原文第一句岳阳楼(YueYangTower)是中国湖南省岳阳市的一座古建筑，象征着古老的中国文化。第二句它坐落在洞庭湖畔，始建于东晋时期，岳阳摄以其壮丽的建筑风格和独特的地理位置而闻名于世。第三句岳用楼是一座木结构(wooden-structure)的阁，共有三层，它的建筑风格融合了南方的江

CF1270FAwesomeSubstringsCF1860CGameonPermutationP10161[DTCPC2024]小方的疑惑10P10236[yLCPC2024]D.排卡P10368「LAOI-4」ColorsP10369「LAOI-4」MexTower(Easyver.)P10370「LAOI-4」MexTower(Hardver.)P2398GCDSUMP2568GCDP8445射命丸文的取材

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在这篇文章中，我们将讨论如何在Rust中实现API限速。当涉及到生产中的服务时，是为了确保不良行为者不会滥用API——这就是API限速的作用所在。我们将实现“滑动窗口”算法，通过动态周期来检查请求历史，并使用基本的内存hashmap来存储用户IP及其请求时间。我们还将研究如

H.TheMostRecklessDefenseYouareplayingaverypopularTowerDefensegamecalled"Runnerfield2".Inthisgame,theplayersetsupdefensivetowersthatattackenemiesmovingfromacertainstartingpointtotheplayer'sbase.Youare

递归介绍1.简单的说：递归就是函数自己调用自己，每次调用时传入不同的值2.递归有助于编程者解决复杂问题，同时可以让代码变得简洁汉诺塔传说汉诺塔（又称河内塔）问题是源于印度一个古老传说的益智玩具。大梵天创造世界的时候做了三根金刚石住子，在一根柱子上从上往下按照大小顺

双塔模型介绍由于进入召回/粗排的候选数目比精排多很多，召回/粗排无法做的很精排一样复杂。现在业内比较通用的方案是采用双塔模型，左边塔建模userembedding，右边塔建模itemembedding，由于用户的行为经常发生变化，usertower需要经常更新，但是item状态很少发生变化，可以离线算好所有的

汉诺塔（hanoiTower）思路分析：1.假定只有一个盘，直接移动到c柱2.若有多个盘，把它看作只有两个盘，最下面的和上面所有盘(num-1)3.把a柱上的上面所有盘(num-1),移动到b柱，借助c柱4.把最下面的盘直接移动到c柱5.把b柱所有盘移动到c柱，借助a柱/***汉诺塔的实现*/publicclassHa

Problem-1866M-CodeforcesMightyRockTower-洛谷先考虑一个\(O(n^2)\)的dp设计状态：\(dp_i\)表示搭\(i\)层的期望转移：\(dp_i=dp_{i-1}\times(1-P_i)+\sum\limits_{j=i}^{n-1}dp_j\timesP_{j+1}^{j-i+1}\times(1-P_{j+1})\)，显然是有后效性的，但我们展开

中间件是一类提供系统软件和应用软件之间连接、便于软件各部件之间的沟通的软件，应用软件可以借助中间件在不同的技术架构之间共享信息与资源。——摘自维基百科;在《axum的状态共享》中，我们已经用到了中间件：用于添加共享数据的 AddExtension 中间件——它应用于AddExtensio

题目链接贪心+DpPart1看上去很像背包，但是发现最后答案和堆放的顺序有关，很容易想到状压，但是复杂度不允许。而且发现如果一个一个向上放，当前决策会有后效性，题目也不允许在开一维状态。Part2对于后效性，我们可以每次把箱子放在最下面，就没有后效性了。重点是解决顺序问题，考虑

Go设计模式--中介者，最后的模式！原创 _卡尔文 网管叨bi叨 2023-05-2208:45 发表于北京收录于合集#用Go学设计模式24个大家好，这里是每周都在陪你一起进步的网管～！今天继续学习设计模式，也是我们要学习的最后一个设计模式—中介者模式，对这个模式有一点了解后会觉得它跟我们

题解CF1651F【TowerDefense】problem一个塔防游戏。一共有\(n\)个塔按\(1\simn\)的顺序排成一列，每座塔都有魔力容量\(c_i\)和魔力恢复速率\(r_i\)。对于一座塔\(i\)，每过一秒它的魔力\(m_i\)会变为\(\min(m_i+r_i,c_i)\)。每座塔初始时满魔力。一共有\(q\)个

省流：没有更新完成，正在慢慢更新。HanoiTower问题本身很简单，A,B,C三个柱子，起初每一个圆盘都在A上，想要全部移动到B/C。每次只能移动最上面的，大的在小的圆盘下面。OriginalProblem/原问题考虑一个递归函数。\(hanoi(n,A,B,C)\)代表目标是把\(N\)这个大小的盘子通过B从

引言搜广推类似场景都是retrieval+ranking两阶段方式，前者用从海量候选粗选一轮，后者再用负载模型，是效果、延迟和机器资源的trade-off的产物。retrieval广泛使用embedding+ANN方案，比起invertindex个性化更强。embedding动机，word2vec用向量表示高维的one-hot编码，向量的距

Description给定一个由J、O、I组成的字符串，求最多能拆分成多少JOI或IOI。对于所有数据，\(1\leq\vertS\vert\leq10^6\)。Solution先处理出\(\text{pre}_i\)为前缀J和I的数量，即能组成多少个头部。然后倒着做，维护当前拼出的I、OI和最终成品的数量。遇到J、O就

一座高度为k的塔\(b1,b_2,\dots,b_k\)满足\(2b_1\leqb_2,2b_2\leqb_3,2b_3\leqb_4,\dots,2b{k-1}\leqb_k\)你要从中选择一些数来叠很多座高度为\(k\)的塔，问最多能叠多少座塔。Input第一行包含一个正整数T(1≤T≤10)，表示测试数据的组数。每组数据第一行包含两个正整数n,k(2

背景在广告系统中存在大量冷启动广告，冷启动广告由于数据比较少模型很估准，下面总结冷启动广告建模的常用思路 建模方法1.采用泛化特征冷启动的广告由于样本比较少，id类的特征得不到充分学习，一般都是一个随机值或0，会导致模型预估不准确。因此可以下掉id类特征，只用泛化特征训练

背景position-bias简单理解就是同个商品/广告展示在不同的位置上有不同的ctr、cvr，如：1.小说榜单，越靠前的位置的点击率越高2.今日头条中可能有不同广告位，约显眼的广告位点击率约高这样就回形成“马太效应”，排在前面的物品越来越容易排在前面，排在后面的物品越来越容易排在后面

背景在推荐系统存在两个难题：1.需要同时优化点击、观看时长、点赞、打分、评论等多个目标，如何同时建模多个目标2.存在positionbias，即同个视频放在不通位置上点击率等会不同，如何建模positionbiasyoutube这篇论文采用了MMOE来建模多目标，并用一个shallowtower来建模position

problemC.PhoenixandTowerstimelimitpertest2secondsmemorylimitpertest256megabytesinputstandardinputoutputstandardoutputPhoenixhasnblocksofh

问题背景汉诺塔问题源自印度一个古老的传说，印度教的“创造之神”梵天创造世界时做了3根金刚石柱，其中的一根柱子上按照从小到大的顺序摞着64个黄金圆盘。梵天命令一个叫

1.简介用于腿式机器人轨迹优化的轻量级、基于特征的C++库。该库提供了可用于表示腿式运动问题的变量、成本和约束的实现。然后可以使用现成的求解器（例如，使用通用优化器接

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