多重背包也是 0-1 背包的一个变式。与 0-1 背包的区别在于每种物品有 k 个，而非一个。 朴素 直接把相同的每个物品视作各个单独的物品，没有关联，仅条件相同； 转换后直接用01背包的状态转移方程 注意：在大数据下容易爆空间时间 二进制分组优化 与朴素相比，优化利用二进制原理（任意数可以由多个不
写在前面 $ DP $，是每个信息学竞赛选手所必会的算法，而 $ DP $ 中状态的转移又显得尤为关键。本文主要从状态的设计和转移入手，利用各种方法对朴素 $ DP $ 的时间复杂度和空间复杂度进行优化与处理，以达到满足题目要求的目的； 参考文献： 动态规划算法的优化技巧 毛子青 c++ DP总结
01 背包 \(01\) 的意图很明显，就是每个物品有 \(01\)，即 选 和 不选 两种方式。 暴力 考虑设定一个状态 \(dp[i][j]\) 表示在前 \(i\) 个当中，花费为 \(j\) 所能获得的最大值。 转移可以： \(dp_{i,j}=\max(dp_{i-1,j},dp_{i-1
DP 显然我固定第一个是峰，然后再乘以2就是答案，因为一个合法的反转之后也是合法的而且谷峰颠倒了 发现如果设\(dp[i][j]\)表示前\(i\)个山脉，第\(i\)个山脉是高度\(j\)的答案，然后填第\(i\)个的时候不知道会不会重复，所以这个状态挂了，重新找个状态设设。 所以我们改变考虑对象
DPP能够对目标检测proposal进行非统一处理，根据proposal选择不同复杂度的算子，加速整体推理过程。从实验结果来看，效果非常不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Should All Proposals be Treated Equally in Object Detectio
dpkg(Debian Package)和rpm(RPM Package Manager)是两种不同的Linux包管理工具，它们各自在特定的Linux发行版中占据核心地位。两者之间对比如下： 所属发行版：dpkg主要用于Debian及其衍生系统，如Ubuntu、Knoppix等。而rpm则主要用于R
开源项目位置(为大佬开源精神点赞) https://github.com/luoyesiqiu/dpt-shell 抽取壳分为两个步骤 加壳逻辑: 一 对apk进行解析,将codeItem抽出到一个文件中,并进行nop填充 二 对抽取后的apk进行加密 三 注入壳程序相关文件即配置信息 执行逻辑:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/451341132 dperf是一款高性能的开源网络压力测试仪，是Linux基金会旗下的DPDK官方生态项目。本文介绍如利用dperf在两台物理服务器之间互打http流量进行基本性能测试：每秒新建连接数、并发连接数、带宽、PPS。本次测试示例
因为dpdk是把网卡操作全部拿到用户层，与原生系统驱动不再兼容，所以被dpdk接管的网卡从系统层面（ip a/ifconfig）无法看到，同样数据也不再经过系统内核。 如果想把数据再发送到系统，就要用到virtio user。这种把数据从dpdk再发送到内核的步骤，就叫做exception path
针对场景文本检测任务，近期基于DEtection TRansformer (DETR) 框架预测控制点的研究工作较为活跃。在基于DETR的检测器中，query的构建方式至关重要，现有方法中较为粗糙的位置先验信息构建导致了较低的训练效率以及性能。除此之外，在如何监督模型方面，之前工作中使用的点标签形式
## 题目 给你一个 $n \times m$ 的棋盘，有的格子是障碍，问共有多少条回路满足经过每个非障碍格子恰好一次。 
核心思想：从集合角度来分析DP问题 在我们遇到的DP问题中，一般都是求在一个有限集内的最值，但是这些方案数量一般都是指数级别的，想要一个一个查找出来不太可能。所以DP方法是用来优化这种寻找最优方案的过程的。 DP问题一般来说分析时都要经过两个阶段： 1. 状态表示（化零为整）：指把一些具有相似点的方
前言 最近在开发有关高分辨率屏幕的软件，还是做了不少尝试的，当然我们也去网上查了不少资料，但是网上的资料也很零碎，说不明白，这样的话我就做个简单的总结，希望看到这的你可以一次解决你有关不同分辨率下的所有问题。 分辨率？DPI？ 首先我们搞清楚我们现在到底面对的是什么场景。在开发高分屏的时候，实际上不
https://zhuanlan.zhihu.com/p/397919872 一、什么是DPDK 对于用户来说，它可能是一个性能出色的包数据处 理加速软件库；对于开发者来说，它可能是一个实践包处理新想法的创 新工场；对于性能调优者来说，它可能又是一个绝佳的成果分享平台。 DPDK用软件的方式在通用多
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 大家好，我是小彭。 这周比较忙，上周末的双周赛题解现在才更新，虽迟但到哈。上周末这场是 LeetCode 第 101 场双周赛，整体有点难度，第 3 题似乎比第 4 题还难一些。 周赛大纲 2605. 从两个
> **本文已收录到 [AndroidFamily](https://github.com/pengxurui/AndroidFamily)，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 加入知识星球提问！** - 往期回顾：[LeetCode 单周赛第 347 场 · 二维空间上的 LIS 最长递增子
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朴素的 DP 形式是定义 \(f_{i, j, A/B}\) 表示前 \(i\) 个元素选择了 \(j\) 个 \(A\) 的可达性. \(\mathcal O(n^2)\). 交换状态与值域, 定义 \(f_{i, A/B, A/B}\) 表示前 \(i\) 个元素中的最后一个元素 (即 \(i\
问题：Winform程序使用app.minifest清单禁止高DPI无法失效问题 摘要：因为笔记本基本都会有DPI放大，所以目前程序需要嵌入清单，并将其高DPI支持给禁止掉。 环境搭建：Winform、app.minifest 由于我的程序是使用CreateProcessAsUser来启动Winfo
