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LeetCode-167. 两数之和 II - 输入有序数组、633. 平方数之和、345. 反转字符串中的元音字母
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167. 两数之和 II - 输入有序数组
633. 平方数之和
345. 反转字符串中的元音字母 167. 两数之和 II - 输入有序数组
【题目】： 【代码】：双指针，i指向第一个元素（最小），j指向最后一个元素…
CodeForces - 633 H Fibonacci-ish II(莫队+线段树）
题意：给你一个长为n的序列，给你一个mod，再给你q次询问，每次区间查询P(a) a1F1 a2F2 ... anFn F为对应的斐波那契数列，a1为以排好序且不重复的区间内的数 参考博客：https://blog.csdn.n…
633. 平方数之和（中等）
633. 平方数之和 1. 题目描述2.详细题解3.代码实现3.1 Python3.2 Java内存溢出溢出代码正确代码与截图 1. 题目描述
题目中转：633. 平方数之和
2.详细题解 本题是167. 两数之和 II - 输入有序数组（中等）题目的变型，由两数之和变…
【算法：leetcode】双指针：142. 环形链表 II 633. 平方数之和
双指针:快慢指针 142. 环形链表 II633. 平方数之和 142. 环形链表 II
求环形链表的节点：使用快慢指针 给定一个链表，返回链表开始入环的第一个节点。 如果链表无环，则返回 null。
为了表示给定链表中的环，我们使用整数 pos 来表…
Codeforces 633H. Fibonacci-ish II【莫队+线段树+公式】
传送门
参看博客：https://blog.csdn.net/zearot/article/details/50850792
题意：将询问区间中[ l , r ]中的数排序去重，然后求 d 为排序去重后的长度。解题思路：正解就是莫队算法，但是这道题的 add 操作和 del 操作…
 680. Valid Palindrome II (Easy) 语言)
工作问题和学习记录（九）：LeetCode 633. Sum of Square Numbers (Easy) 680. Valid Palindrome II (Easy) 语言
本周末，学习了两道题目，都是为简单题，有所收获，还是锻炼思考。在此记录，若之后博客有所起色，打算聊得详细些。一方面，我的解题思路比较差，没什么好亮，之后有人愿意看&…
CF633H Fibonacci-ish II（莫队+线段树）
温馨提示：本题十分卡常数，我手动开O2才过的。而数据范围不伦不类的n<30000，常数小的O(n2)居然比O(n√nlogn)跑得快…… 考虑插进去一个元素对答案产生的影响。原本数列为Σa[i]f[i]，其中1<i<n，然后考虑在k位置…
142. 环形链表 II AND 633. 平方数之和
142. 环形链表 II 思路：利用快慢指针（Floyd 判圈法）。给定两个指针， 分别命名为 slow 和 fast，起始位置在链表的开头。每次 fast 前进两步，slow 前进一步。如果 fast 可以走到尽头，那么说明没有…
SLAM从入门到精通（amcl定位使用）
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing 163.com】 学习slam，一般就是所谓的边定位、边制图的知识。然而在实际生产过程中，比如扫地机器人、agv、巡检机器人、农业机器人&…
SLAM学习笔记——从零搭建完整的gazebo多机仿真SLAM（三）
引言
我们已经可以使用多台机器人一起进行SLAM，并把地图进行融合。这次，我们在已经构建好的地图中，让多台机器人定位并进行运动规划。详细的内容请到我的gitee上下载功能包，gitee在第一篇文章中
环境搭建
我们直接看launch文件…
【ROS】通过Gmapping完成机器人在特定地图下的导航
文章目录 第一题：wpr机器人走椭圆轨迹 按键控制机器人启停1. 需求分析椭圆轨迹按键启停 2. 具体实现第一步：环境搭建第二步：代码实现 第二题：通过Gmapping或Cartographer完成机器人在特定地图下（自选）的导航…
)
ROS小车（持续更新中---)
无中生有：ROS无人小车 一.Nvidia jetson orin nano刷机二.ROS以及Cartographer安装三.MQTT通信 (持续更新中---）四.激光里程计五.Cartographer之纯定位 (持续更新中---）六.AMCL及Navigation调试经验 (持续更新中---）七.路线记录 一…
navigation导航栈
navigation功能包： navigation 栈下的各个功能包的作用:
acml:是一个针对在二维移动的机器人的基于概率定位系统。它实现了自适应蒙特卡罗滤波的定位方法,并使用粒子滤波器去跟踪在已知地图中机器人的位置。
base_local_planner: 完成局部窗口内的路径规划任务,机…
【ROS机器人】 --- 2-3. 定位_AMCL
“发誓要让世界好看！” 前期准备简单介绍I、 ACML文件II、汇总launch文件III、执行查看 源码nav2_amcl.launchnav2_test.launch 本节目标：加载一张地图，在地图中放置一个机器人实现对机器人的定位。 实现：
打开gazebo和模型文件&…
文本处理+机器学习（doc2vec + 分类（离散点））：论文级别预测
前言：
以下是我课程的一个报告，内容不包括代码的具体实现。如果您是为了学代码而来，就不用在这个网页浪费时间了。此报告发出旨在欲与大家讨论下，你们觉得能否通过对文本的向量表示的学习，让分类器学习出文本类别。 论…
值得收藏！2025年人工智能顶级会议投稿信息汇总（机器学习领域）
人工智能是指组建一个这样的机器或系统，它能够实现数据的感知，并基于感知的数据进行预测或决策，实现类似人脑的功能。具体而言，人工智能希望通过传感器实现人的看、听、闻、触等知觉信息的采集，并基于采集到的信息进行…
深蓝学院 机器人操作系统ROS理论与实践（六）
一、机器人必备条件
1、硬件要求，ROS中常用的功能包对机器人的要求 2、深度信息 起始角度一般为-180，终止角度一般为180
将某一行做切面，其中取出的点将三维的数据转换成二维的点云数据，帮助实现slam的导航要求 3、里程计信息
…
2021亚洲机器学习会议：面向单阶段跨域检测的域自适应YOLO（ACML2021）
原文标题：Domain Adaptive YOLO for One-Stage Cross-Domain Detection 中文标题：面向单阶段跨域检测的域自适应YOLO 1、Abstract 域转移是目标检测器在实际应用中推广的主要挑战。两级检测器的域自适应新兴技术有助于解决这个问题。然而，两级检测器由于其耗时较长，并不是工…
论文速读：面向单阶段跨域检测的域自适应YOLO（ACML2021）
原文标题：Domain Adaptive YOLO for One-Stage Cross-Domain Detection
中文标题：面向单阶段跨域检测的域自适应YOLO 本篇文章为论文速读，帮助大家迅速了解大意，具体论文精读可以看这篇文章：
2021亚洲机器学习会议&a…
迁移学习笔记4:ACML-Sinno Jialin Pan
潘嘉林Sinno (Sinno Jialin Pan)在会议ACML最新一届上做了一个讲座
OAMLS -- Transfer Learning -- Sinno Jialin Pan
The 13th Asian Conference on Machine Learning(ACML)官网:
Program - ACML 2021
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Transfer Learning Resources
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