lr

传送门 给定一个 R C R C 的01 矩阵，要求计算出这个 01 矩阵中有多少个双十字。 双十字由两条水平的和一条竖直的“1”线段组成，要求满足以下几个限制： 1.两条水平的线段不能在相邻的两行。 2.竖直线段上端必须严格高于两条水平线段，下端必须严格低于两条水平线段。 3.竖直线段必须将两条水平线段严格划分成相等的两半。 4.上方的水平线段必须严格短于下方的水平线段。 输出双十字的个数 mod 1,000,000,009 的值。 R , C , N ≤ 10000 , R C ≤ 1000000 R , C , N ≤ 10000 , R C ≤ 1000000 Solution： l r [ i ] l r [ i ] 表示从i开始表示最多能左右延伸多少 d o w n [ i ] d o w n [ i ] 表示从i开始最多往下延伸多少 top[i]表示从i开始最多往上延伸多少 我们考虑枚举下端线段的中点j，然后对于每个上端线段的中点i，对答案的贡献有 ∑ l r [ j ] l e n = 1 m i n ( l e n 1 , l r [ i ] ) t o p [ i ] d o w n [ j ] ∑ l e n = 1 l r [ j ] m i n ( l e n 1 , l r [ i ] ) t o p [ i ] d o w n [ j ]

程序报错： 意思大概是fit的时候缺少参数y。 仔细检查和上网百度了之后发现是在初始化逻辑回归的那个变量时没有加上括号： from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR 在下面使用时： lr=LR 改为： 就好了。 文章来源: 代码bug：运行代码，出现TypeError: fit() missing 1 required positional argument: 'y'，

Learning a text classifier using fastText Text classification is a core problem to many applications, like spam detection, sentiment analysis or smart replies. In this tutorial, we describe how to build a text classifier with the fastText tool. What is text classification? The goal of text classification is to assign documents (such as emails, posts, text messages, product reviews, etc…) to one or multiple categories. Such categories can be review scores, spam v.s. non-spam, or the language in which the document was typed. Nowadays, the dominant approach to build such classifiers is machine

　　在录制，增强，整合 LoadRunner 脚本时，遇到了中文乱码问题。在此记录一下中文乱码问题的解决办法。 　 　一、录制回放中文乱码 　　我录制登陆的脚本，用户名中出现中文，回放的时候总是提示登陆失败。如下图： 　　 图1 LR回放中文乱码 　　解决中文乱码可以在录制的时候在Virtual User Gen的 Tools->Recoding Options -> Advanced -> Support charset -> UTF-8。重新录制后中文乱码问题得到解决。 　　 二、整合脚本中文乱码 　　录制增强（参数化，关联，检查点，事务）脚本后决定将几个脚本整合在一起。于是新建了一个空的脚本，将登陆退出公用操作分别放在vuser_init和vuser_end中，其他操作放在各自的Action中。整理完成回放后又出现中文乱码。为解决这个问题，最关键的是要把本地GBK编码的汉字转换成UTF-8编码格式的信息，为此我们引进loadrunner自带的编码函数lr_convert_string_encoding。 　　int lr_convert_string_encoding ( const char *sourceString, const char *fromEncoding, const char *toEncoding, const char *paramName); 　　

LR调试脚本的时候报错： 1.Error -27796: Failed to connect to server "192.168.211.128:80": [10060] Connection timed out [MsgId: MERR-27796] 2.web_url("bbs") highest severity level was "ERROR", 0 body bytes, 0 header bytes [MsgId: MMSG-26388] 问题分析： 1.刚开始运行的时候，脚本是ok的。关联值和参数化的值都获取到了。但是当运行第4次的时候就开始报这个错，感觉这中间我也没有做什么呀。怎么就连不上服务器了？ 2.网上的解决办法真的是五花八门呀。但是看的是却是无从下手呀。 3.懒得尝试，直接卸载LR，重装LR，问题没有解决。 4.继续尝试新的方法中 来源：博客园 作者： 七星瓢虫6 链接：https://www.cnblogs.com/yyl6/p/11455783.html

