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什么是魔术方法？在Python中，所有以双下划线__包起来的方法，统称为Magic Method（魔术方法），它是一种的特殊方法，普通方法需要调用，而魔术方法不需要调用就可以自动执行。或许在之前，你不知道这个概念，但我保证，只要你用过Python，那你一定在不经意间用过魔术方法。例如：对于两个字符串，你可能会用“+”号把他们连起来，得到一个合起来之后的字符串： 1234567a = 'Hello, 'b = 'World!'c = a + bprint(c)>>>Hello, World! 但是，按理说，“+”只能对于数使用，字符串之间是不能相加的，那为什么上面那段程序还能够运行呢？这就是魔术方法的功劳了。事实上，因为str类实现了__add__魔术方法，进而实现了运算符重载，所以我们可以通过“+”来实现字符串的拼接。 魔术方法在类或对象的某些事件触发后会自动执行，让类具有神奇的“魔力”。如果希望根据自己的程序定制自己特殊功能的类，那么就需要对这些方法进行重写。例如，如果我们想要实现一个自己的字符串类，在两个长度相等的全是字母 ...

问题分析树状数组和线段树是两种非常常用的数据结构，那么他们分别是用于什么问题呢？这里借用一位力扣大佬的总结： 数组不变，求区间和：「前缀和」、「树状数组」、「线段树」 多次修改某个数（单点），求区间和：「树状数组」、「线段树」 多次修改某个区间，输出最终结果：「差分」 多次修改某个区间，求区间和：「线段树」、「树状数组」（看修改区间范围大小） 多次将某个区间变成同一个数，求区间和：「线段树」、「树状数组」（看修改区间范围大小） 这样看来，「线段树」能解决的问题是最多的，那我们是不是无论什么情况都写「线段树」呢？ 答案并不是，而且恰好相反，只有在我们遇到的问题，不得不写「线段树」的时候，我们才考虑线段树。 因为「线段树」代码很长，而且常数很大，实际表现不算很好。我们只有在不得不用的时候才考虑「线段树」。 总结一下，我们应该按这样的优先级进行考虑： 简单求区间和，用「前缀和」 只要求最终结果，用「差分」 多次将某个区间变成同一个数，用「线段树」 其他情况，用「树状数组」 （作者：AC_OIer，链接：https://leetcode-cn.com/problems/range-su ...

前言昨天接到了一个任务，给一个会议录屏。由于笔者的失误，导致环境声音也被录了进去。不过幸好有回放。但是下一个问题又来了。这个回放依然是直播形式的。也就是说，这个视频是由许多个长度只有几秒的小视频组合而成，并不能直接下载。 解决方法笔者找到了一种可以下载这种视频的方法，亲测有效。其实思路非常简单直接，就是将所有的这些小片段全部下载下来再拼到一起。好，现在思路有了，具体如何实现呢？可以分下面几个步骤。每个步骤的解决方法和实现可能有多种形式，笔者只介绍自己这次用的。 1. 抓取m3u8文件首先，我们需要先找到这场直播的网页中的m3u8格式的文件。这个文件会首先被发送过来。如果把接下来服务器端传过来的几百上千个ts文件（也就是视频文件）比作书的每一章节，那么这个m3u8文件就是这本书的目录，指示每一章节的位置以及页数。 使用记事本打开后，这个文件的内部结构如下（链接的中间部分已打码）： 1234567891011121314151617#EXTM3U#EXT-X-VERSION:3#EXT-X-ALLOW-CACHE:NO#EXT-X-TARGETDURATION:5#EXT-X-MEDIA- ...

题目简介902. 最大为 N 的数字组合难度：困难 给定一个按 非递减顺序 排列的数字数组 digits 。你可以用任意次数 digits[i] 来写的数字。例如，如果 digits = [‘1’,’3’,’5’]，我们可以写数字，如 ‘13’, ‘551’, 和 ‘1351315’。 返回 可以生成的小于或等于给定整数 n 的正整数的个数 。 示例 1：12345输入：digits = ["1","3","5","7"], n = 100输出：20解释：可写出的 20 个数字是：1, 3, 5, 7, 11, 13, 15, 17, 31, 33, 35, 37, 51, 53, 55, 57, 71, 73, 75, 77. 示例 2：1234567输入：digits = ["1","4","9"], n = 1000000000输出：29523解释：我们可以写 3 个一位数字，9 个两位数字，27 个三位数字，81 个四位数字，243 个五 ...

题目简介1601. 最多可达成的换楼请求数目难度：困难 我们有 n 栋楼，编号从 0 到 n - 1 。每栋楼有若干员工。由于现在是换楼的季节，部分员工想要换一栋楼居住。 给你一个数组 requests ，其中 requests[i] = [fromi, toi] ，表示一个员工请求从编号为 fromi 的楼搬到编号为 toi 的楼。 一开始所有楼都是满的，所以从请求列表中选出的若干个请求是可行的需要满足 每栋楼员工净变化为 0 。意思是每栋楼 离开 的员工数目 等于 该楼 搬入 的员工数数目。比方说 n = 3 且两个员工要离开楼 0 ，一个员工要离开楼 1 ，一个员工要离开楼 2 ，如果该请求列表可行，应该要有两个员工搬入楼 0 ，一个员工搬入楼 1 ，一个员工搬入楼 2 。 请你从原请求列表中选出若干个请求，使得它们是一个可行的请求列表，并返回所有可行列表中最大请求数目。 示例1： 1234567891011输入：n = 5, requests = [[0,1],[1,0],[0,1],[1,2],[2,0],[3,4]]输出：5解释：请求列表如下：从楼 0 离开的员工为 x 和 ...

