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HDU-1024Max Sum Plus Plus(最大m段子序列和-DP)
题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1024 题目大意:给m 和n个数,将n个数分为m段,不交叉,求m段和的最大值。 Sample Input 1 3 1 2 3 2 6 -1 4 -2 3 -2 3 Sample Output 6 8 em ...
分类:其他好文   时间:2020-07-08 00:58:59    阅读次数:82
Java 死锁以及如何避免?
Java 中的死锁是一种编程情况,其中两个或多个线程被永久阻塞,Java 死锁情况 出现至少两个线程和两个或更多资源。 Java 发生死锁的根本原因是:在申请锁时发生了交叉闭环申请。 ...
分类:编程语言   时间:2020-07-07 13:06:38    阅读次数:57
将人工智能模型压缩到微控制器中
将人工智能模型压缩到微控制器中 Squeezing AI models into microcontrollers 当你把人工智能与物联网交叉时,你得到了什么?人工智能事物(AIoT)是一个简单的答案,但你也得到了一个巨大的微控制器新的应用领域,这是由于神经网络技术的进步,意味着机器学习不再局限于超 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-06 16:39:30    阅读次数:91
JAVA死锁排查-性能测试问题排查思路
死锁原因 Java发生死锁的根本原因是:在申请锁时发生了交叉闭环申请。即线程在获得了锁A并且没有释放的情况下去申请锁B,这时,另一个线程已经获得了锁B,在释放锁B之前又要先获得锁A,因此闭环发生,陷入死锁循环。 监控死锁 VisualVM监控工具有明显线程死锁提醒,也可监控到发生死锁的线程、类、代码 ...
分类:编程语言   时间:2020-07-05 17:44:12    阅读次数:81
交叉编译-如何编译Android平台的可执行程序
首先来看看Linux平台下如何使用gcc编译出当下平台的可执行程序。 我们先来准备一个main.c文件 #include<stdio.h> int main(){ printf("Hello Gcc!"); return 0; } 上面是一个c语言写的很简单的一段代码,目的是要输出“Hello Gc ...
分类:移动开发   时间:2020-07-04 01:45:25    阅读次数:114
Ubuntu下安装rust交叉编译环境
1. 安装RUST环境 # 参见网址 https://www.rust-lang.org/tools/installcurl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh选择1 默认安装即可 2. 修改cargo的config文件 ...
分类:系统相关   时间:2020-07-02 18:37:37    阅读次数:104
深度因式分解机
深度因式分解机 Deep Factorization Machines 学习有效的特征组合对于点击率预测任务的成功至关重要。因子分解机以线性范式对特征交互进行建模(例如,双线性交互)。对于实际数据来说,这通常是不够的,因为在实际数据中,固有特征交叉结构通常非常复杂和非线性。更糟糕的是,二阶特征交互在 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-02 16:10:20    阅读次数:78
安装 交叉编译工具连报错 /lib/ld-linux.so.2: bad ELF interpreter
是因为服务器系统为64位,但是交叉编译工具链是32位。 重装glibc yum install glibc.i686 遇到报错 There was a problem importing one of the Python modulesrequired to run yum. The error ...
分类:系统相关   时间:2020-07-01 20:42:43    阅读次数:89
【CodeTyphon】GCC编译出现 undefined reference to `__libc_csu_init' 和 `__libc_csu_fini'的解决方法
该问题一般是gcc中libc环境出现问题,libc其实全名是指glibc中的libc6。 有时候为了做gcc交叉编译环境,自己从目标系统或者开发包中拷贝或网上下载libc.so,实际上gcc编译环境中的libc.so并不是真正的so文件,而是一个中间文件,本质上是一个文本文件,用于编译连接使用,所以 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-01 20:23:57    阅读次数:126
深度卷积生成对抗网络
深度卷积生成对抗网络 Deep Convolutional Generative Adversarial Networks GANs如何工作的基本思想。可以从一些简单的,易于抽样的分布,如均匀分布或正态分布中提取样本,并将其转换成与某些数据集的分布相匹配的样本。虽然例子匹配一个二维高斯分布得到了交叉 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-01 12:41:12    阅读次数:58
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