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4-11 Isomorphic (10 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102699401 4-11 Isomorphic (10 分) Two trees, T1
53700发布于 2019-11-07 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习4-11 统计素数并求和
练习4-11 统计素数并求和 本题要求统计给定整数M和N区间内素数的个数并对它们求和。 输入格式: 输入在一行中给出两个正整数M和N（1≤M≤N≤500）。
1.6K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏啄木鸟软件测试
更正以前风险调整中的一个缺陷
根据前面的公式，得到表4-11。 表4-11 风险级别调整（二） 模块 可能性 严重度 风险级别 用户登录 (3+1)/2=2 5 10 用户注册 (2+2)/2=2 5 20 填写购物地址及支付信息 (2+1)/2=1.5 4 6 选择商品 根据前面的公式，得到表4-11。 表4-11 风险级别调整（二） 模块 可能性 严重度 风险级别 用户登录 (3+4)/2=3.5 5 18 用户注册 (2+5)/2=3.5 5 18 填写购物地址及支付信息 (2+4)/2=3 4 12
40600编辑于 2025-01-22 - 来自专栏网络日志
JS中数组、对象相互转换实现方式
'昨天', value: '4-09' },{ label: '今天', value: '4-10' },{ label: '明天', value: '4- 二维数组转对象 (Object.fromEntries()实现) const arr2 = [['昨天','4-09'], ['今天','4-10'], ['明天','4-11']] // 二维数组转obj (map实现) const obj_a = {a: 1} const obj_b = {b: 1} const arr3 = [['昨天','4-09'],['今天','4-10'],['明天','4-
64810编辑于 2024-06-28 - 来自专栏数据分享与数据工具
【数据分享】全国路网数据分享
今天分享一份全国范围的路网数据，包含高速公路、城市快速路、城市主干道、城市次干道、城市支路、乡村道路、自行车道、人行道路、内部道路、其他共10种道路分类。 公园自行车道 人行道路 人行道、步行街道、台阶 内部道路 生活街道、小道、服务性道路、马道 其他 其他 主要城市可视化 北京.png 上海.png 广州.png 深圳.png 点击下面链接获取数据 【数据分享 】全国路网数据分享
6K00编辑于 2022-05-20 - 来自专栏全栈程序员必看
SLAM技术分享_it技术分享社区
同时定位与地图重建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）,是机器人领域中的一项基础的底层技术，其希望机器人能在一个陌生的环境下实现自身的实时定位，同时能够重建出有关于环境的地图。随着近年无人驾驶、增强现实、虚拟现实等应用的兴起，作为实现这些应用的SLAM技术也越发引人注目。SLAM技术主要完成两项任务：自身定位与环境建图，也是让机器知道自己在哪里，已经周围的环境是啥。然而，如果想要精确的实现定位任务就不可避免的需要高精度的地图，而高精度的地图重建是需要以更为精确的自身定位作为基础的。 近年以来，除了传统的激光SLAM解决方案，基于视觉，基于惯性传感器等等的解决方案也在不断变多，整个SLAM领域整体呈现百花齐放的态势。 一. 目前在SLAM领域中的关键问题： 1、数据关联：SLAM技术在未来的发展过程中必然会有一个方向是将SLAM系统中集成多传感器，进行多传感器的融合任务。但是显而易见的是不同的传感器之间具有不同的特征，目前的很多SLAM研究人员都转向了研究多传感器SLAM中的传感器校准（例如自校准或者快速标定等内容），状态估计和后端BA优化。 2、 多机SLAM联合建图：目前在小范围内已有的若干SLAM系统大多都能获得比较好的效果，但是面对大规模，长时间的SLAM问题，如果只采用单机SLAM系统则获得良好的效果，此时通过分散的多机SLAM系统来解决大场景，长时间的SLAM任务将会是一个比较合适的选择，属于比较前沿的SLAM研究方向。 