虽然自己是一个小白，但也要有一颗成为大神的心，经过自己各种尝试，于是有了第二种方法。 方法二： 在1-1000中，3的倍数最小的是3，最大的是999。5的倍数最小的是5，最大的是995。...)) 2.在一个数组里面移除指定的数字，并返回一个从大到小排序的新数组。...函数的语法是：set（[iterable]），iterable——可迭代的对象，该函数会返回一个新的集合对象。 4.从排序的数组里面，删除重复的元素。重复的数字最多只能出现2次。...collections模块自python2.4版本开始被引入，包含了dict、set、list、tuple以外的一些特殊的容器类型。 Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。...通过实战来提高自己的功力，我觉得是一个很好的方法，但是不要贪多方面突破。要从一个点突破，以战养练，以练养战。
这些函数最终都表示一个数值，但其工作原理的细微差别并不总是一开始就很清楚。本文介绍每个函数的常见用例以及不太常见的用例。...它接受两个参数，就像 JavaScript 中使用余数操作符 % 的两个数字一样。在数学术语中，第一个数字是被除数，第二个是除数。...让我们从一个例子开始： line-height: rem(-9, 4); /* 1 */ line-height: mod(-9, 4); /* -3 */ line-height: rem(9, -...在 rem(9, 4) 的情况下，两个 4 的倍数可以放入 9 中（因为 2 * 4 = 8），余数是 1（因为 9 - 8 = 1）。...对于mod() 函数，在一个符号为负数而另一个符号为正数的情况下，它会寻找比被除数更大的倍数。所以对于 mod(9, -4)，你要寻找刚刚超过被除数的倍数（4 * 3 = 12）。
page=viewproblem2&cpid=966 翻译： Farmer John 的奶牛们最近成为了一个简单的数字游戏FizzBuzz的狂热玩家。...这个游戏的规则很简单：奶牛们站成一圈，依次从一开始报数，每头奶牛在轮到她的时候报一个数。如果一头奶牛将要报的数字是 的倍数，她应当报Fizz来代替这个数。...如果一头奶牛将要报的数字是 的倍数，她应当报Buzz来代替这个数。如果一头奶牛将要报的数字是 的倍数，她应当报FizzBuzz来代替这个数。...于是奶牛版的游戏的开始部分的记录为 给定 （ ），请求出这个游戏中第 个被报的数。...方法 每 个数字为一组，形成规律： 但是在遇到 的倍数会出现一点问题，我个菜鸡不知道为啥，所以用了特判/kk 代码 #include using namespace
因为所有的质数不能互相整除，所以质数集合相当于本原集的一个特例。 当时本原集的作用仅限于证明一类特定的数字，也称为完全数、完美数（perfect numbers）。...Lichtman和Pomerance通过将一个新的倍数序列与给定本原集中的每个数字相关联来获得这个常数。 比如在本原集{2, 3, 55}中，与数字2相关联的是所有偶数的序列。...根据 Mertens 定理，一个特殊的常数（大约等于1.78），当乘以一个相当于这些倍数的组合密度的项时，给出了一个本原集的Erdős sum的最大值。...但是具有相对较大素因数的数字，在某种意义上「接近」素数，是另一回事。 为了解决这些问题，Lichtman找到了一种方法，不仅可以将一个倍数序列与每个数字相关联，还可以将多个序列关联起来。...通过将他的证明的两个部分拼凑在一起，他能够证明这种情况下的Erdős和的值小于1.64。 今年2月，Lichtman在网上发布了他的证明。
一、伽马校正简介 射伽马校正是图像预处理阶段经常使用的一个非线性算子，它可以去除输入辐射量和量化的像素值之间的非线性映。...对于特定的部件，人们可以度量它的输入与输出之间的函数关系，从而找出γ值。...如果所有部件都有幂函数的转换特性，那么整个系统的传递函数就是一个幂函数，它的指数γ 等于所有单个部件γ相乘（γ=γ1*γ2…*γn）。如果图像系统的整个γ =1，输出与输入就成线性关系。...这就意味在重现图像中任何两个图像区域的强度之比率与原始场景的两个区域的强度之比率相同，这似乎是图像系统所追求的目标:真实地再现原始场景。但实际情况却不完全是这样。...进入计算机的电视图像依然带有γ ＝0.5的校正，这一点可不要忘记。虽然带有γ 值的电视在数字时代工作得很好，尤其是在特定环境下创建的图像在相同环境下工作。
