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状态压缩-1595. 连通两组点的最小成本

问题描述给你两组点，其中第一组中有 size1 个点，第二组中有 size2 个点，且 size1 >= size2 。任意两点间的连接成本 cost 由大小为 size1 x size2 矩阵给出，其中 cost[i][j] 是第一组中的点 i 和第二组中的点 j 的连接成本。如果两个组中的每个点都与另一组中的一个或多个点连接，则称

KingbaseES 数据库逻辑优化规则

SQL 优化的过程可以分为逻辑优化和物理优化两个部分。逻辑优化主要是基于规则的优化，简称 RBO（Rule-Based Optimization）。物理优化会为逻辑查询计划中的算子选择某个具体的实现，需要用到一些统计信息，决定哪一种方式代价最低，所以是基于代价的优化 CBO（Cost-Based Optimization）。本文将

[kuangbin带你飞]专题四最短路练习

Til the Cows Come HomePOJ - 2387 题意：给你一幅地图，点1~N，双向正权路，问你N到1的最短路径？算法：Dijkstra或者SPFA 思路：因为是正权路径，可以用Dijkstra算法；SPFA区别就是可以判断负权环。 1 #include <iostream> 2 #include <vector> 3 #include <cstring> 4 #include <algorithm

广告计费方式CPC、CPT、CPM

1、CPC (Cost Per Click)：每次点击付费，根据广告被点击次数收费； 2、CPM (Cost Per Mille)：展示付费，广告每展现给一千人所需花费的成本，又称为千人展现成本; 3、CPT (Cost Per Time): 按照时长来付费，广告主以固定价格买断某一段时间的某个广告位的展示； 4、CPA (Cost Per Action):

PostGIS/pgRouting管网连通性分析及最优路径规划

目录PostGIS/pgRouting管网连通性分析及最优路径规划一、拓展安装云主机window系统二、创建扩展三、样例：1、新建数据表edge_table2、插入数据3、生成路径信息和路径通达性4、创建拓扑5、尝试进行查询获取最短路径四、pgr_dijkstra使用pgr_dijkstra入参内部sql返回参数参考来源 Pos

LeeCode 动态规划（一）

简述如果某一问题存在很多重叠子问题，使用动态规划是非常有效的。动态规划与贪心贪心：每次都选择局部最优解动态规划：每个状态都是由前一个状态推导得到动态规划解题步骤确定 dp数组及下标的含义确定递推公式 dp数组初始化确定遍历顺序 LeeCode 509：斐波那契数题目描述

优化算法篇

梯度下降与随机梯度下降： import torch import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x_data = [5,6,7,8.5,9,10,11.5,12] y_data = [1,2,8,4,5,6.5,7.5,8] w = 1 #初始权重 def forward(x): return x * w #MSE def cost(xs,ys): cost = 0 for x,y in z

人物交互算法（HOI）学习笔记之 ——QPIC

论文简介 QPIC: Query-Based Pairwise Human-Object Interaction Detection with Image-Wide Contextual Information [论文地址][https://arxiv.org/abs/2103.05399] [代码地址][https://github.com/hitachi-rd-cv/qpic] 背景与摘要 HOI（Human Object Interaction）检测的目标是定位

mysql更改执行计划_数据量增加导致MySQL执行计划改变

收到运维同学电话，MySQL服务器连接数满了，登录服务器查看，确实满了，好吧，首先增加连接数到2500，暂时提供对外服务。连接继续升高，又快达到2500。发现有大量的查询时间将近到了1200秒，大量的长连接堆积，导致连接数攀升，看来还是sql的问题。在这些长连接中，发现这样的sql SELECT product_id,gif

习题2-2 阶梯电价

#include<stdio.h> int main() { double cost, n; scanf("%lf", &n); if(n<0) { printf("Invalid Value!\n"); } else if(n<=50) { cost = n*0.53; printf("cost = %.2f\n", cost); } else { cost = 50*0.53+(

NC14699 队伍配置

题目链接题目题目描述萌学姐在玩大型手游《futa go》，他现在准备进入作战环节，所以他准备安排自己的队伍。队伍配置里，可供玩家选择的作战人物被称作“从者”，玩家可以对每个“从者”可以装备至多1件的“概念礼装”，玩家具有一个cost上限值。详细定义如下： 1、每个从者和概念礼装

