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不同大小的文字底部对齐，为什么不能使用flex-end

flex容器下，不同大小的文字底部对齐，为什么应该使用 baseline 而不是 flex-end?...分析原因发现，是因为文字周围有一圈空白的边距，这个边距在字体大小不同的情况下是不一致的，所以矩形区域虽然对齐了，但是文字底部没有对齐。...从 line-height 的角度解决为什么你不应该使用 line-height: 1首先想到的就是把文字周围的边距给彻底去掉，也即设置 line-height: 1，那么为什么说不应该使用这种方式呢？...图片使用 line-height 的正确方法在完全去掉周围边距这种方法不可用的情况下，只能通过把不同字体大小的透明边距宽度设置为一致就可以了。...－align-items: baseline可能更多人使用的是 align-items 的 flex-start、center、flex-end 这几个特性，很少使用 baseline、first baseline

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    算法书上都没写，背包问题为什么不能用贪心法解？

    但很遗憾，这道问题不能使用贪心法求解。对于不能使用贪心法的原因，书本上往往是给出一个反例，你看这有一个明摆着的例子放在这里，贪心法不能解决，所以不能用。...但如果我们拿1和3，收益是8，要更高。 反例我们当然很容易就找出来了，但问题是，我们怎么知道是贪心法就不成立呢，还是说我们贪心的角度没对呢？在这个问题当中反例很明显，但有些问题则不是那么容易判断的。...单位体积价值最大的策略可以用同样的方法迅速否定，比如一个物品体积是2，价值4，一个物品体积3，价值6。两个物品体积都不一样，选择明显会影响最终结果。...总结 贪心法和二分法一样，属于很直观一下就能学会的算法。但是算法简单不代表题目也简单，在竞赛和面试当中经常会遇到很多很难的贪心法的问题。...所以只能作为思考时的依据，而不能作为书面的证明，千万不要写在算法课的作业和考试里哦，不然一定是会扣分的。 祝大家端午快乐~

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    为什么在优化算法中使用指数加权平均

    为什么在优化算法中使用指数加权平均？ β 如何选择？ ---- 1....为什么在优化算法中使用指数加权平均 上面提到了一些 指数加权平均 的应用，这里我们着重看一下在优化算法中的作用。...以 Momentum 梯度下降法为例， Momentum 梯度下降法，就是计算了梯度的指数加权平均数，并以此来更新权重，它的运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法。 这是为什么呢？...可以看出这种上下波动，减慢了梯度下降法的速度，而且无法使用更大的学习率，因为如果用较大的学习率，可能会偏离函数的范围。...---- 3. β 如何选择？ 根据前面的计算式子： ? 将 V_{100} 展开得到： ?

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    使用 ID3 算法构造决策树

    ID3 算法 ID3 算法是 J. Ross Quinlan 提出的分类预测算法，它的核心是用贪心算法来根据“ 信息熵” 分类。何为信息熵？这个概念还是香农（C. E....颜色（color） 毛的长度（length） 智商（IQ） black 长 高 white 长 高 white 短 高 white 短 低 3 次出现“ 高” 智商，1 次出现“ 低智商”，所以目标属性...IQ 的信息熵：HIQ(D)=-(3/4)log2(3/4)-(1/4)log2(1/4) color 属性在取不同的值对应目标属性 IQ 的信息熵： 在 color 取值为 black 的时候，IQ...log2(1/3)-(2/3)log2(2/3) 而 color 属性的整体信息熵是上述二者的加权平均值：Hcolor(D)=(1/4)Hcolor(Dblack)+(3/4)Hcolor(Dwhite...ID3 算法也存在诸多不足，比如分类偏向于取值数量，只能处理离散数据等等问题。C4.5 算法是对 ID3 的一个改进，但是总体来看，由于需要反复遍历数据，二者都是效率很低的算法。

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    为什么PostgreSQL抛弃了LRU算法而使用时钟扫描？

    我们知道LRU（Least Recently Used）最近最少使用算法被广泛运用于操作系统及数据库的内存淘汰机制上，比如mysql的缓冲区页面置换算法就是使用LRU。...当然还有lfu（最不经常使用算法）和fifo（先进先出算法）。下面先来看看lru算法。 LRU算法 通过下面的图来说明一下置换过程： ?...为什么增加修改位m呢，因为被修改的页面（也称为脏页）如果被替换出去必须要先强制刷盘，所以我们的原则是尽量优先替换未被修改过的页面。...③受害者指针指向第三个描述符（buffer_id=3），状态描述符为unpinned（m=0），而且usage_count=0，所以该描述符被选为本轮的受害者进行替换。...PG中的时钟扫描算法相比两标识位的时钟扫描更加精细，相当于为每个最近被使用的页面增加了权重，使用越频繁越不容易被替换出去，更加符合真实的场景。

