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LeetCode-题库(8-9)
给你两个字符串 word1 和 word2 。请你从 word1 开始，通过交替添加字母来合并字符串。如果一个字符串比另一个字符串长，就将多出来的字母追加到合并后字符串的末尾。 返回 合并后的字符串 。
37820编辑于 2022-10-31 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 8-9 lasso
对于这些超参数都是根据经验进行取值的，如果具体进行机器学习算法的过程中需要通过不断的实验不断的观察结果慢慢地形成经验指导，这样在调参的时候可以大概指导参数在那个范围内选择会相应的比较好。 当然在实际选择机器学习算法参数的时候，需要在完全不正则化（α取值为0）与正则化过头（就此例而言α取值为1，拟合曲线变成一条平行的直线）之间选择一个效果最好的取值。
1.4K20发布于 2020-01-14 - 来自专栏趣谈前端
前端进阶第8-9周打卡题目汇总
前端基础打卡已经基本结束了,内容从css基础,动画,js基本算法,作用域,闭包,节流防抖这些基本的web知识大家有没有都掌握了呢?
88440发布于 2020-02-12 - 来自专栏AI SPPECH
IO竞赛2025年题目解析：高级难度（8-9）
2025年的高级难度（难度系数8-9）题目综合考察了选手的算法设计、数学建模、问题分析和代码实现能力。本文将深入解析2025年高级难度的IO竞赛题目，帮助选手们突破极限，冲击更高的竞赛成绩。 难度进阶路径: 入门(1-3) → 基础(4-5) → 中级(6-7) → 高级(8-9) → 专家(10) 难度系数 考察重点 核心知识点 学习目标 8-9 算法设计、数学建模、问题分析 高级图论、高级动态规划 （8题） ├── 第四章：高级难度题目解题策略 └── 第五章：顶尖选手的训练方法 第一章：2025年IO竞赛高级难度题目概述 根据2025年NOI修订版大纲，高级难度（NOI级别）的知识点难度系数为8- 选择合适的算法：根据问题的特点和模型，选择合适的算法。这需要对各种算法有深入的理解和掌握。 优化算法：高级难度题目的数据规模通常很大，需要对算法进行优化，降低时间和空间复杂度。 以下是一些顶尖选手的训练方法： 系统学习：系统地学习各种算法和数据结构，建立完整的知识体系。不仅要学习算法的实现，还要理解算法的原理和应用场景。
31710编辑于 2025-11-13 - 来自专栏linjinhe的专栏
设计数据密集型应用（8-9）：从单机到分布式
实现线性一致性的分布式共识算法主要有： Paxos Raft 分布式事务 前面讲到了分片和事务，分布式事务其实就是跨分片的事务。
72510发布于 2020-04-01 - 来自专栏腾讯乐享
8-9双月运营攻略一次性提供
电脑端直通地址，管理员现在就可以体验： https://lexiangla.com/settings/mobile-layout 领取详细攻略与素材 3个场景 12个精彩活动 为你一次性提供8-9
62220编辑于 2022-07-21 - 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 题8-9 分类统计各类字符个数
题8-9 分类统计各类字符个数 本题要求实现一个函数，统计给定字符串中的大写字母、小写字母、空格、数字以及其它字符各有多少。
1.1K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏Java架构师必看
带闰年判断的正则表达式
2600，2700，2900，3000，3100，3300，3400，3500，3700，3800，3900是个特殊值(能被4整除但不是润年)，要分出来: String leap1 = "(((1[8- ]))(0|2|4|6|8)(4|8))"; String leap2 = "(((2(0|4|8))|(3(2|6)))00)"; 其他的0结尾的： String leap3 = "(((1[8- 9])|([2-3][0-9]))(2|4|6|8)0)"; 2,6结尾的： String leap4 = "(((1[8-9])|([2-3][0-9]))(1|3|5|7|9)(2|6))"; 9])|([2-3][0-9]))(0|2|4|6|8)(1|2|3|5|6|7|9))"; String noleap2 = "(((1[8-9])|(2(1|2|3|5|6|7|9))|(3(0| 1|3|4|5|7|8|9)))00)"; String noleap3 = "(((1[8-9])|([2-3][0-9]))(1|3|5|7|9)(0|1|3|4|5|7|8|9))"; 非润年
93020发布于 2021-03-22 - 来自专栏一个小程序员的成长笔记
验证常用正则表达式
1.日期时间验证，支持闰年 支持格式：YYYY/MM/DD, YYYY-MM-DD, YYYY_MM_DD, YYYY.MM.DD 1 var reg = /((^((1[8-9]\d{2})|([2- [1-9])$)|(^((1[8-9]\d{2})|([2-9]\d{3}))([-\/\._])(11|0?[469])([-\/\._])(30|[12][0-9]|0? [1-9])$)|(^((1[8-9]\d{2})|([2-9]\d{3}))([-\/\._])(0?2)([-\/\._])(2[0-8]|1[0-9]|0?
