def build_heap(nums): length = len(nums) for i in range((length-1)//2,-1,-1): max_heapify(nums, i, length)

时间: 2024-05-26 11:17:40 浏览: 16
这段代码实现了堆的建立操作,输入参数为一个列表 nums,函数名为 build_heap。 在堆的数据结构中,有两种堆:最大堆和最小堆。最大堆指的是每个节点的值都大于等于它的子节点的值,而最小堆则是每个节点的值都小于等于它的子节点的值。这里我们实现的是最大堆。 该函数的具体实现如下: 1. 首先计算列表的长度 length。 2. 从最后一个非叶子节点开始,到根节点为止,依次进行堆调整操作。这里的最后一个非叶子节点指的是索引为 (length-1)//2 的节点,因为最后一层节点都是叶子节点,不需要进行堆调整操作。 3. 在每次堆调整操作中,对于当前节点 i,分别比较其左右两个子节点和该节点的值大小,如果左右子节点中存在比该节点大的节点,则将该节点和左右子节点中值最大的节点进行交换,并且对交换后的子节点继续进行堆调整操作,直到满足最大堆的性质。 最终,该函数会返回一个最大堆的列表。
相关问题

/usr/local/jdk1.8.0_371/bin/java -Djava.ext.dirs=/usr/local/jdk1.8.0_371/jre/lib/ext:/usr/local/jdk1.8.0_371/lib/ext -server -Xms2g -Xmx2g -Xmn1g -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m -XX:-OmitStackTraceInFastThrow -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos/logs/java_heapdump.hprof -XX:-UseLargePages -Dnacos.member.list= -Xloggc:/yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos/logs/nacos_gc.log -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=100M -Dloader.path=/yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos/plugins,/yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos/plugins/health,/yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos/plugins/cmdb,/yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos/plugins/selector -Dnacos.home=/yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos -jar /yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos/target/nacos-server.jar --spring.config.additional-location=file:/yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos/conf/ --logging.config=/yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos/conf/nacos-logback.xml --server.max-http-header-size=524288 nacos is starting with cluster nacos is starting,you can check the /yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos/logs/start.out

这是一个启动Nacos服务的命令行指令,其中包含了一系列的参数和配置信息,这些信息包括: 1. Java运行环境路径:/usr/local/jdk1.8.0_371/bin/java 2. Java扩展库路径:/usr/local/jdk1.8.0_371/jre/lib/ext:/usr/local/jdk1.8.0_371/lib/ext 3. 内存配置:-Xms2g -Xmx2g -Xmn1g -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m 4. 堆内存溢出日志配置:-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos/logs/java_heapdump.hprof 5. GC日志配置:-Xloggc:/yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos/logs/nacos_gc.log -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=100M 6. 插件路径配置:-Dloader.path=/yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos/plugins,/yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos/plugins/health,/yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos/plugins/cmdb,/yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos/plugins/selector 7. Nacos配置路径:--spring.config.additional-location=file:/yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos/conf/ 8. 日志配置路径:--logging.config=/yaojinpeng/tools/nacos_2.2.2/nacos/conf/nacos-logback.xml 9. HTTP请求头大小:--server.max-http-header-size=524288 这些参数和配置信息是为了确保Nacos服务能够正常运行,如果需要修改Nacos的配置或者扩展功能,可以在启动命令中进行相应的配置。

start_cor = (19, 0)waypoints = [(5, 15), (5, 1), (9, 3), (11, 17), (7, 19), (15, 19), (13, 1), (15, 5)] end_cor = (1, 20) def distance(_from, _to): x1, y1 = _from x2, y2 = _to distancepath = Astar.find_path(x1, y1, x2, y2) return distancepath n = len(waypoints) adj_matrix = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(i + 1, n): dist = distance(waypoints[i], waypoints[j]) adj_matrix[i][j] = dist adj_matrix[j][i] = dist start = 0 end = n - 1 distances = [[float('inf')] * (n + 1) for _ in range(n)] visited = set() heap = [(0, 0, start)] while heap: (dist, num_visited, current) = heapq.heappop(heap) if current == end and num_visited == 8: break if (current, num_visited) in visited: continue visited.add((current, num_visited)) for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]): if weight > 0: new_num_visited = num_visited if neighbor in range(start + 1, end) and (current not in range(start + 1, end)) and num_visited < 8: new_num_visited += 1 new_distance = dist + weight if new_distance < distances[neighbor][new_num_visited]: distances[neighbor][new_num_visited] = new_distance heapq.heappush(heap, (new_distance, new_num_visited, neighbor)) min_dist = float('inf') min_num_visited = 8 for i in range(8): if distances[end][i] < min_dist: min_dist = distances[end][i] min_num_visited = i每排是什么意思帮我加上注释

