你以为我要讲匈牙利?不不不,我不会.我是要讲网络流哒!呃,我直接说怎么搞吧你把二分图的两边节点搞出来,左边连一个超级源点,容量为 1右边连一个超级汇点,容量为 1 然后跑从源到汇的最大流最大流就是最大匹配,至于为什么...这里借用一下大佬的证明:首先假设，当前流网络有一个最大流，但它对应的不是最大匹配，那么，我们至少还可以向最大匹配中加入一条边，设为（u，v），显然我们还可以增加条增广路...

form表单中的enctype=“multipart/form-data“什么意思?

跟我一起写Makefile-----陈皓目录第五部分、书写规则第五部分、书写规则规则包含两个部分，一个是依赖关系，一个是生成目标的方法。在 Makefile 中，规则的顺序是很重要的，因为，Makefile 中只应该有一个终目标， 其它的目标都是被这个目标所连带出来的，所以一定要让 make 知道你的终目标是什么。 一般来说，定义在 Makefile 中的目标可能会有很多，...

薪资高！不限专业！学习回报周期短！大厂专业急需人才缺口大！职业晋升空间大！符合以上特征的岗位里，软件测试岗就占有一席之地。先直观地给大家看一下大厂们对这个岗位有多么重视，开出的是什么样的价码↓ ↓ ↓这些财力雄厚的互联网头部公司，对于软件测试岗的开价真可以说是一点儿都不吝啬，开出来的offer薪资是真的香。年薪18w真的是名副其实的白菜价了。为什么会出现这种势头呢？首先，大家要弄清楚，软件测试这个岗位究竟是干什么的？简单来说，就是现在市面上大家见到的五花八门的手机app..

离五月的日子越近，就越想要打醒一月报名时信心膨胀的自己。随着AP考试在国内的普及率越来越高，越来越多的出国党也开始不仅把眼光放在托福和SAT的考试上，而是挑战更高的难度的AP。今天，笔者将为大家带来AP备考系列最后一篇：Computer Science A考试分享。为了帮助AP考生备考，TD近期推出了《考前1月AP复习救命稻草》系列推文，这是本系列的11号文章 — 关于AP CS A那些事儿。考试...

CSS float 属性定义和用法float 属性定义元素在哪个方向浮动。以往这个属性总应用于图像，使文本围绕在图像周围，不过在 CSS 中，任何元素都可以浮动。浮动元素会生成一个块级框，而不论它本身是何种元素。如果浮动非替换元素，则要指定一个明确的宽度；否则，它们会尽可能地窄。浮动元素会从普通文档流中脱离，但浮动元素影响的不仅是自己，它会影响周围的元素对齐进行环绕。注释：假如在一行之...

使用LitePal操作数据库配置dependencies { implementation 'org.litepal.guolindev:core:3.2.2'}在main目录下新建文件夹assets，再新建litepal.xml文件<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><litepal> <dbname value = "BookStore"></dbname> <versi

曲率公式：绕一段曲线做出内切圆。得到不同半径的圆假设这些内切圆的半径是R那么这段曲线的曲率和这些内切圆的半径成反比我们用1R\frac{1}{R}R1​表示，R越大，曲率越小曲率用希腊字母κ\kappaκ表示，这样我们就得到了曲率的公式κ=1R\kappa=\frac{1}{R}κ=R1​表示这段曲线的函数为S⃗\vec {S}S对于任意输入的t（时间？），我们都可以用一个向量来描述它的位置，这些向量的坐标就构成了这段曲线换一个思路，我们取曲线上输出点的且向量，这些切向量描述

数据是新时代的生产要素；保护数据原生价值，实现数据的所有权保护、交换与管理；完善数据在收集、使用、存储等阶段的全生命周期安全；研究分析复杂物理数据交互场景中的数据安全攻防机理；在保护数据所有权的前提下实现高价值数据的安全交易；安全技术标准的推广与法律法规的完善。一、数据安全防护是重大战略需求当前的行业共识认为数据是驱动数字经济发展的核心动力。以数据为基础的云计算、物联网、区块链、人工智能等经济生态及相关产业链在智慧城市升级、国家重大基建产业发展等方面发挥着积极的作用。《中国数字经济发展白皮书》显示，2.

今天学tomcate,自己配置了整整一下午环境变量,终于在一大哥帮助下配置完成tomcat根本不需要环境变量配置…无法启动tomcat服务器就是因为JAVA_HOME环境变量配置有问题下面是标准的环境变量配置1.新建JAVA_HOME系统变量变量名：JAVA_HOME ，变量值：D:\java\java_jdk\jdk1.8 (这里填你自己选择的安装路径！！)2.新建CLASSPATH变量变量名：CLASSPATH , 变量值： .;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\li

文章目录二、ResNet（残差网络）总结普通神经网络是由输入层、隐藏层、输出层组成，当参数过多，训练就会变的很慢，这个时候就可以减少参数。输入层：输入的不是一个特征，一个维度，而是一个长方体的矩阵（三维的）卷积层：提取特征。举例：输入一个数据维度是7x7x3，7x7表示图像h=7，w=7，有三个通道。Filter W0表示先随机初始化一组权重参数，这里强调一下，输入数据维度通道数与Filter W0维度数是一样的，这里都是3，Filter W0中 3x3x3的矩阵我们称作**卷积核。**计

本篇是在tp5.1框架下实现的参考内容：菜鸟教程:折叠插件实现效果：废话不多说，直接上代码代码实现1，要引用的bootcss（jquery和bootstrap版本和小编不一样的也不用担心，直接用就行，不管是哪个版本的bootstrap都是可以实现二级菜单的效果的）：<script src="/static/js/jquery-3.2.1.min.js"></script><script src="/static/js/bootstrap.js"><