LeetCode 周赛上分之旅 #35 两题坐牢,菜鸡现出原形

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二分图(例题)

https://www.cnblogs.com/kuangbiaopilihu/p/18184536 $\quad $ 这里不再介绍二分图的基础知识,只是一些例题的解释。 $\quad $ 当然,这道题可以用二分+并查集来解决。但这是二分图专辑,所以介绍一下二分图做法。 $\quad $ 首先如果两

从kafka与Flink的事务原理来看二阶段提交与事务日志的结合使用

两阶段提交的成立要基于以下假设: - 该分布式系统中,存在一个节点作为协调者,其他节点作为参与者,且节点之间可以进行网络通信。 - 所有节点都采用预写式日志,且日志被写入后即被保存在可靠的存储设备上,即使节点损坏也不会导致日志数据的丢失。 - 所有节点不会永久性损坏,即使损坏后也可以恢复。 ###

音容笑貌,两臻佳妙,人工智能AI换脸(deepfake)技术复刻《卡萨布兰卡》名场面(Python3.10)

影史经典《卡萨布兰卡》是大家耳熟能详的传世名作,那一首壮怀激烈,激奋昂扬的马赛曲,应当是通片最为激动人心的经典桥段了,本次我们基于faceswap和so-vits库让AI川普复刻美国演员保罗·亨雷德高唱《马赛曲》的名场面。 配置人脸替换DeepFakes项目 关于人脸替换,业内鼎鼎有名的deepfa

多变量两两相互关系联合分布图的Python绘制

本文介绍基于Python中seaborn模块,实现联合分布图绘制的方法~

微软Build 2023两大主题:Copilots和插件

在本周大型微软人工智能 2023 开发者大会的开幕式上,人工智能站到了舞台中央——前台和后台以及介于两者之间的所有舞台。 贯穿会议的两个主要主题是Copilots - 涵盖广泛产品和服务的AI助手 - 以及插件,它们有效地将Copilots转变为聚合器,可能使其成为企业和消费者客户的一站式商店。 微

一文详解自然语言处理两大任务与代码实战:NLU与NLG

> 自然语言处理(NLP)涵盖了从基础理论到实际应用的广泛领域,本文深入探讨了NLP的关键概念,包括词向量、文本预处理、自然语言理解与生成、统计与规则驱动方法等,为读者提供了全面而深入的视角。 > 作者 TechLead,拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦

[转帖]解读两大精简指令集:RISC-V和MIPS

https://www.bilibili.com/read/cv14392730?spm_id_from=333.999.0.0 关注 来源:内容来自「SIMIT战略研究室」,谢谢。 当前CPU的两大架构是CISC(复杂指令集)和RISC(精简指令集),x86是CISC的代表架构,占领了95%以上的

从Chat-GPT看爆火技术概念及医疗领域科技与应用场景

本文大致分为两方面内容,第一部分是热门前沿科技概述,主要描述有什么与应用场景。第二部分是医疗领域科技前沿,已发生的和可探索的医疗行业的应用场景。

[转帖][译] 星巴克不使用两阶段提交(2004)

http://arthurchiao.art/blog/starbucks-do-not-use-two-phase-commit-zh/ 译者序 本文翻译自 2004 年的一篇文章: Starbucks Does Not Use Two-Phase Commit. 由于译者水平有限,本文不免存在遗

[转帖]oracle中Rman增量备份下各级别level的区别

RMAN备份分为全备和增量备份两部分 增量备份:分为0 1 2级 ORACLE官方解释: A level 1 incremental backup can be either of the following types: Adifferential backup, which backs up a

Java扩展Nginx之六:两大filter

nginx-clojure提供了两种filter,分别用于处理header和body

Redis如何批量删除指定前缀的key

批量删除指定前缀的Key有两中方法,一种是借助 `redis-cli`,另一种是通过 `SCAN` 命令来遍历所有匹配前缀的 key,并使用 `DEL` 命令逐个删除它们。 ## redis-cli 使用 Redis 自带的 `redis-cli` 命令行工具,你可以通过以下方式批量删除指定前缀的

本地推理,单机运行,MacM1芯片系统基于大语言模型C++版本LLaMA部署“本地版”的ChatGPT

OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两,眼看它起朱楼,眼看它宴宾客,FaceBook终于坐不住了,发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA,号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型,参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量,用于训练和优化神经网络

[转帖]创建并配置本地 yum 源

https://zhuanlan.zhihu.com/p/445726458 本文共包含两部分:1 创建本地 yum 源;2 配置本地 yum 源。 1 创建本地 yum 源 1.1 创建文件夹 mkdir /myYumRepo 1.2 将 rpm 包放入该文件夹 此处放入一个 jdk-8u311-

[转帖]计算机体系结构-分支预测

https://zhuanlan.zhihu.com/p/490749315 影响现代处理器性能的两大关键因素是cache和分支预测,之前的文章介绍过cache的基础知识,现在来介绍分支预测。本文主要介绍分支预测的目的、分支方向的预测方法和分支地址的预测方法,如何检查分支预测是否正确,以及分支预测失

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Python 缺失值的检测与处理,分两部分笔记,第一部分是检测缺失值部分

浅谈HTTP缓存与CDN缓存的那点事

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PMP-干系人管理

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