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BGCN Rec：模型结构概述
简单论述 BGCN将user-item interaction,user-bundle interaction和bundle-item affiliation 关联到统一的异构图中。以项目节点为桥梁，使用GCN在user和bundle节点之间的图卷积传播使得学习到的表示捕获项目级语义。 BGCN提出现拥有的bundle rec model的一些局限性： 1.Se02-mORMot框架样例学习-02 - Embedded SQLite3 ORM(SQLite3 数据库）
program Project01; uses {$I SynDprUses.inc} // use FastMM4 on older Delphi, or set FPC threads Forms, SysUtils, SynCommons, mORMot, Unit1 in 'Unit1.pas' {Form1} ,mORMotSQLite3, SynSQLite3Static ; {$R *.res} begin App记网易笔试一道题
矩形面积 III 现给该题做一次修改，只计算那些有重叠的矩形，即如果有一个矩形不和其它矩形重叠【有面积意义，线段的重叠和点的重叠无】，那么就不计算它的面积。 #include<iostream> #include<vector> #include<tuple> #include<algorithm> #include<set> using namespace std各期的内部收益率的计算工具
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88SP3267 DQUERY - D-query
题目大意： 给出一个长度为n 的数列，\(a_{1},a_{2},...,a_{n}\)，有q 个询问，每个询问给出数对 \((i,j)\)，需要你给出 \(a_{i},a_{i+1} ，...，a_j\) 这一段中有多少不同的数字 分析： 考虑到树状数组对于处理前缀和问题很方便，自然，尝试用树状数组来进行处理。设 \(tree[i]\) 表示前 \(i\) 个linuc - 执行shell 不小心导致无限死循环解决
1.背景 shell 不小心执行了死循环，一直在打印报错，指令都无法输入 2.解决 打开另一个窗口 找到该文件的进程然后kill掉该进程， 我的文件是 rec.sh 因此指令 ps -ef|grep rec.sh 然后使用 kill - 9 进程号linux - vim 意外退出导致下次vim进入报错提示恢复
1.背景 执行vim 文件 报错 2.解决 选择 r , 恢复文件后保存再退出 ，然后将.rec.sh.swp文件删除即可 删除指令 rm -f .rec.sh.swp【CF487B】Strip 题解
Solution 没想到这道题就个 RMQ + 简单 dp。从小到大遍历 \(l\) 到 \(n\)，对于每个确定的区间右端点 \(i\)，记 \(f_i\) 表示 \([1,i]\) 中最少能分成几段。那么显然，\(f_i = \min(f_j|j\in[1,i - l + 1]) + 1\)。当然，前提是 \(f_j\) 可被分为若干段。 下面先贴上代码，后面会详讲优化及SP1805 HISTOGRA - Largest Rectangle in a Histogram
SP1805 HISTOGRA - Largest Rectangle in a Histogram 链接我就贴洛谷的吧：Luogu SP1805 题面翻译 题目描述 如图所示，在一条水平线上有 \(n\) 个宽为 \(1\) 的矩形，求包含于这些矩形的最大子矩形面积（图中的阴影部分的面积即所求答案）。 输入格式： 有多组测试数据，每组数据占一行。输CVE-2020-0887漏洞分析
0x00漏洞信息 漏洞影响：本地提权 漏洞文件：win32kfull.sys 漏洞函数：GreDoBanding/GreExtTextOutWLocked 漏洞原因：UAF 漏洞日期：2020 年 3 月 10 日 0x01漏洞分析 打印机设备上下文 Use-After-Free 权限提升漏洞 1.具体的缺陷存在于win32kfull!GreExtTextOutWLocked函数。这个问题是由Node.js精进（7）——日志
在 Node.js 中，提供了console模块，这是一个简单的调试控制台，其功能类似于浏览器提供的 JavaScript 控制台。 本系列所有的示例源码都已上传至Github，点击此处获取。 一、原理 与浏览器一样，Node.js 也提供了一个全局变量 console（实例化 Console 类），可调用 log()、error()canvas 微信公众号，生成分享海报
<template> <view class="pc-container"> <topFixBack /> <image :src="imgurl" mode="aspectFill" @tap="saveImage"></image> <canvas canvas-id="mycanvas" style="widocker010快速上手使用
docker中名词含义 docker中的一个核心概念是image（镜像），镜像也就是比喻中的一个集装箱。每个image有id、作者、创建时间、大小等。image又像是个git仓库或是mvn仓库，第一次使用时从mirros仓库中pull，操作更改后可以进行commit保存，需要同步到远端时进行push。 每个镜像执行时，有个容器copython 自动化测试代码分层
