题意给定\(N\timesM\)的网格，给定\(K\)个二元组\((x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_K,y_K)\)，求从\((1,1)\)到\((N,M)\)只向右或向下走最多可以经过多少个给定的方格，并给出一种方案。赛时不会赛后由于只能向右或向下走，因此当前所处位置\((nowx,nowy)\)中，\(

题目链接：https://atcoder.jp/contests/abc369/tasks/abc369_f题目大意：在一个\(H\timesW\)的二维迷宫中有\(N\)枚硬币，其中第\(i\)枚硬币在\((R_i,C_i)\)（本题中，我们用\((r,c)\)表示二维迷宫中从上到下第\(r\)行从左到右第\(c\)列的那个格子）。你一开始在迷宫的左

本文重点如图表所示，这几个方法可以理解为索引函数，有些函数在切片和索引一章进行了简单的介绍，本文将再次进行介绍，温故知新。index_select通过特殊的索引来获取数据index_select，这个这样来理解，第一个参数表示a的第几维度，第二个参数表示获取该维度的哪部分。我们把16，3，28，28看

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要虽然卷积神经网络（CNNs）中使用自下而上的局部操作符与自

每次偏移int索引*scale个字节，每次取4字节。注意int索引是倒序的，如__m128i vindex有4个int索引，先取最后一个索引。举例：__m128i _mm_i32gather_epi32 (intconst* base_addr, __m128i vindex, constint scale)intint_array[8]={100,200,300,400,500,600,700,

1、获取目标分区情况runpost/windows/gather/forensics/enum_drives2、检测是否是虚拟主机runpost/windows/gather/checkvm3、获取当前安装的应用程序runpost/windows/gather/enum_applications4、获取用户登录信息runpos

简介本来一开始用nodejs写的，考虑大小、易操作、高性能、跨平台以及环境等问题，我就想能不能搞个不需依赖开发语言环境就能运行的。所以我就选择go并且它本身就具备以上优点。作者本身是java开发，第一次使用go所以过程也是比较艰难，好在GPT在学习一门新的开发语言方面还是相当

tensor.gather()的作用就是按照索引取对应的数据出来。之前看图解PyTorch中的torch.gather函数，那个图示看得我有点懵逼，所以自己画了两张图总结了一下规律来理解一下。首先新建一个3*3的二维矩阵。importtorch​t1=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6],

LightDB-X24.1支持OracleDBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS存储过程背景LightDB-X一直在不断提升对Oralce的兼容性，降低基于Oracle的业务系统迁移到LightDB-X的门槛。在24.1版本中支持了Oracle的DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS存储过程，提高了对Oracle管理功能

转载于：https://www.zhihu.com/question/562282138/answer/2947708508?utm_id=0官方文档链接：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.gather.html#torch.gathertorch.gather()的定义非常简洁：在指定dim上，从原tensor中获取指定index的数据，看到这个核心定义，我们很容易

1.适用范围DM82.统计信息概述统计信息主要是描述数据库中表和索引的大小数以及数据分布状况等的一类信息。比如：表的行数、块数、平均每行的大小、索引的高度、叶子节点数以及索引字段的行数等。统计信息对于CBO（基于代价的优化器）生成执行计划具有直接影响。例如在嵌套循环连接（链接）

背景在探索新的深度学习算法的时候，我们可能会遇到PyTorch提供的算子不能满足需求的情况，这时候就需要自定义PyTorch算子，将我们的算法集成到PyTorch的工作流中。同时，为了提高运算效率，算子往往都需要使用CUDA实现。所幸，PyTorch及很多其他Python库都提供了简化这一过程的方法，完全不需

解一类二维递推WC2021讲课题为例thefollowingrecurrencecomesfromWC2021有n个桶和2n−1个球，其中第i个桶可以装前2i−1个球，一个桶只能装一个球问有多少种方案取m个桶，再取m个球，再将这些球分别放在一个桶里;暴力是下面递推式 f[0][0]=1; fr(i,1,n)fr(j,0,n)f[i][j]

1TesorFlow的数据结构list:[1,1.2,'Hello',(1,2)],这个list里面什么都可以存储，但是如果存储一个图片[64,32,32,3]里面全是数字的话，大小会很大，所以引入np.arraynp.array:可以很方便的做一些同类型的数据的运算，比如加、减、乘、除、转置。但是有一个致命的弱点，就是np是在深度

楔子在上一篇文章中，我们了解了套接字的内部工作原理，并构建了一个基本的回显服务器。现在我们将学到的知识应用到并发的、非阻塞的Web请求中，基于asyncio可以并发发送大量的Web请求，缩短应用程序的运行时间。当我们必须向一组RESTAPI发出多个请求时，这很有用，比如在微服务架

相同点:从功能上看，asyncio.wait和asyncio.gather实现的效果是相同的。不同点:使用方式不一样，wait需要传一个可迭代对象，gather传多个元素wait比gather更底层，gather可以直接得到结果，wait先得到future再得到结果wait可以通过设置timeout和return_when来终止任务gather可以

importtorcha=torch.randint(0,100,(6,3))b=torch.Tensor([0,1,1,2,0,2]).long()b=b.unsqueeze(1)b0=b.view(-1,1)b2=a.gather(1,b.view(-1,1

asyncio的一个好处是我们可以同时运行许多协程。这些协同程序可以在一个组中创建并存储，然后同时一起执行。这可以使用asyncio.gather()函数来实现。让我们仔细看看。1

目录​​通信原语[1]​​​​BroadCast​​​​Scatter​​​​Gather​​​​All-Gather​​​​Reduce​​​​Reduce-Scatter​​​​All-Reduce​​​​All-to-All​​

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tensorflow和numpy在数据处理上语法相似但又不完全一样，比如在numpy中想取指定维度的多个指定索引所指向的数据时，直接用一个列表保存索引就能直接取，比如：#b的shape为[2,3,2

 001、library(tidyverse)##加载包dat<-data.frame(a=c(400,100,300,500),##测试数据框