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  • 03月
  • 30日
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uboot 源码官方下载地址       http://ftp.denx.de/pub/u-boot/ 关于u-boot源代码的信息,看http://www.denx.de/wiki/U-Boot/SourceCode
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  • 02月
  • 25日
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题目链接~~> 做题感悟:做完这题第一感觉就是并查集的题只要一加深一下就不会了。 解题思路:               给你长度为 n 的 0 和 1 组成的字符串,然后问给你许多条件  x ~ y 之间(包括x , y )有奇数个 1 或偶数个 1 ,基于以前的条件判断是否正确(只要存在一种情况正确就可以).首先对于 x ~ y 如果你知道 x~z 的奇偶性(即 1 的个数的奇偶性)同时知道 y~z 的奇偶性,从而就可以判断  x~y 的奇偶性。              例如:x ~ z 为偶数个(用 0 表示),y ~  z 为奇数个(用 1 表示),那么x ~ y 必定奇数个。这样可以用......
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  • 12月
  • 12日
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1. 泛型的擦除 public void ta(List<Integer> b) { System.out.println("b"); } public void ta(List<String> c) { System.out.println("c"); } 编译出错,因为在编译器看来都是List  2. 自动装箱和拆箱 import java.util.*; class A { } class B extends A { } class C extends A { } public class Test { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub Integer a = 1; Integer b = 2; Integer c = 3; Intege......
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  • 10月
  • 05日
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windows下 1.下载安装包libnet-libnet-1.2-rc2.zip https://github.com/sam-github/libnet/releases 2.解压缩到D:\libnet-libnet-1.2-rc2目录下 3.下载WinPcap_4_1_2.zip和WpdPack_4_1_2.zip     安装WinPcap_4_1_2     解压WpdPack_4_1_2.zip解压到D:\WpdPack 4.编译    3.1 打开VS -> Visual Studio Tools -> Visual Studio 命令提示(2010)    3.2 切换到目录D:\libnet-libnet-1.2-rc2\libnet    3.3 执行msvcbuild.bat    3.4 其他        a. 提示找不到“pcap.h”。             修改msvcbuild.bat中......
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  • 08月
  • 01日
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文章目录 Branches Tags 转载:www.2cto.com/kf/201401/275652.html 注明:按照博主这篇文章没有成功,因为有些地址失效了,后来找到一篇写的更好的文章,我安照其中的方法如愿以偿的下载到了源码了! 地址:使用repo成功下载android源码 //=============================================================================================== 在ubuntu下下载android源码我断断续续搞了好几个月,希望大家不要向我学习啊!一次性搞定! 这里给大家一些建议啊,如果是看......
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jdk5.0后增加了Scanner类,可以从控制台读入数据。在jdk5.0前,用io流从控制台读入数据。 Scanner类util包下的一个类,Scanner是一个可以使用正则表达式来解析基本类型和字符串的简单扫描文本器, Scanner 使用分隔符模式将其输入分解为标记,默认情况下该分隔符模式与空白匹配。然后可以使用不同的 next 方法将得到的标记转换为不同类型的值。 例如,以下代码使用户能够从 System.in 中读取一个数:         Scanner sc = new Scanner(System.in);        int i = sc.nextInt(); 再看一个例子,以下代码使 long 类型可以通过 my......
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  • 05月
  • 20日
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有1亿个浮点数,请找出其中最小的10000个。提示:假设每个浮点数占4个字节,1亿个浮点数就要站到相当大的空间,因此不能一次将全部读入内存进行排序。 问题分析: 1) 1亿个浮点数,其数据大小为 400 M。如此规模的排序,首先想到分批处理。每次读取 1 000 000 个数据并进行快速排序。需要的内存空间为 1 000 000 * 4  = 4M。需要100 次这样的排序。 2)完全没的规律的数据,考虑使用快速排序。快速排序的平均复杂度是 O( Nlog(N) )。我们可以直接使用 stl 提供的全局函数 sort() , 它使用了快速排序算法(实际是三平均分区法 med......
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  • 04月
  • 29日
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 Coin Change Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 14228    Accepted Submission(s): 4764 Problem Description Suppose there are 5 types of coins: 50-cent, 25-cent, 10-cent, 5-cent, and 1-cent. We want to make changes with these coins for a given amount of money. For example, if we have 11 cents, then we can make changes with one 10-cent coin and one 1-cent coin, or two 5-cent coins and one 1-cent coin, or one 5-cent coin ......
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  • 04月
  • 25日
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好不容易放了一次假,终于得空整理一下有关组合游戏的东西了。 尼姆博弈:有m堆物品,每次选择一堆,拿走至少一件,两位选手,轮流取物品,哪位选手拿走了最后一件,哪位选手就得胜。 我们先来认识一下SG函数 SG为0值的点为必败点 尼姆博弈分为两种状况 一:每次取物的数量范围是【1,m】(m是这堆物品的总数量) 此时,不用计算SG值,每堆的物品数就是就是它所对应的SG值 如下题    HDU2176 取(m堆)石子游戏题目链接 题意:中文~~~~ 一道典型的尼姆博弈题目 现给出AC代码 #include<stdio.h> int main() { int m; int......
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  • 04月
  • 08日
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马尔可夫过程 出自 MBA智库百科(http://wiki.mbalib.com/) 马尔可夫过程(Markov Process) [编辑] 什么是马尔可夫过程   1、马尔可夫性(无后效性)   过程或(系统)在时刻t0所处的状态为已知的条件下,过程在时刻t > t0所处状态的条件分布,与过程在时刻t0之前年处的状态无关的特性称为马尔可夫性或无后效性。   即:过程“将来”的情况与“过去”的情况是无关的。   2、马尔可夫过程的定义   具有马尔可夫性的随机过程称为马尔可夫过程。   用分布函数表述马尔可夫过程:   设I:随机过程{X(t),t/in T}的......
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  • 02月
  • 01日
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Humble Numbers Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 13689    Accepted Submission(s): 5956 Problem Description A number whose only prime factors are 2,3,5 or 7 is called a humble number. The sequence 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 14, 15, 16, 18, 20, 21, 24, 25, 27, ... shows the first 20 humble numbers.  Write a program to find and print the nth element in this sequence   Input The input consists of one or more......
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  • 12月
  • 25日
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keyword: Overfitting ,Regularization 目录 一.Overfitting的定义 二.解决Overfitting的方法 三.Regularization 四.Regularization时α值的影响   一.Overfitting的定义     根据Andrew Ng的说法,overfitting的定义如下:If we have too many features,the learnde hypothesis may fit the training set very well,but fail to generalize to new examples.     也就是说,Overfitting(过拟合)是指,对于训练样本的分类正确率很高,然而,对于测试集而言,会出现分类正确率很低的情况。 二.解决Overfitting的方法 ......
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