传送门 当询问 A l i c e Alice Alice的时候可以发现答案就是 n n n 因为考虑如果跳过一个高度为 i i i的 中间经过的楼房数量就是 2 i 2^i 2i 考虑枚举中间有几个房子等比数列算一下就可以得到了 考虑 B o b Bob Bob时 考虑枚举高度 i i i 即加入一个新的高度的绳子覆盖原来…

题意： 有N个格子排成一排，在每个格子里填上1到N的数(每个只能填一次)，分别代表每个格子的高度。现在给你两个数left和right，分别表示从左往右看，和从右往左看，能看到的格子数。问有多少种情况。 数据范围&a…

题意：给你一个矩阵，对于每个点，把它所在一行一列分离出来，在行列各自相对顺序不改变的情况下离散化（比如 ，则离散化），求离散化后的最大值。 分析：题目蛮长的，…

题意 有一排高楼，每一栋高楼有一个正整数高度，高度为 \(i\) 的概率为 \(2^{-i}\)。一栋楼的每层从下往上依次编号为 \(0,1,2,\cdots,i-1\)。 　　为了出题，大楼之间安装了溜索。在一栋楼的第 \(i\) 层和另一栋楼的第 \(i\) 层之间有一条溜索&…

题意： 现有一排摩天大楼，每个大楼高度为i的概率为2 - i-1，且高度从0开始计算； 每两个能看见的相同高度的楼层之间都有滑索相连，权值为2^高度； A的值为摩天大楼个数； B的值从1开始累加&…

E - Skyscrapers (hard version) 题意是给出一个数组m我们要构造一种数组a满足以下的条件&#xff1a; 1,a[i]<m[i] 2,a只能是先增后减或者单调&#xff0c;中间允许相等 在所以可行的数组里面选择一个数列和最大的输出 画图、分析后可得&#xff0c;如果区间最大值在哪个位…

题目大意&#xff1a;对于一行n个数的数组&#xff0c;从左边(必须包含第一个)的最长递增长度为left&#xff0c;从右边为right&#xff0c;求符合条件的情况数。 例1&#xff1a;1 3 2和 2 3 1 例2&#xff1a;4 1 2 3 和 4 2 1 3 1.由于最高的那个一定能被看到&#xff0c…

传送门 problem 在一条公路上&#xff0c;有一排摩天大楼&#xff0c;数量在 2 ∼ 314 ! 2\sim 314! 2∼314! 之间。每一栋大楼有一个高度&#xff08;正整数&#xff09;&#xff0c;高度为 i i i 的概率为 2 − i 2^{-i} 2−i。 为了出题某种特殊原因&#xff0c;在大楼…

codewars 77 Skyscrapers 问题解决 1、背景说明2、题目分析2.1 题目描述2.2 4x4的问题2.3 思路分析3、代码编写3.1 全排列组合及统计3.2 限制规则统计3.3 根据规则列表开始填写3.4 空白格子的填写3.5 使用到的辅助方法4、总结1、背景说明 最近工作上的任务完成得比较超前，闲暇…

解题思路 题意是指找出一个数作为整个序列的最大值以这个数为中点向左向右递减&#xff0c;找出这样一个数使整个序列的和最大&#xff0c;暴力即可 #include <iostream> #include <algorithm> #include <string> #include <vector>using namespace s…

前言 目前比较接近sora的开源路线是&#xff1a;Stable Video Diffusion(关于SVD的介绍请看此文的第4部分]) Stable Diffusion3的结构(SD3的详细介绍见此文的第4部分) 其他的比如VDT虽然与sora架构最相似&#xff0c;但vdt本身因为没有做产品化 所以效果比较一般(加之vdt的权…

去上海博物馆参观古埃及文物展&#xff0c;人太多&#xff0c;体验很差&#xff0c;我可以当讲解员的&#xff0c;但没人听&#xff0c;都只为拍照发圈。 平心而论&#xff0c;老家殷墟可与之一战&#xff0c;建议将殷墟交给国家运营&#xff0c;而不是一个地级市文旅。 无心…

3. 无重复的最长子串 难度&#xff1a;中等难度 力扣地址&#xff1a;https://leetcode.cn/problems/longest-substring-without-repeating-characters/description/ 题目看起来简单&#xff0c;刷起来有好几个坑&#xff0c;特此记录一下&#xff0c;解法比官网的更加简单&…

有点违背直觉&#xff0c;但是真事儿&#xff0c;交换机过境的流越多&#xff0c;所需 buffer 越小&#xff0c;这是为什么&#xff1f; 范氏(范雅各布森&#xff0c;van jacobson)管道的 aimd 流建议 buffer_size 为 bdp&#xff0c;这很容易理解&#xff0c;因为 aimd 流最小…

以时间和空间两个维度分别理解卷积&#xff0c;先用文字来描述&#xff1a; 时间上&#xff0c;任何当前信号状态都是迄至当前所有信号状态的叠加&#xff1b;时间上&#xff0c;任何当前记忆状态都是迄至当前所有记忆状态的叠加&#xff1b;空间上&#xff0c;任何位置状态都…

线性判别分析 1、引言2、线性判别分析2.1 定义2.2 原理2.3 算法公式2.4 代码示例3、总结1、引言 小屌丝：鱼哥，啥是LDA 小鱼：LDA，我无法回答 小屌丝：为啥这么说？ 小鱼：你也不说什么缩写，我怎么说？ 小屌丝：就是 L-D-A 啊 小鱼：… 我来问吧，你说的是线性判别分析，还…

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 检测微小目标是一个非常具有挑战性的问题，因为微小…

目录 一.引言 二.Real-ESRGAN 理论 1.模型简介 2.经典退化模型 ◆ 退化过程全览 ◆ K - 高斯滤波 ◆ N - 噪声 ◆ ↓r - Resize ◆ jpeg - 压缩 3.高阶退化模型 4.环形和超调伪影 5.网络结构 ◆ ESRGAN 生成器 ◆ U-Net 鉴别器 三.Real-ESRGAN 实战 1.快速体验…

0. 简介 地点识别的任务是通过修正SLAM算法中的累计漂移来提供全球定位信息。在自动驾驶系统中&#xff0c;摄像头常用于基于视觉的地点识别&#xff08;VPR&#xff09;&#xff0c;提供丰富的语义和纹理信息。然而&#xff0c;由于光照、季节和天气的变化&#xff0c;特别是…

在度量传输质量(以做出某种预测)时&#xff0c;我们有不同的指标&#xff0c;它们具有不同的单位&#xff0c;不同的作用范围&#xff0c;不同的平均方法&#xff0c;不同的采集方法&#xff0c;因此需要一种统一的方法&#xff0c;以做到整合这些复杂的信息&#xff1a; 跨指…