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微信跳一跳辅助
微信跳一跳辅助 import math import os import tempfile import time from functoole import reduce from PIL import Image BACKGROUND_POS = {40,500} DISTANCE_TO_TIM ...
分类:微信   时间:2020-02-23 16:23:46    阅读次数:110
9,行内元素,块级元素,空元素,行内元素和块级元素有什么区别?
9,行内元素,块级元素,空元素,行内元素和块级元素有什么区别? 行内元素有: a b span img input select strong 块级元素有:div ul ol li dl dt dd(百科:dl dt dd 是以组合标签,使用了dt dd,最外层就必须用dl包裹,是一种与table表 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-23 14:21:36    阅读次数:58
CSS选择器世界
CSS选择器世界 CSS选择器的分类与优先级 css选择器分为四类:选择器、选择符(后代关系的空格、>、+、~、||)、伪类、伪元素(::before、::after、::first-letter等)。 css的优先级:css的优先级有很多划分方法,所有的方法其实都大同小异。这里将CSS优先级划分为 ...
分类:Web程序   时间:2020-02-23 11:28:10    阅读次数:125
密码验证合格程序
题目描述密码要求:1.长度超过8位2.包括大小写字母.数字.其它符号,以上四种至少三种3.不能有相同长度超2的子串重复说明:长度超过2的子串输入描述:一组或多组长度超过2的子符串。每组占一行输出描述:如果符合要求输出:OK,否则输出NG解法1(Python3):importreimportsysforlineinsys.stdin:line=line.strip()iflen(line)<=
分类:其他好文   时间:2020-02-23 00:01:52    阅读次数:114
不要62
此博客链接: 不要62(54min) 题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2089 Problem Description 杭州人称那些傻乎乎粘嗒嗒的人为62(音:laoer)。杭州交通管理局经常会扩充一些的士车牌照,新近出来一个好消息,以后 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-22 21:39:24    阅读次数:69
目标检测和感受野的总结和想法
1. 概念 经典的目标检测如Faster R CNN, YOLOv3等都用到了Anchor, 怎么设计Anchor每个目标检测方法各不相同。Faster R CNN中的Anchor有三种形状,三种长宽比,比如形状有[128, 256, 512]三个,长宽比有[1:1, 1:2, 2:1]三种,这样组 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-22 19:59:05    阅读次数:230
问题 B: 奇怪的电梯
问题 B: 奇怪的电梯 时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB[命题人:admin] 题目描述 大楼的每一层楼都可以停电梯,而且第i层楼(1<=i<=N)上有一个数字Ki(0<=Ki<=N)。电梯只有四个按钮:开,关,上,下。上下的层数等于当前楼层上的那个数字。当然,如果不能满足要求,相应 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-22 15:57:53    阅读次数:60
递归--逆波兰表达式
用递归解决递归形式的问题例题:逆波兰表达式逆波兰表达式是一种把运算符前置的算术表达式(其实一般教科书上称这种表达式为波兰表达式) ,例如普通的表达式2 + 3的逆波兰表示法为+ 2 3。逆波兰表达式的优点是运算符之间不必有优先级关系,也不必用括号改变运算次序,例如(2 + 3) * 4的逆波兰表示法 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-22 15:31:00    阅读次数:66
PTA的Python练习题(十六)
第4章-15 换硬币 挺难的,这里学到一个range的用法: 也就是说range函数能实现顺序和倒序,取决于step是正是负 count = 0 x = int(input()) a = x // 5 for m in range(a,0,-1): b = (x - (m * 5)) // 2 fo ...
分类:编程语言   时间:2020-02-22 13:50:23    阅读次数:111
动手学pytorch-词嵌入预训练模型Glove
词嵌入预训练模型Glove "1.词嵌入预训练模型" "2.Glove" "3.求近义词和类比词" 1.文本嵌入预训练模型 虽然 Word2Vec 已经能够成功地将离散的单词转换为连续的词向量,并能一定程度上地保存词与词之间的近似关系,但 Word2Vec 模型仍不是完美的,它还可以被进一步地改进: ...
分类:其他好文   时间:2020-02-21 22:02:37    阅读次数:390
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