经典题，国赛前才做怎么回事。一句话题意：末尾加删，区间询问凸包信息。一个做法是建出操作树，发现本题相当于路径查询凸包信息。于是可以树剖/点分治。点分治的话可以转化成只有前缀询问的情况用平衡树维护图报加入一个点和回退。但是这样太难写了！观察到询问只有直上直下的链（当然如果

Problem题目地址Solution设\(s[u]\)是根到\(u\)路径上的异或和，树上任意两点\(u,v\)的路径异或和可表示为\(s[u]\opluss[v]\)。考虑查询操作?vx即求\(\max\{s[v]\opluss[u]\oplusx|\\1\leu\len,u\not=v\}\)，若把\(s[v]\oplusx\)看作一个整体

重温Tarjan,网上看了许多博客感觉都讲的不清楚.故传上来自己的笔记,希望帮到大家.提到的一些概念可以参考oiwiki,代码也是oiwiki的,因为我不认为我能写出比大佬更好的代码了.强连通分量:有向图的最大强连通子图(有向图中任意两点可达)Tarjan对每个结点维护

这个图表展示了二分类问题中常用的各种评价指标及其计算公式。以下是对每个指标的详细分析和总结：图表结构分析总样本数(Totalpopulation)：(P+N)：总样本数，包括正类样本和负类样本。实际情况(ActualCondition)：正类(Positive,P)：实际为正类的样本数。负类(Nega

轻重边把询问和修改都转到点上考虑。相当于给某些路径上的点都染上一种未出现过的颜色，然后查询某些路径上颜色相同的相邻点对数。注意初始时所有点的颜色应该互不相同树剖+线段树就做完了。需要特别注意的是树剖跳链时也会产生贡献。时间复杂度\(\mathcalO(n\log^2n)\)

小清新数据结构优化dp。思路考虑基本的dp式。\[\begin{aligned}f_{x}&=w_{x}+\max_{i是x的祖先}v_{x}\times(dep_{x}-dep_{i})+f_i\\&=w_{x}+v_{x}\timesdep_{x}+\max_{i是x的祖先}-dep_{i}\timesv_{x}+f_i\end{aligned}\]发现\(-dep_{i}\timesv_{x}+f_i\)是

CF1515GPhoenixandOdometers首先进行缩点，对于一个点，与它不在同一连通分量的点无法形成回路，所以对每个连通分量分别计算。假设一个点\(u\)，有两个长度为\(a\)和\(b\)的环，那么就相当于找两个非负整数\(x\)和\(y\)，使得\(ax+by=w\)，其中\(w\)为题中的路径长，根据裴蜀定理

目录一、什么是线程池二、线程池的优点三、线程池的应用四、实现一个简单的线程池五、单例模式5.1、饿汉实现方式5.2、 懒汉实现方式5.3、 单例模式实现线程池（懒汉方式）六、其他常见的各种锁一、什么是线程池        线程池是线程的一种使用模式。在前面

数据算法基础1.准确率与置信区间当评估一个算法的性能时，通常首先考虑准确率（Accuracy），这是一个衡量模型整体预测准确性的指标。（1）准确率（Accuracy）表示正确预测的比例，公式：准确率=预测正确的样本数量/预测总的样本数量准确率并不能总能有效地反映模型的性能，尤其在类别不平衡的数

localtime方法会加锁，当TZ环境变量为空或者变更时，还会读取文件，还有个问题就是这个方法返回的指针是一个全局变量，可以使用redis无锁的localtime方法来优化这个性能。localtime方法调用链：localtime->__localtime64->__tz_convert（加锁、调用tzset_internal方法解释TZ环境变量，如果

  当TCP收到乱序数据包时，它会立即发送一个SACK（选择确认）数据包，这会产生网络负载，同时迫使接收方发送1-MSS的病态数据包，增加其重传（RTX）队列的长度/深度，从而增加处理时间。WiFi网络会受到这种激进行为的影响，但一般来说，当网络拥塞时，这些SACK数据包会火上浇油，使情况更加糟糕。