以下是代码的注释解释: ``` # 定义起点和终点的坐标 start_cor = (19, 0) end_cor = (1, 20) # 定义计算两个点之间距离的函数 def distance(_from, _to): x1, y1 = _from x2, y2 = _to # 使用 Astar 算法寻路,计算出两个点之间的距离 distancepath = Astar.find_path(x1, y1, x2, y2) return distancepath # 定义路径上的路标点 waypoints = [(5, 15), (5, 1), (9, 3), (11, 17), (7, 19), (15, 19), (13, 1), (15, 5)] # 计算路标点之间的距离,构建邻接矩阵 n = len(waypoints) adj_matrix = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(i + 1, n): # 计算两个路标点之间的距离 dist = distance(waypoints[i], waypoints[j]) # 将距离存储到邻接矩阵中 adj_matrix[i][j] = dist adj_matrix[j][i] = dist # 定义起点和终点的编号 start = 0 end = n - 1 # 计算从起点到终点的最短路径,并要求途经的路标点个数为 8 个 distances = [[float('inf')] * (n + 1) for _ in range(n)] visited = set() heap = [(0, 0, start)] while heap: (dist, num_visited, current) = heapq.heappop(heap) if current == end and num_visited == 8: break if (current, num_visited) in visited: continue visited.add((current, num_visited)) for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]): if weight > 0: new_num_visited = num_visited # 如果邻居节点是路标点,并且当前节点不是路标点,并且途经的路标点个数还没有达到 8 个,则途经的路标点个数加 1 if neighbor in range(start + 1, end) and (current not in range(start + 1, end)) and num_visited < 8: new_num_visited += 1 # 计算从起点到邻居节点的距离 new_distance = dist + weight # 更新从起点到邻居节点途经指定个数路标点的最短距离 if new_distance < distances[neighbor][new_num_visited]: distances[neighbor][new_num_visited] = new_distance heapq.heappush(heap, (new_distance, new_num_visited, neighbor)) # 输出从起点到终点途经指定个数路标点的最短距离 min_dist = float('inf') min_num_visited = 8 for i in range(8): if distances[end][i] < min_dist: min_dist = distances[end][i] min_num_visited = i

相关推荐

import Astar import heapq start_cor = (19, 0) waypoints = [(5, 15), (5, 1), (9, 3), (11, 17), (7, 19), (15, 19), (13, 1), (15, 5)] end_cor = (1, 20) def distance(_from, _to): x1, y1 = _from x2, y2 = _to distancepath = Astar.find_path(x1, y1, x2, y2) return distancepath n = len(waypoints) adj_matrix = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(i + 1, n): dist = distance(waypoints[i], waypoints[j]) adj_matrix[i][j] = dist adj_matrix[j][i] = dist start = 0 end = n - 1 distances = [[float('inf')] * (n + 1) for _ in range(n)] visited = set() heap = [(0, 0, start)] while heap: (dist, num_visited, current) = heapq.heappop(heap) if current == end and num_visited == 8: break if (current, num_visited) in visited: continue visited.add((current, num_visited)) for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]): if weight > 0: new_num_visited = num_visited if neighbor in range(start + 1, end) and (current not in range(start + 1, end)) and num_visited < 8: new_num_visited += 1 new_distance = dist + weight if new_distance < distances[neighbor][new_num_visited]: distances[neighbor][new_num_visited] = new_distance heapq.heappush(heap, (new_distance, new_num_visited, neighbor)) min_dist = float('inf') min_num_visited = 8 for i in range(8): if distances[end][i] < min_dist: min_dist = distances[end][i] min_num_visited = i path = [end] current = end num_visited = min_num_visited for i in range(len(waypoints), 0, -1): if current in range(i): num_visited -= 1 for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]): if weight > 0 and (neighbor, num_visited) in visited and distances[neighbor][num_visited] + weight == \ distances[current][num_visited]: path.append(neighbor) current = neighbor break path.reverse() print(f"The optimal path from start to end through the 8 waypoints is: {path}") print(f"The total distance is: {distances[end][min_num_visited]}")

