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数论----同余方程
《贝祖定理》 简单来说是: 整数 a,b ,gcd(a,b)=d; 则 存在x,y使ax+by=d成立 证明： 《扩展欧几里得算法》 由贝祖定理：ax+by=gcd(a,b) 则：当不断取模gcd(a,b)=......=gcd(an,0)时 an*x+b*0=gcd,而an=gcd，所以 x=1,y=任意，为了方便y=0; 设：当前层ax+by=gcd 已知下一层的x一、计算机网络基础
一、计算机网络基础 1.1协议与服务 1.1.1协议和服务的关系? 协议是为进行网络中的数据交换而建立的规则、标准或规定称为网络协议，简称协议。控制两个对等实体(或多个实体)进行通信的规则的集合。 服务是指下层为紧向邻的上层提供的功能调用，也就是垂直的。对等实体在协议的控制下，使关于回溯法自己的理解
今天看了紫书，感觉之前学的毛毛躁躁的，今天又重新打磨了一下，觉得又新领悟了一些： 如果某问题的解可以由多个步骤得到，而每个步骤都有若干种选择（这些候选方案集可能会依赖于先前作出的选择） 这句话，简简单单但好像让我突然一下明白了（之前自己也看过很多题，今天重新的看了一下定义，觉得有道重新认识softmax函数
一、softmax函数公式 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类。假设我们有一个数组，Z，Zi表示Z中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是如下： Softmax函数可以将上一层的原始数据进行归一化，转化为一个【0,1】之间的数动态规划+广度优先搜索，实战经验总结
在实际生产中，遇到一个技术问题，在整个攻坚的过程中，回看的时候，才发现自己写了一个广度优先搜索的动态规划。这里把过程记录下来，源代码是贴不出来了，但是可以把解决的思路记录下来。 需求：写一个查询接口，去数据库查表，把所有查询出来的数据，整合到一个数据结构中，返回给前端展示。这个递归
写递归代码的关键点 ①写出递推公式，找到终止条件 ②我们看到递归时，我们总想把递归平铺展开，脑子里就会循环，一层一层往下调，然后再一层一层返回，试图想搞清楚计算机每一步都是怎么执行的，这样就很容易被绕进去。对于递归代码，这种试图想清楚整个递和归过程的做法，实际上是进入了一个思OSI网络七层模型简明教程
如果你读过计算机专业，或者学习过网络通信，那你一定听说过 OSI 模型，它曾无数次让你头大。OSI 是 Open System Interconnection 的缩写，译为“开放式系统互联”。 OSI 模型把网络通信的工作分为 7 层，从下到上分别是物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。 OSIUVM my_case的创建过程
相信下面这张图就是UVM的整个tree的框架，my_case这一层是我们可见的一层，但是在uvm_root里面实例化my_case却是我们user不能看到的一层，今天我们就来说一下uvm_root这一层my_case的实例化是怎么进行的。 在run_test()函数里面调用factory机制，根据case的name创建实例。实例化的名009
题目：https://www.luogu.com.cn/problem/P1731 题目简述： 做一个类似于动漫中的多层蛋糕 在限定体积和层数内寻找可能表面积中的最小值 思路：还是那失了双亲的深搜与剪枝 深搜基本思路：准备一个r[ ]和一个h[ ]分别存储第p层的半径和高 由底层开始，一步一步向上搜索 在体积不超限制的情对《OmniNet: Omnidirectional Representations from Transformers》方法的理解
1.OMNIDIRECTIONAL REPRESENTATIONS 对于一个L层的transformer网络，输入的数据维度是N×d，同理得transformer每一层的输出都是N×d。 x f o r二叉树层序遍历
题目描述： 给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 层序遍历 。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。 输入 root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出 [[3],[9,20],[15,7]] 解题思路： 1.利用vector<vector> 2.第一层vector：每一层数据个数 第二层vector:每一层数据 class SolutiBP过程的推导