学习C++从娃娃抓起！记录下在学而思小猴编程学习过程中的题目，记录每一个瞬间。侵权即删，谢谢支持！附上汇总贴：小猴编程C++|汇总-CSDN博客【题目描述】六面世界的地图由六边形格子组成，地图一共n行，奇数行有m格，偶数行有m-1格。下图是一个n=5，m=5的地图。小明想从起点S走到终点

背景介绍目前国内的网络正在快速的向IPv6升级中，从网络基础设施如运营商骨干网、城域网，到互联网服务商如各类云服务，以及各类终端设备厂商如手机、电脑、路由器、交换机等。目前运营商提供的IPv6线路主要分为支持前缀授权和不支持前缀授权两种，本文主要介绍不同企业级路由器关于IPv6

目录一、ROC和PR曲线定义1.1ROC曲线与AUROC1.2PR曲线与AUPRC二、环境需求三、样例数据四、Seaborn绘制ROC和PR曲线4.1ROC曲线绘制和AUROC计算4.2PR曲线绘制和AUPRC计算五、参考文献一、ROC和PR曲线定义1.1ROC曲线与AUROC  ROC曲线[1],[2]（ReceiverOpera

TPS概念：TP指标:指在一个时间段内，统计该方法每次调用所消耗的时间，并将这些时间按从小到大的顺序进行排序,并取出结果为：总次数*指标数=对应TP指标的值，在取出排序好的时间。 TP50：满足百分之五十的网络请求所需的最低耗时。TP90：满足百分之九十的网络请求所需的最低耗时。T

1、常见端口21FTP，22ssh，6379redis，23telnet，25smtp，7001weblogic，445，tcp的局域网文件打印和共享服务，139基于smb，135RPC通信，1433SQLserver，1521orcal，443https3389远程桌面，27107mongdb数据库；2、思路信息收集、信息收集、信息收集网站查ip、旁站、子域名（挖掘机layer）端口扫描（telnet

golang的内存占用是如何构成的呢?unsafe.SizeOf()转载：如何在Go中获取变量的内存大小？--CSDN问答如果传递一个未初始化的变量，unsafe.Sizeof()与reflect.Type.Size()将只返回传递的变量的类型的大小，并不递归地遍历数据结构并增加所指向变量的大小。切片是一个相对简单的结构体st

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不愧是\(ZJOI\)，《最可做的一道题》都让人一头雾水……首先将问题转化到链上。可以将总共的组数转化为每个点可以到达的城市。明显给每个点建一棵动态开点线段树，维护可以和他通商的点。很明显，可以通商的点的标号连续的一段。我们可以将可以将每一次传播语言的工作当作区间修改

字符串专题B-YetAnotherLCPProblem相似题目差异题目主要内容就是求$\sumlcp(T_i,T_j)$利用后缀自动机，并求height数组。我们发现，统计答案的先后顺序是没有影响的，我们不妨用排序后的顺序统计。\[lcp(i,j)=\min_{k=i}^{j}\{height[k]\}\]发现这是具有单调性的。

在机器学习中，模型评估指标是判断模型性能的关键。让我们一起探讨一下分类问题的混淆矩阵和各种评估指标的计算公式。首先，我们来看一下常见的分类问题评估指标：准确率(Accuracy)：预测正确的结果占总样本的百分比，计算公式为：\[\text{准确率}=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}

1.分类模型介绍分类模型是机器学习的一种类型，它的任务是通过学习样本的特征来预测样本的类别。分类模型通常用于那些输出变量是分类或者离散值的任务，例如，判断一封邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件，或者预测一个患者是否患有某种疾病。在训练过程中，分类模型会从标记好的训练数据中学

Chapter1绪论文章目录Chapter1绪论1.1简介1.2常用算法&实际应用1.3历史与应用1.4模型评估与选择1.1简介机器学习定义：​AcomputerprogramissaidtolearnfromexperienceEwithrespecttosomeclassoftasksTandperformanceP,ifit’spe

CF-937在补题……D分析我们发现这些因子都是二进制形式的十进制数，n的范围是$1e5$，16的二进制是$10000$,于是可以枚举1~16，把这些因子预处理出来，对于每个n就枚举因子再作除，看剩下的数每位是不是只有0与1代码#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;#defineendl'\n'

概念理解TPTPTP、