(a)设环的顶点集为V, e(u,v)为权最重的边,若把V分成两部分V1,V2.其中V1包含u,V2包含v,因为V是一个环,因此,至少存在两条把u和v连接起来的边.因此,除了e之外,至少还存在另一条边把u和v连接起来,所以必存在某个不包含e的最小生成树. (b)该算法每次都删除环中权最大的边,由题中的性质可知,该算法是正确的. (c)若图是一个连通图,则利用深度优先遍历则可以生成一颗包含所有顶点的深度优先搜索树.若图不是一个连通图,则利用深度优先遍历并不能访问所有的顶点.因此设e的两个顶点为u,

本文由 @lonelyrains 出品.转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/44225533 上一篇为 bug统计分析初步 本篇重点讨论基于sql的bug统计分析方法. 1.与时间和状态的关系: 1)考察每一个时间单位(年.月.日)产生的bug量 2)考察每一个时间单位(年.月.日)解决的bug量 3)考察每一个时间单位(年.月.日)遗留的bug量 4)考察每一个bug遗留的时间单位(年.月.日) 5)考

DeepID人脸识别算法之三代 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/42091205 DeepID,目前最强人脸识别算法,已经三代. 如今,深度学习方兴未艾,大数据风起云涌,各个领域都在处于使用深度学习进行强突破的阶段,人脸识别也不例外,香港中文大学的团队使用卷积神经网络学习特征,将之用于人脸识别的子领域人脸验证方面,取得了不错的效果.虽然是今年7月份才出的成果,但连发三箭,皆中靶心,使用的卷积神经网络已经改进了三次,破竹之

网上经常拿Yii来类比ROR,从MVC角度,使用体验及代码风格上确实有很多相似的地方.不过看配置文件发现Yii2不止是受rails的影响,同样有不少spring的影子,最明显的就是配置文件中很多IOC和AOP的体现.Yii和spring都实现了一个IOC容器来管理对象依赖关系及其生命周期.Yii2使用了Service Locator(IOC的一种实现)与DI,通过config/web.php文件配置.spring则需要配置xml文件,其中AOP配置可通过xml文件或者代码注解(需要依赖AOP框架

题目传送门:https://www.luogu.org/problemnew/show/P2827 自测时被题面所误导...,题面中说逢t的倍数才输出答案,以为有什么玄妙的方法直接将m次操作变成了m/t次操作.结果GG.... 65分做法:写一个左偏树,每次取出最顶端元素,对堆中其余元素全部+q(可以用标记完成),将该元素取出后,切为两段后再丢入该树中.时间复杂度为O((m+n) log m). 幸好我不会65分的STL做法,据说此题有人用STL被卡了5分..... #include<iostr

前言:网页美术设计具有四大特点,分别为交互性.整合性.多维性以及动态性.完整的网页设计既需要试听元素,也需要版式设计,以求有效的传达信息.在设计的时候,设计者要学会利用框架,也要学会打破框架. 一.优秀网页设计的特征   1.主题信息传达明确       单纯.简练.清晰和精确 符合视觉习惯和逻辑规律.文本条理化.样式化处理 形式美法则,图片色彩版式条理化(空间层次,主从关系,视觉秩序) 整齐排列 切割 整体性和多边性 2.网站内容与视觉形式统一 内容:功能主题文本.图片.视频 形式:版式风格.

Description 傲娇少女幽香正在玩一个非常有趣的战略类游戏,本来这个游戏的地图其实还不算太大,幽香还能管得过来,但是不知道为什么现在的网游厂商把游戏的地图越做越大,以至于幽香一眼根本看不过来,更别说和别人打仗了. 在打仗之前,幽香现在面临一个非常基本的管理问题需要解决. 整个地图是一个树结构,一共有n块空地,这些空地被n-1条带权边连接起来,使得每两个点之间有一条唯一的路径将它们连接起来. 在游戏中,幽香可能在空地上增加或者减少一些军队.同时,幽香可以在一个空地上放置一个补给站. 如果补

什么是Docker Docker是开发,运行和部署应用程序的开放管理平台. 开发人员能利用docker 开发和运行应用程序 运维人员能利用docker 部署和管理应用程序 Docker 平台介绍 Docker提供了在一个完全隔离的环境中打包和运行应用程序的能力,这个隔离的环境被称为容器. 由于容器的隔离性和安全性,因此可以在一个主机(宿主机)上同时运行多个相互隔离的容器,互不干预. Docker已经提供工具和组件(Docker Client.Docker Daemon等)来管理容器的生命周期:

Socket通常称为“套接字”,用于描述IP地址和端口,是一个通信链的句柄.应用程序通过套接字向网络发出请求或者应答网络请求.Socket即不是一个程序,也不是一个协议,其只是操作系统提供的通信层的一组抽象的API.       由于Socket是开放的.透明的,一旦运行,任何操作Socket的语言都可以访问这个开放的服务.可以是Java.PHP.C.Python等任何提供SocketAPI的语言访问此服务. 提示Socket是一种服务,与其实现语言无关.基于这个性质,我们能实现不同服务之间.不