https://wenku.baidu.com/view/1cbd09cf9a8fcc22bcd126fff705cc1755275f95.html?rec_flag=default&fr=Recommend_RelativeDoc-100285,80166,90279,80139,90193,80163,90232-search_rec_append-34fc8c32856fb84ae45c3b3567ec102de2bddfff&sxts=1654659452002浅谈线段树分治
思想 离线，把询问拆成若干个区间，放到线段树上，在线段树上递归处理，进一个区间就执行操作，出一个区间就撤销执行了的操作，需要支持可回退。 题 P5787 二分图 /【模板】线段树分治 以时间为轴建线段树，把所有的边都放到线段树对应的区间里，走到这个区间时就连边，可以使用扩展域并查集判二分获取安卓官方原厂Recovery
提取原厂Recovery,以备回刷原厂全量包时没有原厂Recovery的尴尬。 原理就是利用 fastboot boot 这个命令直接运行Twrp而不是刷入分区！ //手机先进入 bootloader 模式 //让Twrp跑起来 fastboot boot twrp.img //获取adb权限 adb root //获取recovery文件到sdcard adb dd if=/0-1背包问题
title: 0-1背包问题 date: 2022-05-11 11:02:33 tags: 算法 0-1背包问题 蛮力枚举法 依次列出所有可能情况 n表示有n个商品， C表示容量 其中颜色相同的是需要重复计算的 带备忘的递归 为了解决这个问题->需要大量计算重复的过程，这个时候我们可以引进一个“备忘录”，如果遇到需要重钢条切割问题
title: 钢条切割问题 date: 2022-05-10 20:42:52 tags: 动态规划 钢条切割问题 问题背景 现在有一个长度为10的钢条，可以零成本将其切割成多段长度更小的钢条，我们先要求出最大收益 钢条长度 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 价格p 0 1 5 8 9 10 17 17 20 24 24 如果我们不切割的LeetCode219 存在重复元素 II
LeetCode219 存在重复元素 II 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，判断数组中是否存在两个 不同的索引 i 和 j ，满足 nums[i] == nums[j] 且 abs(i - j) <= k 。如果存在，返回 true ；否则，返回 false 。 示例 1： 输入：nums = [1,2,3,1], k = 3 输出：true 示例 2： 输入：nums = [1,0,1,1],EBS员工供应商创建R12
---XY9999999 --select person_id from per_people_f ppf where ppf.EMPLOYEE_NUMBER='XY9999999' declare l_vendor_rec ap_vendor_pub_pkg.r_vendor_rec_type; x_return_status varchar2(2000); x_msg_count number; x_msg_data varc（六）人脸识别简介
目录 介绍 人脸识别 人脸识别模型 人脸识别码 结合人脸识别器和人脸检测器 测试识别器 下一步 这里我们陈述人脸识别的问题。然后对现有的用于人脸识别的AI库做一个简短的回顾。我们使用Keras FaceNet库。然后我们开发用于人脸识别的Python代码并使用创建的人脸数据库测试算法python实现员工信息表
学习python时,看到的一个题目第一次写博客, 有误的地方还请大佬们指正,十分感谢~要求如下'''文件存储格式如下:id,name,age,phone,job(这行不需要写)1,alice,22,13651156619,IT2,ben,23,13310321345,Teacher3,xiaoming,25,1331235342,IT...实现增删改查1.查询:支持三种语法selectPython 全栈系列137 微服务ESIO
说明 配合ES数据库做的服务，做个简单的设计。 过去其实对不同的数据库都写过专门的对象，来实现一系列功能，最后大部分都包的很好，但是要使用或者是改动就要回忆…。所以我想以后都以接口形式来处理和数据库的交互。 PS：基础的增删改查我觉得是不够的，使用时通常是一套“组合拳”。Apache服务器是如何解析PHP 小编来给你解疑
为了让Apache支持php,我们通常的做法是编译一个apche的php模块, 在配置中配置让mod_php来处理php文件的请求. php模块通过注册apache2的ap_hook_post_config挂钩, 在apache启动的时候启动php模块以接受php的请求. 下面介绍apache模块加载的基本知识以及PHP对于apache的实B. Special Numbers(1100)
#include<bits/stdc++.h> long long MOD=1e9+7; using namespace std; long long T,k,n,m,sum; int rec(int a,int b){ if(b==0){ return 1; } else { long long k=a; for(int i=1;i<b;i++){ k=(k*a)%MOD;