19第一场 nowcoder F 爆搜

题解： 爆搜，算出一个人总的竞争值d[i]，每次把他加入一组，就加上d[i]减去两倍的所有组内竞争值。

深搜广搜

广度优先搜索在进一步遍历图中顶点之前，先访问当前顶点的所有邻接结点。访问了就入队。

科研小助手推荐第九期 —— 搜天搜地搜空气

在实际科研中，有时候可能需要在本地查找含有某个关键词的单个或多个文件，而Everything显然是不能胜任这项工作的。那有没有这样一款可以检索文本内容的工具呢？答案是肯定。

0x3f3f3f3f

前阵子无意中看到了一个不一样的取值，INF=0x3f3f3f3f，这时我又郁闷了，这个值又代表的是什么？于是我去寻找答案，发现这个值的设置真的很精妙！ 另一方面，由于一般的数据都不会大于10^9，所以当我们把无穷大加上一个数据时，它并不会溢出（这就满足了“无穷大加一个有穷的数依然是无穷大”），事实上0x3f3f3f3f+0x3f3f3f3f=2122219134 ，这非常大但却没有超过32-bit int的表示范围，所以0x3f3f3f3f还满足了我们“无穷大加无穷大还是无穷大”的需求。 现在好了，如果我们将无穷大设为0x3f3f3f3f，那么奇迹就发生了，0x3f3f3f3f的每个字节都是0x3f！ 所以要把一段内存全部置为无穷大，我们只需要memset(a,0x3f,sizeof(a))。 所以在通常的场合下，0x3f3f3f3f真的是一个非常棒的选择！

深度学习--CLIP算法（文本搜图片，图片搜图片）

  CLIP全称Constrastive Language-Image Pre-training，是OPAI推出的采用对比学习的文本-图像预训练模型。CLIP惊艳之处在于架构非常简洁且效果好到难以置信，在zero-shot文本-图像检索，zero-shot图像分类，文本→图像生成任务guidance，open-domain 检测分割等任务上均有非常惊艳的表现，本文将对CLIP做一些初步的介绍。

队列+宽搜

给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 锯齿形层序遍历 。（即先从左往右，再从右往左进行下一层遍历，以此类推，层与层之间交替进行）。

深搜和广搜问题-LeetCode 110、104（DFS, BFS）

给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。

爬取历史热搜，武汉到底上了几次热搜？

这次小编带大家从技术的角度看一看，自从疫情爆发以来，探索一下武汉到底上了微博多少次热搜。 数据获取 小编选取了 “微博热搜神器” 作为爬取目标： ? 我们得到权限后，向下滑，发现是 ajax 加载的，我们的目标是爬取 2020 年 1 月至 2 月中旬以来武汉的历史热搜数据，发现有 20 页数据： ? 我们查看请求方式为 post 请求： ? 热搜走势 得到数据后，我们对历史热搜次数做一个日历图： ? 从日历图中看出，武汉 1月 20 号以前上热搜次数较少，大概从 20 号左右以后次数突然变多了，走势图如下： ? 从走势图看出 1 月 20 号以后，武汉上热搜次数突然激增，这是由于疫情突然爆发了，全国的焦点都时刻关注着武汉，导致微博热搜，武汉上的次数变多。

小众搜索引擎 F 搜，这个最接近谷歌的搜索引擎又可以用了！

小众搜索引擎 F 搜。 主页的左下角有个「个性化」的按钮，打开后，可以 DIY 选择一下主页显示的内容，比如时间、天气、名言、自定义背景等。

Day22-图算法-图的深搜和宽搜

今天先更一下图算法的基础知识-宽搜和深搜 二 问题来了 Q：给定一个图，给出图的深度优先搜索和宽度优先搜索结果。 ?