import heapq import copy # 定义状态类 class State: def __init__(self, board, moves=0, parent=None, last_move=None): self.board = board self.moves = moves self.parent = parent self.last_move = last_move def __lt__(self, other): return self.moves < other.moves def __eq__(self, other): return self.board == other.board # 定义转移函数 def move(state, direction): new_board = copy.deepcopy(state.board) for i in range(len(new_board)): if 0 in new_board[i]: j = new_board[i].index(0) break if direction == "up": if i == 0: return None else: new_board[i][j], new_board[i-1][j] = new_board[i-1][j], new_board[i][j] elif direction == "down": if i == len(new_board)-1: return None else: new_board[i][j], new_board[i+1][j] = new_board[i+1][j], new_board[i][j] elif direction == "left": if j == 0: return None else: new_board[i][j], new_board[i][j-1] = new_board[i][j-1], new_board[i][j] elif direction == "right": if j == len(new_board)-1: return None else: new_board[i][j], new_board[i][j+1] = new_board[i][j+1], new_board[i][j] return State(new_board, state.moves+1, state, direction) # 定义A*算法 def astar(start, goal): heap = [] closed = set() heapq.heappush(heap, start) while heap: state = heapq.heappop(heap) if state.board == goal: path = [] while state.parent: path.append(state) state = state.parent path.append(state) return path[::-1] closed.add(state) for direction in ["up", "down", "left", "right"]: child = move(state, direction) if child is None: continue if child in closed: continue if child not in heap: heapq.heappush(heap, child) else: for i, (p, c) in enumerate(heap): if c == child and p.moves > child.moves: heap[i] = (child, child) heapq.heapify(heap) # 测试 start_board = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 0]] goal_board = [[2, 3, 6], [1, 5, 8], [4, 7, 0]] start_state = State(start_board) goal_state = State(goal_board) path = astar(start_state, goal_board) for state in path: print(state.board)

把这份代码转换成c++代码var n,i,j,p,x,min,tot,t,len:longint; 2 out_,in_,a,heap:array[0..30005] of longint; 3 son,nxt:array[0..1000005] of longint; 4 lnk:array[0..30005] of longint; 5 procedure print_no; 6 begin 7 writeln('no solution'); 8 close(input); close(output); 9 halt; 10 end; 11 procedure put(id:longint); 12 var i:longint; 13 begin 14 inc(len); heap[len]:=id; i:=len; 15 while (i>1) do 16 begin 17 if (heap[i>>1]>heap[i]) then 18 begin 19 heap[0]:=heap[i]; heap[i]:=heap[i>>1]; heap[i>>1]:=heap[0]; 20 i:=i>>1; 21 end 22 else break; 23 end; 24 end; 25 function get:longint; 26 var fa,son:longint; 27 begin 28 get:=heap[1]; heap[1]:=heap[len]; dec(len); fa:=1; 29 while (fa<<1<=len) do 30 begin 31 if (fa<<1+1>len) or (heap[fa<<1]<heap[fa<<1+1]) then son:=fa*2 32 else son:=fa*2+1; 33 if heap[fa]>heap[son] then 34 begin 35 heap[0]:=heap[fa]; heap[fa]:=heap[son]; heap[son]:=heap[0]; 36 fa:=son; 37 end 38 else break; 39 end; 40 end; 41 procedure add(x,y:longint); 42 begin 43 inc(tot); son[tot]:=y; nxt[tot]:=lnk[x]; lnk[x]:=tot; 44 end; 45 begin 46 readln(n); 47 for i:=1 to n do 48 begin 49 read(out_[i]); 50 for j:=1 to out_[i] do 51 begin 52 read(x); inc(in_[x]); add(i,x); 53 end; 54 end; 55 min:=maxlongint; 56 for i:=1 to n do 57 if (in_[i]=0) then begin min:=0; put(i); end; 58 if min<>0 then print_no; 59 repeat 60 p:=get; inc(t); a[t]:=p; j:=lnk[p]; 61 in_[p]:=-1; 62 while j<>0 do 63 begin 64 dec(in_[son[j]]); 65 if in_[son[j]]=0 then put(son[j]); 66 j:=nxt[j]; 67 end; 68 until len=0; 69 writeln(t); 70 for i:=1 to t do write(a[i],' '); 71 end.

