可以根据需要定制样式 提供了丰富的工具和组件 支持响应式设计 灵活易用，适合快速开发项目 详细文档支持 Rapptz/discord.py[3] Stars: 13.8k License: MIT 这个项目是...discord.py，一个用 Python 编写的现代、易于使用、功能丰富且支持异步操作的 Discord API 包装器。
-> 勾选 Message Content IntentOAuth2 -> OAuth2 URL Generator -> bot -> Administrator部署后台使用 python SDK，discord.py...- Quickstart安装pip install -U discord.py示例脚本如下import discordintents = discord.Intents.default()intents.message_content
跟踪 Jupyter notebooks 中的不一致问题 https://nbviewer.jupyter.org/github/friggeri/notebooks/blob/master/tracking_inconsistencies_in_notebooks.ipynb...这是涵盖 Jupyter notebooks 不同方面的一系列文章中的第一篇，特别讲解了由隐式运行时（“内核”）和可以任意执行的源之间的交互作用引起的问题。...common-mistakes-that-django-developers-make/ 有趣的项目、工具或库 MusicBot https://github.com/Just-Some-Bots/MusicBot MusicBot 是使用 discord.py
Discord AI Chatbot 上链接：https://github.com/mishalhossin/Discord-AI-Chatbot 这个机器人是基于 Python 的 discord.py...预设机器人的人格 通过修改 INSTRUCTIONS 参数的值来预设机器人的人格，共有以下几个值可供选择： DAN：越狱，去除一切限制； AIM：去除道德枷锁； ivan：这是一个尖酸刻薄、用缩写和单词回答问题的...如果遇到问题，可以点击右侧的「三个点」来查看日志： 最后到 Discord 频道里测试一下： 完美，打完收工！
以下是 Python 的几个优势：广泛的库支持：如 slack_sdk、discord.py 等。易于集成：可以轻松连接到现有的 API 和服务。社区活跃：拥有大量开源项目和丰富的资源。
P问题属于NP问题，NPC问题属于NP问题。 2. NPC问题同时属于NP hard问题，是NP与NPhard的交集。...也就是说，问题A不比问题B难。 约化具有一项重要的性质：约化具有传递性。如果问题A可约化为问题B，问题B可约化为问题C，则问题A一定可约化为问题C。...》P问题 P是指在多项式时间能由确定型图灵机解决的问题 如果一个问题可以找到一个能在多项式的时间里解决它的算法，那么这个问题就属于P问题。...》NP问题 NP问题是指在多项式时间内能由非确定型图灵机解决的问题 NP问题不是非P类问题。NP问题是指可以在多项式的时间里验证一个解的问题。...》NP-hard问题 NP-Hard问题是这样一种问题，它满足NPC问题定义的第二条但不一定要满足第一条（就是说，NP-Hard问题要比 NPC问题的范围广）。
近日,论文中涉及到NP-Hard问题,写下笔记对以上问题进行区分. P问题:在多项式时间内可以求解的问题. NP问题:在多项时间内不能求解,在多项式时间内可以验证的问题....NP-Hard问题:所有的NP问题在多项式时间内可以归约到该问题,该问题为NP-Hard问题. NP-Complete问题:一个问题即是NP-Hard问题,同时又是NP问题.
他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念。NP问题并不是那种“只有搜才行”的问题，NPC问题才是。好，行了，基本上这个误解已经被澄清了。...下面的内容都是在讲什么是P问题，什么是NP问题，什么是NPC问题，你如果不是很感兴趣就可以不看了。接下来你可以看到，把NP问题当成是 NPC问题是一个多大的错误。 ...简单地说，一个问题A可以约化为问题B的含义即是，可以用问题B的解法解决问题A，或者说，问题A可以“变成”问题B。《算法导论》上举了这么一个例子。...如果问题A可约化为问题B，问题B可约化为问题C，则问题A一定可约化为问题C。这个道理非常简单，就不必阐述了。 ...同时满足下面两个条件的问题就是NPC问题。首先，它得是一个NP问题；然后，所有的NP问题都可以约化到它。证明一个问题是 NPC问题也很简单。
问题 日志的级别 在Log4j中java的日志级别具有5种正常级别，优先级从低到高主要为：DEBUG、INFO、WARN、ERROR、FATAL。
如果在ucos中使用浮点数,尽量使用__align(8) 对齐,否则串口打印浮点数会乱码,比如:
作者：TeddyZhang，公众号：算法工程师之路 DP基础问题：LeetCode #5 1 编程题 【LeetCode #5】最长回文子串 给定一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。...解题思路： 最长公共子串的问题不同于最长公共子序列，由于子串的连续的，而子序列不一定连续。在上一个子序列中dp[i][j]是非减的，因此最后返回最大公共子序列时，返回的是dp[n][m]。...而在最大子串问题中，dp[i][j]可能小于dp[i-1][j-1]，因此需要一个res来保存更新最大值。