可以参考这篇文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/36711903 《BP 神经网络 —— 逆向传播的艺术》 里面有一些重要的知识点： 神经网络的前馈 (forward propagation) 过程，前馈过程也非常容易理解，符合人正常的逻辑，具体的矩阵计算表达如下： 这深度学习之神经网络的结构 Part 1 ver 2.0
神经网路究竟是什么 结构： 1.神经元——>装有一个数字的容器 28*28=784个神经元 数字代表对应像素的灰度值 0纯黑像素 1纯白像素 神经元里的数叫做激活值 激活值越大亮度越高 这些神经元组成了网络的第一层 2.网络最后一层 10个神经元代表0到9 10个数字 激活值都处在0到1之间 这些计算机网络基础---OSI模型
一、定义 1、OSI的来源 OSI（Open System Interconnect），即开放式系统互联。 一般都叫OSI参考模型，是ISO（国际标准化组织）组织在1985年研究的网络互连模型。 ISO为了更好的使网络应用更为普及，推出了OSI参考模型。其含义就是推荐所有公司使用这个规范来控网络基础学习01
目录TCP/IP协议原理引言对等层对等层通信数据通信-封装OSI模型的层次功能 TCP/IP协议原理 视频 引言 对等层 服务 系统内提供给上层 服务的提供是通过接口实现的 对等层通信 不同系统下的同一层就是对等层 对等层进程/实体 对等层协议 每一层可以同时存在多uniapp 开发小程序对象传递数据结构封装一层$orig
原因：v-for 循环时对数据进行了截取操作导致的 v-for="(item, index) in dataList.slice(0, 3)" :key="index" tips: 偶发性，有的不会封装一层，最好不要进行数据操作将一层数据处理成树形结构
convert(list){ const map = list.reduce((res,v)=>{ res[v.id] = v; return res; },{}) const res = []; for(let item of list){ if(item.parentId === 0){ res.push(item);你还在疑惑为撒不能“返回上级操作吗？”
项目场景： 图书管理系统中我们在完成某一步操作后却无法退出到上一层的时候。 问题描述： 但完成某一部分的操作的时候的需要返回到上一层的操作的时候，我们应该退出已执行的操作部分，但是这时候并没有返回到上一层的操作目录中。 原因分析： 这一层我最开始的分析的原因是因为分层图池化：Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling
来源： KDD’18, 2018 论文： https://arxiv.org/abs/1806.08804 本文提出了一个层级池化的方法。在每一层，应用两个GNN，一个生成该层级的节点嵌入，一个将不同类别的节点聚类成不同的簇。这一层的输出即为下一层的输入。 1 问题与挑战 从节点嵌入到图嵌入的常用方法有：简单地汇总《程序员修炼之道-从小工到专家》2
今天又拜读这本书，了解了一个观念——如何止步。首先谈谈我自己，在最近的学习中我遇到最大的一个瓶颈：解决一个问题时没有理清架构就开始编写代码，每写一步就想如何写的更加完美，写着写着后面就不好与前面连接，然后无限循环的修修补补，浪费了许多时间。今天偶然读到了这个部分，恰到好处。OSI七层参考模型
OSI七层参考模型 每层的功能 应用层：为用户访问网络资源提供一种手段。唯一一层能由最终用户看到的协议，因为他提供接口，是最终用户所有网络活动的基础表示层：这一层将接收到的数据转换成应用层可以读取的格式。在表示层完成的数据编码与解码取决于发送与接受数据的应用层协议。一文了解Docker基本概念
一、何为Docker Docker 是一个用于开发、交付和运行应用程序的开放平台，Docker 使您能够将应用程序与基础环境分开，以便您可以快速交付软件。借用百度百科的话来说，Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行ABI
顶层数据流图 一层数据流图Redis的底层数据结构-跳表
跳跃表（skiplist）是一种有序数据结构，它通过在每个节点中维持多个指向其它节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。具有如下性质： 1、由很多层结构组成； 2、每一层都是一个有序的链表，排列顺序为由高层到底层，都至少包含两个链表节点，分别是前面的head节点和后面的nil节点； 3、2021.11做题记录
计划主要以小视野和CF2500~2600为主 小视野上的题直接瞎起名字了 東京 Tokyo とうきょう 可以考虑 dp，按照最短路长度把点分层，发现要么这一层到下一层连边，要么是层之间连边 因为 2 可以随便取，所以实际上是求一个图的每个点的最短路长度之和 用 \(f[i][j]\) 表示 \(i\) 个点最后一层