    2.3K20

    【ClickHouse为什么这么快？】3. 正则匹配算法 re 和 hyperscan 介绍

    与此同时，大量高效算法及 Intel SIMD* 指令的使用实现了 Hyperscan 的高性能匹配。...块模式（Block mode）目标数据块各自独立，每个数据块可在一次函数调用中完成扫描，无需额外的记录空间。 3....高性能及高扩展性 Hyperscan以IntelSSSE3指令作为最低要求，使用了大量SIMD指令对匹配性能进行加速。...我们在测试中使用了真实的规则库并以http流量作为输入。Hyperscan与DPDK的结合实现了较高的性能，且随着包大小的增长，性能可以到达物理的极限值。...3. 编译标记 4. 扫描模式 块模式下事先可以确定扫描数据的大小，拥有最高的性能。而流模式下不仅数据量未知，还需要额外存储分布在多个数据块之间的状态信息，相较而言性能最低。 5.

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    索引的数据结构及算法原理--为什么使用B-Tree

    为什么使用B-Tree（B+Tree） 上文说过，红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree...这里可以看出，主存存取的时间仅与存取次数呈线性关系，因为不存在机械操作，两次存取的数据的“距离”不会对时间有任何影响，例如，先取A0再取A1和先取A0再取D3的时间消耗是一样的。...磁头不能转动，但是可以沿磁盘半径方向运动（实际是斜切向运动），每个磁头同一时刻也必须是同轴的，即从正上方向下看，所有磁头任何时候都是重叠的（不过目前已经有多磁头独立技术，可不受此限制）。...页是计算机管理存储器的逻辑块，硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块，每个存储块称为一页（在许多操作系统中，页得大小通常为4k），主存和磁盘以页为单位交换数据。...这一章从理论角度讨论了与索引相关的数据结构与算法问题，下一章将讨论B+Tree是如何具体实现为MySQL中索引，同时将结合MyISAM和InnDB存储引擎介绍非聚集索引和聚集索引两种不同的索引实现形式。

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    什么情况下不能使用最坏情况评估算法的复杂度？

    上一节，我们从最坏、平均、最好三种情况分析了算法的复杂度，得出结论，通常来说，使用最坏情况来评估算法的复杂度完全够用了。 但是，有些算法是不能使用最坏情况来评估算法的复杂度的。 那么，有哪些算法呢？...本节，我们将从动态数组以及快速排序这两个个例入手来分析不能使用最坏情况评估复杂度的情形。...所以，对于有序数组，使用经典快速排序，它的时间复杂度为O(n^2)，这也是最坏的情况。 但是，似乎从来没有人告诉你，经典快速排序的时间复杂度为O(n^2)，而是O(nlog2)，这是为什么呢？...我们这里说的是经典快速排序，为什么要加“经典”两个字呢？ 后记 好了，本节，我们通过两个案例来说明了并不是所有的算法都使用最坏情况来评估它的复杂度。...到现在为止，我们都是使用的大O来表示算法的复杂度，但是，在其它书籍中，你可能还见过Θ、Ω等表示法，它们又是什么意思呢？ 下一节，我们接着聊。

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    Python3入门机器学习（四）- kNN算法的学习与使用

    KNN - k近邻算法 k-Nearest Neighbors ---- 1.KNN算法的原理介绍 优点 ? 优点 缺点 ? 缺点1 ? 缺点2，3 ?...原理案例介绍 假设现在设计一个程序判断一个新的肿瘤病人是良性肿瘤还是恶性肿瘤 先基于原有的肿瘤病人的发现时间和肿瘤大小（特征）对应的良性/恶性（值）建立了一张散点图，横坐标是肿瘤大小，纵坐标是发现时间，...1 可以说kNN是一个不需要训练过程的算法 k近邻算法是非常特殊的，可以被认为是没有模型的算法 为了和其他算法统一，可以认为训练数据集就是模型 ---- 3.判断机器学习算法的性能 ?...1 在scikit-learn中使用Scaler ?...使用训练数据集的均值和方差将测试数据集归一化 4.使用训练数集训练处模型 5.使用归一化后的测试数据集测试分类的准确度（accuracy） 6.使用网格搜索寻找最好的超参数，然后回到1-5 ---

