随笔分类 - 学习笔记
摘要：问题定义 把字符串 s 看作是 “abcdefghijklmnopqrstuvwxyz” 的无限环绕字符串，所以 s 看起来是这样的： "...zabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcd...." . 现在给定另一个字符串 p
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摘要：正则表达式用途 测试字符串内的模式 替换文本 基于模式匹配从字符串中提取特定子字符串 regular expression语法 +：前面的字符可能出现一次或多次 ：前面的字符可能出现零次或多次 ？：前面的字符可能出现0次或一次 构造正则表达式的方法和创建数学表达式的方法一样。也就是用多种元字符与运算
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摘要：Deep Upsupervised Cardinality Estimation 本篇博客是对Deep Upsupervised Cardinality Estimation的解读，原文连接为：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.14778/3368289.3368294 本
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摘要：外连接 左外/右外连接 左外连接：左表全部出现在结果集中，若右表无对应记录，则相应字段为NULL left join ... on 条件 右外连接：右表全部出现在结果集中，若左表无对应记录，则相应字段为NULL right join ... on 条件 全外连接 两个表均出现在结果集中，无对应记录的
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摘要：本地库初始化 找到项目文件->右键git bash->git init 设置签名 形式： 用户名 邮箱地址 作用： 区分不同开发人员身份 注意：这里设置的签名和登录的远程库的账号密码没有任何关系 命令： 项目级别/仓库级别（仅在当前本地库范围内有效，优先生效）： git config user.na
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摘要：两阶段单纯形法 线性规划问题基本定理 若一个问题提存在容许域，则其容许域为凸集 线性规划问题有容许解，则必有基本容许解 线性规划问题有最优解，则必有最优基本容许解 线性规划问题的基本容许解对应容许域的顶点 线性规划问题存在有限最优解，则其目标函数最优值一定可以在容许域顶点达到 单纯形法思路 根据问题
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摘要：最优化问题与预备知识 最优化问题数学模型 一般模型： \(opt f(\vec{x})=f(x_1,x_2,\dots ,x_n){\quad}(\,min f(\vec{x}){\quad}or{\quad}max(f(\vec{x})\,),\quad (1)\) \(s.t. \begin{c
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摘要：nn.LSTM(input_dim,hidden_dim,nums_layer,batch_first) 各参数理解： input_dim：输入的张量维度，表示自变量特征数 hidden_dim：输出张量维度 bias：True or False 是否使用偏置 batch_first：True or
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摘要：原文：《Preventing bad plans by bounding the impact of cardinality estimation errors》 摘要 文章定义了一个衡量基数估计好坏的criterion：Q-error. 对于我们给定的一个bound(边界)，如果q-error小于
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摘要：手动实现线性回归 点击查看代码 import torch import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random from torch.utils import data 构造一个人造数
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摘要：最近在系统的学习python，在此记录学习过程，因为之前已经掌握python语法等基本知识因此直接从项目开始练手，项目来自《python编程从入门到实践》希望学习后能够对python熟练掌握。 第一个项目是借助pygame库编写的一个小游戏，在此记录pygame的相关函数和用法。 首先导入pygam
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