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7-5 字符串循环左移
点这里 7-5 字符串循环左移 输入一个字符串和一个非负整数N，要求将字符串循环左移N次。 输入格式： 输入在第1行中给出一个不超过100个字符长度的、以回车结束的非空字符串；第2行给出非负整数N。
1.2K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
31600发布于 2021-09-11 - 来自专栏刷题笔记
7-5 小字辈 (25 分)
点这里 7-5 小字辈 (25 分) 本题给定一个庞大家族的家谱，要请你给出最小一辈的名单。
1K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
39920编辑于 2021-12-06 - 来自专栏以终为始
7-5 堆中的路径 （25 分)
7-5 堆中的路径 （25 分) 将一系列给定数字插入一个初始为空的小顶堆H[]。随后对任意给定的下标i，打印从H[i]到根结点的路径。
31320编辑于 2023-03-09 - 来自专栏云技术交流123
程序化广告上云方案
程序化（Programmatic Advertising）广告，因广告主可以程序化采购媒体资源，实现精准的目标受众定向；媒体可以程序化售卖媒体资源，并实现广告流量的分级定价和精细化运营，逐渐成为品牌广告的主流形态 放眼全球，数据和技术驱动的数字营销势不可挡，程序化广告在数字广告投放中的主导地位日益巩固。2020年，全球广告主在程序化广告上的投入占所有数字广告支出比例上升为68%。 随着腾讯程序化广告在国内广告行业的影响力越来越大，程序化广告商均希望与腾讯广告合作，广告商之间竞争越来越激烈，广告业务成本逐步上升，如何降本增效，也是当下广告商非常看重的。 程序化广告业务痛点：腾讯AMS程序化广告服务分天津、上海、深圳三地部署，通过公网访问合作广告商服务，除给AMS侧带来巨大的网络流量费，程序化广告服务商也需要承担相当比例的网络流量费用，据统计，其中比例占广告服务商 且因为是走公网，对应网络稳定性差、耗时高，业务超时率占比高，AMS程序化广告团队在2年之前就希望打通腾讯自研云和公有云之间的网络，但因安全风险在内部安全平台部一直不能通过。
2.2K201编辑于 2022-11-13 - 来自专栏机器学习AI算法工程
程序化点击率预估（CTR）
指标 广告点击率预估是程序化广告交易框架的非常重要的组件，点击率预估主要有两个层次的指标： 1. 排序指标。排序指标是最基本的指标，它决定了我们有没有能力把最合适的广告找出来去呈现给最合适的用户。
2.4K80发布于 2018-03-13 面向AI时代的程序化建模
一、什么是程序化建模传统建模常通过移动顶点、拉面、雕刻等方式直接修改网格。程序化建模则先写清生成规则，再由程序计算出网格。以汽车为例，脚本会描述车长、车宽、车高、轴距、轮胎尺寸、车窗位置等参数。 二、什么是程序化贴图程序化贴图不是直接保存一张固定图片，而是用噪声、颜色渐变、图案、遮罩和材质规则计算表面。例如生锈金属可以这样理解：底层是金属颜色。凹陷和边缘使用不同的锈蚀规则。 Meshova的程序化PBR材质包含基础色、金属度、粗糙度、法线、AO、高度和自发光等通道。目标不是复刻参考图的每个像素，而是保证材质类别和整体质感正确。 八、参数必须让人和AI都看得懂程序化系统不能只增加参数数量，还要保证参数有意义。 人提出审美目标和生产约束，AI编写与修改程序化脚本，Meshova负责几何、材质、渲染和校验。最终模型只是某次计算结果，脚本和参数才是可以长期使用的资产。
26810编辑于 2026-07-13- 来自专栏快乐阿超
程序化的事件侦听器
——孙中山 vue官方文档——程序化的事件侦听器 vue官方文档——实例方法/事件 我们可以使用this.$on在vue中侦听一个事件 vm.
2K10编辑于 2022-08-17 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 子串与子列 (25 分)
子串是一个字符串中连续的一部分，而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集，可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt，pabt是一个子串，而 pat 就是一个子列。
50710编辑于 2021-12-06 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 子串与子列 (25 分)
子串是一个字符串中连续的一部分，而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集，可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt，pabt是一个子串，而 pat 就是一个子列。
61040发布于 2021-09-10 - 来自专栏星河造梦坊专栏
动画☀️Unity最新程序化动画绑定(Animation Rigging)
使用的Unity版本：2019.2.0f1 技术简介 基于Animation C# Job构建的程序化动画绑定系统。 因此暂停更新，Unity原视频链接：[Unity 活动]-官方直播- Unity最新程序化动画绑定(Animation Rigging)技术介绍_哔哩哔哩_bilibili 想继续学习的同学可以根据视频继续往下学习
1.6K10编辑于 2024-08-15 - 来自专栏智能时刻
区块链:程序化广告的困境的答案?
