本文讲述了在JDK6和JDK7中关于Collections.sort()方法的一个不同之处，以及相关的异常处理。在JDK6中，当两个元素相等时，排序不会抛出异常，但在JDK7中会抛出异常。为了解决这个问题，可以使用return x > y ? 1 : -1;语句来修改比较逻辑。
Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other) Memory Limit : 65536/32768K (Java/Other) Total Submission(s) : 24 Accepted Submission(s) : 7 Problem Description Statement of the Problem Several drawing applications allow us to draw polygons and almost all of them allow us to fill them with some color. The task of filling a polygon reduces to knowing which points are inside it, so programmers have to colour only those points. You’re expected to write a program which tells us if a given point lies inside a given polygon described by the coordinates of its vertices. You can assume that if a point is in the border of the polygon, then it is in fact inside the polygon.
An Easy Physics Problem Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 3840 Accepted Submission(s): 765
来源 blog.csdn.net/ysj4428/article/details/81195846
CSGO Time Limit: 20000/10000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Sub
先看下之前的代码，功能就是获取指定目录下最近修改的文件名称，里面用到了Arrays.sort 排序
本次测试网升级，我们为用户推出了全新的状态守卫者网络（State Guardian Network，以下简称SGN）体验，以及我们根据用户的宝贵反馈进行的一系列功能迭代。除了继续测试cBridge 2.0的功能外，用户现在可以通过访问test-sgn.celer.network来体验新的cBridge交易费用奖励功能，以及新版本的CELR质押UI/UX。
Dying Light Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others) To
1. 点、线、凸边形 /******************************************************* 二维几何基础 【注意】数组下标从1开始。 *******************************************************/ #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cmath> #include <ioma
MK检验是曼－肯德尔法，又称Mann—Kenddall 检验法，是一种气候诊断与预测技术，应用Mann-Kendall检验法可以判断气候序列中是否存在气候突变，如果存在，可确定出突变发生的时间。Mann-Kendall检验法也经常用于气候变化影响下的降水、干旱频次趋势检测。目前常用于长时间序列的栅格数据的显著性检验，在植被覆盖度，NDVI，NPP等方面尤为常见。 该检验功能强大，不需要样本遵从一定的分布，部分数据缺失不会对结果造成影响，不受少数异常值的干扰，适用性强。不但可以检验时间序列的变化趋势，还可以检验时间序列是否发生了突变。
对于Comparable接口来说，其主要方法应该是compareTo方法，可是这个方法并没有在Object里面声明，而是Comparable接口中唯一的方法，这个方法所能够产生的作用并不局限于简单的比较，还可以是有顺序的比较
在不到两个月前，我们宣布了基于升级版状态守卫者网络（State Guardian Network, 以下简称SGN）的cBridge2.0计划，今天，我们高兴地宣布cBridge2.0主网正式上线！
上篇ELI5短文中我们讨论了cBridge 2.0 如何解决「自管」流动性模型中与状态守卫者网络（SGN）的协调问题。今天我们来继续讨论自管模型的最后一个话题：cBridge 2.0的设计如何利用 SGN 为非托管桥接系统中的「作恶问题」提供有史以来第一个解决方案。
共面判断就是用叉乘计算出ijk三点所在面的法向量，然后判断il向量是否和法向量垂直，是则共面。
Sol Genomics Net：茄科基因组网络，里面包括了很多物种的基因组测序结果：番茄，土豆，茄子等。而且基因组更新最快，搜索了一下发现NCBI番茄基因组和Phytozome番茄基因组为ITAG2.4，而SGN已经是最新版本的ITAG3.2，当然以前的版本也都存在，特别方便。 此外，NCBI ProteinID是refseq accession(GENBANK文件格式有关于NCBI中ID的说明)，在最后转换到番茄protein ID时会有问题，小编最后终于放弃，没有找到转换的方法（谁要是知道方法，麻烦告诉我一下，一直很苦恼）。而Phytozome要下载这些数据居然还要注册，真的有点烦，偷偷告诉你，SGN貌似也要注册（这个大家应该都没有什么问题，就直接跳过）。
PoS节点技术服务提供商SNZ Pool宣布加入Celer状态守卫者网络，并已建立Celer验证人节点。同时，SNZ Pool也宣布加入Celer cBridge流动性桥接网络，为其提供流动性。
“ 今天就周五了，提前跟小伙伴们说一声周末愉快，有加班的小伙伴们，嘿嘿，加班愉快。今天给大家带来的是，考虑实现Comparable接口”
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---- 预计分数：60+50+0=110 实际分数：60+81+0=144 全场rank13？全校rank1？貌似题很难啊23333 ---- T1: https://www.luogu.
