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搜索关键字:linq sum    ( 28189个结果
算法-01-二叉树根节点到叶子节点和为指定值的路径
描述 给定一个二叉树和一个值sum,请找出所有的根节点到叶子节点的节点值之和等于sum 的路径, 例如: 给出如下的二叉树,sum=22 Java import java.util.*; /* * public class TreeNode { * int val = 0; * TreeNode l ...
分类:编程语言   时间:2021-07-19 16:52:19    阅读次数:0
Go 语言变量作用域
Go 语言变量作用域 作用域为已声明标识符所表示的常量、类型、变量、函数或包在源代码中的作用范围。 Go 语言中变量可以在三个地方声明: 函数内定义的变量称为局部变量 函数外定义的变量称为全局变量 函数定义中的变量称为形式参数 接下来让我们具体了解局部变量、全局变量和形式参数。 局部变量 在函数体内 ...
分类:编程语言   时间:2021-07-12 18:22:36    阅读次数:0
C# 通过委托,事件窗口传值
Form2 namespace WindowsFormsApp1 { //定义委托 public delegate void Sum(int x, int y); public partial class Form2 : Form { //定义事件 public event Sum sum; pub ...
分类:Windows程序   时间:2021-07-05 16:39:05    阅读次数:0
winform提取文本(txt)中想要的内容
using System;using System.Collections.Generic;using System.ComponentModel;using System.Data;using System.Drawing;using System.IO;using System.Linq;usi ...
分类:Windows程序   时间:2021-07-02 16:23:21    阅读次数:0
winform简易计算器
using System;using System.Collections.Generic;using System.ComponentModel;using System.Data;using System.Drawing;using System.IO;using System.Linq;usi ...
分类:Windows程序   时间:2021-07-02 16:20:16    阅读次数:0
winform文本内容对比
using System;using System.Collections.Generic;using System.ComponentModel;using System.Data;using System.Drawing;using System.Linq;using System.Text;u ...
分类:Windows程序   时间:2021-07-02 16:19:59    阅读次数:0
Solution -「AGC 036D」「AT 5147」Negative Cycle
$\mathcal Link. 在一个含 \(n\) 个结点的有向图中,存在边 \(\lang i,i+1,0\rang\),它们不能被删除;还有边 \(\lang i,j,-1\rang~(i<j)\) 和 \(\lang i,j,1\rang~(i>j)\),删除一条边的代价为 \(a_{i,j ...
分类:其他好文   时间:2021-07-01 16:38:11    阅读次数:0
【推荐算法】特征域感知因子分解机(Field-aware Factorization Machines,FFM)
特征域感知因子分解机(Field-aware Factorization Machines,FFM)主要解决了FM的以下几个痛点: 更准确的特征embedding表达。FM中,每个特征只由一个embedding向量表达,这样虽然能增强模型的泛化性能,但是也大大削弱了模型的记忆能力。FFM在POLY_ ...
分类:编程语言   时间:2021-06-30 18:43:01    阅读次数:0
【知识图谱】【算法】-- 双指针类
1. 长度最小的子数组 20210629晚 来源链接:leetCode:209 确定快慢指针移动的策略 点击查看代码 var minSubArrayLen = function(target, nums) { let slow = 0; let fast = 0; let sum = 0; let ...
分类:编程语言   时间:2021-06-30 18:11:57    阅读次数:0
信息熵,交叉熵与KL散度
一、信息熵 若一个离散随机变量 \(X\) 的可能取值为 \(X = \{ x_{1}, x_{2},...,x_{n}\}\),且对应的概率为: \[ p(x_{i}) = p(X=x_{i}) \] 那么随机变量 \(X\) 的熵定义为: \[ H(X) = -\sum_{i=1}^{n}p(x ...
分类:其他好文   时间:2021-06-30 18:03:09    阅读次数:0
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