会找时间写一篇学习笔记的. \(Access\)的操作是把\(x\)和\(x\)所在原树的顶端点的路径变为一个\(splay\) 对于原树边我们有这样的操作,对每个\(splay\)的顶点维护一个父亲,认父不认子,其对应的是维护的这条链的顶端的父亲. 要求 \(Splay\) 中序遍历获得的节点序列是严格按照节点深度严格递增的(通俗地说,就是从上到下一条链). 维护的权值是\(splay\)中子树的权值…

LCT学习笔记 前言 自己定的学习计划看起来完不成了(两天没学东西,全在补题),决定赶快学点东西 于是就学LCT了 简介 Link/Cut Tree是一种数据结构,我们用它解决动态树问题 但是LCT不叫动态树,动态树是指一类问题(那么LCT的中文名是啥啊) 这是⼀个和 Splay ⼀样只需要写几 (yi) 个 (dui) 核心函数就能实现一切的数据结构 动态树问题 维护一个森林,支持删除某条边,加入某条边,并保证加边,删边之后仍是森林.我们要维护这个森林的信息. 一般操作有两点连通性,两点路径权…

前面我整理过一篇文章canvas学习之API整理笔记(一),从这篇文章我们已经可以基本了解到常用绘图的API.简单的变换和动画.而本篇文章的主要内容包括高级动画.像素操作.性能优化等知识点,讲解每个知识点的同时还会有一些酷炫的demo,保证看官们全程在线,毫无尿点,看完不会后悔,哈哈,一个耿直的笑^_^. 除此之外,关于canvas的一系列实例即将来袭!欢迎关注! 开始之前 var can = document.getElementById('canvas'); //创建一个画布 var ctx…

<Data Structures and Algorithm Analysis in C>学习与刷题笔记 为什么要学习DSAAC? 某个月黑风高的夜晚,下班的我走在黯淡无光.冷清无人的冲之大道上,同时心里冒出一个强烈的想法:我不要再过这种无休止地加班.整天干着繁重琐碎的事情的生活了!我要回去读书!我要考研!在接下来的一个多月中,我不断在考研和换工作之间徘徊,最后我得出一个结论:我不知道读研好还是换工作好,但我知道把自己感兴趣的知识学好总不会错.数据结构是我们专业大二下学期的一门选修课,但当时正…

原文:Elasticsearch7.X 入门学习第八课笔记-----索引模板和动态模板 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_36697880/article/details/100699965 本章,我们将简单介绍索引模板和动态模板的内容.其实,在前面章节,我们已经粗略地用到了动态模板,但是没有明确提出这样的概念. 索引模板Index Template 索引模板,英文名为…

原文:Elasticsearch7.X 入门学习第七课笔记-----Mapping多字段与自定义Analyzer 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_36697880/article/details/100692056 多字段类型 所谓多字段类型,即:一个字段可以有多个子字段.这种特性带来了以下好处. 增加一个keyword子字段,可用于精确匹配 可对子字段设置不同的an…

原文:Elasticsearch7.X 入门学习第五课笔记---- - Mapping设定介绍 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_36697880/article/details/100660867 Elasticsearch的Mapping,定义了索引的结构,类似于关系型数据库的Schema.Elasticsearch的Setting定义中定义分片和副本数以及搜索的最…

原文:Elasticsearch7.X 入门学习第三课笔记----search api学习(URI Search) 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_36697880/article/details/100545466 实现对es中存储的数据进行查询分析,endpoint为_search,查询主要有两种形式: URI Search:操作简便,方便通过命令行测试,仅包含部…

学习Logistic Regression的笔记与理解 1.首先从结果往前来看下how logistic regression make predictions. 设我们某个测试数据为X(x0,x1,x2···xn),Θ(θ0,θ1,θ2,···θn)为我们的学习算法所学到的参数,那么 写成向量的话就变成 Z就是我们得到的结果,但是logistic regression只能处理二值数据,这个Z是一个连续值,它的范围可以很广.为了把这个Z化为二值变量,引人Sigmoid函数 这个函数的图形如下所示…

转载-<Python学习手册>读书笔记 http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/archive/2013/02/26/2910908.html…