3、 高清晰度、信息量丰富的地图：SLAM技术作为机器人领域的一项底层基础技术，需要根据上层应用程序需要提供一张具有丰富信息的地图，其中比较具有代表性的地图形式就是拓扑地图，语义地图，以及点云地图等等；同时当SLAM系统的面对大场景，长时间的情况时，采用何种方式来存储更新地图也将是一个迫切需要解决的问题。 3、目前SLAM技术仍然面对着更强适应性、鲁棒性、可扩展性的要求。 4、适合的SLAM应用：目前SLAM技术具有广泛的应用场景，但是许多SLAM系统依然处在实验室研究阶段，缺乏合适的工程工具进行封装，需要我们继续完善SLAM的应用生态。 二. SLAM领域中的经典数据集： 1.KITTI数据集（单目视觉 ,双目视觉, velodyne, POS 轨迹）
1.5K50编辑于 2022-11-10 - 来自专栏bit哲学院
测试金字塔的奥秘和数学
对于UI级别，这剩下4-11％的测试自动化。 如果UI级别占测试自动化的4-11％，并且这些数字告诉我们，单元和服务级别测试的大小通常相等，则基于测试金字塔的测试自动化的合理分布将大致为： 将其付诸实践时，这些百分比实际代表什么？ 从技术上讲，这意味着每添加100个测试，您应该有大约45-48个单元测试，45-48个服务测试以及4-11个UI /端到端测试。考虑一下。这如何适合您的思维模式或团队中的当前实践？ 使用Pytest创建一个Python测试自动化项目 Python中的用户定义异常与NZEC错误 分享，点赞，在看， 都在这儿,点我不香吗？
60100发布于 2020-12-20 - 来自专栏全栈程序员必看
测试技术提升分享_测试技术分享
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 在腾讯课堂上分享测试技术相关的课程也有一段时间了，同时在博客（http://blog.sina.com.cn/u/1760715297）和微信公众号上也分享了不少相关文档 taid=3367168461117734&tuin=4fd18ae WebUI自动化测试中核心内容，元素快速定位和检测点设计技巧分享，多年实战经验分享。 五，总结 本文全面介绍了本人在腾讯课堂上分享的各类教程，如果你有这方面的需求，可以根据选择进行学习。
62610编辑于 2022-09-29 - 来自专栏爱可生开源社区
技术分享 | ClickHouse & StarRocks 使用经验分享
大纲本篇分享下个人在实时数仓方向的一些使用经验，主要包含了ClickHouse 和 StarRocks 这两款目前比较流行的实时数仓，文章仅代表个人拙见，有问题欢迎指出，Thanks♪(･ω･)ﾉ关于实时数仓
5.8K42编辑于 2023-01-17 - 来自专栏CreateAMind
自律、分享、学习——打卡群内容分享
现在我们将为读者奉上三篇打卡群内的学习笔记： 笔记一： 笔记二： 笔记三： 笔记四： 笔记五：
1.4K30发布于 2019-04-28 - 来自专栏公众号PowerBI大师
1.6 分享
数据报告做的再好，如果不能与他人及时分享，结果等同于0。这个世界上每天有数以亿计的PPT演示文稿在产出，然而90%以上的内容都是浪费的，我们在专注于制造功课的同时，往往忽视了最后输出结果的影响力。 利用Power BI分享的最大优势有两点： 1.它打破限制，无论你在何处，无论你使用的是笔记本、平板电脑、安卓还是苹果手机，都可以快速地获得数据报告。 1 分享 首先要注册一个Power BI账号，按要求它需要以公司或者学校邮箱注册，如果大家有困难的话可以用@126.com个人邮箱来注册国际版，也能通过。 其实PowerBI中的分享方式有很多种，微软对权限和安全设计方面是非常的全面，利用PowerBI还可以编辑访问者权限类别，以数据管理员的方式管理报表，这方面在这里不多讲，就由大家按需求自行探索吧。 至此，我们经过了数据准备、折线与柱形图、筛选器、层次与交互、地图与散点图、分享几个章节的功课，如果你能坚持到这里，我相信你已经很好地打开了PowerBI这扇门。
78440发布于 2019-08-07 - 来自专栏前端萌媛的成长之路
WebAssembly分享
