell It Right (20分)

    but no extra space at the end of a line.Sample Input: 12345 Sample Output: one five题目解读题目很简单,给出一个正整N ,把它每个位置上的组加起来得到一个新的整M,要求输出M时每个位置上的字用对应的英文代替,并用空格隔开。 然后字转成英文好办,用一个char组作为映射表即可。代码题目比较简单,直接看吧,没什么难的,注意一下最后的输出末尾不要有多余空格。

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    机器学习中的常见问题——损失

    一、分类算法中的损失在分类算法中,损失通常可以表示成损失项和正则项的和,即有如下的形式:J(w)=∑iL(mi(w))+λR(w) Jleft ( mathbf{w} right )=sum_ {i}Lleft ( m_ileft (mathbf{ w} right ) right )+lambda Rleft ( mathbf{w} right )其中,L(mi(w))Lleft ( m_ileft (mathbf{ w} right ) right )为损失项,R(w)Rleft ( mathbf{w} right )为正则项。 {left ( i right )} right )=mathbf{w}^Tmathbf{x}^{(i)}对于损失项,主要的形式有:0-1损失Log损失Hinge损失指损失感知损失1、0-1损失在分类问题中 ,可以使用的正负号来进行模式判断,值本身的大小并不是很重要,0-1损失比较的是预测值fw(x(i))f_mathbf{w}left ( mathbf{x}^{left ( i right )

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    Convex set and convex function

    一些常见的凸单变量:如指({e^{ax}})对于任意a都是凸的,幂({x^a})在(a ge 1)或(a le 0)的时候为凸,当(a le 0)的时候非凸,对(log x)是非凸仿射 (Affine function):({a^T}x + b)既是凸又是非凸二次(Quadratic function):(frac{1}{2}{x^T}Qx + {b^T}x + c,Q succ = 0)(半正定)的时候为凸最小平方损失(Least squares loss):(left| {y - Ax} right|_2^2)总是凸的,因为展开后的({A^T}A)总是半正定的范(Norm array} right.)为凸。 最大值(Max function):(f(x) = max({x_1}, ldots ,{x_n}))为凸的特性上镜特性(Epigraph characterization):f为凸当且仅当其上镜图

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    图解机器学习总结——2、回归

    用过学习,找到fθ(x)f_theta left ( mathbf{ x}right ),使得:y^i=fθ(xi)≈yi hat{y}_i=f_theta left ( mathbf{ x}_iright )approx y_i此时,为了度量找到的的优劣,设计了度量的,称为损失:Loss=12∑i=1n(fθ(xi)−yi)2 Loss =frac{1}{2}sum_{i=1}^{n}left ( f_theta left ( mathbf{ x}_iright )-y_i right )^2二、最小二乘学习法最小二乘法是对LossLoss为最小时的参进行学习,即:θ^LS=argminθJLS 此时,损失的形式为:JLS(Θ)=12∥ΦΘ−y∥2 J_{LS}left ( Theta right )=frac{1}{2}left | Phi Theta -mathbf{y }right | 如随机梯度下降法,由于损失JJ是一个凸: (凸)J(θ)Jleft ( theta right )是凸,指的是对任意的两地点θ1theta _1和θ2theta _2和任意的t∈tin

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