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    啊这，一道找中位数的算法题把东哥整不会了…

    如果数据规模非常巨大，排序不太现实，那么也可以使用概率算法，随机抽取一部分数据，排序，求中位数，近似作为所有数据的中位数。...可以看到，求个中位数还是挺难的，我们使尽浑身解数都没有一个高效地思路，下面直接来看解法吧，比较巧妙。 解法思路 我们必然需要有序数据结构，本题的核心思路是使用两个优先级队列。...中位数是有序数组最中间的元素算出来的对吧，我们可以把「有序数组」抽象成一个倒三角形，宽度可以视为元素的大小，那么这个倒三角的中部就是计算中位数的元素对吧： 然后我把这个大的倒三角形从正中间切成两半，变成一个小倒三角和一个梯形...当然，这两个堆需要算法逻辑正确维护，才能保证堆顶元素是可以算出正确的中位数，我们很容易看出来，两个堆中的元素之差不能超过 1。...addNum(3)，现在两个堆都有一个元素，所以默认把 3 添加进large中。 调用findMedian，预期的结果应该是 2，但是实际得到的结果是 1。

    1.1K10

    《程序员数学：斐波那契》—— 为什么不能用斐波那契散列，做数据库路由算法？

    那么既然 ThreadLocal 是基于斐波那契散列计算的下标索引，那为啥数据库路由算法不能使用同样的方式计算散列索引呢？因为通过验证可以得知，斐波那契散列并不满足严格的雪崩标准（SAC）。...三、散列函数分类 散列函数（英语：Hash function）又称散列算法、哈希函数，是一种将任意大小的数据映射到固定大小值的计算方式。...那为什么并不能使用它作为数据库路由算法呢？ 四、雪崩标准测试 在数据库路由实现方面，通常我们都是使用整数模除法散列求模的方式进行元素的索引计算。...那既然乘法散列效率高，斐波那契散列分散均匀，为什么不使用这样的方式处理数据库路由算法呢？...乘法散列为什么要用2的幂值作为每次的扩容条件？ 你有了解过 0x61c88647 是怎么计算的吗？ 斐波那契散列的使用场景是什么？

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    SM2 (含SM3、SM4)国密算法工具QT版，彻底搞懂国密算法的使用

    网上有很多网友问国密算法SM2怎么使用？什么是压缩公钥和非压缩公钥？xB和yB这参数是什么？怎么使用SM2做加解密？如何签名和验签？有没有工具来验证下？...这里分享个自己用QT造的一个小工具，简单好用，同时也增加支持了SM3、SM4国密算法。且有详细的过程日志，可以保存为文件。用来对SM2国密算法做加解密和签名，验签,秘钥生成再合适不过了。...国密sm2使用的是固定的值"1234567812345678"。 a,b,xG和yG是椭圆曲线算法选定的椭圆曲线参数。后面有说明。这几个都是个固定值。 xA和yA这个就是公钥的前后两段。...使用素数域256位椭圆曲线 曲线方程：y^2=x^3+ax+b 曲线参数 p = FFFFFFFEFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF00000000FFFFFFFFFFFFFFFF...对于开发者而言，在使用ECC密码学的时候，就是选择具体的命名曲线。 SM2算法是ECC算法的一种，相当于是设计了一条ECC命名曲线。 为什么要大力推广国密算法，当然是因为安全了。

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    Lucene系列(14)工具类之快速选择算法

    每个 5 元组，通过插入排序的办法，求到中位数。 对于 (n/5) 个中位数，递归调用本方法，求到中位数。 时间复杂度分析 image.png 为什么是 5??...在 BFPRT 算法中，为什么是选 5 个作为分组？ 首先，偶数排除，因为对于奇数来说，中位数更容易计算。 如果选用 3，带入上面的公式，会发现和本身没有什么区别。...): 将 j 下标上的值与分割点进行比较，返回大小。...pivot 方法 这个方法实现了对 [left,right]，求解中位数的中位数。 image.png 这个所谓的中位数的中位数，理论上很好求解，又是一个递归的方法而已。为什么变复杂了呢？...尽量使用三者中位数来求解切割点，注意防止极端情况，设置阈值使用中位数的中位数来求切割点即可。 说完了，有一说一。Lucene 的代码，精巧且难懂。但高效。

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    LeetCode 刷题笔记——day 3

    LeetCode 刷题笔记——day 3 4. 寻找两个正序数组的中位数 难度：困难 给定两个大小分别为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。...思路与算法 为了使用划分的方法解决这个问题，需要理解「中位数的作用是什么」。在统计中，中位数被用来： 将一个集合划分为两个长度相等的子集，其中一个子集中的元素总是大于另一个子集中的元素。...图片 图片 图片 图片 空间复杂度 在计算机科学中，一个算法或程序的空间复杂度定性地描述该算法或程序运行所需要的存储空间大小。...空间复杂度是相应计算问题的输入值的长度的函数，它表示一个算法完全执行所需要的存储空间大小。...就像时间复杂度的计算不考虑算法所使用的空间大小一样，空间复杂度也不考虑算法运行需要的时间长短。

