错排问题

定义 考虑一个有 \(n\) 个元素的排列,若一个排列中所有的元素都不在自己原来的位置上,那么这样的排列就称为原排列的一个错排。 \(n\) 个元素的错排数记为 \(D(n)\) 公式 \(D(n)=(n-1)(D(n-1)+D(n-2))\) 其中 \(D(0)=1,D(1)=0\) 考虑当前放到 ...

通过 .NET NativeAOT 实现用户体验升级

前言 TypedocConverter 是我先前因帮助维护 monaco-editor-uwp 但苦于 monaco editor 的 API 实在太多,手写 C# 的类型绑定十分不划算而发起的一个项目。 这个工具可以将 typedoc 根据 TypeScript 生成的 JSON 文件直接生成对应 ...

JPEG解码——(5)反量化和逆ZigZag变换

本篇是该系列的第五篇,承接上篇huffman解码,介绍接下来的两个步骤——反量化和逆zigzag变换,即IDCT前的两个步骤。 需要说明的是,这两个步骤可以颠倒,本人的实现是,先反量化,再逆ZigZag变换。 其实,这两步不需要太多说明,无非是查表对数据进行scale和数据重排,为了完整性,还是介绍 ...

100道Java高频面试题(阿里面试官整理)

我分享文章的时候,有个读者回复说他去年就关注了我的微信公众号,打算看完我的所有文章,然后去面试,结果我后来很长时间不更新了。。。所以为了弥补一直等我的娃儿们,给大家的金三银四准备了100道花时间准备的高频Java面试题,大家不要太感动,记得点赞评论就行。 这次只放出九十道,剩下10道准备找认识的几位 ...

gRPC-go源码(2):ClientConn

摘要 在上一篇文章中,我们聊了聊gRPC是怎么管理一条从Client到Server的连接的。 我们聊到了gRPC拥有Resolver,用来解析地址;拥有Balancer,用来做负载均衡。 在这一篇文章中,我们将从代码的角度来分析gRPC是怎么设计Resolver和Balancer的,并会从头到尾的梳 ...

快速排序

挖坑填数方 从数列中挑出一个元素,称为 "基准"(pivot); 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作; 递归地(recursive)把小于 ...

翻译:《实用的Python编程》03_02_More_functions

目录 | 上一节 (3.1 脚本) | 下一节 (3.3 错误检查) 3.2 深入函数 尽管函数在早先时候介绍了,但有关函数在更深层次上是如何工作的细节却很少提供。本节旨在填补这些空白,并讨论函数调用约定,作用域规则等问题。 调用函数 考虑以下函数: def read_prices(filename ...

Java 队列同步器 AQS

本文部分摘自《Java 并发编程的艺术》 概述 队列同步器 AbstractQueuedSynchronize(以下简称同步器),是用来构建锁(Lock)或者其他同步组件(JUC 并发包)的基础框架,它使用了一个 int 成员变量表示同步状态,通过内置的 FIFO 队列来完成资源获取线程的排队工作 ...

关于安装VMware以及Linux操作系统过程

想用Linux完成部分教学作业,虚拟机是少不了的,所以首先选择了VMware进行安装。 VMware在官网下载之后,就可以直接打开安装,但是在安装过程中,建议不要勾选启动时检查产品更新和加入VMware客户体验提升计划,在完成之后,点击左边的许可证,可以在网上查找产品的秘钥,复制输入后即可使用,可以 ...

SOLID架构设计原则

最近通读了《架构整洁之道》,受益匪浅,遂摘选出设计原则部分,与大家分享,希望大家能从中获益。 以下为书中第3部分 设计原则的原文。 设计原则概述 通常来说,要想构建—个好的软件系统,应该从写整洁的代码开始做起。毕竟,如果建筑所使用的砖头质量不佳,那么架构所能起到的作用也会很有限。反之亦然,如果建筑的 ...

【秒懂音视频开发】02_Windows开发环境搭建

音视频开发库的选择 每个主流平台基本都有自己的音视频开发库(API),用以处理音视频数据,比如: iOS:AVFoundation、AudioUnit等 Android:MediaPlayer、MediaCodec等 Windows:DirectShow等 ... 为了让所有平台的开发者都能够学习到 ...

深度学习中数据集很小是一种什么样的体验

前言 今天提一个比较轻松的话题,简单探讨数据集大小对深度学习训练的影响。 不知道大家有没有看过这篇文章:Don't use deep learning your data isn't that big 是的,有人对深度学习的局限性提供了一个证据:那就是当你数据比较少的时候,深度学习的作用相比较于其他 ...

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