/app/jdk1.8.0_192/bin/java -cp /app/BES-CLUSTER-951/node-172.16.100.235/patch/V9.5.1.2539.002.jar:/app/BES-CLUSTER-951/node-172.16.100.235/patch/V9.5.1.2539.001.jar:/app/BES-CLUSTER-951/node-172.16.100.235/lib/*:/app/BES-CLUSTER-951/node-172.16.100.235/lib/3rd/*: -Dcom.bes.enterprise.stopAgentTimeout=180 -Dclient.ssl.keyStorePassword={AES}PrzBD+FLE0Wheq7AAaghXw== -Dcom.bes.enterprise.nodeagent.process.timeout=180 -Dclient.ssl.keyStore=${com.bes.installRoot}/conf/security/client.p12 -Dclient.ssl.keyStoreType=PKCS12 -Dcom.bes.enterprise.startAgentTimeout=180 -Dcom.bes.enterprise.async.event.retainResultTimeout=300 -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:MetaspaceSize=1028m -XX:NewRatio=2 -XX:HeapDumpPath=/toptdata/besServerLog/node-172.16.100.235/logs/dump/ -XX:LogFile=/toptdata/besServerLog/node-172.16.100.235/logs/jvm.log -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:-UseVMInterruptibleIO -XX:MaxMetaspaceSize=2048m -XX:+LogVMOutput -Xmx4096m -Xms2048m -server -Djava.endorsed.dirs=/app/BES-CLUSTER-951/node-172.16.100.235/lib/endorsed -Dcom.bes.javaRoot=/app/jdk1.8.0_192 -Dcom.bes.installRoot=/app/BES-CLUSTER-951/node-172.16.100.235 -Dcom.bes.instanceRoot=/app/BES-CLUSTER-951/node-172.16.100.235 -Djava.awt.headless=true -Djava.ext.dirs=/app/jdk1.8.0_192/lib/ext:/app/jdk1.8.0_192/jre/lib/ext:/app/BES-CLUSTER-951/node-172.16.100.235/lib/ext -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Djava.library.path=/app/BES-CLUSTER-951/node-172.16.100.235/lib:/usr/java/packages/lib/amd64:/usr/lib64:/lib64:/lib:/usr/lib com.bes.enterprise.nodeagent.bootstrap.NodeAgentMain start --startinstances=false --restartinstances=true --monitorinterval=5 --syncinstances=true -instancedir /app/BES-CLUSTER-951/node-172.16.100.235 -verbose false -debug false -nodename node-172.16.100.235 -read-stdin true

最新推荐

recommend-type

mysql tmp_table_size和max_heap_table_size大小配置

`tmp_table_size` 和 `max_heap_table_size` 这两个系统变量就与这种内存中的临时表息息相关,它们对数据库性能有着显著的影响。 `tmp_table_size` 是一个重要的配置参数,它决定了在每个线程中创建的内存临时表的...
recommend-type

京瓷TASKalfa系列维修手册:安全与操作指南

"该资源是一份针对京瓷TASKalfa系列多款型号打印机的维修手册,包括TASKalfa 2020/2021/2057,TASKalfa 2220/2221,TASKalfa 2320/2321/2358,以及DP-480,DU-480,PF-480等设备。手册标注为机密,仅供授权的京瓷工程师使用,强调不得泄露内容。手册内包含了重要的安全注意事项,提醒维修人员在处理电池时要防止爆炸风险,并且应按照当地法规处理废旧电池。此外,手册还详细区分了不同型号产品的打印速度,如TASKalfa 2020/2021/2057的打印速度为20张/分钟,其他型号则分别对应不同的打印速度。手册还包括修订记录,以确保信息的最新和准确性。" 本文档详尽阐述了京瓷TASKalfa系列多功能一体机的维修指南,适用于多种型号,包括速度各异的打印设备。手册中的安全警告部分尤为重要,旨在保护维修人员、用户以及设备的安全。维修人员在操作前必须熟知这些警告,以避免潜在的危险,如不当更换电池可能导致的爆炸风险。同时,手册还强调了废旧电池的合法和安全处理方法,提醒维修人员遵守地方固体废弃物法规。 手册的结构清晰,有专门的修订记录,这表明手册会随着设备的更新和技术的改进不断得到完善。维修人员可以依靠这份手册获取最新的维修信息和操作指南,确保设备的正常运行和维护。 此外,手册中对不同型号的打印速度进行了明确的区分,这对于诊断问题和优化设备性能至关重要。例如,TASKalfa 2020/2021/2057系列的打印速度为20张/分钟,而TASKalfa 2220/2221和2320/2321/2358系列则分别具有稍快的打印速率。这些信息对于识别设备性能差异和优化工作流程非常有用。 总体而言,这份维修手册是京瓷TASKalfa系列设备维修保养的重要参考资料,不仅提供了详细的操作指导,还强调了安全性和合规性,对于授权的维修工程师来说是不可或缺的工具。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【进阶】入侵检测系统简介

