给定n个盒子,将n个小球放进这些盒子里,判断都有多少种情况 写深度优先搜索最重要的是理解当前步怎么做,下一步就当系统已经帮你实现好了(因为只要写好当前步,下一步解决方法和当前步是一样的). #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <stack> #include <iomanip> #include <queue> using namespac…
Redola.Rpc 的一个小目标 Redola.Rpc 的一个小目标:20000 tps. Concurrency level: 8 threads Complete requests: 20000 Time taken for tests: 0.886 seconds Time per request: 0.044 ms (avg) Requests per second: 22573 [#/sec] (avg) Concurrency level: 8 threads Complete r…
前言: 软工的一个小作业:实现"黄金分割小游戏", 需要结对编程,队友:陈乐云    共用时两天. 早期思路设计: 采用键值对的形式,以Map作为存储结构.优点:能够将数据与用户对应,缺点:采用java实现过于复杂,工程量过大,需要消耗大量资源,类型转换容易出错. 后期思路设计: 采用二维数组:第一行用于存储用户输入原始数据,第二行用于存储中间数据(第一行的与G值做差的绝对值),第三行用于保存用户得分. 优点:实现简单,易于运算 分工: 前期:陈乐云负界面设计 和 代码的检查     …
大家都知道C++虚函数的机制,对于基类定义为虚函数的地方,子类假设覆写,在基类指针或者引用来指向子类的时候会实现动态绑定. 但假设指针去调用非虚函数,这个时候会调用C++的静态绑定,去推断当前的指针是什么类型,就去运行哪个类型的函数. 非常有一种比較经典的使用方法,就是Template Method模式,基类定义一个非虚的算法框架,里面详细定义一些纯虚的函数片段,由子类来进行实现,从而实现了控制整体框架,但能够给客户自由定制的灵活性.这个使用方法事实上就是指针去调用了基类的方法,由方法的扩展之后…
大家都知道C++虚函数的机制,对于基类定义为虚函数的地方,子类如果覆写,在基类指针或者引用来指向子类的时候会实现动态绑定. 但如果指针去调用非虚函数,这个时候会调用C++的静态绑定,去判断当前的指针是什么类型,就去执行哪个类型的函数. 很有一种比较经典的用法,就是Template Method模式,基类定义一个非虚的算法框架,里面具体定义一些纯虚的函数片段,由子类来进行实现,从而实现了控制总体框架,但可以给客户自由定制的灵活性.这个用法其实就是指针去调用了基类的方法,由方法的扩展之后扩展到虚函数…
(在家里的电脑上Linux Deepin截的图,屏幕大一点的话,deepin用着还挺不错的说) 这个应该是大二的算法课程上机实验时做的一个小程序,也是我的第一个GUI小程序,实现什么的都记不清了,只记得当年费了不少心思,找了不少的资料,至今连好多排序算法还不会…咕~~(╯﹏╰)b 在排序算法的文件中还保存有直接从网上找的代码的地址链接…这些我都不会乱说的 在Linux下,键入make即可生成main程序,运行,点击上面的按钮就会调用各个排序函数计算,嗯…现在回想起来,貌似是做过内存拷贝保证各个排…
C语言是面向过程的,而C++是面向对象的 C和C++的区别: C是一个结构化语言,它的重点在于算法和数据结构.C程序的设计首要考虑的是如何通过一个过程,对输入(或环境条件)进行运算处理得到输出(或实现过程(事务)控制). C++,首要考虑的是如何构造一个对象模型,让这个模型能够契合与之对应的问题域,这样就可以通过获取对象的状态信息得到输出或实现过程(事务)控制. 所以C与C++的最大区别在于它们的用于解决问题的思想方法不一样.之所以说C++比C更先进,是因为“ 设计这个概念已经被融入到C++之中…
用OllyDbg爆破一个小程序 一.TraceMe小程序 TraceMe是对用户名.序列号判断是否合法的一个小程序.我们任意输入一组用户名.序列号进行check判断,结果如下: 二.用OllyDbg对编译后的exe文件进行分析 用OllyDbg软件载入TraceMe.exe文件:如下: 找到关键代码处: 其二进制代码和对应的汇编代码如下: 85C0  TEST EAX,EAX; eax=0表示注册失败,eax=1表示注册成功 74 37 JE SHORT TraceMe.004011F3;如果不…
首先定义:待优化参数:  ,目标函数: ,初始学习率 . 而后,开始进行迭代优化.在每个epoch  : 计算目标函数关于当前参数的梯度:  根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量:, 计算当前时刻的下降梯度:  根据下降梯度进行更新:  掌握了这个框架,你可以轻轻松松设计自己的优化算法. 一阶动量.二阶动量概念的引入,一个框架纳入所有优化算法,更清晰 一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法 机器学习…
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