今天是小学期的第一天，也是数据结构小学期的第一天，今天老师说明了第一阶段的任务，五人成组，每个组员四道题，共20道题，我的四道题是最短路径（迪杰斯特拉算法）、希尔排序的实现、先序和中序构造二叉树 、矩阵运算，今天完成了第一道题最短路径（迪杰斯特拉算法），以下是题目要求试实现迪杰斯特

to2024/06/01行动模拟该项目拟通过大语言模型分析拆解人类描述的任务，自动的调用行动库进行执行并完成内容的汇报。因而需要针对任务对大模型进行微调（比如本项目使用的p-tuningv2），行动模拟即针对微调结果将大模型与行动库进行对接，模拟实际场景下的函数输入输出。第一步，即加

文章目录NEON加减乘除NEON加减乘除下面代码是使用ARMv8汇编语言对向量寄存器v0-v31执行加、减、乘以及左移和右移操作的示例。ARMv8的SIMD指令集允许对向量寄存器中的多个数据进行并行操作。v0和v1加载数据，对它们进行加、减和乘,左移和右移操作。最后，我们会将结

三、感性串扰首先看下串扰模型及电流方向：由于电感是阻碍电流变化，受害线的电流方向和攻击线的电流方向相反。同时由于受害线阻抗均匀，故有Vb=-Vf（感应电流属于电池内部电流）。分析感性串扰大小仍然是按微分的方法，如下图：感应电压大小为：其中di/dt=dv/dt/Z0，故感应电压VLm为：

一、说明串扰应该算比较常见的信号完整性问题了，一般是指由于走线较近，传输信号时在临线上产生耦合噪声的现象。串扰的原因是由于电场和磁场的耦合，我们经常用耦合电容和耦合电感模型进行问题分析。本文是基于被攻击线阻抗匹配的情形下计算的，没有考虑反射问题。二、电容耦合1.

首先有两个点: constv0=newTHREE.Vector3(item.x,item.y,item.z);constv3=newTHREE.Vector3(item.target.x,item.target.y,item.target.z);如果想要获取中间点的控制线直接调用方法 getBezierPoint(v0,v3);getBezierPoint(v0,v3){//获取两点的控制点

目录Dijkstra算法step0.初始状态step1.第一轮step2.第二轮step3.第三轮step4.第四轮Dijkstra算法以下面有向图为例：graphLRV0((V0))--10-->V1((V1))V0((V0))--5-->V4((V4))V1((V1))--2-->V4((V4))V4((V4))--3-->V1((V1))V1((V1))--1-->V2((V2)

练习1北京(Pe)、东京(T)、纽约(N)、墨西哥(M)、伦敦(L)、巴黎(Pa)各城市之间的航线距离如下表所示。从北京（Pe）乘飞机到东京(T)、纽约(N)、墨西哥城(M)、伦敦(L)、巴黎(Pa)五城市做旅游，每城市恰去一次再返回北京，应如何安排旅游线，使旅程最短？LMNPaPeTL056352151

多源最短路径算法–Floyd算法Floyd算法是为了求出每一对顶点之间的最短路径它使用了动态规划的思想，将问题的求解分为了多个阶段先来个例子，这是个有向图Floyd算法的运行需要两个矩阵最短路径矩阵从当前这个状态看各顶点间的最短路径长度例如初始状态可以看出这是该

看到题，感觉像树形DP，遂设计DP式子。\(dp_u\)表示以\(u\)为根的子树内最多能删多少次（不删\(u\)）。那么每次子节点到父节点增加的贡献就是\(\lfloor\frac{子树大小为1的子节点个数}{k}\rfloor\)。得出式子\(dp_u=\sum_{v\inson_u}dp_v+(\sum_{v\inson_u}[dp_v\times

the.pycisbroken,canyouhelpmerecover?攻防世界难度1-bad_pythonpython头部观察文件名pyre.cpython-36.pyc，说明是在python3.6环境下编译的，那么需要恢复正常pyc3.6对应的首部16字节。uncompyle6pip3installuncompyle6uncompyle6--versionuncompyle6pyre.cpython

gym是python中的一个强化学习环境，想要完整配置并跑起来坑还是比较多的。下面记录一下Windows完整安装过程，Linux下过程基本类似。1.执行pipinstallgym直接安装的是0.26.2版本，网上常见的代码无法兼容，这里安装0.25.2版，并且安装对应的pygame。执行：pipinstallgym==0.25.2pip

