11.19模拟赛题目质量点赞！好题！storm普及组模拟题god有趣的dp题key：考察相对位置设计状态\(f(i,j)\)表示考虑后\(i\)个操作，经过了相对坐标为\(j\)的点的概率。转移中，如果这一步不动，相对坐标不变；否则，相对坐标整体平移。答案就是\(f(n,j)\)。fate瞎搞贪心题显然从

在当今信息时代，网络安全已经成为每个人不可忽视的问题。我们每天处理大量的账户、密码和敏感信息，传统的密码管理方式已经难以满足安全和便捷性的要求。为此，我们需要一个强大且灵活的密码管理工具来保护我们的数字资产。Password-XL便是这样一个创新的密码管理解决方案，它不仅开源

几何100pts赛时打的$DP$没有用bitset优化过了，也是放过了暴力；考虑设状态$f_{i,j,k}$表示考虑到第$i$位，到第$j$位$x$和第$k$位$y$可不可取，直接转移即可；时间复杂度：$\Theta(|s||x||y|)$，应该是过不了的；点击查看暴力#include<iostream>#incl

引言什么是AmazonBedrock？AmazonBedrock是亚马逊云服务（AWS）推出的一项旗舰服务，旨在推动生成式人工智能（AI）在各行业的广泛应用。它的核心功能是提供由顶尖AI公司（如AI21Labs、Anthropic、Cohere、Meta、MistralAI、StabilityAI以及亚马逊自身）开发的多种基础模型（FoundationMo

今天给大家介绍一个服装饰品分类背景的基于SDXL的Lora模型：分类背景XUER。该模型是由作者（B站绪儿已成精）炼制，非常适合饰品服装分类背景。绪儿大佬其实推出了很多非常棒的模型，比如之前非常受大家喜欢的敦煌飞天、超梦幻场景等模型。下面我们来实际体验一下，看使用这个模型出来的图片

一、题目Youaregivenastring,andyouhavetovalidatewhetherit'savalidRomannumeral.Ifitisvalid,printTrue.Otherwise,printFalse.TraytocreatearegularexpressionforavalidRomannumeral.InputFormatAsinglelineofinputcontainin

原文链接：https://www.youtube.com/watch?v=ldLXVDNCCzc  At#IROS 2023,weranintotheCarnegieMellonUniversity RobomechanicsLab.TheyhadsomereallycoolrobotstherethatwerePoweredby#DYNAMIXEL XLseriesmotors.Oneoftherobotstheyhadfeat

    2024年3月22日，ISO推出11898-2：2024版本，标志着CAN总线收发器的最高速率由CANFD行业认可的8Mbit/s提速到最高20Mbit/s（2024年5月24日ISO11898-12024已发表）。20Mbit/s的传输带宽不仅填补了CAN与Ethernet之间速率差距，2048Byte的payload和实时性的保留也给CAN网络本身带来

CF1693F对0,1个数相等的0,1串进行排序一定是最优的贪心策略。我们把0记为1，1记为-1.求前缀和如果1的个数大于0的个数，那么就把整个串翻转然后取反，推一下就可以知道结果不会变。CF1646F这题我写了半天发现假了；一开始看了样例很容易想到，每个人每轮都把自己不需要的牌往下

前言哈喽大家好我是大觉AI今天给大家推荐几款必备的StableDiffusionXL大模型，新手也能快速上手，我们知道决定StableDiffusion画面风格的就是取决于你的主模型，一开始上手时候不知道StableDiffusionXL如何选择，以及如何使用，本篇文章将推荐5款常用的StableDiffusionXL模型

咕了2天才写的题解还是比较经典的题目，分治处理网格图最短路离线下来，利用分治的思想，用一条线把网格图平均劈成两半，每次只考虑询问在两块的一对点，所有的线必须经过直线上的一个点，于是我把线上所有点都在规定范围内跑一次dijkstra，最后直接算答案，显然我想让最短路跑的次数最小，每次选

 基于asciichartpyimportasciichartpydata=[1,2,3,4,5,4,3,2,1]chart=asciichartpy.plot(data)print(chart) 基于sparklinesimportsparklinesdata=[1,2,3,4,5,4,3,2,1]sparkline_str=''.join(sparklines.sparklines(data))p

