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矩阵连乘求解优化矩阵连乘最优结合动态规划求解

前言从旭东的博客看到一篇博文：矩阵连乘最优结合动态规划求解，挺有意思的，这里做个转载【略改动】。问题矩阵乘法满足结合律，但不满足交换律。例如矩阵$A_{ab}, B_{bc}, C_{cd}$ 连乘得到矩阵$S_{ac}$ \[ S_{ad}=A_{ab} B_{bc} C_{cd} \] 实际运算可以先将矩阵A和B相乘，S=(AB)C，也可以先将矩阵B和C相乘，S=A(BC) 。这两种算法的计算量是否一样呢？先看A×B的计算量。A×B是a行c列矩阵，共a×c个元素。b是A、B两矩

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.Net Core 商城微服务项目系列（十五）: 构建定时任务调度和消息队列管理系统

一.系统描述嗨，好久不见各位老哥，最近有点懒，技术博客写的太少了，因为最近在写小说，写的顺利的话说不定就转行了，哈哈哈哈哈哈哈哈哈。今天要介绍的是基于.Net Core的定时任务调度和消息队列管理系统。相信大家对这两个肯定都已经很熟悉了，在开发过程中，这两个组件扮演了不可或缺的角色：消息队列帮助我们进行 ”解耦“、”异步“、”削峰“ 定时任务帮助我们进行 "后台"、”监控"、“补偿" 定时任务调度系统大家都介绍过很多次了，园子里的很多文章我也都拜读过，我相信大家实际的工作中肯定也都在频繁

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2、设备树的规范（dts和dtb格式）

第01节_DTS格式 (1) 语法: Devicetree node格式: [label:] node-name[@unit-address] { [properties definitions] 属性，格式见下面Property [child nodes]　　　　　　　节点　　　　　　　 }; Property格式1: [label:] property-name = value; Property格式2(没有值): [label:] property-name; Property取值只有3

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SpringCloud & Dubbo

微服务 SOA: 面向服务的架构，将服务拆分后注册到企业总线统一对外提供服务微服务：业务系统彻底组件化，将应用拆分为多个小的应用，这些应用从web UI到服务api都是独立的完整的一个整体。微服务特点：单一职责，自治。微服务与SOA的区别：微服务不再强调

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从偏向锁是如何升级到重量级锁的

简介在 jdk.16 之前我们会说 synchronized 是个重量级锁，在此之后 JVM 对其做了很多的优化，之后使用 synchronized 线程在获取锁的时候根据竞争的状态可以是偏向锁、轻量级锁和重量级锁。而在这中间又出现了一些技术比如锁粗化、锁

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Jackson ObjectMapper总结

ObjectMapper 1. 依赖 <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-

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leetcode全解

1. Two Sum Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target. You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the same element twice. Example: Given

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刷Q币软件代码怎么刷Q币免费方法教程2019年最新版成功率100%

2019年-2020年最新免费刷Q币教程代码刷QB成功率100%方法微信刷Q币介绍 2019年-2020年最新版刷Q币教程已更新，测试成功100%能刷出QB的代码被我们的专家扫到了。这个代码刷Q币比使用什么软件神器刷QB还要安全稳定，不懂怎么刷QB的同学请好好看下本教程。总结：使用QQ钱包、微信、手机卡、QQ卡、电脑网银、手机网银、支付宝、淘宝、京东任何一卡通或商城等都能成功刷出Q币，但是必须需要使用代码冲击系统才能稳定刷出Q币。 Q币有什么用? 腾讯游戏有很多土豪，开各种VIP、各种钻石

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Python拆分大型CSV文件（亲测拆分178G）注释超全

程序 1 #!/usr/bin/env python3 2 # -*- coding:utf-8 -*- 4 # @FileName :Test.py 5 # @Software PyCharm 6 7 import os 8 import pandas as pd 9 10 # filename为文件路径，file_num为拆分后的文件行数 11 # 根据是否有表头执行不同程序，默认有表头的 12 def Data_split(filename,fil

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利用Python进行数据分析第5章 pandas入门

pandas库，含有使数据清洗和分析工作变得更快更简单的数据结构和操作工具。pandas是基于NumPy数组构建。 pandas常结合数值计算工具NumPy和SciPy、分析库statsmodels和scikitlearn，和可视化库matplotlib等工具一同使用。 5.1 pandas数据结构介绍 pandas的主要数据结构：Series和DataFrame （1）Series Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引

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# 1.改造登录程序 # 1、账户密码存放文件中 # 2、要判断用户是否存在

import datetime str='*登陆程序*' print(str.center(70,'*')) f=open('账户密码.txt',encoding='utf-8') a=f.read() f.close() reg=a.split('\n') users={} for i in reg: username,password=i.split(',') users[username]=password print(users) f=open('账户密码.txt',e

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Canny算法检测边缘

　　Canny算法是边缘检测的一个经典算法，比单纯用一些微分算子来检测的效果要好很多，其优势有以下几点：边缘误检与漏检率低。边缘定位准确，且边界较细。自带一定的滤噪功能，或者说，对噪声的敏感度要比单纯算子低。具有多个可调整参数，可影响算法的时间与时效。　　但是Canny相比单纯算子来说计算量偏大，下面简单介绍算法的过程。图像去噪：　　　　　这一步不是必须的，一般噪声少的图，让Canny自己应付就行。若噪声较多，一般采用高斯滤波。滤波后，噪声灰度下降，对边缘的影响　　小于噪点。

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2019牛客国庆集训派对day4

D.Super Resolution 构造矩阵图形的的题，跟CCPC网络那道题差不多。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; char x[11][11]; char y[110][110]; //注意是char int main() { int n,m,a,b; while(~scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&a,&b)) { for(int i=0;i<n;i+