前言在Go语言中，Slice作为一个比数组更加灵活的数据结构被广泛应用。但也正是由于它的灵活性，导致使用时常常容易犯错。笔者昨天做到了一道很有意思的题目，在这里与大家分享。 题目下面的函数输出什么？ 123456789101112131415161718192021package mainimport ( "fmt")func SliceRise(s []int) { s = append(s, 0) for i := range s { s[i]++ }}func main() { s1 := []int{1, 2} s2 := s1 s2 = append(s2, 3) SliceRise(s1) SliceRise(s2) fmt.Println(s1, s2)} A : [2, 3][][2, 3][2, 3, 4] B : [1, 2][1, 2, 3] C : [1, 2][2, 3, 4] D : ...

题目简介1039. 多边形三角剖分的最低得分难度：中等 给定 N，想象一个凸 N 边多边形，其顶点按顺时针顺序依次标记为 A[0], A[i], ..., A[N-1]。 假设您将多边形剖分为 N-2 个三角形。对于每个三角形，该三角形的值是顶点标记的乘积，三角剖分的分数是进行三角剖分后所有 N-2 个三角形的值之和。 返回多边形进行三角剖分后可以得到的最低分。 示例1：123输入：[1,2,3]输出：6解释：多边形已经三角化，唯一三角形的分数为 6。 示例2： 123输入：[3,7,4,5]输出：144解释：有两种三角剖分，可能得分分别为：3*7*5 + 4*5*7 = 245，或 3*4*5 + 3*4*7 = 144。最低分数为 144。 示例3：123输入：[1,3,1,4,1,5]输出：13解释：最低分数三角剖分的得分情况为 1*1*3 + 1*1*4 + 1*1*5 + 1*1*1 = 13。 解法时间与内存双百： 核心的动态规划推导式：dp[i][j]= dp[i][k] + dp[k][j] + values[i] * values[k] * values[j] ...

Moser Flow：在流形上的基于散度的生成模型本文为2021年NeurlPS会议的六篇杰出论文之一。核心思想为将连续标准化流（CNF）模型迁移到黎曼流形上，再通过Moser提出的体积元方法使用散度来计算。它的模型（学习）密度被参数化为源（先验）密度减去神经网络(NN)的散度。本模型可以在一般曲面（包括隐式曲面）上进行采样，对比现有的CNF上，本模型在密度估计的样本质量和训练复杂性方面取得了显著的改进。 文章解读（由于公式过多，难以全部搬到Markdown中，所以博主放了PDF版本）（PDF需要翻墙后才能查看） 前置知识说明本文所涉及到的黎曼流形为微分几何内的内容。如果为非数学系的学生想要完全理解需要学习以下内容：数学分析，拓扑学，微分几何。 如果需要相关书籍可以给博主发邮件，联系方式在“公告”或“关于我”中查看。 参考文献Rozen N, Grover A, Nickel M, et al. Moser Flow: Divergence-based Generative Modeling on Manifolds[J]. Advances in Ne ...

租借云服务器要搭建一个自己的网站，首先需要租一台云服务器。这里推荐阿里云，在国内算是最好用的一个了。如果是学生身份可以认证后以优惠价购买（开发者成长计划），还可以白嫖两个月（需要答题并写一份使用感想）。 以我选择的ECS云服务器为例。购买后进入控制台，选择对应的地区，然后创建一个实例，设置实例密码。 点击远程连接后，选择一个连接方式（推荐workbench）。就可以连接到云服务器了。 网站搭建Web服务器连接上服务器后，选择一个web服务器软件使用（如Apache或Nginx）。 Apache教程：https://blog.csdn.net/weixin_39212776/article/details/81192847 Nginx教程：https://www.cnblogs.com/taiyonghai/p/6728707.html HTML网站模板可以在“模板之家”这个网站上找自己所需要的样式。下载完直接改动文字或者图片即可，简单快捷。（Adobe的Dw可以进行网页的可视化修改，代码基础不太好的话可以用这个） 选择好后不需要开会员，去淘宝找商家购买即可，价格非常便宜，一个0 ...

数据集介绍新药和新材料的计算上的从头设计需要对化合物空间进行严格的、无偏见的探索。然而，目前分子空间仍有巨大的未知领域未被遍历。QM9作者报告了由CHONF组成的134k个稳定的小有机分子的几何结构、能量、电子和热力学特性的计算数据。这些分子对应于GDB-17数据集中的1660亿个有机分子中133,885个分子。作者报告了分子能量最小的几何构象、相应的谐波频率、偶极矩、极化率，以及能量、热焓和自由能。所有属性都是在量子化学的B3LYP/6-31G(2df,p)水平上计算的。此外，对于C7H10O2分子，在134k分子中有它的6,095个构象异构体。作者在更精确的G4MP2理论水平上报告了所有这些异构体的能量、热焓和原子化自由能。因此，这个数据集提供了一个相关的、一致的和全面的小有机分子化学空间的量子化学特性。这个数据库可以作为现有方法的基准数据，或用以开发新的方法，如量子力学/机器学习，以及构效关系的系统识别。 下载链接https://figshare.com/collections/Quantum_chemistry_structures_and_properties_of_134_ ...