result: 4 或 result: 1 ，该结果产生的原因是因为线程乱序执行导致的，解决方法：
多态就是指一个引用变量，在编译时和运行时类型不一样的情况。那我们首先就要搞清楚一个概念，什么是编译时，什么是运行时。
关注那些不断已被他人成功应用的新思路。你的原创思想只应该应用在那些你正在研究的问题上。
clone,有人称之为克隆,有人称之为复制,其实都是同一个东西 本文称之为"克隆",毕竟人家方法名叫"clone"
PlotJuggler是一个类似于rqt_plot的基于Qt的数据可视化工具。但PlotJuggler拥有更强大和好用的功能。你可以导入文本文件让它显示文本文件中的数据。你也可以导入ros的bag包，它能自动解析bag包中的数据。并可以回放bag包的数据，然后用Rviz来显示数据。PlotJuggler的功能有很多，这里只介绍几种我常用的功能。应该足以应付日常的机器人开发调试工作。
对新学习Python的小伙伴来说，既感受到了短代码的开心，也更愿意用到一些简短的Python写法，下面是我使用Python过程总收集的一些技巧，希望对你有所帮助。 1. 列表推导式 你有一个list：bag = [1, 2, 3, 4, 5] 现在你想让所有元素翻倍，让它看起来是这个样子：[2, 4, 6, 8, 10] 大多初学者，根据之前语言的经验会大概这样来做 bag = [1, 2, 3, 4, 5] for i in range(len(bag)): bag[i] = bag[i] * 2 但是
下面是十个Python中很有用的贴士和技巧。其中一些是初学这门语言常常会犯的错误。
各位读者大大们大家好，今天学习python的面向对象编程-继承，并记录学习过程欢迎大家一起交流分享。
各位读者大大们大家好，今天学习python的面向对象编程-类和实例对象，并记录学习过程欢迎大家一起交流分享。
DAG是公认的下一代区块链的标志。本文从算法基础去研究分析DAG算法，以及它是如何运用到区块链中，解决了当前区块链的哪些问题。 关键字：DAG，有向无环图，算法，背包，深度优先搜索，栈，BlockChain，区块链 图 图是数据结构中最为复杂的一种，我在上大学的时候，图的这一章会被老师划到考试范围之外，作为我们的课后兴趣部分。但实际上，图在信息化社会中的应用非常广泛。图主要包括： 无向图，结点的简单连接 有向图，连接有方向性 加权图，连接带有权值 加权有向图，连接既有方向性，又带有权值 图是由
2021-03-22：小虎去买苹果，商店只提供两种类型的塑料袋，每种类型都有任意数量。1.能装下6个苹果的袋子，2.能装下8个苹果的袋子。小虎可以自由使用两种袋子来装苹果，但是小虎有强迫症，他要求自己使用的袋子数量必须最少，且使用的每个袋子必须装满。给定一个正整数N，返回至少使用多少袋子。如果N无法让使用的每个袋子必须装满，返回-1。
在前面章节的学习中，我们对于接口和抽象类都已经有了一个大概的理解和消化，现在我们将从语法层面和设计层面两个方向来分析它们到底有什么不同：
在这篇论文中，研究者利用网络数据研究图像分类任务 (image classification)。他们发现网络图片 (web image) 通常包含两种噪声，即标签噪声 (label noise) 和背景噪声 (background noise)。前者是因为当使用类别名 (category name) 作为关键字来爬取网络图像时，在搜索结果中可能会出现不属于该类别的图片。后者则是因为网络图片的内容与来源非常多样，导致抓取的图片往往包含比标准的图像分类数据集更多的无关背景信息。在下图中的两张图片均用关键字「狗」抓取。左边图片的内容是狗粮而不是狗，属于标签噪声；右边的图像中，草原占据了整个图像的大部分，同时小孩子也占据了比狗更为显著的位置，属于背景噪声。
resource.arsc是APK打包过程中生成一个重要的文件，主要存储了整个应用哦中的资源索引。但是这个文件是一个二进制文件，并不可读，所以本文就通过解析它的二进制内容来读懂这个文件。
HiKariCP是数据库连接池的一个后起之秀，号称性能最好，可以完美地PK掉其他连接池。
长期视觉SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)最重要的要求之一是鲁棒的位置识别。经过一段探索期后，当长时间未观测到的区域重新观测时，标准匹配算法失效。
N <= 10^5, wi <= 10^5, vi <= 10^5, bag <= 10^5。