1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存； 2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口； 3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像； 4、cvWaitKey：使程序暂停...：将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间； 38、cvDet：计算方阵的行列式； 39、cvDiv：用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算； 40、cvDotProduct：计算两个向量的点积...、cvGetRow：从一个数组的行中复制元素值； 50、cvGetRows：从一个数组的多个相邻的行中复制元素值； 51、cvGetSize：得到二维的数组的尺寸，以CvSize返回； 52、cvGetSubRect...：从一个数组的子区域复制元素值； 53、cvInRange：检查一个数组的元素是否在另外两个数组中的值的范围内； 54、cvInRangeS：检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内； 55、cvInvert...：求矩阵的逆； 56、cvMahalonobis：计算两个向量间的马氏距离； 57、cvMax：在两个数组中进行元素级的取最大值操作； 58、cvMaxS：在一个数组和一个标量中进行元素级的取最大值操作
当你读一个特定的内存地址，整个缓存行将从主存换入缓存，并且访问同一个缓存行内的其它值的开销是很小的。...让我们通过一个实验来验证这些数字。遍历一个整型数组，每16个值自增1——一种节约的方式改变每个缓存行。当遍历到最后一个值，就重头开始。...有三种方式将缓存槽映射到主存块中： 直接映射(Direct mapped cache) 每个内存块只能映射到一个特定的缓存槽。...所有64字节内存块将分割为不同组，映射到同一组的内存块将竞争L2缓存里的16路槽位。 L2缓存有65,536个缓存行（译者注：4MB/64），每个组需要16路缓存行，我们将获得4096个集。...这样一来，块属于哪个组取决于块索引的低12位bit(2^12=4096)。因此缓存行对应的物理地址凡是以262,144字节(4096*64)的倍数区分的，将竞争同一个缓存槽。
mmap基础概念 mmap是一种内存映射文件的方法，即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间，实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系。...（三）进程发起对这片映射空间的访问，引发缺页异常，实现文件内容到物理内存（主存）的拷贝 注：前两个阶段仅在于创建虚拟区间并完成地址映射，但是并没有将任何文件数据的拷贝至主存。...不管是父子进程还是无亲缘关系的进程，都可以将自身用户空间映射到同一个文件或匿名映射到同一片区域。从而通过各自对映射区域的改动，达到进程间通信和进程间共享的目的。...在上面的知识前提下，我们下面看看如果大小不是页的整倍数的具体情况： 情形一：一个文件的大小是5000字节，mmap函数从一个文件的起始位置开始，映射5000字节到虚拟内存中。...情形二：一个文件的大小是5000字节，mmap函数从一个文件的起始位置开始，映射15000字节到虚拟内存中，即映射大小超过了原始文件的大小。
如果我可以映射它，我将只关注这个问题与父问题相比有哪些不同约束。如果这是一个新问题，那么我会尝试解决它。随着时间的推移，我开发了一组问题模式，这些模式帮助我快速地将问题映射到一个已知的问题。...2、如果两个指针所指向的两个数字的和小于目标和，这意味着我们需要一个和更大的对。所以，为了尝试更多对，我们可以增加开始指针。 下图是对这个算法的可视化： ?...要生成给定集合的所有子集，可以使用广度优先搜索（Breadth-First Search ）方法。我们可以从一个空集开始，逐一遍历所有数字，然后将它们添加到现有集中，创建新的子集。...▍解决方法： 让我们用上面的例子来看看算法的每个步骤： 给定集合：[1,5,3] 1、从空集开始：[[]]； 2、将第一个数字(1)添加到所有现有子集，以创建新的子集：[[]，[1]]； 3、将第二个数字...2、如果当前节点不是叶节点，做两件事： a. 从给定的数字中减去当前节点的值，得到一个新的 S = S - node.value。 b.