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    使用Vue3实现【羊了个羊】的算法方面全面解析！

    最难的部分也就是算法了,我也大致的钻研了一下，但是这个算法坦率的讲不是我发明的， 我只是站在巨人的肩膀上 他的算法实现的难点我以为有四方面 1、 初始化的随机位置算法 2、 检查是否被覆算法 3、 三连匹配算法...，他的算法，本质上其实就是限定的画布内，随机生成位置 在当前这个算法中他使用一个8x8的网格中，生成方块，然后利用随机偏移量，来造成随机堆叠的样子 // 以下感谢大佬们提供的算法 const makeScene...queue.value.filter((sb) => sb.icon === symbol.icon); // 选中的三个配对成功表示已经是三连了 if (filterSame.length === 3)...，就会排在米饭的前面然后消失 实现如下： // 队列区排序 watchEffect(() => { const cache = {}; // 通过当前的icon的标识，将相同的icon归纳到一块...赋上vue+ts写的一个动效的效果原理解读： vue3+TS实现满天心飘落动效 也是类似于随机生成的例子，希能帮助各位大佬理解！

    3.9K30

    SM2 (含SM3、SM4)国密算法工具QT版，彻底搞懂sm2算法的使用

    网上有很多网友问算法SM2怎么使用？什么是压缩公钥和非压缩公钥？xB和yB这参数是什么？怎么使用SM2做加解密？如何签名和验签？有没有工具来验证下？...这里分享个自己用QT造的一个小工具，简单好用，同时也增加支持了SM3、SM4国密算法。且有详细的过程日志，可以保存为文件。用来对SM2国密算法做加解密和签名，验签,秘钥生成再合适不过了。...完整版的下载： sm2国密算法工具完整版，包含sm2,sm3和sm4-QT文档类资源-CSDN下载 工具源码的下载： sm2国密算法加解密、签名、验签QT工具源码（包含sm2,sm3和sm4源代码）-C...对于开发者而言，在使用ECC密码学的时候，就是选择具体的命名曲线。 SM2算法是ECC算法的一种，相当于是设计了一条ECC命名曲线。 为什么要大力推广国密算法，当然是因为安全了。...在RSA的章节中已经介绍过，RSA会随着因式分解的数字变大而变得越有效率，对于私钥增长的需求决定了RSA并不能算作一个完美的陷门函数。

    1.8K10

    滑动窗口中位数与滑动魔方

    本篇继续来探索、发现、记录这个差异~ 当然也不能忘了解题中的感受分享~ 滑动窗口中位数 题目：给你一个数组 nums，有一个长度为 k 的窗口从最左端滑动到最右端。...如果序列的长度是偶数，则没有最中间的数；此时中位数是最中间的两个数的平均数，例如： [2,3,4]，中位数是 3 [2,3]，中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 示例： 给出 nums =...）有 5 块砖瓦，用数字 1~5 来表示, 以及一块空缺用 0 来表示.一次移动定义为选择 0 与一个相邻的数字（上下左右）进行交换....最终当板 board 的结果是 [[1,2,3],[4,5,0]] 谜板被解开。 给出一个谜板的初始状态，返回最少可以通过多少次移动解开谜板，如果不能解开谜板，则返回 -1 。...[[1,2,3],[4,5,0]] 哇，这个读完题就能感觉到难度，有点像是玩魔方，把一个数组丢到一个算法里进行“旋转”，最后得出一共走了几步； 解题关键词：广度优先搜索（BFS）； 直白来说就是穷举，

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    线性时间选择（Top K）问题（Java）

    用任意一种排序算法，将每组中的元素排好序，并取出每组的中位数，共个。 递归调用select来找出这个元素的中位数。如果是偶数，就找它的2个中位数中较大的一个。以这个元素作为划分基准。...) (2)提取每一组的中值元素，构成集合{31,49,13,25,16}； (3)递归地使用算法求取该集合的中值，得到m=25: (4)根据m=25,把29个元素划分为3个子数组： P = {8,17,4,11,3,13,6,19,16,5,7,23,22...(备注：就是说明递归子问题规模是下降的，划分后的两个子数组分别至多有3n/4个元素) 上述算法将每一组的大小定为5，并选取75作为是否作递归调用的分界点。...递归树 5、扩展 分组为什么5个元素一组？3个一组或7个一组行不行？...分析：递归调用 1、求x的工作量与中位数集合的规模有关,其值=n/t有关，t为每组元素数，t越大，其规模越小 2、规约后子问题大小与分组元素数t有关，t越大，子问题规模大。

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