【题解】喷泉

为什么我会用二分思路我们可以先将金币喷泉和钻石喷泉分离出来，进行分类讨论。一个喷泉是金币喷泉，另一个是钻石喷泉：于是我们可以考虑贪心，即使用在花费内，美丽度最大的喷泉。如果说有一类喷泉中的所有喷泉的价格都超出了花费，那么这种情况就无解。两个都是金币喷泉：首先我们可以考

空值的排序规则与性能

一、KingbaseES 对于空值的默认排序规则 KingbaseES 对于 null 值的排序默认是最大的，也就是比任何值都大。具体见以下例子： test=# create table test(id integer,name text); test=# insert into test values(1,'a'); test=# insert into test values(2,null); test=# select *

leetcode-贪心-134

/** * 在一条环路上有 <code>n</code> 个加油站，其中第 <code>i</code> 个加油站有汽油 <code>gas[i]</code> 升。 * * 你有一辆油箱容量无限的的汽车，从第 <

刷题Day19-动态规划(1)

509. 斐波那契数 func fib(n int) int { dp := make([]int,3) if n == 0 { return 0 } dp[1] = 0 dp[2] = 1 for i := 2; i <= n; i++ { dp[0], dp[1], dp[2] = dp[1], dp[2], dp[1] + dp[2] } return dp[2] } 70. 爬楼梯 fu

[Codeforces_gym_103469] D.Deleting

传送门 Description You are given an array \([1,2,…,n]\), where the number of elements \(n\) is even. In one operation, you can delete two adjacent elements of the array. If these elements are \(i\) and \(j\), the cost of this operation is \(cost(

动词原形-过去式-过去分词

动词原形->过去式->过去分词通常情况下与变换过去式（did）的规则相同 1）一般情况+ ed call -> called 2）以e结尾的 + d love->loved 3）以辅音字母+y结尾的，将y变成i + ed try->tried 4）辅+元+辅辅音字母双写+ed stop->stopped;drop;wrap;regret；admit;occur 特殊的： have(实义

对装饰器模式的理解

假如现在有一个抽象的Food类 Food -price:float +getPrice():float +cost():float 然后有一个Noode类是food类的实现类，实现了cost方法现在再添加一个新的抽象装饰类继承了Food类，再实现一个具体的装饰类，实现上面的抽象装饰类这样，每次new 装饰类，都要传一个Food类对象，将底层要修饰

Django通过中间件测试程序所花时间

from django.utils.deprecation import MiddlewareMixin import time import logging class LogMiddleWare(MiddlewareMixin): start = 0 def process_request(self, request): self.start = time.time() def process_response(self, request, re

AtCoder Beginner Contest 261 F // 树状数组

题目链接：F - Sorting Color Balls (atcoder.jp) 题意：有n个球，球有颜色和数字。对相邻的两球进行交换时，若颜色不同，需要花费1的代价。求将球排成数字不降的顺序，所需的最小代价。思路：将完成排序所需的最小代价记作 cost，将颜色不同的逆序对（ i < j && xi > xj && ci ≠ cj ）数量

TVM：使用调度模板和AutoTVM优化算子

本节学习如何使用TVM 张量表达式(TE)语言来编写调度模板，这些模板可以被autoTVM搜索到，以找到最佳调度。这个过程称为auto-Tuning,它有助于优化张量计算的自动化过程。本节建立在如何使用TE编写矩阵乘法的基础上 auto-tuning的步骤如下：第一搜索空间第二运行一个搜索算法来探索这

如何解决报错one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation

　　参考资料：　　https://discuss.pytorch.org/t/what-is-in-place-operation/16244 　　https://blog.csdn.net/qq_35056292/article/details/116695219 　　参考资料二已经说明了问题，对我的情况是使用了+=运算符从而导致了报错。　　比如：cost是ReLU函数的运算结果，按照正常的发

746. 使用最小花费爬楼梯

难度简单958 给你一个整数数组 cost ，其中 cost[i] 是从楼梯第 i 个台阶向上爬需要支付的费用。一旦你支付此费用，即可选择向上爬一个或者两个台阶。你可以选择从下标为 0 或下标为 1 的台阶开始爬楼梯。请你计算并返回达到楼梯顶部的最低花费。示例 1：输入

LeetCode Gas Station 数学

There are n gas stations along a circular route, where the amount of gas at the \(i\)th station is gas[i]. You have a car with an unlimited gas tank and it costs cost[i] of gas to travel from the \(i\)th station to its next \((i + 1)\)th station. Yo