，假定余数为z 求y与z的最大公约数即为x，与y的最大公约数 0没有公约数 最小公倍数： 思想： 两个数(x, y)的最小公倍数数的算法为：两个数相乘再除以他们的最大公约数 0没有公倍数 公约数，公倍数...使用D&C解决问题的过程包括两个步骤。 (1) 找出基线条件，这种条件必须尽可能简单。 (2) 不断将问题分解（或者说缩小规模），直到符合基线条件。...散列表（Hash Table） 散列函数： 散列函数是这样的函数，即无论你给它什么数据，它都还你一个数字。 散列函数总是将同样的输入映射到相同的索引。...例如你每次输入iTesting，它返回你的总是同一个数字。 散列函数将不同的输入映射到不同的索引。...（填装因子是数组中被占用的位置，例如大小为3的数字，有2个被占用，则填装因子为2/3） 惯例放赞赏码：） END 关注iTesting
/ gcd(m, n); } private long gcd(long m, long n) { m = Math.abs(m); n = Math.abs(n); // 从一个数字中减去另一个数字...因为每次相加的都是最初的这个数列里的数字值。接下来就是以所有数字都相等作为条件循环判断，不断地的累加最小的数值即可。最终返回的就是最小公倍数。...四、表格推演计算 表格计算方式为将一组数字以最小的质数2开始整除，直到不能被2整除后，用下一个质数3继续整除（剩余的数字中比大的最小的质数）直至所有数字都为1的时候结束。...通过这样一个结构构建出一张表。 接下来以所有元素最后一位为1作为条件循环处理数据，用最开始的2作为素数整除列表中的数据，并保存到下一组数列中。...当2不能整除时，则刷新素数，选取另外一个列表中最小的素数作为除数继续。 这个过程中会累计有效素数的乘积，这个乘积的最终结果就是最小公倍数。
(叉积)； 37、cvCvtColor：将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间； 38、cvDet：计算方阵的行列式； 39、cvDiv：用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算； 40、cvDotProduct...：计算两个向量的点积； 41、cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量； 42、cvFlip：围绕选定轴翻转； 43、cvGEMM：矩阵乘法； 44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素；...； 49、cvGetRow：从一个数组的行中复制元素值； 50、cvGetRows：从一个数组的多个相邻的行中复制元素值； 51、cvGetSize：得到二维的数组的尺寸，以CvSize返回； 52、cvGetSubRect...：从一个数组的子区域复制元素值； 53、cvInRange：检查一个数组的元素是否在另外两个数组中的值的范围内； 54、cvInRangeS：检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内； 55、cvInvert...：求矩阵的逆； 56、cvMahalonobis：计算两个向量间的马氏距离； 57、cvMax：在两个数组中进行元素级的取最大值操作； 58、cvMaxS：在一个数组和一个标量中进行元素级的取最大值操作
如果位总数不是4的倍数，最左边的一组可以少于4位，前面用0补足。 二进制数11 1100 1010 1101 1011 0011 十六进制转换为十进制： 用相应的16的幂次方乘以每个十六进制数字。...314156 十六进制数为：0x4CB2C 字数据大小 字长：指明指针数据的大小。 对于一个字长为w位的机器而言，虚拟地址的范围为0~2w -1，程序最多访问2w个字节。...数据传送指令 等大小 不等大小，零扩展 不等大小，符号扩展 弹栈和出栈 算数和逻辑操作 算法和逻辑运算指令 特殊算术操作 两个64位数的全128运算 指令中只给出一个操作数，另一操作数：乘法%...汇编 汇编是将汇编代码转化为机器码的过程。汇编器将汇编代码逐行翻译成与特定处理器相关的二进制指令，这些指令可以被计算机直接执行。每个汇编语句通常对应着一条机器指令，包括操作码和操作数等。...链接器会解析目标文件之间的引用关系，将它们合并成一个完整的可执行文件。在链接过程中，还会进行地址分配、重定位和符号解析等操作。 静态链接与动态链接 完成两个任务：符号解析与重定位。
DNS的工作原理 当你在浏览器中输入一个网址时，背后发生的过程其实是通过 DNS 进行域名解析。DNS 查询过程大致可以分为以下几个步骤： 1....此时，计算机会检查本地缓存，看看是否已经存储了该域名对应的 IP 地址。如果缓存有结果，直接返回；否则，会开始查询过程。 2....DNS 记录类型 DNS 服务器保存了多种类型的记录，最常见的包括： • A 记录：将域名映射到一个 IPv4 地址。 • AAAA 记录：将域名映射到一个 IPv6 地址。...• NS记录：域名服务器记录，指明该域名由那台服务器来解析 • PTR指针：用于将一个IP地址映为一个主机名 五....DNS的安全问题与 DNSSEC 虽然 DNS 是一个强大且高效的系统，但它也面临一定的安全风险，如 DNS 欺骗（DNS Spoofing）和 DNS 解析劫持。
