文章目录 一、生成对抗网络基础 1.1 GANGAN概述 1.2 什么是生成对抗网络？ 1.2.1 对抗生成网络背后的数学原理 1.2.2 重说GAN原理 1.2.3 小结 1.3 GANs应用举例 1.3.1 从生成MNIST开始 1.3.2 垃圾邮件识别 1.3.3 更多实际应用 1.3.4 小结 声明 参考文献 一、生成对抗网络基础 ​ 生成对抗网络（Generative Adversarial Net...

分3种情况：(1) p、q分别在root左右子树中。此时root即为最近公共祖先(2) p、q都在左子树中，最近公共祖先在左子树中，遍历左子树 (3) p、q都在右子树中，遍历右子树

Q：我的项目启动时报错laravel $kernel->handle 怎么办 A：检查app/Http/Controller目录下 是否存在Controller.php。一般这种问题是误删了此文件导致。 Q：我该怎么解决？ A：重新构建一个laravel项目 {代码...}

切片的本质、定义 、常用函数本质：引用类型，相当于在内存中划分出一块连续空间，其底层是一个的数组，与数组不同之处在于切片可扩容，而数组的长度是固定。定义：var s []int常用函数：len、cap、make、append、...、copy

过程 3.7.1 栈帧结构 {代码...} 3.7.3 寄存器使用惯例 {代码...} 3.7.4 过程示例 {代码...}

百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个结点 p、q，最近公共祖先表示为一个结点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先）。”

队列是只允许在一端进行插入操作，在另一端进行删除操作的线性表。队列是一种先进先出的线性表，允许插入的一端称为队尾，允许删除的一端称为对头。同栈一样，队列也是一种限定性线性表，同时队列也具有顺序存储和链式存储两种方式。如下图所示：

题目：Given an integer n, count the total number of digit 1 appearing in all non-negative integers less than or equal to n.

上一节我们讨论的都是随机事件，某一个随机事件可能包含若干个随机试验样本空间中的随机结果，如果对于每一个可能的实验结果都关联一个特定的值，这样就形成了一个随机变量。

本文介绍一种高效的，很有价值的无等待队列实现 fast wait-free queue。它基于FAA(fetch-and-add)+CAS(compare-and-swap)来实现。第一步的FAA避开高度竞争情况下第一个CAS造成的竞争。同时它还提供最强的wait-freedom保证progress。

循环队列 {代码...}

给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素不能使用两遍。

一、RabbitMQ的架构图Broker = MQ 服务器：消息中转站。VirtualHost：虚拟主机，具备隔离效果的一个空间，一个MQ有多个VirtualHost空间。exchange：交换机，判断并分配消息的路由到各个队列中。queue：队列，是可以存储消息的容器。Publisher：消息生产者，用来生产与发送消息的角色。Consumer：消息消费者，用来接收、...

⭐本专栏针对FPGA进行入门学习，从数电中常见的逻辑代数讲起，结合Verilog HDL语言学习与仿真，主要对组合逻辑电路与时序逻辑电路进行分析与设计，对状态机FSM进行剖析与建模。🔥文章和代码已归档至【Github仓库：hardware-tutorial】，需要的朋友们自取。或者关注公众号【AIShareLab】，回复 FPGA 也可获取。

对于树的序列化，可以直接联想到对树的遍历。树的遍历包括前序遍历，中序遍历，后序遍历和水平遍历，并且可知前序遍历和中序遍历，或中序遍历和后序遍历可以构成一棵唯一的树。除此以外，因为这是一棵二叉搜索树，可知该树的中序遍历就是所有元素的从小到大的排列。

随机对照试验构成通常被认为是用于评估某些干预或感兴趣治疗效果的金标准设计。参与者被随机分配到两个（有时更多）的群体这一事实确保了，至少在期望中，两个治疗组在测量的，重要的是可能影响结果的未测量因素方面是平衡的。因此，两组之间结果的差异可归因于随机化治疗而不是对照（通常是另一种治疗）的效果。

信息量：它是用来衡量一个事件的不确定性的；一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则它所携带的信息量就越小。假设$X$是一个离散型的随机变量，其取值集合为$X$ = $x_0，x_1，，，x_n$,其概率分布函数为$p(x) = Pr(X = x),x\in X$,则定义事件$X = x_0$的信息量为：