在我们的文章《媒体的完美风暴》之后，有几个客户问了我们对区块链的看法。是方案广告带来的问题的答案，还是自动广告植入的危险首先，对于那些不知道区块链是什么的人，这里有一个简单的解释。区块链是十年前发明的，是一种管理比特币等加密货币的方式。区块链本质上是一组不断增长的记录——由加密连接起来的数据块，通过存储在世界各地计算机上的分布式数据库，包括业务服务器和家用计算机。当一个事务被发送到网络时，它会同意(或不同意)该事务在批准之前是合法的。 区块链的优点是它非常安全，并且在没有其他记录被类似地改变的情况下
1.1K50发布于 2018-04-09 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)
受新冠疫情影响，当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离，国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上，实验室内最多只能有 1 个人，且每个人都必须提前申请实验室的使用，只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请，你需要写个程序自动审批，使得能够被批准的申请数量最大化。
75900发布于 2021-09-10 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)
受新冠疫情影响，当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离，国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上，实验室内最多只能有 1 个人，且每个人都必须提前申请实验室的使用，只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请，你需要写个程序自动审批，使得能够被批准的申请数量最大化。
62910编辑于 2021-12-06 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-5 文件传输 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727502 7-5 文件传输 (25 分) 当两台计算机双向连通的时候，文件是可以在两台机器间传输的
51920发布于 2019-11-07 - 来自专栏小游戏开发
小程序化正在成为大势所趋？
首先说下我个人最近发现一个现象，公司 App 里面的各个业务模块在往小程序化进行演变了！！可能大佬们也会疑惑：大部分公司不是已经一直在用小程序吗？不算。 那么大家有没有好奇过，为什么小程序化正在成为大势所趋？ 它是一种轻应用形态，一种数字内容的表现方式，或者我们称之为“小程序化的数字内容”。图片标准形成后，小程序技术的底层实现方式，依然可以是各家厂商不同。 业务小程序化的管理优势业务小程序化后的还有个优势是——便于做数字内容的管理。如何去理解呢？ 这样分析看来，小程序化会成为大势所趋是理所当然的。
55310编辑于 2022-12-20 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-5 对称排序 (25 分)20分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473181 7-5 对称排序 (25 分) 你供职于由一群丑星作为台柱子的信天翁马戏团
74820发布于 2019-11-08 - 来自专栏程序人生
程序化 Options trading 浅尝辄止
未来，他希望这个项目不仅可以为自己公司的 fund 赚钱，还能逐渐转化成一个平台，简化人们做程序化交易的难度，就像 Robinhood 简化大家买卖股票的难度一样。 这一块，要解决的问题和已有的股票交易系统大同小异，所以这个周末，我花了亿点点时间，研究了一下很久很久没有触碰的程序化交易系统。 在探索的过程中，我不禁技痒，想看看做程序化交易难度几何。 从这个角度来看，Rust/C++ 在程序化交易系统领域，有着不可逾越的性能优势。 最后，如果你读到这里，对这个领域感兴趣，想深入做点事情；或者已经在程序化交易领域，想开拓一片新的天地，欢迎给我留言，我很乐意代为引荐。
1.2K20编辑于 2022-12-05 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-5 高维数据映射为低维数据
我们此时有一个m行n列的样本矩阵X，此时的X样本矩阵代表有m个样本n个特征。通过前面的关于主成分的学习，此时假设我们已经求出针对X样本矩阵来说前k个主成分，每一个主成分对应的一个单位方向，用W矩阵来表示，此时的W矩阵为k行n列，代表前k个主成分，每一个主成分有n个元素。在上一小节提到主成分分析的本质就是从一组坐标系转移到另外一组新的坐标系的过程，而由于我们原来为n维坐标系，因此转换之后的坐标系也有n个维度，只不过对于转换后的坐标系来说，取出前k个更加重要的方向，因此W是k行n列的矩阵。
4.2K31发布于 2019-11-13
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