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圆方树（tarjan点双联通分量）

板子 int low[N],dfn[N],stk[N],tp,dfn_cnt; void tarjan(int u,int fa) { dfn[u]=low[u]=++dfn_cnt; for(rint i=head[u];i;i=e[i].nxt) { int v=e[i].to; if(v==fa)continue; if(!dfn[to]) { tarjan(v,u);

关于SpringBoot整合MyBatis-Plus乐观锁不生效的问题解决方案

关于SpringBoot整合MyBatis-Plus乐观锁不生效的问题解决方案 SpringBoot整合Myabtis-Plus 在与官网配置一致的情况下依旧无法生效，如下整合mybatis-plus 1、依赖导入 <!-- mybatis-plus--> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-

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2021.5.16补题与反思

差一点就是差很多！ 今天打cf感觉不是很认真，而且做完两题之后就跟榜走，看D，能感觉出D是个dp，但是就是没思路，看了好久，又回头做C，第一遍写完只有两分钟了，而且我还有一个小地方写错了（两个变量位置不对），但是已经没办法改了，所以就感觉做的很不好 C题从第一个开始走，如果是想左的就看前面有没有

被Mask掉的单词在预测某个单词的时候不发生作用

相对位置编码 　　在Transformer中，一个重要的地方在于其考虑了序列的位置信息。在分段的情况下，如果仅仅对于每个段仍直接使用Transformer中的位置编码，即每个不同段在同一个位置上的表示使用相同的位置编码，就会出现问题。比如，第i−2i-2i−2段和第i−1i-1i−1段的第一个位置将具有相

源域(source domain)的知识如何应用到目标域(target domain)

所以，本质上两者并没什么太大的不同，只是Mask的位置，Bert更表面化一些，XLNet则把这个过程隐藏在了Transformer内部而已。这样，就可以抛掉表面的[Mask]标记，解决它所说的预训练里带有[Mask]标记导致的和Fine-tuning过程不一致的问题。至于说XLNet说的，Bert里面被Mask掉单词的相互独立问题，

对矩阵做线性变化，可用于白化处理！

转为tensor，并归一化至[0-1]：transforms.ToTensor 　　class torchvision.transforms.ToTensor 　　# 功能：将 PIL Image 或者 ndarray 转换为 tensor，并且归一化至[0-1] 　　# 注意事项：归一化至[0-1]是直接除以 255，若自己的 ndarray 数据尺度有变化，则需要自行 　　修改。 　　填充：tra

将 tensor 或者 ndarray 的数据转换为 PIL Image 类型数据

仿射变换：transforms.RandomAffine 　　class torchvision.transforms.RandomAffine(degrees, translate=None, scale=None, shear=Non 　　e, resample=False, fillcolor=0) 　　# 功能：仿射变换 　　依概率p转为灰度图像：transforms.RandomGrayscale 　　class torchvision.transfo

Linux学习笔记（十）：Linux账号管理和访问控制

Linux学习笔记（十）：Linux账号管理和访问控制 账号与群组账号群组 账号管理用户新增与删除群组新增与删除 访问控制ACL用户身份切换susudo 用户信息传递 账号与群组 每个Linux账号至少会使用两个ID，即UID（User ID）和GID（Group ID）。使用指令id 账户名可以查看。文件/etc/passwd中

Wall Painting HDU - 4810（按位算贡献）

题目 Ms.Fang loves painting very much. She paints GFW(Great Funny Wall) every day. Every day before painting, she produces a wonderful color of pigments by mixing water and some bags of pigments. On the K-th day, she will select K specific bags of pigme

Head First PHP&MySQl第一章代码

HTML: <!doctype html><html lang="zh-cn"><head> <meta charset="utf-8"> <title>外星人绑架了我--报道一起绑架</title> <link rel="stylesheet" href="style.css" /></head><body>

Leetcode-5055 Robot Bounded In Circle(困于环中的机器人)

1 #define _for(i,a,b) for(int i = (a);i < b;i ++) 2 int dx[] = {-1,0,1,0}; 3 int dy[] = {0,1,0,-1}; 4 class Solution 5 { 6 public: 7 bool isRobotBounded(string instructions) 8 { 9 int fang = 0;10 int x = 0,y