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在C++中，lower_bound和upper_bound是用于在有序序列中高效查找元素的函数，位于头文件。它们的时间复杂度为O(log n)（要求随机访问迭代器）。 一般来说，这两个函数能实现的功能，使用二分法都能实现；不过为了编码速度和代码的简洁性，在程序的某个环节如果需要一个简单二分查找了，我们往往还是使用这两个函数来查找。 功能简要说明 lower_bound：返回第一个不小于value的元素的位置。 upper_bound：返回第一个大于value的元素的位置。 函数原型 123456789101112template< class ForwardIt, class T >ForwardIt lower_bound( ForwardIt first, ForwardIt last, const T& value );template< class ForwardIt, class T >ForwardIt upper_bound( ForwardIt first, ForwardIt last, const T& value );/ ...

课程主页：https://nndl.github.io/ 第一章 绪论 神经网络：一种以（人工）神经元为基本单元的模型。 深度学习：一类机器学习问题，主要解决负献度分配问题。 1.1 本书的知识体系 1.2 人工智能 人工智能的诞生 1956 年的达特茅斯（Dartmouth）会议： 在这次会议上，“人工智能”被提出并作为本研究领域的名称．同时，人工智能研究的使命也得以确定．John McCarthy提出了人工智能的定义：人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样． 目前，人工智能的主要领域大体上可以分为以下几个方面： （1） 感知：模拟人的感知能力，对外部刺激信息（视觉和语音等）进行感知和加工．主要研究领域包括语音信息处理和计算机视觉等． （2） 学习：模拟人的学习能力，主要研究如何从样例或从与环境的交互中进行学习．主要研究领域包括监督学习、无监督学习和强化学习等． （3） 认知：模拟人的认知能力，主要研究领域包括知识表示、自然语言理解、推理、规划、决策等． 人工智能的发展历史 人工智能从诞生至今，经历了一次又一次的繁荣与低谷，其 ...

系统环境：Windows11 🤝 参考文章：https://blog.csdn.net/qq_58094000/article/details/144906747 ⚠️注意：以上方法均会对注册表进行修改，一定要先备份整个注册表，以防万一，避免导致系统错误❗ 情况一：显示没有预览 打开文件资源管理器-文件-查看-预览窗格 在文件资源管理器的右边就会显示预览窗格，此时发现Word 、Excel、 PPT等Office文件是无法正常预览的，显示没有预览。 方法：手动修改注册表 1.准备工作：先将所有Office相关的文件类型默认应用改为Office（之前可能被wps改为了使用wps打开），打开设置-应用-默认应用-按文件类型指定默认应用。若预览还是不能正常显示，直接进行步骤2. 2.修改与Office文件预览相关的注册表 2个项目的值，Office文件修改注册表的方式差不多，我们就以Word文件Docx为例。 (1) 使用快捷键 Windows +R 运行，然后输入 “regedit” 命令，打开注册表编辑器 (2) 找到这一项： 1计算机\HKEY_LOCAL_MACHI ...

jieba词性对照表（北大词性标注集） 标签 含义 标签 含义 标签 含义 标签 含义 a 形容词 ad 副形词 ag 形容词性语素 an 名形词 b 区别词 c 连词 d 副词 df e 叹词 f 方位词 g 语素 h 前接成分 i 成语 j 简称略称 k 后接成分 l 习用语 m 数词 mg mq 数量词 n 名词 ng 名词性语素 nr 人名 nrfg nrt ns 地名 nt 机构团体名 nz 其他专名 o 拟声词 p 介词 q 量词 r 代词 rg 代词性语素 rr 人称代词 rz 指示代词 s 处所词 t 时间词 tg 时语素 u 助词 ud 结构助词 得 ug 时态助词 uj 结构助词 的 ul 时态助词 了 uv 结构助词 地 uz 时态助词 着 v 动词 vd 副动词 vg 动词性语素 vi 不及物动词 vn 名动词 vq x 非语素词 y 语气词 z 状态词 zg eng 英文 LTP词性对照表（863词性标注集） Tag Description Example Tag ...

前言 本场比赛出题周期里，由于在备赛冲击奖牌，就把这场第二届迎新杯的出题工作基本全交给校队未来的栋梁们了。整个出题过程中，几位学弟们认真负责的态度让我非常放心，事实证明也确实带来了一套不错的题👍从去年叱咤赛场的选手身份转变为尽职尽责的出题人，他们做得很棒！ 这场出题人比去年还是很善良的（），赛前不断地在降难度。（而且原本Lihg给的两个疑似蓝题+紫题都被ban了 最难的应该算是天际线那道题，思维上有一定的门槛，但也不难想。我勉强算出了这一道题，目的就是想给赛有余力oier们强调一下STL的重要性。 应该说，善良的出题人这回是没有防AK的，其实都是可做题。 非要细分的话，我赛前预估大概4 3 2的梯度（4签到+3简单+2中等，octal的个人看法） 题号 预估难度 知识点 FirstBlood A 1 ★ 简单数学、容斥原理 ェメ B 2 ★ 二分、数学 clhdlg C 2 ★ DP动态规划 Ovine D 3 ★ 贪心、优先队列 / E 2 ★ 贪心 ェメ F 1 ★ 思维题 翊， G 1 ★ 贪心、简单模拟 翊， H 1 ★（签到题） ...