关于优化函数的调整 拆下包： https://ptorch.com/docs/1/optim class torch.optim.Optimizer(params, defaults) 所有优化的基类. 参数： params (iterable) ―― 可迭代的Variable 或者 dict。指定应优化哪些变量。 defaults-(dict)：包含优化选项的默认值的dict（一个参数组没有指定的参数选项将会使用默认值）。 load_state_dict(state_dict) 加载optimizer状态 参数： state_dict (dict) ―― optimizer的状态。应该是state_dict()调用返回的对象。 state_dict() 将优化器的状态返回为一个dict。 它包含两个内容： state - 持有当前optimization状态的dict。它包含了 优化器类之间的不同。 param_groups - 一个包含了所有参数组的dict。 step(closure) 执行单个优化步骤（参数更新）。 不同的优化算子 参考：莫烦大神视频，传送门不给直接百度搜就好； 首先给出基本的四种更换优化算子的代码： SGD 就是随机梯度下降 opt_SGD = torch.optim.SGD(net_SGD.parameters(), lr=LR) momentum

1.事务、计算单个请求的相应时间 　　添加事务 (事务是可以嵌套的、但必须成对的) lr_start_transaction ( 'openshouye' ) 事务开始　　 lr_end_transaction ( 'openshouye' ) 事务结束 lr_get_transaction_duration ( 'openshouye' ) 获取事务时间（包含浪费时间） 必须放置事务结束之前（ Removes wasted time from all open transactions ） lr_get_transaction_vasted_time ( 'openshouye' ) 获取浪费时间 必须放置事务结束之前（ Removes wasted time from all open transactions ） 2. 手动设置事务的状态 lr_set_transaction_status 3. 计算代码片段的时间 time = lr_start_time () waster = lr_end_time ( time ) lr_wasted_time ( waster * 1000 ) 　　4.浪费时间 lr_wasted_time （）获取浪费时间 是单位毫秒 milliseconds 与 秒之间 1000 转载请标明出处: loadrunner 添加事务 与参数化

lrcc 2019是史上首个专为专业摄影师和摄影爱好者提供了全套照片服务的应用程序。可以为用户提供跨桌面、移动设备和 Web 编辑、整理、存储和分享照片所需的一切。本文讲述的是 lr CC 2019 如何添加照片详细操作步骤。 将照片添加到Lightroom CC需要几个简单的步骤。 1.启动Lightroom CC。 2.从相机设备添加照片 将相机或读卡器连接到计算机。如有必要，请参阅相机制造商的文档，以获取有关如何将其连接到计算机的说明。 在添加到Lightroom CC之前，您的图像可供查看。这在下面的步骤3中描述。 添加硬盘文件夹中的照片 在出现的对话框中，执行以下任一操作： 在添加到Lightroom CC之前，您的图像可供查看。这在下面的步骤3中描述。 3.您正在查看图像的预览。在此屏幕中，您可以选择要添加到Lightroom CC的图像。 选择要导入的照片 要选择要导入的照片，请将指针移到该照片上，然后单击缩略图左上角显示的灰色圆形覆盖图。缩略图左上角的蓝色复选标记表示已选择要导入的照片。 要取消选择任何照片，请单击缩略图左上角的蓝色复选标记。 复制照片 如果您认为照片被错误地识别为重复，则可以通过在资源管理器（Win）/ Finder（Mac）中重命名照片然后在Lightroom CC中添加照片来解决此问题。 将照片添加到相册 要创建相册并将所选照片添加到新相册中

I've been reading on both in Wikipedia, and noticed that although LR(0) parsers exist, there's no such thing as LL(0) parser. From what I read, I understand that the k in LL(k)/LR(k) means how many characters the parser can see beyond the current character that it's currently working on. So my question is, why is there no such thing as LL(0) parser even though LR(0) exists? The difference has to do with what the k means in LR(k) versus LL(k). In LL(k), the parser maintains information about a top-down, left-to-right parse that traces out a leftmost derivation. The parser works by repeatedly

版权声明：转载请注明出处，谢谢！ https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/59109447 1. Parameters solver.prototxt 文件是用来告诉caffe如何训练网络的。 solver.prototxt 的各个参数的解释如下： 这个参数是用来表示网络的初始学习率的。这个值是一个浮点型实数。 这个参数是用来表示学习率随着时间是如何变化的。值是字符串，需要加 "" “step”――需要设置 stepsize 。根据 gamma 参数和 stepsize 参数来降低学习率， base_lr * gamma ^ (floor(iter / stepsize)) 。 iter 是当前迭代次数。学习率每迭代 stepsize “multistep”――与 step 类似，需要设置 stepvalue ，学习率根据 stepvalue “fixed”――学习率 base_lr “inv”――学习率变化公式为 base_lr * (1 + gamma * iter) ^ (- power) “exp”――学习率变化公式为 base_lr * gamma ^ iter} “poly”――学习率以多项式形式衰减，到最大迭代次数时降为0。学习率变化公式为 base_lr * (1 - iter/max_iter) ^