1. 风格迁移
2. 算法
具体可以参考论文 A Neural Algorithm of Artistic Style。
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如果考虑一般情况：把n个元素划分成p组（p = k + 8）、每组3个元素，分别计算每种划分的“难用度”然后找出最小值，这种穷举算法时间复杂度巨大、不可用。
题目中说筷子数组l是按长度排好序的，这是一点很重要的提示：如果我们拿l[i]做A筷，则B筷一定是l[i + 1]才能保证(A - B) ^ 2最小，至于C筷，只要它的序号大于i + 1即可。
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文/Robin
2020 年 10 月 29 日，公有链项目 Conflux 的主网最终阶段 Conflux Tethys 现已上线，创世区块已挖出。
可能读者好奇了，什么是 Conflux？
Conflux 是支持高扩展性加密货币、智能合约的下一代高性能公链。它采用独有的可扩容树图（Tree-Graph）共识算法，在确保去中心化程度及安全性的情况下，大幅提升了 PoW 共识区块链的吞吐量，为 DApps、 Web 3.0 及开放式金融的发展构建了高性能的平台。网络经过 20,000 个节点的实际测试，可实现达到 3000 至 6000 的吞吐量。
Conflux 发布于 2018 年，于 2019 年上线测试网，并从
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这是一道区间型DP，转移方程很简单，但在实现的过程中却遇见了很多坑，在此记录一下。 链接：Link 耗时：0.368s
容易想到，前i个数的划分情况可以由1,2,3...,i-1的划分情况来决定。因此很容易得到状态转移方程：
d[i] = min(d[i], d[j]+1) //j = 0, 1, 2...n-1 并且 s[j+1, i]为回文串，初始条件：d[i] = i。
d[i]表示前i项的最小划分。这样一来状态转移的复杂度就为O($n^2$)。
但状态转移的判断呢？“回文串”是一个复杂的条件，判断一个串是否为回文串需要将该串至少遍历一遍。这样一来时间复杂度就上升为O($n^3$)了。而事实上在这种算法中有许多无谓的计
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简介
这是一个可以直接解释执行从ida pro里面提取出来的x86汇编代码的虚拟机。
非常精简，整体架构上不能跟那些成熟的虚拟机相比，主要目标是够用、能用、轻量就行，如果觉得代码架构设计的不是很好的话，也不用过于吐槽哈。。
虽然我还有写过两个比较成熟的虚拟机项目（jvm和avm），虽然架构上比这个更完善，更容易扩展，功能也更强大
但是毕竟是给公司写的，没法拿出来分享。。
背景
先说说，为什么要写这个东西。。
之前有段时间，我在用ida逆向分析某些程序的算法，并且要把它提取出来将其跨平台运行，这个时候我首先考虑到是ida的F5插件
毕竟这个可以直接反成c/c++代码，还是很强大的，基本上98%的x86汇编代码，我在通过
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