聊天机器人(ChatRobot)的概念我们并不陌生，也许你曾经在百无聊赖之下和Siri打情骂俏过，亦或是闲暇之余与小爱同学谈笑风生，无论如何，我们都得承认，人工智能已经深入了我们的生活。目前市面上提供三方api的机器人不胜枚举：微软小冰、图灵机器人、腾讯闲聊、青云客机器人等等，只要我们想，就随时可以在app端或者web应用上进行接入。但是，这些应用的底层到底如何实现的？在没有网络接入的情况下，我们能不能像美剧《西部世界》(Westworld)里面描绘的那样，机器人只需要存储在本地的“心智球”就可以和人类沟通交流，如果你不仅仅满足于当一个“调包侠”，请跟随我们的旅程，本次我们将首度使用深度学习库Keras/TensorFlow打造属于自己的本地聊天机器人，不依赖任何三方接口与网络。
论文题目《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》 论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.10934 论文代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet
在现实生活中，某些类具有两个或多个维度的变化，如图形既可按形状分，又可按颜色分。如何设计类似于 Photoshop 这样的软件，能画不同形状和不同颜色的图形呢？如果用继承方式，m 种形状和 n 种颜色的图形就有 m×n 种，不但对应的子类很多，而且扩展困难。
术语表： 多重图：将含有平行边的图称为多重图。 简单图：将没有平行边和自环的图称为简单图。 相邻：当两个顶点通过一条边相连时，称这两个顶点相邻，并称这条边依附于这两个顶点。 度数：一个顶点的度数即依附于它的边的总数。 简单路径：是一条没有重复顶点的路径。 简单环：是一条（除了起点和终点必须相同外）没有相同顶点的环。 路径或环的长度：其中所包含的边数。（有权无向图则为边的权重和） 连通图：从任一顶点能够达到另一个任意顶点。 无向图的API： public class Graph Graph(int V)
我们都知道pig和hive的作用是一致的都是为了简化mapReduce的编程而开发的，但是hive是过程化语言SQL,pig是数据流语言pig Latin.
Apache Commons包含了很多开源的工具，用于解决平时编程经常会遇到的问题，减少重复劳动。篇幅很长所以拆分为两篇。
前面几章介绍的安全发布、同步策略的规范还有一致性，这些安全性都来自于JMM。 16.1 什么是内存模型，为什么需要它？ 假设 a=3 内存模型要解决的问题是：“在什么条件下，读取a的线程可以看到这个值为3？” 如果缺少同步会有很多因素导致无法立即、甚至永远看不到一个线程的操作结果，包括 编译器中指令顺序 变量保存在寄存器而不是内存中 处理器可以乱序或者并行执行指令 缓存可能会改变将写入变量提交到主内存的次序 处理器中也有本地缓存，对其他处理器不可见 单线程中，会为了提高速度使用这些技术，但是Java语言规
本篇主要讲有向图的两个方面，1、有向图的数据类型，2有向图的可达性分析。要是了解的同学欢迎讨论 。当然拉觉得无趣的也可以跳过。
一开始发现测试环境报错，原先配置6现在配置20依然还是很频繁的报错，想看下底层到底如何处理的导致这个问题，到底什么情况。
适用于（indigo、kinetic和melodic）三种版本ROS1都可以使用此教程！！！全部测试过！！！
不变性：同一类别模式在特征空间的变化（变化、形变、噪声） 选取区分性高、且同意一定不变性的特征
1 简介 Pig附带了一些的内置函数，这些函数包括（转换函数，加载和存储函数，数学函数，字符串函数，以及包和元组函数），在Pig里面主要有二种函数分别是内置函数和自定义的UDF函数，他们区别在于 第一：内置函数不需要被注册，因为Pig本身知道他们在哪里 第二：内置函数不需要定义引用路径，因为Pig本身知道在哪里能找到他们 2 动态调用 Java里面已经存在大量的工具类库，那么在Pig里面，我们也可以通过反射来灵活的定义某一类你需要用到的函数，例如下面的例子 当前，动态调用可以被用于任何的静态函
今天博客我接着上篇博客的内容来，上篇博客我们详细的看了ReactiveSwift中的Observer已经Event的代码实现。接下来我们来看一下ReactiveSwift中的结构体Bag的实现。Bag：袋子，顾明思议，就是用来装东西的，我们暂且将Bag称之为容器。在ReactiveSwift中的Bag主要是用来存储Signal对象的，我们在后期介绍ReactiveSwift源码时会陆陆续续的看到Bag的身影。 因为Bag这个结构体在ReactiveSwift中比较独立，所以我们本篇博客就来聊一下Bag的具
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
前面提到了scalaz是个函数式编程（FP）工具库。它提供了许多新的数据类型、拓展的标准类型及完整的一套typeclass来支持scala语言的函数式编程模式。我们知道：对于任何类型，我们只需
对学算法的同学来说，动态规划是其必学且较为重要的问题之一；其中0-1背包问题是最经典的动态规划问题；本博客也主要以动态规划来解决0-1背包问题。
