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目标检测从入门到精通——数据增强方法总结
目标检测从入门到精通——数据增强方法总结
mongo奇葩问题(数据类型)
mongo奇葩问题(数据类型)
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （288）-- 算法导论21.3 6题
在 Go 语言中实现一个使用按秩合并（Union by Rank）和路径压缩（Path Compression）的并查集（Disjoint Set Forest）以重做练习 21.2-2，首先需要定义一些基础的数据结构来表示集合（或称为“树”）以及每个集合中的元素。然后，我们需要实现 find, union 等方法。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （259）-- 算法导论19.3 2题
FIB-HEAP-DECREASE-KEY 是斐波那契堆（Fibonacci Heap）操作中的一个，它允许我们减少堆中某个节点的键值，并可能触发一系列操作来维护堆的性质。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （255）-- 算法导论18.3 1题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （255）-- 算法导论18.3 1题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （260）-- 算法导论19.4 1题
Pinocchio 教授的说法是错误的，因为斐波那契堆（Fibonacci Heap）在经历一系列操作后，其高度（即任意节点到根节点的最长简单路径上节点的数量）并非总是 O(lg n)。
【Elasticsearch】-DSL查询（从零到起飞）
Elasticsearch提供了DSL ( Domain Specific Language）查询，就是以SON格式来定义查询条件
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （258）-- 算法导论19.3 1题
斐波那契堆（Fibonacci Heap）是一种特殊的优先队列数据结构，它使用了一种叫做“合并树”的结构来组织节点。在斐波那契堆中，节点可以被标记（marked）或未标记（unmarked）。当一个节点被标记时，它意味着该节点在之前的操作中可能失去过孩子，或者它是通过合并操作得到的。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （253）-- 算法导论18.2 6题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （253）-- 算法导论18.2 6题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （254）-- 算法导论18.2 7题
为了最小化B树的查找时间，我们需要考虑磁盘I/O操作的数量，因为磁盘I/O通常是数据库操作中性能的主要瓶颈。B树的查找时间主要由树的深度和每个节点中的关键字数量（或磁盘页面中的记录数）决定。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （255）-- 算法导论18.1 1题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （255）-- 算法导论18.1 1题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （251）-- 算法导论18.2 4题
B树（B-tree）是一种自平衡的树，常用于数据库和文件系统的索引结构。在B树中，每个节点最多有 m 个子节点（对于B树，m 是阶数，即节点的最大子节点数），并且每个非根节点至少有 ⌈m/2⌉ 个子节点（其中 ⌈x⌉ 表示不小于 x 的最小整数）。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （250）-- 算法导论18.2 3题
在B树（也称为B-tree）中，最小的关键字总是位于最左边的叶子节点的最左边的元素。要找到最小关键字，你需要从根节点开始，并沿着最左边的孩子节点一直向下搜索，直到达到一个叶子节点。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （252）-- 算法导论18.2 5题
当我们在B树（或B+树）中考虑不同大小的内部结点和叶结点时，我们可以为每个类型的结点选择不同的t值。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （245）-- 算法导论18.1 3题
B树是一种自平衡的树，它保持数据有序，并允许我们对树进行插入、删除和查找操作，同时保持对数的时间复杂度。B树的每个节点可以有多于两个的子节点，这取决于B树的阶数t。阶数t定义了树的一些性质，比如一个非根节点最多有t-1个关键字和t个子节点，根节点则最多有2t-1个关键字。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （249）-- 算法导论18.2 2题
在B树（B-Tree）中，当我们进行插入操作时（例如B-TREE-INSERT），我们可能会遇到磁盘I/O操作，这些操作包括DISK-READ（从磁盘读取数据到内存）和DISK-WRITE（将内存中的数据写回到磁盘）。然而，如果我们能够优化我们的数据结构和算法，我们就可以减少冗余的I/O操作。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （247）-- 算法导论18.1 5题
如果红黑树中的每个黑结点吸收它的红色孩子，并把它们的孩子作为自己的孩子，这种操作会破坏红黑树的性质，因为红黑树要求从任一结点到其每个叶子的所有简单路径都包含相同数目的黑色结点。这种操作可能会导致某些路径上的黑色结点数量减少，从而不再满足红黑树的定义。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （242）-- 算法导论17.4 1题
动态开地址散列表（也称为哈希表或哈希映射）是一种常见的数据结构，用于存储键值对，并通过键进行高效查找。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （243）-- 算法导论18.1 1题
在B树中不允许最小度数 t=1 的主要原因在于这样会导致树的结构退化为链表，失去了B树作为平衡多路搜索树的优势。当 t=1 时，每个非根节点将只能包含最多一个关键字和两个子节点，这使得B树不再能够有效地利用空间，并且在搜索、插入和删除操作上性能会大大降低。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （238）-- 算法导论17.3 4题
在栈操作中，PUSH 和 POP 通常具有固定的代价，而 MULTIPOP 的代价取决于要移除的元素数量。在没有具体的代价函数的情况下，我们可以假设每个 PUSH 和 POP 操作的代价为 1，而 MULTIPOP 操作的代价为移除的元素数量。
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