问题 let badge = [{id: 323, badge: 10},{id: 323, badge: 10},{id: 311, badge: 1},{id: 311, badge: 1},{id: 311, badge: 1},{id: 311, badge: 1},{id: 352, ba ...
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编程语言 时间：
2021-04-16 11:50:48
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描述 给一个数组 nums 写一个函数将 0 移动到数组的最后面，非零元素保持原数组的顺序 1.必须在原数组上操作 2.最小化操作数 样例 例1: 输入: nums = [0, 1, 0, 3, 12], 输出: [1, 3, 12, 0, 0]. 例2: 输入: nums = [0, 0, 0, ...
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移动开发 时间：
2021-04-10 13:09:55
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一、 环境和版本 1. 操作系统 干干静静的centos7系统，选取的是mini的iso最小化安装 # cat /etc/centos-release CentOS Linux release 7.3.1611 (Core) # cat /proc/version Linux version 3.1 ...
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2021-04-08 13:37:16
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1.property介绍 property用来自定义一个属性,并且可以进行初始化,且没有public、private、protected等限制. property定义属性的类型可以是QML基本类型、也可以是QML对象类型,也可以是var泛型类型,而基本类型支持的有bool、double、int、li ...
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2021-04-08 13:25:36
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本场链接:Codeforces Round #712 (Div. 2) A. Déjà Vu 签到题,尝试一下插入首位元素或者插入第一个不是a的位置.两者都不行必然是NO. #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <bits/stdc++.h> using ...
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2021-04-06 14:34:27
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当模型的复杂度增大时，训练误差会逐渐减小并趋向于0；而测试误差会先减小，达到最小值后又增大。当选择的模型复杂度过大时，过拟合现象就会发生。这样，在学习时就要防止过拟合。进行最优模型的选择，即选择复杂度适当的模型，以达到使测试误差最小的学习目的。 模型选择的典型方法是正则化。正则化是结构风险最小化策略 ...
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2021-04-06 14:11:34
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最优化算法是一个很大的家族，线性规划只是很简单的一种，本文旨在引导大家理解什么叫最优化，简单说就是 在 所有 x 里面找到 y 最大的方法 线性规划 优化模型试图在满足给定约束的决策变量的所有值的集合中，找到优化（最大化或最小化）目标函数的决策变量的值。 它的三个主要组成部分是： 目标函数：要优化的 ...
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2021-03-17 15:10:38
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[云计算]OpenStack All in one 单节点部署（Packstack安装） 1. 虚拟机创建 CentOS 7 最小化版本： https://mirrors.aliyun.com/centos/7.9.2009/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-Minimal-2 ...
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2021-03-05 13:09:01
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构建过程 安装 VueCli npm install -g @vue/cli 安装 electron npm install electron -g 创建项目 vue create antd-demo 切换至项目目录 cd antd-demo 使用组件 ant-design-vue npm i -- ...
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2021-03-04 13:29:39
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目录 前言 将VMware最小化到托盘栏的方法 1.下载 Trayconizer 2.解压 trayconizerw.zip 3.创建 VMware 快捷方式 4.修改 VMware 快捷方式 5.运行 前言# 因为一直要用到虚拟机，每次最小化的时候，总是占用任务栏，很不爽，于是在网上搜索了一番，终 ...
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系统相关 时间：
2021-02-25 12:04:09
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