究其原因，其实就是，对于任意两个数，两个数的乘积一定是它们的一个公倍数，但若这两个数互质，则它们的乘积一定是它们的最小公倍数。...这说明，每个特定的余数组合都在前 28 项中出现过，并且都只出现过一次。在此之后，余数组合将产生长度为 28 的循环，于是每个特定的余数组合都将会以 28 为周期重复出现。这正是中国剩余定理的内容。...同样，在 0 到29 之间也一定有一个 3 的整倍数，它的个位是 2；在 0 到 29 之间也一定有一个 3 的整倍数，它的个位是 3……而在 0 到 29 之间，除掉 0 以外，3 的整倍数正好有 9...大家会发现，在求解过程中，我们相当于对 115 和 367 做了一遍辗转相除：我们不断给出 115 的某个倍数和367 的某个倍数，通过辗转对比最近的两个结果，让它们的差距从“少 22”缩小到“多 5”...我们最终总能到达“多 1”或者“少 1”，这正是因为一开始的两个数是互质的。
该函数接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新序列中。...（2）取序列的第一个数2，它一定是质数，然后用2把序列中2的倍数筛掉。 （3）取新序列的第一个数3，它一定是质数，然后用3把序列中3的倍数筛掉。...然后继续进入函数primes()，接着代码yield 2，运行之后的代码。将函数_odd_iter()赋值给变量it，得到一个生成器(从3开始的奇数序列)。...这个时候，返回变量it这个生成器的第一个值，也就是5，将5赋给变量n。然后返回数字5，退出函数primes()。所以第三个输出的数字是5。...这个时候，返回变量it这个生成器的第一个值，也就是7，将7赋给变量n。然后返回数字7，退出函数primes()。所以第四个输出的数字是7。
最近，英伟达对外公布一项AI技术，他们的研究人员建立了一个全球性的生成对抗网络，让两个人工智能系统通过“创造图像”和“判断图像”去制作一批不存在人的照片。...在研究中，他们先是给人工智能提供了真实的人物照片进行制作，从一幅模糊的照片开始，让AI逐步提高照片的分辨率，直到能够制作出高分辨率的逼真人物照片。...在这个过程中，通过不同人物照片的组合，最终它会“P”出一个完全不存在的人的照片。下面是英伟达使用CelebA明星图片数据库“混搭”出的不同效果。...如果没有在照片下方标注人物介绍，甚至很难区分出真实人物照片和虚拟人物照片的区别。 联想到此前谷歌将其图像识别技术运用到视频的分类中，不得不感慨人工智能技术发展给我们生活带来的变化。...已经有研究人员教会AI来模拟我们的声音，把平面图像变为3D图像，这样的发展趋势让我们看到科学家们正在创建一个真实的人。就像最近热映的科幻片《银翼杀手》中所描述，未来我们甚至很难区分人类和AI。
问题在于，为了使用倒排索引收集Doc_1和Doc_2中的所有词项，我们必须遍历索引中的每个词项，检查它是否属于这两个文档。...Doc Values是一种列式的数据结构，它存储了每个文档字段值的完整、排序好的列表。与倒排索引不同，Doc Values不是将词项映射到文档，而是将文档映射到它们所包含的词项。...因此，当需要收集Doc_1和Doc_2中所有唯一的词项时，我们只需直接访问这两个文档的词项列表，并执行集合的并集操作。这比使用倒排索引要快得多，因为无需遍历整个索引来收集特定文档的词项。...三、Doc Values 的工作原理 在 Elasticsearch 中，当索引一个文档时，除了将字段值存储在倒排索引中以支持全文搜索外，还会为需要排序或聚合的字段生成 Doc Values。...如果这些值大于 256，它会检测是否存在一个最大公约数，这有助于进一步压缩数据。例如，如果所有数字都是 100 的倍数，那么可以通过除以 100 来减小数值的大小，从而减少存储所需的位数。
如果你使用的是 macOS 或 Linux，就可以通过在终端中执行 getconf PAGESIZE 来检查页面大小，它应该会返回一个 2 的幂的数字。...其目的是将一个或多个batch整齐地放在一个Page上，以帮助在GPU中进行并行处理，所以batch size大小为2的幂数可以帮助获得更好的内存排列。...由于 GPU 内存限制，batch size值无法超过 515。 同样，正如我们之前看到的，作为 2 的幂（或 8 的倍数）的批大小确实会产生很小但几乎不明显的差异。...多GPU训练 前两个基准测试评估了在单个GPU上的训练性能，转到多GPU上结果是否会有不同？ 可以看到，这一次，2次方和8次方的批处理规模（256）并不比257快。...例如，在最近一个使用相同ResNet架构的研究项目中，我发现最佳批次大小可以在16到256之间，完全取决于损失函数。 因此，我建议始终考虑将调整batch size作为你的超参数优化搜索的一部分。
开始喽 行高：设置多行文本的间距 属性名 line-height 属性值 数字+px 数字（当前标签font-size属性值的倍数） 行高的测量方法 从一行文字的最顶端（最底端）量到下一行文字的最顶端...，各个字体间用逗号隔开，执行顺序是从左到右依次查找 font-family属性最后设置一个字体族名，网页开发建议使用无衬线字体 font 复合属性 使用场景 设置网页文字公共样式 复合属性 属性的简写方式...，一个属性对应多个值的写法，各个属性值之间用空格隔开 font：是否倾斜 是否加粗 字号/行高 字体（必须按顺序书写） 示例 div { font:italic 700 30px/2 楷体; } 注意...复合选择器 定义 由两个或多个基础选择器，通过不同的方式组合而成 作用 更准确、更高效的选择目标元素（标签） 后代选择器 选中某元素的后代元素 写法 父选择器 子选择器{CSS属性}，父子选择器之间用空格隔开...子代选择器 选中某元素的子代元素（最近的子级） 选择器写法 父选择器>子选择器{CSS属性}，父子选择器之间用>隔开 并集选择器 选中多组标签设置相同的样式 写法 选择器1，选择器2，…选择器N{CSS
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