1.5K70发布于 2018-03-07 - 来自专栏强仔仔
利用JavaScript中的正则表达式实现常用输入框的验证
[1-9])$)|(^((1[8-9]\d{2})|([2-9]\d{3}))([-\/\._])(11|0?[469])([-\/\._])(30|[12][0-9]|0? [1-9])$)|(^((1[8-9]\d{2})|([2-9]\d{3}))([-\/\._])(0?2)([-\/\._])(2[0-8]|1[0-9]|0? var datas=dateTime.split(' ')[0]; var times=dateTime.split(' ')[1]; var filter1 = /((^((1[8- [1-9])$)|(^((1[8-9]\d{2})|([2-9]\d{3}))([-\/\._])(11|0?[469])([-\/\._])(30|[12][0-9]|0? [1-9])$)|(^((1[8-9]\d{2})|([2-9]\d{3}))([-\/\._])(0?2)([-\/\._])(2[0-8]|1[0-9]|0?
1.9K60发布于 2018-01-03 - 来自专栏李才哥
手机号码验证
(13[0-9]|14[5-9]|15[012356789]|166|17[0-8]|18[0-9]|19[8-9])[0-9]{8}$/ 这样就可以对手机号码格式进行相对严谨进行校验了。 /^(13[0-9]|14[5-9]|15[012356789]|166|17[0-8]|18[0-9]|19[8-9])[0-9]{8}$/ 由于电信199、移动198、联通166号段刚刚发布，所以很多网站和 let valid_rule =/^(13[0-9]|14[5-9]|15[012356789]|166|17[0-8]|18[0-9]|19[8-9])[0-9]{8}$/;// 手机号码校验规则 if
9.1K20发布于 2019-07-10 - 来自专栏强仔仔
Java基础系列之正则表达式
} @Override public boolean checkDate(String input) { Pattern p = Pattern .compile("((^((1[8- [1-9])$)|(^((1[8-9]\\d{2})|([2-9]\\d{3}))([-\\/\\._])(11|0?[469])([-\\/\\._])(30|[12][0-9]|0? [1-9])$)|(^((1[8-9]\\d{2})|([2-9]\\d{3}))([-\\/\\._])(0?2)([-\\/\\._])(2[0-8]|1[0-9]|0? [1-9])$)|(^((1[8-9]\\d{2})|([2-9]\\d{3}))([-\\/\\._])(11|0?[469])([-\\/\\._])(30|[12][0-9]|0? [1-9])$)|(^((1[8-9]\\d{2})|([2-9]\\d{3}))([-\\/\\._])(0?2)([-\\/\\._])(2[0-8]|1[0-9]|0?