$chp1 数据库在电子商务中的角色 本书的组织 第2章到第5章讨论数据库设计。 但是，在深入数据库设计之前，有必要了解数据库的开发环境和关系数据库设计的一些理论知识。 第2章介绍数据库环境，定义了一些重要的术语并概括论述了关系数据库理论。 我们可将数据库设计分为两大类，概念设计和逻辑设计。当进行概念设计时，您不必考虑前面提到的关系数据库的规则。 概念设计的实现是自由的，这意味着实现的精确意义是无关紧要的。 在概念设计期间您所要考虑的仅仅是数据库必须存储数据的实体，必须存储什么数据，以及实体之间是如何相互关联的。 第3章和第5章介绍的是概念设计。 第4章讨论的重要主题是规范化，它是用来确保数据库的设计符合关系规则。违背这些规则会导致数据的不一致。 介绍数据库实现和使用的章节是成对出现的，这是根据实现数据库设计所使用的数据库管理系统组织的。 第6章讨论如何用 Oracle创建数据库表。第6章还包括对 Oracle 表中数据的插入、删除和更新。 第7章描述如何用 Oracle版本的结构查询语言（structured querylanguage，SQL）从数据库中检索数 ...

系统边界的定义 系统边界，即系统包含的功能与系统不包含的功能之间的界限。一般在系统分析阶段定义，只有明确了系统边界，才能继续进行下面的分析、设计等工作。 不论这个系统是产品还是项目。所谓边界，也就是将这个系统看成一个黑盒子，和外界的交互。 “这，是一个黑色的立方体，长45厘米，宽23厘米，高3厘米，盒子的每个角都不尖锐，上方平坦，并有柔软质感；下方在四角之处都有凹进去的螺丝口，可以接杆子，以作凳子用。” 不清楚系统边界的后果：一是没有内外的概念，不知道需求描述的是什么；二是知道内外，然而对于边界的定义，没有足够的词语描述清楚，只能用对系统内部设计来代替。 系统边界的确定 先说说系统边界的确定。这是在工程开发中紧接着需求分析的第二步。 顾名思意，这个过程就是要确定我们要开发的系统和外部环境之间的界限，也就是要区分系统本身和它的外部环境。其中的外部环境可能包括用户,其它系统,软硬件条件等。 举个例子，一个银行系统，它的系统边界如何确定呢？ 首先，银行系统的外部活动者有储户,前台出纳员,银行管理员,这些都不属于银行系统本身，他们是此系统的外部环境； 其次，银行系统是运行在操作系统上 ...

commit message = subject + : + 空格 + message主体 常见的subject种类 如下： feat：新功能（feature） 用于提交新功能 例如：feat: 增加用户管理模块 fix：修复bug 用于提交bug修复 例如：fix: 修复刷新出现空白页面问题 docs：文档变更 用于提交仅文档相关的修改 例如：docs: 更新README文件 style：代码风格变动（不影响代码逻辑） 用于提交仅格式化、标点符号、空白等不影响代码运行的变更 例如：style: 删除多余空行和console打印 refactor：代码重构（既不是新增功能也不是修复bug的代码更改） 用于提交代码重构 例如：refactor: 重构用户管理模块 perf：性能优化 用于提交提升性能的代码修改 例如：perf: 优化图片加载速度 test：添加或者修改测试 用于提交测试相关的内容 例如：test: 增加用户模块的测试单元 chore：杂项（构建过程或辅助工具的变动） 用于提交构建过程、辅助工具等 ...

第三章 知识图谱的存储 引言： 一方面，以文件形式保存的知识图谱显然无法满足用户的查询、检索、推理、分析及各种应用需求；另一方面，传统数据库的关系模型与知识图谱的图模型之间存在显著差异，关系数据库无法有效地管理大规模知识图谱数据。 为了更好地进行三元组数据的存储，语义万维网领域发展出专门存储RDF 数据的三元组库；数据库领域发展出用于管理属性图的图数据库。 3.1 知识图谱数据库基本知识 两种主要图数据模型：RDF 图和属性图 3.1.1 知识图谱数据模型 知识图谱数据模型的数学基础源于有着近 300年历史的数学分支——图论。 1. RDF图 RDF 是 W3C 制定的在语义万维网上表示和交换机器可理解信息的标准数据模型。在 RDF 三元组集合中，每个 Web 资源具有一个 HTTP URI 作为其唯一的 id。 HTTP URI（Uniform Resource Identifier）是一种用于标识Web资源的标准化字符串。URI是一种通用的资源标识方案，其中HTTP URI是基于HTTP协议的特定类型。它有两种主要的格式： URL（Uniform Resour ...

第二章 知识图谱表示与建模 知识图谱表示（Knowledge Graph Representation）指的是用什么语言对知识图谱进行建模，从而可以方便知识计算。从图的角度来看，知识图谱是一个语义网络，即一种用互联的节点和弧表示知识的一个结构。 2.1 什么是知识表示 无论是语义网络，还是框架语言和产生式规则，都缺少严格的语义理论模型和形式化的语义定义。为了解决这一问题，人们开始研究具有较好的理论模型基础和算法复杂度的知识表示框架。比较有代表性的是描述逻辑语言（Description Logic）。描述逻辑是目前大多数本体语言（如 OWL）的理论基础。 语义网的基础数据模型 RDF 受到了元数据模型、框架系统和面向对象语言等多方面的影响，其最初是为人们在 Web 上发布结构化数据提供一个标准的数据描述框架。 与此同时，语义网进一步吸收描述逻辑的研究成果，发展出了用 OWL 系列标准化本体语言。 随着表示学习的发展，以及自然语言处理领域词向量等嵌入（Embedding）技术手段的出现，启发了人们用类似于词向量的低维稠密向量的方式表示知识。通过嵌入将知识图谱中的实体和关系投射到一个 ...