什么是WebAssemblely WebAssembly是一种运行在现代网络浏览器中的新型代码并且提供新的性能特性和效果。它设计的目的不是为了手写代码而是为诸如C、C++和Rust等低级源语言提供一个高效的编译目标。 对于网络平台而言，这具有巨大的意义——这为客户端app提供了一种在网络平台以接近本地速度的方式运行多种语言编写的代码的方式；在这之前，客户端app是不可能做到的。 目标 快速，高效，可移植--通过利用通用的硬件功能，可以在不同的平台上以接近原生代码执行的速度执行WebAssembly代码。
3.3K61发布于 2018-06-13 - 来自专栏liuchengxu
书单分享
在此分享给大家，里面有不少有关机器学习和数据挖掘，还有 Python，Spark，设计类等等。Theory 部分大部分是经典书籍，对于发论文可能显性的帮助没那么大，属于“内功”。
74620发布于 2018-08-23 - 来自专栏111222444
业务分享
以下是制作 业务分享PPT 的完整指南，涵盖结构设计、内容优化、视觉呈现及演讲技巧，结合行业最佳实践与搜索结果中的实用建议： LLM为什么起作用？为什么大模型如此牛逼？是科技还是玄学？ 含数据图表占位符） 1](@ref) 业务成果展示 黑金高端风格（适合融资/汇报） 4](@ref) 互联网行业 渐变烟雾效果（科技感强） 3](@ref) 通过以上结构、设计、演讲三位一体的优化，你的业务分享
22200编辑于 2025-08-28 - 来自专栏程序猿香蕉
干货分享！！！
一、在官网现在你想要的版本的nginx的包，小编使用的是nginx-1.21.6.tar.gz版本的包
42120编辑于 2022-08-26 - 来自专栏数据人生
网站分享
现在有各种各样的插件，来使你的网页更个性化，其中就有一个专门来做分享的插件，其代码如下 <!
69810编辑于 2022-09-23 - 来自专栏Java3y
分享感悟
今晚来聊聊我在技术成长中的一些感悟，跟大家分享下。 BALABALA 在大学的时候，我一个计算机专业相关的证书都没考，自认为这些证书对我以后找工作没什么大的帮助。
54730编辑于 2022-03-25 - 来自专栏N同学的知识分享
AutoHideDesktopIcons分享
具有桌面图标的自动隐藏和显示功能、可调节的计时器和任意激活选项。如果桌面上充斥着图标，那么它就是你必选的桌面工具，这样您就可以获得完整的桌面背景！作为可选功能：您还可以激活自动隐藏和显示任务栏功能。
1.1K20编辑于 2022-03-01 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】图像模板匹配
由于模板图像的尺寸小于待匹配图像的尺寸，同时又需要比较两张图像中的每一个像素的灰度值，因此常采用在待匹配图像中选择与模板相同尺寸的滑动窗口，通过比较滑动窗口与模板的相似程度，判断待匹配图像中是否含有与模板图像相同的内容，其原理如图4- 图4-11 模板匹配示意图 在图4-11中，右侧4×4的图像是模板图像，每个像素中的数字是该像素的灰度值，左侧8×8图像是待匹配图像，模板匹配的流程如下： Step1：在待匹配图像中选取与模板尺寸大小相同的滑动窗口 ，如图4-11中的阴影区域所示。
1.6K10发布于 2019-12-24 - 来自专栏IT综合技术分享
知识分享之Golang——JSON Schema书籍分享
知识分享之Golang——JSON Schema书籍分享 背景 知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录，将其整理出来以文章的形式分享给大家，来进行共同学习。 知识分享系列目前包含Java、Golang、Linux、Docker等等。 它适用于那些想要编写和理解它，但可能对构建自己的汽车、编写自己的JSON Schema验证器不感兴趣的人 在我们使用JSON时经常根据需求进行一些转换使用，但是当我们需要作为服务交换时双方需要有一个统一的约束，而本次分享的 JSON Schema就是起到这个作用的，本节就分享一下JSON Schema提供的一个很实用的说明书，有需求的可以进行研读一下，和我们常见的一些国际组件中使用的json格式基本差不多（国际化标准就是这个
43620编辑于 2022-03-30
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