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我是风筝，公众号「古时的风筝」，一个兼具深度与广度的程序员鼓励师，一个本打算写诗却写起了代码的田园码农！ 文章会收录在 JavaNewBee 中，更有 Java 后端知识图谱，从小白到大牛要走的路都在里面。 程序员上班戴耳机听歌难道不是正常的吗，真的还有公司不允许程序员戴耳机的吗？不戴耳机能写代码？ 那程序员的耳机里听的是什么呢？我采访了一众程序员朋友。 钢铁程序员王二麻子同学 听的什么？我根本就不知道，我只是不想让别人打扰我 有时候开发确实是比较费脑子的，尤其是遇到复杂逻辑的时候。正当思如泉涌、灵感迸发的时候，旁人看着我坐在那里一动不动，好像什么都没有做，其实我脑子里正在构思一个复杂的流程。 这时候，突然有个人走过来打断我，前面的思考都白费了，你说伤心不，你说气人不。 所以，为了防止上面的情况出现，不得不戴上耳机。至于听什么，不重要，我只是告诉别人，别过来，我现在没时间。 生活需要仪式感的刘精神同学 听什么不重要，关键是仪式感 生活需要仪式感，写代码也需要仪式感啊。当我戴上耳机的那一刻，我感觉精神抖擞，仿佛游离的三魂六魄都回来了，写代码更有动力。 要是不戴耳机，感觉浑身无力，只想摸鱼，写代码什么的，根本想都想不起来。 心疼自己的高爱己同学 其实我就是不想听我的机械键盘声音，实在太吵了 你也知道，笔记本自带的键盘总感觉软绵绵的，敲起来实在不给力，严重影响我的工作效率

一.简介 支持向量机(svm)的想法与前面介绍的感知机模型类似，找一个超平面将正负样本分开，但svm的想法要更深入了一步，它要求正负样本中离超平面最近的点的距离要尽可能的大，所以svm模型建模可以分为两个子问题： （1）分的对：怎么能让超平面将正负样本分的开； （2）分的好：怎么能让距离超平面最近的点的距离尽可能的大。 对于第一个子问题 ：将样本分开，与感知机模型一样，我们也可以定义模型目标函数为： \[f(x)=sign(w^Tx+b) \] 所以对每对样本 \((x,y)\) ，只要满足 \(y\cdot (w^Tx+b)>0\) ，即表示模型将样本正确分开了 对于第二个子问题 ：怎么能让离超平面最近的点的距离尽可能的大，对于这个问题，又可以拆解为两个小问题： （1）怎么度量距离？ （2）距离超平面最近的点如何定义？ 距离的度量很简单，可以使用高中时代就知道的点到面的距离公式： \[d=\frac{|w^Tx+b|}{||w||} \] 距离超平面最近的点，我们可以强制定义它为满足 \(|w^Tx+b|=1\) 的点（注意，正负样本都要满足），为什么可以这样定义呢？我们可以反过来看，一个训练好的模型可以满足：（1）要使得正负样本距离超平面最近的点的距离都尽可能大，那么这个距离必然要相等，（2）参数 \(w,b\) 可以等比例的变化，而不会影响到模型自身，所以 \(|w^Tx+b

数据库中可以用 datetime、bigint、timestamp 来表示时间，那么选择什么类型来存储时间比较合适呢？ 前期数据准备 通过程序往数据库插入 50w 数据 数据表： CREATE TABLE `users` ( `id` int ( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `time_date` datetime NOT NULL , `time_timestamp` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP , `time_long` bigint ( 20 ) NOT NULL , PRIMARY KEY ( `id` ), KEY `time_long` ( `time_long` ), KEY `time_timestamp` ( `time_timestamp` ), KEY `time_date` ( `time_date` ) ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT= 500003 DEFAULT CHARSET =latin1 其中 time_long、time_timestamp、time_date 为同一时间的不同存储格式 实体类 users /** * @author hetiantian *

前言： 这是我 退役赛 省选中唯一一道答得令自己满意的题目。 也就是 $skyh:$难道你没$AC$ 的那道题。 这道题我想了大概二十多分钟。觉得不是很简单。 然而考后出来才发现，大神们都是用数学推导$AC$的这道题。 而我，众所周知，退役在即的我菜的不行，自然不会数学推导。 所以说如果你什么也不会，你怎么做这道题呢？ 于是这里有一个菜菜的组合含义理解方法。（几乎）没有任何数学推导。 （可能和luogu的某些题解撞了？不知道我没看） 虽然时间复杂度显然不优是$O(m^2log)$的但是应该比较好懂……（考场上犯傻了其实可以简单优化成$O(m^2)$） 于是打算做一个大胆的尝试：能不能给学弟（妹）们讲懂。 没关系看不懂就证明我果然还是太菜了QAQ $Description:$ 求$\sum\limits_{k=0}^{n} \binom{n}{k} x^k f(k)$其中$f(x)=\sum\limits_{i=0}^{m} a_ix^i$ 15%:$n\le 10^3$ +25%:$m=0$ +20%:$x=1$ 100%:$m\le 10^3,others \le 10^9$ （只给出了我用到的部分分） $n \le 10^3:$ 你可以用多项式多点求值求出所有$f$的值然后……编不下去了。 （真庆幸没单独提出来一个$n \le 5 \times 10^4$的部分分） $m=0:

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一、背景 全文根据《算法-第四版》， Dijkstra（迪杰斯特拉）算法，一种单源最短路径算法。我们把问题抽象为2步：1.数据结构抽象 2.实现。 分别对应第二章、第三章。 二、算法分析 2.1 数据结构 顶点+边->图。注意： Dijkstra算法的限定： 1.边有权重，且非负 2.边有向 2.1.1 加权 有向边 DirectedEdge，API抽象如下： 方法 描述 DirectedEdge(int v, int w, double weight) 构造边 double weight() 边的权重 int from() 边的起点 int to() 边的终点 2.1.2 加权 有向图 EdgeWeightedDigraph，API抽象如下： 方法 描述 EdgeWeightedDigraph(In in) 从输入流中构造图 int V() 顶点总数 int E() 边总数 void addEdge(DirectedEdge e) 将边e添加到图中 Iterable<DirectedEdge> adj(int v) 从顶点v指出的边（邻接表,一个哈希链表，key=顶点，value=顶点指出的边链表） Iterable<DirectedEdge> edges() 图中全部边 2.1.3 最短路径 DijkstraSP, API抽象如下： 方法 描述 DijkstraSP

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