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谨以此纪念这个废物逝去的一天。别看它是一道黑题但是它不配。首先它长得很像分数规划，直接二分答案，这样就把每条边的边权看成了\(V(e)-\text{mid}\)，然后你希望求经过边数在\([L,U]\)之间的最长路径，判断它是否\(\ge0\)。考虑一个暴力\(dp_{i,j}\)表示\(i\)作为链顶，其子

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楼房重建维护每个区间从左边开始上升，维护上升的数量#include<bits/stdc++.h>#defineN100005usingnamespacestd;intn,m,x,y;structTree{ intl,r,cnt; doublemx;}tr[N<<2];intcal(intrt,doublex){ intres=0; if(tr[rt].mx<=x)return0; if(tr[rt]

一、问题出现的原因在安装双系统时，我们都是先安装Windows系统，再安装Linux系统，这样在启动计算机时，两个系统都可以被引导启动，并在开机界面可以进行选择。这是因为Linux使用的操作系统引导加载器Grub可以引导如Windows、Linux等多种操作系统，但是Windows的操作系统引导加载器不能

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虚拟环境里python.exe被破坏了，python.exe变成了0KB虚拟环境不能使用了。这个时候需要重建虚拟环境如果你重建虚拟环境，之前使用pipinstall安装的所有包确实会丢失，因为新的虚拟环境不会保留之前的包记录。不过，有一种简单的办法可以避免这个问题，并轻松恢复之前安装的包：如果你

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楼房重建题意小A在平面上\((0,0)\)点的位置，第\(i\)栋楼房可以用一条连接\((i,0)\)和\((i,H_i)\)的线段表示，其中\(H_i\)为第\(i\)栋楼房的高度。如果这栋楼房上任何一个高度大于\(0\)的点与\((0,0)\)的连线没有与之前的线段相交，那么这栋楼房就被认为是可见的。

开始喜欢ceph的话欢迎关注奋斗的cepher微信公众号阅读更多好文！关于osd的问题总是各种各样，奇奇怪怪，有bug相关的，也有环境相关的，或者是配置相关的，对于osd各种问题的处理，重点在思路，思路对了，问题就好解决了。本篇是一个集群有ssd的osd发生down，这本不是什么值得关注的事，osd的do

当Z-Blog在进行索引重建时出现错误，这可能是由于多种原因造成的。一些常见的原因包括数据库问题、内存限制、权限问题或者代码错误等。以下是一些排查和解决步骤：1.检查数据库问题描述：数据库可能存在问题。解决方法：登录数据库管理工具（如phpMyAdmin）。检查相关表是否损坏。

当Z-Blog在进行索引重建时出现错误，可能是由于多种原因导致的。以下是一些可能的原因以及相应的解决办法：1.数据库连接问题问题描述：数据库连接异常或断开。解决方法：检查数据库连接参数是否正确。确认数据库服务器是否可达。检查数据库服务是否运行正常。2.数据库权

亲爱的读者朋友们，  为了提升博客质量，并更好地展示和记录个人成长与学习历程，我决定开始重建我的个人博客。新博客现已上线，您可以通过以下链接访问：Octal的小站。新站采用了GitHub和Vercel进行搭建，为大家提供更快速、简洁的阅读体验。  从即日起，未来的所有文章将在新博客上

大脑活动到图像，StableDiffusion能重建。如果人工智能可以解读你的想象，将你脑海中的图像变成现实，那会怎样？虽然这听起来有点赛博朋克。但最近发表的一篇论文，让AI圈吵翻了天。这篇论文发现，他们使用最近非常火的StableDiffusion，就能重建大脑活动中的高分辨率、高精

Voronoi-basedVariationalReconstructionofUnorientedPointSetsAbstract1Introduction1.1RelatedWork1.2Overview2EstimatingUnorientedNormals2.1Background2.2AVoronoi-PCAApproachtoNormalEstimation3GeneralizedEigenvalueProblem3.1Probl

摘 要：图像超分辨率重建（Super-ResolutionImageReconstruction，SRIR）旨在从给定的低分辨率图像中，重建含有清晰细节特征的高分辨率图像，是计算机视觉和图像处理领域中的一项重点研究任务。本文首先对图像重建方法进行系统分类，分为基于插值、基于重建、基于学习（深度学习前、后）三

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浪潮服务器阵列出现Offline（离线）状态，通常意味着阵列中的硬盘或整个阵列卡存在问题，导致数据无法被正常访问。一、检查硬件连接硬盘连接：1.确认所有硬盘都已正确连接到服务器，并且连接线和接口没有损坏。2.检查硬盘的电源线和数据线是否牢固插入。阵列卡连接：检查阵列卡是否已正确

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一、问题如题，要进行一个大场景的3DGS重建，数据集来自于某工地现场（大约3000张照片），数据集拍摄于同一个相机，按照国际惯例，3DGS需要输入一个稀疏点云，所以首先利用colmap进行稀疏重建。进行特征提取，特征匹配（colmap官网建议1000-10000张图的特征匹配使用vocabtree），稀疏重建以后，发现场

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重建索引失败问题现象当Desc表的索引出现损坏时，无法进行一系列操作，可能的报错信息如下。index\"%s\"containscorruptedpageatblock%u",RelationGetRelationName(rel),BufferGetBlockNumber(buf),pleasereindexit.原因分析在实际操作中，索引会由于软件问题或者硬