大家好，我是设计师阿威StableDiffusion在推出短短两年间已经发布了多个版本，最为人熟悉的就是StabilityAI推出的1.5和SDXL。那么除此之外，还有哪些版本呢？让我们从最初StableDiffusion的起源开始说起。没有Version1.0的StableDiffusion最早的StableDiffusi

代码示例fromopenpyxlimportWorkbook#创建一个新的Excel文件workbook=Workbook()sheet=workbook.active#添加一些示例数据到Exceldata=[["Name","Age"],["Alice",30],["Bob",25],["Charlie",35]

今天给大家介绍的是一个动漫风格的大模型AnimagineXL3.1。AnimagineXL3.1基于StableDiffusionXL构建，旨在通过生成准确而详细的动漫角色，成为动漫迷、艺术家和内容创作者的宝贵资源。AnimagineXL3.1是AnimagineXLV3系列的升级更新，增强了之前的AnimagineXL

方法一(通用)在前面如果你的python是x32的，并且安装的是WPS，可以考虑使用三方库win32com来实现。示例代码importwin32com.clientasclient#xl=client.Dispatch("Excel.Application")xl=client.gencache.EnsureDispatch("Ket.Application")#wpsusexl.Visible=

转自：https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14368116.html产生背景随着网络深度的增加，会出现网络退化的现象。网络退化现象形象化解释是在训练集上的loss不增反降。这说明，浅层网络的训练效果要好于深层网络一个想法就是，如果将浅层网络的特征传到深层网络，那么深层网络的训练效果

Excel转csv可以使用pandas的to_excel、to_csv实现转换，但是当Excel文件较大时，pandas耗时会较多，可以考虑使用win32com实现importwin32com.clientxl=win32com.client.Dispatch("Excel.Application")xl.DisplayAlerts=Falsexl.Visible=Falsexl.Workbooks.Open(Filename=

春季月考#3A.KillQuicksort经典的卡快排题。快排在数组正序/逆序是会到达最大的时间复杂度\(O(n^2)\)，但是这个代码里边是随机选择的。我们发现他这个随机函数是定死的，而且种子已经告诉我们了。于是我们将计就计：先把所有数组元素值赋\(0\)模拟一遍快排把每一次查到的随

  1frompptximportPresentation2frompptx.utilimportInches3frompptx.chart.dataimportChartData4frompptx.enum.chartimportXL_TICK_MARK5frompptx.utilimportPt6frompptx.dml.colorimportRGBColor7frompptx.enum.chartim

    2024年3月22日，期待已久的ISO11898-2：2024版本横空出世，标志着新一代CAN总线的时代即将到来（ISO/FDIS11898-1：2023也处于最终投票阶段）。搭载着2048Byte的CANXL列车已蓄势待发，决心突破10M的高速通道。Autosar、英飞凌、ST、Vector和NXP等行业风向标早已准备迎接CANXL高速通

前言在我做开发的这些年，让我很头痛的一类问题，不是线上故障，而是数据异常，不知道有没有程序员跟我感同身受。大多数的服务故障都有较为直观的异常日志，再结合产品表象，相对排查起来还有迹可循，但数据异常的原因就太多了，很多时候连报错日志都没有，排查起来简直无从下手。在一个微服务、

多的就不说了,直接上命令:ffmpeg-iinput.jpgoutput.jxl还可以设置转换的质量(下面那个90就是保留百分之多少画质的意思)ffmpeg-iinput.jpg-q:v90output.jxljpegxl介绍JPEGXL是一种自由的图像文件格式,支持有损和无损压缩(下面简称jxl).他在保留高画质的情况

✨1:Mora利用多智能体合作生成视频任务的多智能体框架Mora是一种多智能体框架，专为通用视频生成任务设计。它通过多个视觉智能体的协作，实现了在多种视频生成任务中的高质量输出，旨在复制并扩展OpenAISora的能力。以下是通俗语言总结的Mora功能以及可能的使用情景

A survey of resource-efficient llm and multimodal foundation models大型基础模型，包括大型语言模型（LLM）、视觉变压器（ViT）、扩散和基于LLM的多模态模型，正在彻底改变从培训到部署的整个机器学习生命周期。然而，这些模型在多功能性和性能方面的实质性进步在硬件资源