效果分析该动画，可拆分成两个步骤：鼠标移入或者移出时，添加一个动画 class实现该动画 class，实现移入移出动画图片瀑布流布局可参考 Vue 手写图片瀑布流组件(附源码)HTML 和 CSS 布局布局比较简单，一个父容器 ，里面一个 mask div，一个 img div {代码...} 布局，父容器设置 position: relative; 子 mask 容器设置 p...

$k$-近邻算法$k$ 近邻( $k$ -Nearest Neighbor, $k \mathrm{NN}$)是一种监督学习优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点:计算复杂度高、空间复杂度高工作原理给定测试样本, 基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的 $k$ 个训练样本, 然后基于这 $k$ 个邻居的信息来进行预测一般流程包括：计算已知类别数据集...

听吧 战斗的号角发出警报穿好军装拿起武器青年团员们集合起来踏上征途万众一心保卫国家我们再见吧 亲爱的妈妈请你吻别你的儿子吧再见吧妈妈 别难过 别悲伤祝福我们一路平安吧再见吧 亲爱的故乡胜利的星会照耀我们再见吧妈妈 别难过 别悲伤祝福我们一路平安吧我们自幼心爱的一切宁死也不能让给敌人青年团员们武装起来踏上...

Kubernetes官方java客户端全称是<font color="blue">Kubernetes Java Client</font>，是K8S官方推出的java库，以8.0.2版本为例，其maven坐标如下：

K-均值算法是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为若干个互不重叠的簇。在无监督学习中，聚类旨在发现数据的内在结构和模式，而不需要事先标记的类别信息。K-均值算法的目标是将数据点划分到K个簇中，使得簇内的点距离最小，而簇间的距离最大。算法的原理很直观，首先需要确定簇的数量K。然后随机选择K个初始质心点，...

首先使用isRed记录所有的红色结点，这样在建树的时候就可以使用正数来建树。然后再根据先序序列建立二叉搜索树(不需要中序),然后再使用先序遍历判断该数是否是红黑树即可。

🎓 你将学到什么？ Windows 下安装 minikube 的详细步骤 在安装过程中可能遇到的问题及其解决方案 来，今天我们来折腾一下在 Windows 操作系统安装 minikube 🙋 蛋尼尔：minikuke是什么东西？ 先来看下官方是怎么介绍的： Minikube is a tool that makes it easy to run Kubernetes locally. Minikube runs a single-node ...

k近邻算法是一种基本的分类和回归方法，这里只实现分类的k近邻算法。k近邻算法的输入为实例的特征向量，对应特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k近邻算法不具有显式的学习过程，实际上k近邻算法是利用训练数据集对特征向量空间进行划分。将划分的空间模型作为其分类模型。

IOS3 模块是针对 IOS 的兼容模块，实现了两个常用方法的兼容，这两个方法分别是 trim 和 reduce 。 读 Zepto 源码系列文章已经放到了github上，欢迎star: reading-zepto 源码版本 本文阅读的源码为 zepto1.2.0 GitBook 《reading-zepto》 trim {代码...} 看注释， trim 是为了兼容 ios3.2 的。 也是常规的做法，如果 Str...

} while (0)并在适当的位置使用这个宏来打印CUDA的错误日志。#pragma once, 不要放在源代码文件里，这个一般只放在头文件里的。（防止头文件被引入多次）Event的调用有以下内容：具体的顺序如下：（1）声明Event（这里以计算核函数运行时间前后的start Event和stop Event为例）cudaEvent_t start, stop;（2）创建EventCH...

续接上篇：[easy 部分][链接]熟悉了基本知识点之后，middle整体比较顺畅，就是题目太多，更多是知识点的查漏补缺。一眼过的部分 {代码...} DeepReadonly这块内容还是【分配条件类型】没掌握好，可以参看另一篇文档.Chinable {代码...} 这里难点有两个：重复赋值时，怎么让其报错 {代码...} 给name属性赋值后，再次赋值na...

【推荐】用Smudgeplot评估物种倍性后，用组合jellyfish+GenomeScope1.0做二倍体物种的基因组调查，用组合KMC+GenomeScope2.0做多倍体物种的基因组调查。

2019CCPC网络赛的一道题目，现场猜到了结论，但本人过于沙雕，试了一下猜想，居然不对，就立刻转身了。猜想是正确的，是我验证错了....猜想：$$ gcd(i^a-j^a,i^b-j^b)=i-j $$推导结果：$$ \sum_{d=1}^{N}\mu(d)\cdot d\sum_{i=1}^{\lfloor\frac{N}{d}\rfloor}\sum_{j=1}^{i}(i-j) $$设$$ \lfloor \dfrac{N}{d} \rfloor=k...

新手在开始尝试Go编码研发的时候，还是要先搞清楚GoPATH，GOROOT，以及相关环境变量配置，相关Go的操作命令的区别，否则就会踩到一些搞不懂的坑。

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关联规则挖掘是一种识别不同项目之间潜在关系的技术。以超级市场为例，客户可以在这里购买各种商品。通常，客户购买的商品有一种模式。例如，有婴儿的母亲购买婴儿产品，如牛奶和尿布。少女可以购买化妆品，而单身汉可以购买啤酒和薯条等。总之，交易涉及一种模式。如果可以识别在不同交易中购买的物品之间的关系，则可...

先来回忆一下相关概念吧~二叉搜索树二叉搜索树是一棵二叉树二叉搜索树的特点：对于树中的每个节点X，它的左子树中所有关键字值小于X的关键字值，而它的右子树中所有关键字值大于X的关键字值。根据这个性质，对一个二叉树进行中序遍历，如果是单调递增的，则可以说明这个树是二叉搜索树。前序遍历：根节点->左子树->...