75360发布于 2018-01-03 - 来自专栏数据派THU
面向算法选择的元学习研究综述
摘要： 随着人工智能的快速发展，从可行的算法中选择满足应用需求的算法已经成为各领域亟待解决的关键问题，即算法选择问题。 基于元学习的方法是解决算法选择问题的重要途径，被广泛应用于算法选择研究并取得了良好成果。 方法通过构建问题特征到候选算法性能的映射模型来选择合适的算法，主要包括提取元特征、计算候选算法性能、构建元数据集以及训练元模型等步骤。 算法的性能互补性现象普遍存在于不同领域， 如何为给定问题从大量可行算法中选择满足应用需 求的算法成为了各领域面临的重要挑战，即算法选 择问题（algorithm selection problem）[3 其中基于元学习的方法研究基础较为深厚，具备开销低和灵活度高等优点，成为了解决算法选择问题 的主要方法[8-9] 。本文对基于元学习的算法选择进行综述总结， 为研究人员了解相关领域的发展现状提供参考。
47410编辑于 2023-03-29 - 来自专栏FHADMIN
MySQL 百万级数据分页查询优化
因为利用索引查找有优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。 8-9秒完成，my god 哪出问题了？其实要优化这条数据，网上找得到答案。 看下面的语句 select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！ 和测试结果8-9秒到了一个数量级。 从这里开始有人提出了分表的思路，这个和dis #cuz 论坛是一样的思路。 再测试: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遗憾，8-9秒，没走search索引！
2.4K20发布于 2021-06-18 - 来自专栏智能大数据分析
关联规则挖掘（二）
三、FP-增长算法 （一）算法的背景 Apriori算法存在以下两方面的不足： （1）产生大量的候选项集 例如，当事务数据库有104个频繁1-项集时， Apriori算法就需要产生多达107个候选2 -项集，即对存储空间要求会影响算法的执行效率。 用 FP-增长 (Frequent-Pattern Growth，FP-Growth) 算法来发现频繁项集。算法只需扫描事务数据库两次，其计算过程主要由以下两步构成。 例 8-9 对表8-8所示的事务数据库 T ，假设最小支持数 MinS=2 ，试构造它的FP-树。 根据与前面类似的计算过程，最终可得事务数据库 T 的所有频繁项集 (表8-9)。 四、关联规则的评价 1、主观标准 以决策者的主观知识或领域专家的先验知识等建立的评价标准，称为主观兴趣度。
49010编辑于 2025-01-22 - 来自专栏Linyb极客之路
MySQL 百万级数据量分页查询方法及其优化
因为利用索引查找有优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。 8-9秒完成，my god 哪出问题了？其实要优化这条数据，网上找得到答案。 看下面的语句 select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！ 和测试结果8-9秒到了一个数量级。 从这里开始有人提出了分表的思路，这个和dis #cuz 论坛是一样的思路。 再测试: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遗憾，8-9秒，没走search索引！
1.1K20发布于 2019-06-28 - 来自专栏技术那些事
MySQL 百万级数据量分页查询方法及其优化
因为利用索引查找有优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。 8-9秒完成，my god 哪出问题了？其实要优化这条数据，网上找得到答案。 看下面的语句 select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！ 和测试结果8-9秒到了一个数量级。 从这里开始有人提出了分表的思路，这个和dis #cuz 论坛是一样的思路。 再测试: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遗憾，8-9秒，没走search索引！
4.4K00发布于 2020-08-08 - 来自专栏A周立SpringCloud
分享 | MySQL百万级数据分页查询及优化
因为利用索引查找有优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。 8-9秒完成，my god 哪出问题了？其实要优化这条数据，网上找得到答案。 看下面的语句 select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！ 和测试结果8-9秒到了一个数量级。 从这里开始有人提出了分表的思路，这个和dis #cuz 论坛是一样的思路。 再测试: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遗憾，8-9秒，没走search索引！
2.7K42发布于 2019-05-22 - 来自专栏测试技术圈
MySQL百万级数据量分页查询方法及其优化
因为利用索引查找有优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。 8-9秒完成，my god 哪出问题了？其实要优化这条数据，网上找得到答案。 看下面的语句 select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！ 和测试结果8-9秒到了一个数量级。 从这里开始有人提出了分表的思路，这个和dis #cuz 论坛是一样的思路。 再测试: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遗憾，8-9秒，没走search索引！
6.1K10发布于 2019-08-01 - 来自专栏点点GIS
常用的数据，都在这里了
sphere) 以上数据均支持直接导出shpfile格式，或者复制粘贴其他地图直接使用 卫星影像 高清影像 卫星影像使用esri卫星影像，可以在arcgis pro中直接下载 遥感影像 包含Landsat 8- 9 全色锐化， Landsat 8-9 全色， Landsat 8-9 全色带 DRA ， Sentinel-2 Level-2A，理论上应该可以支持下载 常用数据下载 DEM 支持查询、识别和导出图像请求
1K10编辑于 2022-09-27
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