前面几篇我们探讨了决策树算法，集成学习方法，今天我们就来探讨下基于bagging集成的决策树算法——随机森林（Random Forest）。随机森林虽然简单，但它是最强大的机器学习算法之一，也是实际应用中非常常用的算法之一，是我们必须要掌握的算法。 首先让我们简单的回顾下决策树算法，因为它是随机森林的基础。
论文 | Hike: A Hybrid Human-Machine Method for Entity Alignmentin Large-Scale Knowledge Bases
Apache Pig是MapReduce的一个抽象，它是一个工具/平台（所以说它并不完全是一门语言），用于分析较大数据集，并将其表示为数据流；
Bone Collector Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 60469 Accepted Submission(s): 25209 Problem Description Many years ago , in Teddy’s hometown there was a man who was called “Bone Co
贪心算法的定义： 贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。 解题的一般步骤是： 1.建立数学模型来描述问题； 2.把求解的问题分成若干个子问题； 3.对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解； 4.把子问题的局部最优解合成原来问题的一个解。 如果大家比较了解动态规划，就会发现它们之间的相似之处。最优解问题大部分都可以拆分成一个个的子问题，把解空间的遍历视作对子问题树的遍历，则以某种形式对树整个的遍历一遍就可以求出最优解，大部分情况下这是不可行的。贪心算法和动态规划本质上是对子问题树的一种修剪，两种算法要求问题都具有的一个性质就是子问题最优性(组成最优解的每一个子问题的解，对于这个子问题本身肯定也是最优的)。动态规划方法代表了这一类问题的一般解法，我们自底向上构造子问题的解，对每一个子树的根，求出下面每一个叶子的值，并且以其中的最优值作为自身的值，其它的值舍弃。而贪心算法是动态规划方法的一个特例，可以证明每一个子树的根的值不取决于下面叶子的值，而只取决于当前问题的状况。换句话说，不需要知道一个节点所有子树的情况，就可以求出这个节点的值。由于贪心算法的这个特性，它对解空间树的遍历不需要自底向上，而只需要自根开始，选择最优的路，一直走到底就可以了。
Android系统定义了一套通用资源，这些资源可以被应用程序引用。例如，我们在XML布局文件中指定一个LinearLayout的android:orientation属性的值为“vertical”时，这个“vertical”实际上就是在系统资源包里面定义的一个值。
0-1背包非常经典，很多场景都可以抽象成这个问题。经典解法是动态规划，回溯简单但没有那么高效。
在冷启动问题是一个众所周知的深入研究的问题推荐系统，其中系统不能够推荐项目给用户。由于三种不同的情况，即新用户，新产品和新网站。
今天我们就来说一说滚动数组，其实在前面的题目中我们已经用到过滚动数组了，就是把二维dp降为一维dp，一些录友当时还表示比较困惑。
vio由双目相机及imu构成，两者分别对应camera坐标系与body坐标系，我们需要对两个坐标系之间的位姿矩阵和图像与imu数据时间偏移进行标定。
两个月前，YOLO 之父 Joseph Redmon 表示，由于无法忍受自己工作所带来的的负面影响，决定退出计算机视觉领域。此事引发了极大的热议，其中一个悬念就是：我们还能等到 YOLO v4 面世吗？
各位读者大大们大家好，今天学习python的面向对象编程-属性装饰器，并记录学习过程欢迎大家一起交流分享。
字符串的一个 子序列 是指，通过删除一些（也可以不删除）字符且不干扰剩余字符相对位置所组成的新字符串。（例如，"ACE" 是 "ABCDE" 的一个子序列，而 "AEC" 不是）
来源：机器学习AI算法工程 本文约1000字，建议阅读5分钟 本文介绍了文本向量化的6种常见模式。 一、文本向量化 文本向量化：将文本信息表示成能够表达文本语义的向量，是用数值向量来表示文本的语义。词嵌入(Word Embedding)：一种将文本中的词转换成数字向量的方法，属于文本向量化处理的范畴。向量嵌入操作面临的挑战包括： （1）信息丢失：向量表达需要保留信息结构和节点间的联系。 （2）可扩展性：嵌入方法应具有可扩展性，能够处理可变长文本信息。 （3）维数优化：高维数会提高精度，但时间和空间复杂性也被
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