![【进阶】入侵检测系统简介](http://www.csreviews.cn/wp-content/uploads/2020/04/ce5d97858653b8f239734eb28ae43f8.png) # 1. 入侵检测系统概述** 入侵检测系统(IDS)是一种网络安全工具,用于检测和预防未经授权的访问、滥用、异常或违反安全策略的行为。IDS通过监控网络流量、系统日志和系统活动来识别潜在的威胁,并向管理员发出警报。 IDS可以分为两大类:基于网络的IDS(NIDS)和基于主机的IDS(HIDS)。NIDS监控网络流量,而HIDS监控单个主机的活动。IDS通常使用签名检测、异常检测和行
recommend-type

轨道障碍物智能识别系统开发

轨道障碍物智能识别系统是一种结合了计算机视觉、人工智能和机器学习技术的系统,主要用于监控和管理铁路、航空或航天器的运行安全。它的主要任务是实时检测和分析轨道上的潜在障碍物,如行人、车辆、物体碎片等,以防止这些障碍物对飞行或行驶路径造成威胁。 开发这样的系统主要包括以下几个步骤: 1. **数据收集**:使用高分辨率摄像头、雷达或激光雷达等设备获取轨道周围的实时视频或数据。 2. **图像处理**:对收集到的图像进行预处理,包括去噪、增强和分割,以便更好地提取有用信息。 3. **特征提取**:利用深度学习模型(如卷积神经网络)提取障碍物的特征,如形状、颜色和运动模式。 4. **目标
recommend-type

小波变换在视频压缩中的应用

"多媒体通信技术视频信息压缩与处理(共17张PPT).pptx" 多媒体通信技术涉及的关键领域之一是视频信息压缩与处理,这在现代数字化社会中至关重要,尤其是在传输和存储大量视频数据时。本资料通过17张PPT详细介绍了这一主题,特别是聚焦于小波变换编码和分形编码两种新型的图像压缩技术。 4.5.1 小波变换编码是针对宽带图像数据压缩的一种高效方法。与离散余弦变换(DCT)相比,小波变换能够更好地适应具有复杂结构和高频细节的图像。DCT对于窄带图像信号效果良好,其变换系数主要集中在低频部分,但对于宽带图像,DCT的系数矩阵中的非零系数分布较广,压缩效率相对较低。小波变换则允许在频率上自由伸缩,能够更精确地捕捉图像的局部特征,因此在压缩宽带图像时表现出更高的效率。 小波变换与傅里叶变换有本质的区别。傅里叶变换依赖于一组固定频率的正弦波来表示信号,而小波分析则是通过母小波的不同移位和缩放来表示信号,这种方法对非平稳和局部特征的信号描述更为精确。小波变换的优势在于同时提供了时间和频率域的局部信息,而傅里叶变换只提供频率域信息,却丢失了时间信息的局部化。 在实际应用中,小波变换常常采用八带分解等子带编码方法,将低频部分细化,高频部分则根据需要进行不同程度的分解,以此达到理想的压缩效果。通过改变小波的平移和缩放,可以获取不同分辨率的图像,从而实现按需的图像质量与压缩率的平衡。 4.5.2 分形编码是另一种有效的图像压缩技术,特别适用于处理不规则和自相似的图像特征。分形理论源自自然界的复杂形态,如山脉、云彩和生物组织,它们在不同尺度上表现出相似的结构。通过分形编码,可以将这些复杂的形状和纹理用较少的数据来表示,从而实现高压缩比。分形编码利用了图像中的分形特性,将其转化为分形块,然后进行编码,这在处理具有丰富细节和不规则边缘的图像时尤其有效。 小波变换和分形编码都是多媒体通信技术中视频信息压缩的重要手段,它们分别以不同的方式处理图像数据,旨在减少存储和传输的需求,同时保持图像的质量。这两种技术在现代图像处理、视频编码标准(如JPEG2000)中都有广泛应用。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【进阶】Python高级加密库cryptography

