因为需要将之前mac下用QuickTime录屏生成的文件(mov格式)转换成gif文件, 便于传到某些博客平台, 于是找到了这个转换工具, 已将原代码的命名中文化并简化. Ruby和视频转换都是新手, 请多指教. 之前JavaScript实现ZLOGO: 前进方向和速度有两个mov文件, 下面为转换出的gif: "轮胎": 田字格: 下面是命名中文化后的源码. 注意: 需将mov文件置于media目录下, 并自行修改mov文件名和mov视频大小值. # encoding: utf-8…

传送门 树链剖分一眼题. 题意简述: 给定一棵树,有三种操作: 加入一条路径 删除一条已加入的路径 询问不过一个点x的路径的最大值. 思路: 直接树链剖分维护答案. 因为询问的事不过点xxx的最大值,因此对于一条路径我们只需要修改它的补集. 考虑到树上一条到根节点的路径映射到序列上只有logloglog段,因此它的补集也只有logloglog段,这样就可以修改了. 然后有了一种叫做删除的操作. 不难想到可以用可删堆+永久化标记. 代码很简单. 代码: #include<bits/stdc++.h…

传送门 题意简述:有一个初始为空的双端队列,每次可以在队首和队尾插入或弹出一个二元组(wi,vi)(w_i,v_i)(wi​,vi​),支持询问从当前队列中选取若干个元素是的他们的和对 MODMODMOD 取模后余数在[l,r][l,r][l,r]中,使得这些装备的战斗力之和最大. 思路:直接看询问貌似可以用010101背包. 然后由于这个双端队列只能在队首和队尾弹入弹出,那么考虑按时间线段树分治,这样每个元素都相当于一次占据logloglog个区间的修改操作. 于是我们先把所有修改操作下放,然…

传送门 题意:序列上有nnn个商店,有两种事件会发生: sss商店上进购标价为vvv的一个物品 求编号为[l,r][l,r][l,r]之间的位置买ddd天内新进购的所有物品与一个数xxx异或值的最大值. 每个位置都有一种物品每天会新进购(最开始会给出). 思路: 第一眼显然的线段树套可持久化01trie 恭喜MLE走人 然后发现每个人的询问可以放到按时间建出的线段树上,这个不就可以线段树分治离线处理了吗. 于是把每天进购的物品排个序下放,每一层线段树用一个可持久化01trie来统计答案即可(注意…

传送门 题意简述:给一棵树,支持单点修改,询问路径上两点间第kkk大值. 思路: 读懂题之后立马可以想到序列上带修区间kkk大数的整体二分做法,就是用一个bitbitbit来支持查值. 那么这个题把树状数组放到树上用树链剖分维护一下即可. 代码: #include<bits/stdc++.h> #define ri register int using namespace std; inline int read(){ int ans=0; char ch=getchar(); while(!…

觉得django项目把本地更新push到gitlab,再执行fabric脚本从gitlab更新服务器项目挺方便的,当然从本地直接到服务器就比较灵活. 2019/01/17 基于windows使用fabric将gitlab的文件远程同步到服务器 # -*- coding: utf-8 -*- from fabric.api import env, run from fabric.operations import sudo GIT_REPO = "gitlab-project地址" en…

Pdf(Portable Document Format)意为“便携式文档格式”,是现在最流行的文件格式之一,它有很多优点如:尺寸较小.阅读方便.操作系统平台通用等,非常适合在网络上传播和使用.如今在我们的日常生活中已随处可见PDF文件的身影,例如产品说明.电子图书.网络资料.电子邮件等,PDF文件已被越来越多的人使用.但在使用过程中,我们会发现一个问题,那就是我们很难对PDF文件进行文本和格式编辑.而一直以来,MS Word 都是最流行的文字处理程序.因此有些时候为了方便编辑,我们通常会将PD…

原文:SharePoint 2013 中将 HTML文件转换为母版页 SharePoint 2013提供了很多新功能,下面我们看看将Html页面,转换为母版页的功能.这个功能更加方便设计人员设计母版页,并实施到sharepoint中去,是一个非常不错的功能.来来来,进入正题!~ 1. 首先,新建一个Html页面,效果如下图: 预览效果: 2. 将这个html页面上传到sharepoint,我选择上传到“母版页样式库”: 3. 我选择作为“设计文件”上传,当然你也可以选择其他的文件类型: 4. 上…

tensorflow学习笔记2 edit by Strangewx 2019.01.04 4.1 机器学习基础 4.1.1 一般结构: 初始化模型参数:通常随机赋值,简单模型赋值0 训练数据:一般打乱.random.shuffle() 在训练数据上推断模型:得到输出 计算损失:loss(X, Y)多种损失函数 调整模型参数:最小化损失 SGD等优化方法. 评估:70%:30% 分训练集和校验集 代码框架: 首先模型参数初始化, 然后为每个训练闭环中的运算定义一个方法:读取训练数据input,计算…

tensorflow学习笔记: 3.2 Tensorflow中定义数据流图 张量知识矩阵的一个超集. 超集:如果一个集合S2中的每一个元素都在集合S1中,且集合S1中可能包含S2中没有的元素,则集合S1就是S2的一个超集,反过来,S2是S1的子集. 张量形状: 固定长度: [],() 0阶次:[3],(2,3) 1/2阶次 不定长度:[None] 表示任意长度的向量,(None,3) 表示行数任意,3列的矩阵 获取Op:tf.shape(tensor, name="tensor_shape&qu…