传送门 为了方便描述把固定点叫做白色点,Tree叫做黑色点 一种基于特殊性质的做法: 如果不算入选白色的权值,那么一定会选中所有白色点构成的凸包上的点,因为能够尽可能围更多的黑色点.然后我们在这个基础上删凸包上无用的白色点,就可以使得在围住尽可能多的黑色点的情况下白色点最少. 但是是否这就是最优解?我们考虑舍弃围住一个黑色点的情况.因为如果某个黑点在凸包中,那么一定存在三个凸包上的白色点,它们构成的三角形围住这个黑色点,使用三角剖分不难证明.所以舍弃一个黑色点最多只会舍弃三个白色点,而\(111

word2vec word2vec 是Mikolov 在Bengio Neural Network Language Model(NNLM)的基础上构建的一种高效的词向量训练方法. 词向量 词向量(word embedding ) 是词的一种表示,是为了让计算机能够处理的一种表示. 因为目前的计算机只能处理数值, 诸英文,汉字等等它是理解不了的, 最简单地让计算机处理自然语言的方式就是为每个词编号, 每个编号就代表其对应的词, 这就是one-hot编码(或称one-hot前身,因为one-hot

简要 2010年David S. Bolme等人在CVPR上发表了<Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters>一文,首次将相关滤波器引入到目标跟踪当中.该算法大幅提高了目标跟踪的性能,论文实验结果可达到669FPS的速度.这相比同期间的跟踪算法可以算是一个极大的飞跃.本文将以该论文作为分析一类基于相关滤波的目标检测算法的引子. 基于相关滤波的跟踪 MOSSE算法的创新的在于,它是第一篇将相关滤波引入到目标跟踪的领域的论文

1.Socket通常称为“套接字”,用于描述IP地址和端口,是一个通信链的句柄. 2.应用程序通过套接字向网络发出请求或者应答网络请求. 3.Socket既不是一个程序,也不是一种协议,其只是操作系统提供的通信层的一组抽象API. 4.进程通信的相关概念: 网间进程通信要解决的是不同主机进程间相互通信问题.为此,首先要解决的是网间进程标识问题.同一主机上,不同进程可用唯一进程号(Process ID)标识. (1)端口:网络中可以被命名和寻址的通信端口,是操作系统可分配的一种资源,用于标识通信的

题目大意:给你一个长度为$n$的序列$a$,请你求: $\sum\limits_{l=1}^{n}\sum\limits_{r=l}^{n}\dfrac{mex(a_l,a_{l+1},...,a_r)}{r-l+1}$ 对998244353取模 数据范围:$n≤5\times 10^5$ 我们考虑把原先的式子转化一下 令$s[i]=\sum\limits_{j=1}^{i} \frac{1}{i}$. 令$f[i][l]$表示最小的$x$,满足$mex(a_l,a_{l+1},...,a_x)

题目大意:给你三个数$n,m,s$,满足$n,m,s≤10^{18}$且最大质因数均不大于$10^6$. 问你存在多少个整数$k$,满足$0≤k≤m$,且$(k,0)$,$(0,n)$,$(x,y)$组成的三角形面积为$s$,其中$x,y$均为整数. 同时,问你存在多少个整数$p$,满足$0≤p<n$,且$(0,0)$,$(0,p)$,$(x,y)$组成的三角形面积为$s$,其中$x,y$均为整数. 请输出两个问题的和. 不超过1000组数据. 对于第一个问题,我们列出三角形面积的式子 s=(s

DeepID人脸识别算法之三代 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/42091205 DeepID,眼下最强人脸识别算法.已经三代. 现在,深度学习方兴未艾.大数据风起云涌,各个领域都在处于使用深度学习进行强突破的阶段.人脸识别也不例外.香港中文大学的团队使用卷积神经网络学习特征,将之用于人脸识别的子领域人脸验证方面,取得了不错的效果.尽管是今年7月份才出的成果,但连发三箭.皆中靶心,使用的卷积神经网络已经改进了三次,破竹之

USB-C和Thunderbolt 3连接线你搞懂了吗? 2018年11月25日 07:30 6318 次阅读 稿源:威锋网 3 条评论 按照计算行业的风潮,USB Type-C 将会是下一代主流的接口.不过,在过去两年时间里,关于 USB-C.Thunderbolt 3.USB 3.1 以及任何基于 USB-C 转换器或连接线的功能,至今仍然存在十分混乱的情况,而且在苹果生态中亦是如此.那么,USB-C 接口的产品如何区分或选择呢?今天就来简单说说. 苹果首次引入 USB-C 接口是在旗下首款

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3007 相关题型连接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3932 http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemId=450 Buried memory Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (

今天改插件BoxScroll的时候,因为if里面的条件判断多于两个,于是立马想着改写switch.改到一半,忽然记起来JSHint等代码质量检测工具中的一个要求,用===替换==,不用不可靠的强制转型.然后忽然猜想,改成switch是不是会降低效率啊?switch里面的实际判断是==还是===? 有了想法,赶紧举个栗子,好一口吃掉: var a = '5'; switch (a) { case 5: console.log('=='); break; case "5": console

一.强连通分量定义 有向图强连通分量在有向图G中,如果两个顶点vi,vj间(vi>vj)有一条从vi到vj的有向路径,同时还有一条从vj到vi的有向路径,则称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components)SCC. 以上是摘自百科的一段对有向图强连通图分量的形式化定义.其实不难理解,举个例子 如上图,{a,b,c,d}为一个强连通分量,