走吧，目标伟大航路！ 线段树的点点滴滴： 先从一些直观性的角度来看： 上图是用二分法丫！问题来喽， 对于给定区间[2,12]要如何分解成上述区间呢,何以分解之？ 分解方法一：自下而上合并——利于理解 先考虑树的最下层，将所有在区间[2,12]内的点选中，然后，若相邻的点的直接父节点是同一个， 那么就 ...
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2019-07-25 00:24:52
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1) 父向子传值，子返回给父 父 → 子 【props】 子 → 父 【自定义事件】 2) 祖父子，从祖传给子，再子返回祖，几种方法，哪种最好 借助父组件作为通信的桥梁，即分解为两个父子组件通信(此处爷孙组件是无法直接通信的) 使用$attrs和$listeners实现祖孙组件之间的数据传递，也就是 ...
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2019-07-24 13:07:50
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CRT和拓展CRT（中国剩（剩）余（女）定理） Lucas和拓展Lucas 以及拓展Lucas+中国剩余定理（啊啊啊！） 组合数取模（分解质因数法） 卡特兰数 profer序列 BSGS 线性基 置换群 烧一边（Burnside引理） Polya定理 数论分块（他们太强了）,同时还有分块（虽然没有什 ...
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2019-07-23 13:41:17
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如此显然的组合数我把它当DP做，我真是。。。。 因为起点终点已经确定，我们发现如果我们确定了一个方向的步数其他方向也就确定了 组合数做法1： 设向右走了a步，然后向左走了b=a-n步，设向上为c，向下为d; c+d=t-a-b; c-d=m; 求出c=（t+n+m-i-i）/2;if(c%2)con ...
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2019-07-23 13:19:07
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真实比喻 在我们获得技术之前，让我们用完全非技术性的东西来解决这个问题。作为工程师，我们非常注重将事情分解为组件和流程。这有助于我们了解事情，以便我们可以排除故障或构建复杂的系统。当你去机场登机时，你的登录协议，身份验证协议和令牌类型是什么？这三个组件将成为整个博客的焦点。我将如何定义它们： 什么是 ...
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2019-07-23 00:16:02
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https://blog.csdn.net/wookaikaiko/article/details/81105031 所以各种卡特兰数题做法： 打表找规律， 题表 有趣的数列，网格，树屋阶梯 大多数时候都用到高精度和分解质因数 分解质因数 高精度 ...
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2019-07-21 21:22:12
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今天给大家说一下这道题，题意就不说了，主要说一下思路以及细节部分。 首先，从这道题来看就是求出车的坐标并且使得车之间不互相攻击且要满足车在规定的范围（矩形）之中，由于紫书说这道题考察了我们问题分解的能力， 所以我们从问题分解的角度来解决，对于问题分解，我们可以通过这种方法来简化问题，从而更好的解决， ...
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2019-07-20 14:34:12
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(注:这里不再对算法公式累述)1.相似度算法1.1Jaccard距离使用集合中的不同元素的比例来衡量两个集合的区分度，但是存在比较明显的问题无法关注到集合中元素的权重值(评分)1.2余弦相似度利用向量空间解决了权重值(评分)带入相似度计算的问题，非常常用的相似度算法，弥补了Jaccard距离计算的不足1.3Pearson相似度(又名中心余弦相似度)Pearson相似度是对余弦相似度改进，简明来说就
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2019-07-20 14:30:47
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LongAdder 提供了原子累计值的方法。 在高并发下N多线程同时去操作一个变量会造成大量线程CAS失败然后处于自旋状态，这大大浪费了cpu资源，降低了并发性。那么既然AtomicLong性能由于过多线程同时去竞争一个变量的更新而降低的，LongAdder思路把一个变量分解为多个变量，让同样多的线 ...
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2019-07-20 09:30:47
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在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！明年的目标是写120篇机器学习，深度学习和NLP相关的文章)# 一、1.矩阵分解用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统中，我们常常遇到的问题... ...
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2019-07-19 19:10:03
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