C题 用map超时，mmp map一直超时写了两个小时，单纯的数组就行 思路：有n条指令，值为r 存下执行第i条指令的时候的值r，若重复则输出“No” 否则“Yes” //C #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <algorithm> using namespace std; typedef long long llong; const int MAXN = 10000
题目链接 POJ-3608 Bridge Across Islands 题意 依次按逆时针方向给出凸包，在两个凸包小岛之间造桥，求最小距离。 题解 旋转卡壳的应用之一：求两凸包的最近距离。 代码
人工神经网络基于一组称为人造神经元（在动物脑中的生物神经元的简化版本）的连接单元或节点。人造神经元之间的每个连接（简化版本的突触）可以将信号从一个传送到另一个。接收信号的人工神经元可以处理它，然后发出信号传递与之相连的人造神经元。
Exp反对数， e（自然对数的底）的某次方，常数数e的值大约是2.718282
现在技术圈特别浮躁,也很容易被感染,看了很多文章很多博客,最后发现自己依然不懂,再加上每天信息爆炸,就特别容易浮躁
小便邀请您，先思考： 1 正则化解决什么问题？ 2 正则化如何应用？ 3 L1和L2有什么区别？ 正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致o
本文介绍了防止过拟合的一些方法，包括L1正则化、L2正则化、数据集扩增和早停等技术，以及这些方法如何有助于提高机器学习算法的性能。
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
[算例] 一根各向同性杆，一端固定，另一端施加轴向力做拉伸试验，荷载分级来加。某一时刻应力
一条直线代表镜子，一个入射光线上的点，一个反射光线上的点，求反射点。（都在一个二维平面内）
本节内容为在牛顿-拉夫逊方法中集成基于随动硬化模型的当前应力计算。 对于非线性的问题，一般将其线性化为 一次迭代得到的是位移增量，如图所示 接下来要将位移增量转化为应变增量，以一维杆结构为例，其应变增
该文介绍了如何利用单调队列求解最大高兴值问题，并给出了具体的代码实现。
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Tim Peters在2002年设计了该算法并在Python中使用（TimSort 是Python中list.sort的默认实现），后被引入java。TimSort算法是一种归并排序和插入排序的混合排序算法，设计初衷是为了在真实世界中的各种数据中可以有较好的性能。基本工作过程是：
在机器人的动作学习，传统的方法基于任务训练强化学习（reinforcement learning）的策略，即针对每一个成功完成的任务的动作序列，训练得到一条策略。或者在该基础上，当奖励讯号稀疏出现时，利用各种技术完成各项模仿学习 (imitation learning)。但模仿学习的问题是，它的各种任务是独立的。例如，通过训练一个模仿学习算法（神经网络）能够得到一个关于如何将块堆叠到高度为 3 的塔中的策略。但当希望机器人完成将块堆叠到高度为 2 的塔中的动作时，则需要重新训练神经网络，从而得到另外一个策略。
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SGN：检索最有鉴别能力的单词短语，然后将这些词与视频帧关联 。这样可以让语义差不多的帧聚类在一起。
在过去几年里，深度学习方法在图像降噪领域取得了极大的成功。在这篇论文中，作者提出一种稠密自引导小波网络用于真实世界图像降噪。
选择一个城市开始，必须按照顺时针遍历完所有城市，第一次到这个城市获得ai经费，到下一个城市的代价是bi
本节内容为多杆结构的弹塑性有限元计算。 对于弹塑性材料， ,其中 含多个杆单元的结构，需要分别判断每个单元的弹塑性状态，确定是 或者 参与计算。 [算例] 如图所示，两个并联的杆，一段固定，另一端另一
Once there was a lazy monkey in a forest. But he loved banana too much. One day there was a storm in the jungle and all the bananas fell from the trees. The monkey didn’t want to lose any of the bananas. So, he wanted to find a banana such that he can eat that and he can also look after the other bananas. As he was lazy, he didn’t want to move his eyes too wide. So, you have to help him finding the banana from where he can look after all the bananas but the degree of rotating his eyes is as small as possible. You can assume that the position of the bananas can be modeled as 2D points.
