1packagecom.xiaozhou.springbootwiki.util;23//@Component4publicclassSnowflakeIdWorker{5//起始的时间戳（自定义，例如系统上线时间）6privatefinallongtwepoch=1732162441000L;78//机器id所占的位数9privatefinal

CuttheSequenceP10977CuttheSequence前言单调队列优化dp的好题，思维难度大细节多。因为觉得自己看不懂其他题解，在看完y总的讲解后豁然开朗，所以写这篇题解来巩固一下。包括完整的细节分析和思考过程，或许很多大佬都不需要qwq。叠甲完毕，下面开始正文。分析先考虑无解的

申明：九析唯一授权【超级网红系列课程——AI大模全栈型架构师】系列课程邀约    诚挚邀请您关注公众号，通过公众号加入群聊和我们一起完爆世界，有任何问题在群里我们一起探讨......期待与您的见面！​ 一、RAG简介    众所周知，我们在使用大语言模型做应用

直观感受（Intuition）         Cauchy序列（CauchySequence）是指，当一个序列 (x₀,x₁,...)在它一直往后延伸时，它的元素越靠越近，那么，该序列是 Cauchy序列（CauchySequence）。        Cauchy序列（CauchySequence）有可能最终收敛（Converges）于一个值，也有可能一直

【神经网络组件】TransformerEncoder目录【神经网络组件】TransformerEncoder1.seq2seq模型2.为什么只需要TransformerEncoder3.TransformerEncoder的结构1.seq2seq模型什么是sequence：sequence指由多个向量组成的序列。例如，有三个向量：\(\mathbf{a}=[1,0,0]^T,\math

 问题描述一个序列 [b1,b2,...,bm]若对于 2≤i≤m满足 bi≤b1，则称为好序列。现在给定 [a1,a2,...,an]，求对于该序列的每一个后缀 [ak,ak+1,...,an](1≤k≤n)最少能划分成多少个好序列。输入格式第一行包含一个整数 n ，表示数组 a 的长度。第二行包含 nn 个

cst参数扫描的细节 点开参数扫描对话框，新建扫描参数，例如参数a进行扫描1-2，0.5的步长，这样最后会出现3个参数的仿真结果。 这时如果增加参数b的扫描，在同一sequence下，同样1-2，0.5的步长，这样最后会出现9个结果，结果是交叉进行的。  如果增加一个sequence，同样1-2，0.5的步长

TB.BoredomAlexdoesn’tlikeboredom.That’swhywheneverhegetsbored,hecomesupwithgames.Onelongwintereveninghecameupwithagameanddecidedtoplayit.Givenasequenceaconsistingofnintegers.Theplayercanmakeseveralsteps.In

原题链接好题，记录一下。首先若干个区间限制，根据套路，我们只在右端点统计信息。因为只有三种颜色，再看数据范围，可以考虑三维dp。设\(f_{i,j,k}\)设前\(i\)个数，与\(i\)颜色不同的两种颜色的最后出现位置\(j,k\)，规定\(j\gek\)（\(j=k\)当且仅当它们都没出现，此时\(j=k=0\)

https://vjudge.net/problem/QOJ-8543给定\(n\)，对于\(i=1,2,\ldots,n\)求出最长可能的周期字符串序列长度F(i)，满足序列中字符串的长度\(≤i\)。一个字符串序列\(S_1,S_2,\ldots,S_l\)是周期字符串序列，当且仅当对于每个\(1≤i<l\)都满足\(S_i\)是\(S_{i+1}\)的周期

 points,directions=generate_sequences(n=256,seed=13)Andthenlet’svisualizethefirstfivesquares:classEncoder(nn.Module):def__init__(self,n_features,hidden_dim):super().__init__()self.n_features=n_features

    下面是Python代码。就同样的随机数据，分别在单精度、双精度下做模拟训练与预测，最后比较它们预测的值，发现不一致。    大家看看，代码是否有问题？importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportDense,LSTMfromtensorfl