问题 有客户使用Linux中的USB Gadget功能，把MPSoC器件做USB从设备。在执行“mkdir functions/.”时，得到错误“Device or resource busy”。
2.P问题 《算法导论》给出的定义：在多项式时间内可解的问题为P问题（Polynomial Problem，多项式问题）。...简单的说，存在多项式时间的算法的一类问题，称之为P类问题；而像梵塔问题，推销员旅行问题等问题，至今没有找到多项式时间算法解的一类问题，称之为NP问题。同时，P类问题是NP问题的一个子集。...如果问题A可约化为问题B，问题B可约化为问题C，则问题A一定可约化为问题C。 约化的意义： 问题A可约化为问题B”有一个重要的直观意义：B的时间复杂度高于或者等于A的时间复杂度。...后来，Hamilton回路成了NPC问题，TSP问题（旅行商问题）也成了NPC问题。现在被证明是NPC问题的还有很多，任何一个NPC问题找到了多项式算法的话所有的NP问题都可以完美解决了。...5.NPH问题 NPH问题（NP难问题，英文NP-hard问题），其满足NPC问题定义的第二条但不一定要满足第一条（就是说，NP-Hard问题要比 NPC问题的范围广，但不一定是NP问题）。
hi，everybody，my friend,今天，我们继续来学习动态规划相关问题，今天，我们要学习的是打家劫舍问题，我们接着往下看 一.题目描述 我们来仔细分析一下这个题目，如题目所描述的那样。...在第一个选择中，得到的金额是3，第二个选择中，得到的金额是4，所以选择1,3家 二.讲解算法原理 本题的思想是通过分类讨论，将环形的问题，转化成打家劫舍1类型的问题 1.状态表示 根据到达第i家时，对第
背包问题 背包问题（Knapsack Problem）是一类经典的组合优化问题，在计算机科学和数学中有广泛应用。...背包问题的变体 0/1 背包问题：每个物品只能选择一次，即要么选中（1）要么不选（0）。 分数背包问题：每个物品可以分割，即可以选择物品的一部分。...解决背包问题的方法 解决背包问题的方法有很多，包括动态规划、分支定界法、贪心算法（适用于分数背包问题）以及各种近似算法和启发式算法等。...解决背包问题的一般步骤？ 背包问题是一个经典的优化问题，可以通过动态规划算法来解决。下面是解决背包问题的一般步骤： 确定问题的约束条件：背包的容量限制和物品的重量和价值。...定义状态：将问题拆解为多个子问题，定义状态为背包的容量和可选择的物品。 定义状态转移方程：根据子问题的定义，确定状态之间的关系。
RGW的index数据以omap形式存储在OSD所在节点的leveldb中，当单个bucket存储的Object数量高达百万数量级的时候，deep-scrub和...
但是我遇到的并非上述两种情况，因为我发现——根据我当前的配置文件，我就不应该编译kernel/scripts/extract-cert.c这个文件，也就是我当前kernel/.config并不是我预期的,所以这个问题的原因就是
小编最近遇到GC不断增长的问题。...推荐一款分析GC日志的工具 0x01：GC问题 GCViewer是一款分析GC日志的开源工具，非常容易使用，官网如下： https://github.com/chewiebug/GCViewer 下图列出了支持的...具体一些图标上的线条，及说明也非常简单；如果熟悉JVM的GC原理就非常容易看出这些线条到底有没有问题。最简单的一条，只要看到堆的占比只增不减，大概率是有内存泄露问题。...0x02：OOM问题 JVM故障分析及性能优化系列之一：使用jstack定位线程堆栈信息 JVM故障分析及性能优化系列之二：jstack生成的Thread Dump日志结构解析 JVM故障分析及性能优化系列之三...故障分析及性能优化系列之六：JVM Heap Dump（堆转储文件）的生成和MAT的使用 JVM故障分析及性能优化系列之七：使用MAT的Histogram和Dominator Tree定位溢出源 对应OOM问题以上这个网友写的这几篇文章非常不错
循环慢 另外一个问题是，最终解决问题的脚本和全量加载法的脚本在主要步骤上并没有太大差异，但效率为什么会差这么多呢？...然后是解决问题有些一根筋了，看似找到了一个又一个方案，其实这些方案都是旧方案的补丁，而没有真正地解决问题。从A问题引入了B问题，然后为了解决B问题又引入了C问题，直到撞到南墙。...针对 X 问题提出了一个方案，在方案实施过程中，遇到了问题 Y，于是不停地查找 Y 问题的解决办法，而忽略了原来的问题 X。...有时候，方案可能是完全错误的，解决 Y 问题可能完全没有意义，换一种方案，原来的问题就全解决了。...在跟别人交流问题时，我一直把初始需求说清楚，避免此类问题，没想到这次不知不觉就沉入其中了，下次一定注意。 关于本文有什么问题可以在下面留言交流
解题思路： 该题目是找寻最短路径，要想做出这道题，只需要解决2个问题： 1）找到一条最短路； 2）打印出来。...当然从起点到终点有不止一条路，找到一条最短路就是我们主要需要解决的问题 怎样才算最短的呢？也就是步数最少的，那么我们就可以用BFS搜索解决。...然后再把所有的走一步能走到的点，再寻找它下一步能走到的点，一直循环重复直到找到终点，那就是从起点能到终点的最短路径了，然后再把每一步的路径存储，搜索完过后打印出来，就能解决问题了。
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