数据结构与算法 | 深搜（DFS）与广搜（BFS）

深搜（DFS）与广搜（BFS） 在查找二叉树某个节点时，如果把二叉树所有节点理解为解空间，待找到那个节点理解为满足特定条件的解，对此解答可以抽象描述为： 在解空间中搜索满足特定条件的解，这其实就是搜索算法

0x3f3f3f3f常量在编程中的妙用

我们的常量还应该满足“无穷大加无穷大依然是无穷大”，至少两个无穷大相加不应该出现灾难性的错误，这一点上2147483647（0x7fffffff）依然不能满足我们 到网上找了下，发现很多大牛都是用0x3f3f3f3f 0x3f3f3f3f的十进制是1061109567，也就是10^9级别的（和0x7fffffff一个数量级），而一般场合下的数据都是小于10^9的，所以它可以作为无穷大使用而不致出现数据大于无穷大的情形 另一方面，由于一般的数据都不会大于10^9，所以当我们把无穷大加上一个数据时，它并不会溢出（这就满足了“无穷大加一个有穷的数依然是无穷大”），事实上0x3f3f3f3f+0x3f3f3f3f=2122219134 ，这非常大但却没有超过32-bit int的表示范围，所以0x3f3f3f3f还满足了我们“无穷大加无穷大还是无穷大”的需求。 ，那么奇迹就发生了，0x3f3f3f3f的每个字节都是0x3f！

对于无穷大0x3f3f3f3f的选择

一般会有两个选择：0x7fffffff和0x3f3f3f3f 比如对于int类型的数，有的人会采用INT_MAX，即0x7fffffff作为无穷大。 0x3f3f3f3f 0x3f3f3f3f的十进制为1061109567，和INT_MAX一个数量级，即10^9数量级， 而一般场合下的数据都是小于10^9的。 0x3f3f3f3f的数值为1061109567，它的两倍也只有2122219134，不会溢出。 这样就有一个好处，当两个无穷大相加的时候可以使int型整数不溢出，并使数值仍为无穷大。 而使用0x3f3f3f3f在对于数组初始化的时候也比较方便，一般数组批量赋值时会使用memset函数，如果想将一个数组全部定义为"无穷大"的0x3f3f3f3f，因为memset函数是对字节进行操作，而 0x3f3f3f3f的每个字节都是0x3f，所以可以直接定义为memset(array, 0x3f, sizeof(array)) 在java中使用Arrays.fill(arr,0x3f3f3f3f)

深度优先搜索（DFS、深搜）和广度优先搜索（BFS、广搜）

深度优先搜索（DFS、深搜）和广度优先搜索（BFS、广搜） 深度优先搜索（简称“深搜”或DFS） 图 1 无向图 深度优先搜索的过程类似于树的先序遍历，首先从例子中体会深度优先搜索。

今天，大家都在搜“爸爸”

今天是母亲节，首先祝天下所有麻麻们节日快乐！ 今天是母亲节，没错，但是百度指数却告诉我，大家都在找爸爸！ 关键词的去向居然不是妈妈、礼物、庆祝这种俗到我想都不用想的关键词，而是爸爸·······想必全

地图搜租房项目迁移

网站迁移到https://house-map.cn了 最新版使用教程

穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝系列一＞

HDOJHDU 1015 Safecracker(深搜)

THEQUICKFROG 0 END Sample Output LKEBA YOXUZ GHOST no solution 上个我用枚举做了，感觉不怎么好，毕竟是练算法的，就试试了深搜。 class Main { static char handle[] = new char[6]; static char at[]={' ','A','B','C','D','E','F'

穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝专题一＞子集

F1是合适的指标吗?那么F2 F3…F_beta呢?

使用F1分数进行二元分类的度量是很常见的。这就是所谓的调和均值。然而，更通用的F_beta评分标准可能更好地评估模型性能。那么F2 F3和F_beta呢?在这篇文章中，我们将回顾F指标。 因此，提出了精度和召回的调和均值，也称为F1分数。 F1分数 计算方式如下: ? F1分数的主要优点(同时也是缺点)是召回和精度同样重要。 F2和F3分数 使用加权平均值，我们可以很容易地得到F2分数: ? ? 同样，F3得分为: ? F_beta分数 推广加权平均法得到的F beta测度，由: ? , 0. ]) 总结 在这篇文章中，我回顾了F指标。我希望所提供的数据能够帮助那些处理分类任务的人，并帮助他们在使用准确性的同时使用F分数。 -f3-f-beta-4bd8ef17e285 deephub翻译组