T1统计得分内存限制: 256 Mb时间限制: 1000 ms题目描述在一场知识竞赛中，选手答对一题得 11 分，答错不得分且要倒扣 11 分，但扣分不能让分数小于 00。给定一个由 Y 及 N 构成的字符序列，答对记为 Y，答错记为 N。选手一开始从 00 分开始，请输出选手最后的得分

项目场景：AXIVIP使用问题描述AXIVIP报错：Theobjecthandlegivenhasbeenreturnedbacktothedriverin0time.Pleaseensurethatthesequencereturnstheobjectrecievedfromthemonitor,backtothedriverin0time原因分析：说人话就是，你的仿真环境

C语言用GNU源码编译建构系统工具（GNUBUILDSYSTEM）编译创建动态库首先看一下这篇博文：C语言数据结构之顺序结构（Sequence）此次目的是将sequence.c改造一下，创建为一个动态链接库同时打包一个可发布的源码包，包括源码、头文件、测试文件！创建工作目录工作目录libmg（mg即muggles，一

第一次接触全是英语的题，怎么会有这么难的呢？首先我拿起了它和中文的题目一对比，发现分成了5个板块，将这5个板块细细拆分后，了解到了大意，大意为输入n组数据，其中输入x个数，然后找出它的规律，输出接下来的y个数。比如一组数据，1、2、3、4、5、6，要输出剩下的数据，你肯定会不有毫不犹豫的回答

P4552[Poetize6]IncDecSequence我们对\(a\)做差分，得到数组\(b\)。\(a\)的区间修改，等价于选定\(i,j\in[1,n+1]\)，令\(b[i]\leftarrow(b[i]+1),b[j]\leftarrow(b[j]-1)\)，我们的目标是让\(b[2\simn]\)全为\(0\)。记\(x,y\)分别表示\(b[2\simn]\)中正数之和、负数的绝对值之和

设\(f_i\)表示最后一个区间以\(a_i\)结尾的方案总数，也即前\(i\)个数的方案总数。最后的答案是\(f_n\)。很容易得到转移方程：\[f_i=\sum_{j=1}^{i-1}f_j\]其中，需要保证\(a_i\sima_j\)是一个合法区间才能累加，这个检查的过程可以通过\(j\)倒序并计算不合法的数的个

Wediscussedsequece_item,sequence,sequencer,anddriverindependently.Inthissection,wewilldiscusshowtheytalkwitheachotherandprovidesequenceitemsfromsequencetodriverviathesequencer.Beforeyoustartreadingthissection,makes

Snowflake算法是一种分布式环境下的唯一ID生成算法，最初由Twitter开发并在其内部使用。该算法旨在生成全局唯一、递增的64位整数ID，同时具备高性能的特点。以下是Snowflake算法的一些关键特点及其工作原理：特点全局唯一性：生成的ID在分布式环境中几乎可以保证全局唯一。时间有序：生

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英语作业，水平很差，，但还是发一下好了嘻嘻b老哥修了不发东西等于白费HowdoesAlphaFold2work?First,anaminoacidsequencewithunknownstructureisfedintoAlphaFold2,whichsearchesthedatabaseforsimilaraminoacidsequencesandproteinstructures.TheAI

高性能的有界安全内存队列-Disruptor为什么(WHY)Java内置队列现状队列有界性锁数据结构ArrayBlockingQueuebounded加锁arraylistLinkedBlockingQueueoptionally-bounded加锁linkedlistConcurrentLinkedQueueunbounded无锁linkedlistLinkedTransfe

Exercise2.38Theaccumulateprocedureisalsoknownasfold-right,becauseitcombinesthefirstelementofthesequencewiththeresultofcombiningalltheelementstotheright.Thereisalsoafold-left,whichissimilartofold-right,exceptthati

目录概DecoupledAttentionandRepresentationEmbeddings(DARE)modelFengN.,PangJ.,WuJ.,ChenB.,WangX.,LiQ.,HuX.,JiangJ.andLongM.Long-sequencerecommendationmodelsneeddecoupledembeddings.2024.概通过embedding选择短序列,最好从一个