REXROTH力士乐R900579494VT5008-1X/R901002095VT-VSPA2-1-2X/V0/T5是力士乐（Rexroth）公司生产的一款电液比例阀放大器，主要用于工业液压系统中对比例阀进行精确控制。以下是该产品的一些关键特性：电液比例控制：VT-VSPA2系列放大器能够将电信号转换成液压信号，实现对液压阀流量

REXROTH力士乐R900579496VT5025-1X/R901057058VT-VRPA1-150-1X/V0/0是力士乐（Rexroth）生产的一种电子比例阀放大器，它用于提高液压系统中比例阀的性能。以下是该产品的一些关键特点：比例控制：VT-VRPA1-150-1X/V0/0提供精确的比例控制功能，允许用户根据输入信号调整输出流量，实现

REXROTH力士乐R900608575VT-DFP-B-2X/G24K0/0/V力士乐（Rexroth）VT11166-1X是一个电子放大器，用于液压控制系统中。这个型号属于力士乐的VT系列放大器。同系列的型号可能会有类似的功能和安装尺寸，但可能在电气参数、控制信号、输出电流或功率等级等方面有所不同。为了找到VT11

1.最短路径问题如果从图中某一顶点（称为源点）到达另一顶点（称为终点）的路径可能不止一条，如何找到一条路径，使得沿此路径各边上的权值总和（即从源点到终点的距离）达到最小，这条路径称为最短路径（shortestpath）。根据有向网或无向网中各边权值的取值情形及问题求解的需要，最短路径问题分为

写在前面：本系列笔记主要以《数据结构（C语言版）》为参考（本章部分图片来源于王道），结合下方视频教程对数据结构的相关知识点进行梳理。所有代码块使用的都是C语言，如有错误欢迎指出。视频链接：第01周a--前言_哔哩哔哩_bilibili四、图的应用1、最小生成树（1）在一个连通网的所有生成树

                CartPoleV1包括一辆载着杆子在轨道上移动的推车。这是一个具有离散动作空间的简单环境。以下是CartPole-有用字段的详细信息：state：车的位置、车的速度、杆的角度、杆尖的速度；action：只能是以下之一，表示向左移动、不移动

原题链接题解遍历主件，和还剩下多少钱的情况下，最多有五种购买决策1.不买2.买主件3.买主件+附件14.买主件+附件25.买主件+附件1+附件2如果当前的钱够买，那就买买看，然后加上剩下的钱能买的最大值code#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;structunit{intv,

绘制柱状图importmatplotlib.pyplotdef订购时间绘图():global订购时间'''每一天的，X轴24个点位；以铃音为单位，每个日期为x轴'''color_list=["red","orange","yellow","green","blue","

中端知识和工具https://www.cnblogs.com/yjw951012/p/12865036.html抖动(Jitter)和偏移（skew）信号周期的长度总会有一定变化，从而导致下一个沿的到来时间不确定。这种不确定就是抖动（jitter）。因时钟线长度不同或负载不同，导致时钟到达相邻单元的时间不同，这个时间上的偏差就叫时钟偏

{股票指标}LOWV:=LLV(LOW,15);HIGHV:=HHV(HIGH,15);HIGHVV:=HHV(HIGH,40);V0:=V;V1:=REF(V,1);V2:=REF(V,2);V3:=REF(V,3);HV22:=HHV(V,35);D0U:=C>O;D1U:=REF(C,1)>=REF(C,2);横盘:=((HIGHV-LOWV)/HIGHV)<0.15;放量1:=V0>=(1.8*((V1+V2+V3)/3));放量2:=V0&

#include<stdio.h>#include<stdint.h>voidencrypt(uint32_t*v,uint32_t*k){uint32_tv0=v[0],v1=v[1],sum=0;uint32_tdelta=0xd33b470;for(inti=0;i<32;i++){sum+=delta;

查一下程序保护情况发现是partialrelro，说明got表是可以修改的，下一步看代码逻辑看到这一段puts(&seats[16*v0]);存在数组越界的漏洞，因为上面的代码没有对v0进行负数的限制，v0可以是负数，我们来看一下seat的数据可以发现seat上面的数据就是got表，seat到exit的距离只需要传入

CAP理论CAP理论：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partitiontolerance）这三项中的两项。一致性每次读取都会收到最新的写入数据可用性每个请求都会收到响应，但不能保证数据是最新的分区容忍性尽管网络节点之间会