744. 寻找比目标字母大的最小字母
目录 题目解法一解法二如何比较字符串letters.back()*upper_bound为什么要加* 题目 给你一个字符数组 letters，该数组按非递减顺序排序，以及一个字符 target。letters 里至少有两个不同的字符。 返回 letters 中大于 target 的最小的字符。如果不存在这样的字符，则返回 letters 的第一个字符。 解法一 class Solution {pu...
【C++动态规划 多重背包】1774. 最接近目标价格的甜点成本|1701
本文涉及知识点 C++动态规划 C++背包问题 LeetCode 1774. 最接近目标价格的甜点成本 你打算做甜点，现在需要购买配料。目前共有 n 种冰激凌基料和 m 种配料可供选购。而制作甜点需要遵循以下几条规则： 必须选择 一种 冰激凌基料。 可以添加 一种或多种 配料，也可以不添加任何配料。 每种类型的配料 最多两份 。 给你以下三个输入： baseCosts ，一个长度为 n 的整数数组，...
[ 钓鱼实战系列-基础篇-4 ] 一篇文章教会你用红队思维收集目标邮箱信息-1（附邮箱收集自动化脚本）
eross/verifyemail: https://github.com/Tzeross/verifyemail 1.4.3 查找邮件服务器 1.4.3.1 命令查询 nslookup -q=mx 目标域名 1.4.3.2 搜索引擎语法查询 谷歌语法 site: xx.com && intext:@xxx.comsite: xx.com && related:邮件/email 1.4.3.3 子域...
土耳其对幕后黑手发动空袭 回击库尔德工人党：击中32处目标！！
乱，试图破坏土耳其的国家安全和稳定。为了回应这次袭击，土耳其安全部队迅速行动，对“伊斯兰国”在叙利亚和伊拉克的多个据点展开了精确打击。据土耳其国防部发布的消息，空袭行动持续了整个夜晚，共摧毁了数32个目标，包括训练营、武器库和指挥中心等。库尔德人是中东地区的一个古老民族，拥有3000多万人口，其中大部分（约1800万）居住在土耳其境内，占土耳其总人口的五分之一以上。然而，土耳其政府一直试图将国内所有人...
经济出现拐点性变化，全年增长目标能实现吗？
反映出“当前经济运行出现一些新的情况和问题”。不过形势正在好转。“9月份宏观经济运行出现积极的变化，呈现企稳回升的态势。”国家统计局副局长盛来运表示。一揽子增量政策开始发挥作用了吗？全年5%左右的增长目标能否完成？看经济之势：9月或成经济“分水岭”观察经济运行，既要看当下之形，更要看发展之势。9月份，主要指标数据出现“回暖”，有力扭转三季度以来单月下滑的趋势，这或许将成为影响全年经济运行的“分水岭”。...
第七章：跨平台构建与部署——目标平台的配置与编译
第七章：跨平台构建与部署 第一节：目标平台的配置与编译 随着多平台开发需求的增多，跨平台构建在软件开发生命周期中的重要性不断增加。Rust 通过其原生的构建工具 cargo 和高级的目标支持系统，能帮助开发者有效地实现跨平台编译。下面我们将深入探讨如何配置和管理 Rust 的跨平台编译。 1. 跨平台编译的基本原理 Rust 编译过程基于 目标平台（Target Platform） 和 工具链（Too...
深入探索机器学习中的目标分类算法
在当今数据驱动的世界中，机器学习（Machine Learning, ML）正逐渐成为解决问题的重要工具。在众多机器学习任务中，目标分类（Classification）算法尤其受到关注。本文将深入探讨目标分类算法的基本概念、常见类型、应用场景以及实际案例，帮助读者全面理解这一重要主题。 一、什么是目标分类？ 目标分类是机器学习中的一种监督学习任务，其目标是根据输入数据的特征将数据点分配到预定义的类别中...
YoloV8改进策略：BackBone改进|CAFormer在YoloV8中的创新应用，显著提升目标检测性能
摘要 在目标检测领域，模型性能的提升一直是研究者和开发者们关注的重点。近期，我们尝试将CAFormer模块引入YoloV8模型中，以替换其原有的主干网络，这一创新性的改进带来了显著的性能提升。 CAFormer，作为MetaFormer框架下的一个变体，结合了深度可分离卷积和普通自注意力机制的优势。在底层阶段，CAFormer采用深度可分离卷积作为令牌混合器，有效降低了计算复杂度并保持了良好的性能；...
YOLOv5改进：Unified-loU，用于高品质目标检测的统一loU ，2024年8月最新IoU
💡💡💡现有IoU问题点：IoU (Intersection over Union)作为模型训练的关键，极大地显示了当前预测框与Ground Truth框之间的差异。后续研究者不断在IoU中加入更多的考虑因素，如中心距离、纵横比等。然而，仅仅提炼几何差异是有上限的;而且新的对价指数与借据本身存在潜在的联系，两者之间的直接加减可能会导致“对价过高”的问题 💡💡💡本文独家改进：提出了一种新的IoU损失函数...
YoloV9改进策略：BackBone改进|CAFormer在YoloV9中的创新应用，显著提升目标检测性能
摘要 在目标检测领域，模型性能的提升一直是研究者和开发者们关注的重点。近期，我们尝试将CAFormer模块引入YoloV9模型中，以替换其原有的主干网络，这一创新性的改进带来了显著的性能提升。 CAFormer，作为MetaFormer框架下的一个变体，结合了深度可分离卷积和普通自注意力机制的优势。在底层阶段，CAFormer采用深度可分离卷积作为令牌混合器，有效降低了计算复杂度并保持了良好的性能；...