![【进阶】Python高级加密库cryptography](https://img-blog.csdnimg.cn/20191105183454149.jpg) # 2.1 AES加密算法 ### 2.1.1 AES加密原理 AES(高级加密标准)是一种对称块密码,由美国国家标准与技术研究院(NIST)于2001年发布。它是一种分组密码,这意味着它一次处理固定大小的数据块(通常为128位)。AES使用密钥长度为128、192或256位的迭代密码,称为Rijndael密码。 Rijndael密码基于以下基本操作: - 字节替换:将每个字节替换为S盒中的另一个字节。 - 行移位:将每一行
recommend-type

linuxjar包启动脚本

Linux中的jar包通常指的是Java Archive(Java归档文件),它是一个包含Java类、资源和其他相关文件的压缩文件。启动一个Java应用的jar包通常涉及到使用Java的Runtime或JVM(Java虚拟机)。 一个简单的Linux启动jar包的脚本(例如用bash编写)可能会类似于这样: ```bash #!/bin/bash # Java启动脚本 # 设置JAVA_HOME环境变量,指向Java安装路径 export JAVA_HOME=/path/to/your/java/jdk # jar包的路径 JAR_FILE=/path/to/your/applicat
recommend-type

Microsoft OfficeXP详解:WordXP、ExcelXP和PowerPointXP

"第四章办公自动化软件应用,重点介绍了Microsoft OfficeXP中的WordXP、ExcelXP和PowerPointXP的基本功能和应用。" 在办公自动化领域,Microsoft OfficeXP是一个不可或缺的工具,尤其对于文字处理、数据管理和演示文稿制作。该软件套装包含了多个组件,如WordXP、ExcelXP和PowerPointXP,每个组件都有其独特的功能和优势。 WordXP是OfficeXP中的核心文字处理软件,它的主要特点包括: 1. **所见即所得**:这一特性确保在屏幕上的预览效果与最终打印结果一致,包括字体、字号、颜色和表格布局等视觉元素。 2. **文字编辑**:WordXP提供基础的文字编辑功能,如选定、移动、复制和删除,同时具备自动更正和自动图文集,能即时修正输入错误,并方便存储和重复使用常用文本或图形。 3. **格式编辑**:包括字符、段落和页面的格式设置,使用户可以灵活调整文档的视觉风格,以适应不同的需求。 4. **模板、向导和样式**:模板简化了创建有固定格式文档的过程,向导引导用户完成模板填充,而样式则允许用户自定义和保存可重复使用的格式组合。 5. **图文混排**:WordXP的强大之处在于其处理图像和文本的能力,使得文档中的图片、图表和文本可以自由布局,增强了文档的表现力。 接下来,ExcelXP是电子表格软件,主要用于数据管理、计算和分析。它的主要功能包括: - 创建和编辑复杂的公式,进行数学计算和数据分析。 - 使用图表功能将数据可视化,帮助理解趋势和模式。 - 数据排序、筛选和查找功能,便于信息检索和管理。 - 表格和工作簿模板,方便用户快速生成标准格式的工作表。 最后,PowerPointXP是用于制作电子演示文稿的工具,其特性如下: - 简单易用的界面,方便用户创建引人入胜的幻灯片。 - 多样化的主题、过渡和动画效果,提升演示的视觉吸引力。 - 支持嵌入多媒体内容,如视频和音频,增强演示的交互性。 - 可以预览和控制演示流程,确保在实际展示时的流畅性。 这三款软件共同构成了OfficeXP,是办公环境中提高效率和专业性的关键工具。通过熟练掌握它们,用户可以高效地完成报告编写、数据分析和演讲准备等任务。