周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 视频版： https://
前言 最近加入到新项目组负责前端技术预研和选型，其中涉及到一个熟悉又陌生的需求——国际化＆本地化。熟悉的是之前的项目也玩过，陌生的是之前的实现仅仅停留在"有"的阶段而已。趁着这个机会好好学习整理一下，为后面的技术选型做准备。 本篇将阐述国际化和本地化的概念，以及其中一个很重要的概念——Language tag(也叫Language code 或 Culture)。 何为国际化？ 国际化我认为就是应用支持多语言和文化习俗(数字、货币、日期和字符比较算法等)，而本地化则是应用能识别用户所属文化习俗自动适
于是这题就可以 以P为反演中心，反演半径为1，将两个圆反演变换为新的两个圆，将新的两个圆的外公切线求出来，其中 P与圆心 都在该切线同侧的切线 关于P反演变换的圆 就是符合题意的。因为如果是在切线两侧就是内切，如下图的黑色切线，P点和两个新的圆的圆心在其两侧，则它的反演的圆将内切C1,C2，题目要我们求的是外切的。红色的切线反演的圆就是C3。
有那么一段时间不出干货了，首页都要被每周歌词霸占了，再不写一点东西都要变成咸鱼了。进入正题。本篇教程的目标很明显，就是实践。进一步的来说，就是，当你学到了一些关于机器学习的知识后，怎样通过实践以加深对内容的理解。这里，我们从李航博士的《统计学习方法》的第2章感知机来做例子，由此引出大致的学习方法。需要注意的是，这篇教程并不是来介绍感知机模型的，而是用来说明如何学习并实践一个模型的，所以对感知机的解释不会很详细。本篇教程的内容较基础，内容主要面向对机器学习有兴趣且有初步了解的人。由于本文目标人群特殊，加之作者水平实在有限，有表述不严谨或错误之处，还请各路大神多多指出。本篇需要读者的准备：matlab（测试模型用）、热爱机器学习的大脑（啊喂我的严肃气氛！）。
要认识对抗训练，首先要了解 "对抗样本"，它首先出现在论文 Intriguing properties of neural networks 之中。简单来说，它是指对于人类来说 "看起来" 几乎一样，但对于模型来说预测结果却完全不一样的样本，比如下面的经典例子（一只熊猫加了点扰动就被识别成了长臂猿）
SVM网上已经有说的非常好的，有浅显易懂的也有从最基础的公式上一步步推导的，参考大神July的这篇关于SVM的博客，希望深入了解的可以看看这篇讲的非常好。
1 有一个全局的结构体数据，每次需要一块共享的内存时（shmget），从里面取一个结构体，记录相关的信息。
我们都知道，在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，因为在统计学习中，假设数据满足独立同分布（i.i.d，independently and identically distributed），即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟，因此都是使用历史数据建立模型，即使用已经产生的数据去训练，然后使用该模型去拟合未来的数据。但是一般独立同分布的假设往往不成立，即数据的分布可能会发生变化（distribution drift），并且可能当前的数据量过少，不足以对整个数据集进行分布估计
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