相关文章

Skyscrapers 组合数学

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

「Codeforces 335E」Counting Skyscrapers

传送门 problem 在一条公路上,有一排摩天大楼,数量在 2 ∼ 314 ! 2\sim 314! 2∼314! 之间。每一栋大楼有一个高度(正整数),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,在大楼…

codewars 7×7 Skyscrapers 问题解决

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…

CodeForeces1313C Skyscrapers

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…

视频生成Sora的从零复现:从Latte、Open-Sora(含1.0及其升级版)到StreamingT2V

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…

inflight 守恒建模

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…

【子串】3. 无重复的最长子串

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&…

交换机需要多大 buffer

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…

卷积的通俗解释

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…

【机器学习】监督学习算法之: 线性判别分析(LDA)

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改进- 损失函数】 NWD(Normalized Wasserstein Distance:归一化 Wasserstein 距离),助力微小目标检测。

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…

Python - Real-ESRGAN 提升图像、视频清晰度 - 最高可达 4 K

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…

经典文献阅读之--GSPR(基于3D高斯点云的多模态地点识别在自动驾驶中的应用)

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…

传输质量评价体系简介

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…

大模型微调方法综述

0. 简介 最近对大模型这部分内容比较感兴趣&#xff0c;作者最早接触大模型是22年下半年的时候。当时觉得非常amazing&#xff0c;并认为这是一个颠覆性的工作&#xff0c;目前随着开源大模型的逐渐变多。我觉得我们得学习并了解这些基础知识&#xff0c;以便后续在工作中可以…

通俗理解卡尔曼滤波(无人驾驶感知融合的经典算法)

前言 我个人有近10年AI教育经验了&#xff0c;中间获得过一些名号&#xff0c;比如北理工校外导师&#xff0c;微软MVP兼CSDN技术专家&#xff0c;本博客也有1700多万PV了&#xff0c;在AI圈内有极高知名度。后2015年和团队一块创业创办AI职教平台「七月在线」&#xff0c;至今…

fabric2.0 cluster framework

catalog 1、rpc 2、comm rpc Orderer will start grpc server for service and connect to gprc server of other orderer as client. That means that there are 2 connections about cluster between 2 orderers. It send message to the connection which dial to, and …

Hyperledger Fabric 2.0 官方文档中文版 第8章 操作指南

Hyperledger Fabric 2.0 官方文档中文版 第8章 操作指南 总目录8.操作指南设置排序节点创建组织定义配置节点生成排序节点的创世区块引导排序节点 成员服务提供商&#xff08;MSP&#xff09;MSP配置如何生成MSP证书及其签名密钥&#xff1f;普通节点和排序节点的MSP设置组织单…

计算机网络交换机安全配置实验,计算机网络实验一(交换机配置)

计算机网络实验一(交换机配置) (11页) 本资源提供全文预览&#xff0c;点击全文预览即可全文预览,如果喜欢文档就下载吧&#xff0c;查找使用更方便哦&#xff01; 9.9 积分 交换机配置实验专 业&#xff1a; 班 级&#xff1a; 姓 名&#xff1a; 学 号&#xff1a; 指导教师…

学习记录:fabric(10)- fabric本身编译(2)

分析 编译完成就是来分析一下代码&#xff0c;为了接下来的修改。 已经有很多对源码的分析&#xff0c;但是看日期都是18年左右&#xff0c;肯定都是1.x版本&#xff08;甚至是0.8&#xff09;&#xff0c;2.x改变了链码的调用部分&#xff0c;我关注的恰恰是这部分&#xff0…