Leetcode刷题100天—倒水（ 百度算法）—day80

102+3+3+2=10体积的水 对于第二个样例, 只需要保留第三个杯子, 便可以存放1 + 2 + 3 = 61+2+3=6 package 百度算法; import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; public class 倒水easy

【k8s】【重要概念】详解污点和容忍度

有点跟节点反亲和性类似。 三、什么是容忍度 容忍度（Toleration） 是应用于 Pod 上的。容忍度允许调度器调度带有对应污点的 Pod。 容忍度允许调度但并不保证调度：作为其功能的一部分， 调度器也会评估其他参数。 污点和容忍度（Toleration）相互配合，可以用来避免

干货：下载神器IDM与某度网盘不限速教程（实用）

干货：下载神器IDM与某度网盘不限速教程（实用） 文章目录 前言 一、下载某度盘资源（无限速） 1. 工具准备 二、IDM配置 1.安装完成之后我们打开IDM软件在选项——连接——最大连接数修改为4，在选择下载——uA修改为：netdisk;PC 三、使用方法 1

实用的开源百度云分享爬虫项目yunshare - 安装篇

今天开源了一个百度云网盘爬虫项目，地址是https://github.com/callmelanmao/yunshare。百度云分享爬虫项目github上有好几个这样的开源项目，但是都只提供了爬虫部分，这个项目在爬虫的基础上还增加了保存数据，建立elasticsearch索引的模

GPS原始坐标转百度地图坐标(纯C代码)

得到GPS原始坐标数据之后，想通过百度地图API接口直接显示实际定位。 国际经纬度坐标标准为WGS-84,国内必须至少使用国测局制定的GCJ- 02,对地理位置进行首次加密。 百度坐标在此基础上，进行了BD-09二次加密措施,更加保护了个人隐私。 百度对外接口的坐标系并不是GPS采集的真实经

360度全面了解场景的知识点【玩转Three.js】

traverse(item => { console.log(item); }); 应该可以用于循环处理场景中包含对象。 未完待续 360度全面了解了场景的知识点后，开始准备下一个知识点——相机。 我喜欢创作，每一幅作品都是我将想象用一只叫做“代码”的画笔，绘制而成。

华为云社区2018年度优秀版主答主展播

AI辅助医生检测脑动脉瘤，灵敏度达97.5%

y》（《放射学》）发表了一项来自中国的“人工智能+医学影像”最新研究成果：运用AI帮助医生检测脑动脉瘤，灵敏度达到97.5%，AI协助放射科医生阅片，帮助医生临床诊断灵敏度提升约10个百分点，漏诊率降低5个百分点，同时有效缩短医生诊断时间。      该论文描述了华为云EI创新孵

华为云开发者社区-论坛2024年度记忆

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百度松果菁英班--oj赛（第四次）

文章目录 百度松果菁英班--oj赛（第四次） 一、前K小数 二、前k小数（进阶） 三、黑客小码哥 四、来给单词分类 五、一元多项式的加法 六、队列安排 七、供水管道 八、快排变形 九、逆序 十、线段树 百度松果菁英班–oj赛（第四次） 一、前K小数 **题目：**小码哥现在手上有两个长度为n的数列a，b，(1≤i

数据集特征分析和优化

图像亮度、图像饱和度、图像清晰度、图像色彩丰富度等常规图像特征及目标框个数、面积标准差、堆叠度等标注相关的特征。用户可以自行选择数据集版本。除可以查看单个数据集的特征统计外，ModelArts还支持对比功能，如数据集不同版本之间的对比、训练集与验证集之间的对比等。数据集特征分析是

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汇编语言之寻址方式

4、[bx＋si]和[bx＋di] 本节我们学习比前面几节讲解的更为灵活的指明一个内存单元的方式：[bx＋si]和[bx＋di]。 [bx＋si]和[bx＋di]的含义相似，我们以[bx＋si]为例进行讲解。 [bx＋si]表示一个内存单元，它的偏移地址为bx的数值加上si的数值。 指令mov ax, [bx＋si]的含义如下：

今日祝福不限量，批量导入在路上【玩转前端】

一样，前端进行布局处理也会不一样。所以我在产品同事评审需求的时候会提前沟通交互方式。另外对于公司内部的后台管理系统，我个人更倾向简约设计，相似功能不推荐交互方式做的五花八门。所以目前我们系统里的批量导入功能只有这两种交互方式。今天分享的是页面上直接操作上传导入的这种方式的业务功能组件化处理。

vagrant配置端口转发

推送的定义在应用程序的 Vagrantfile 中定义，并使用 vagrant push 子命令调用。 与 Vagrant 的其他组件非常相似，每个 Vagrant Push 插件都有自己的配置选项。 有关更多信息，请参阅Vagrant Push插件的文档。 以下是Vagrantfile中的Vagrant

【论文导读】-GCLSTM graph convolution embedded LSTM for dynamic networ

LSTM模型的目的是为了提高动态网络链路预测的准确性，所以训练的目的是使输出概率矩阵在t时刻与邻接矩阵更加相似。 在回归预测问题中，L~2~通常用来反映预测值与真实值之间的相似程度。 由于网络的稀疏性，会导致预测结果偏向于零。为了在一定程度上避免这种过拟合，还使用了正则化项L~reg~。