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具有可证明性能保证协同循环闭包检测资源感知方法

在现实世界场景中,这个过程是资源密集型,因为它涉及交换许多观察并几何验证大量潜在匹配。这对具有各种操作和资源限制小尺寸和低成本机器人提出了严峻挑战,这限制了例如能量消耗,通信带宽和计算能力。...本文提出了一个框架,其中机器人首先交换紧凑查询以识别一组潜在循环闭包。...然后,我们寻求选择用于几何验证潜在机器人间闭环子集,其最大化单调子模块性能度量,而不超过计算预算(几何验证数量)和通信(用于几何验证交换数据量)。...我们证明了这个问题通常是NP难,并且提出了具有可证明性能保证有效近似算法。所提出框架在实际和合成数据集上进行了广泛评估。...还提出了一种自然凸松弛方案,以证明所提出框架在实践中近乎最佳性能。

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Go:如何为函数中无限循环添加时间限制?

在 Go 语言开发过程中,我们有时需要在后台执行长时间运行任务,例如监听或轮询某些资源。但是,如果任务执行时间过长或出现意外情况导致死循环,我们通常希望能够设置一个超时机制来中止循环。...这篇文章将通过一个实例详细介绍如何为 Go 语言中无限循环设置时间限制,保证程序健壮性和可控性。...问题描述 我们有一个用于检查 RabbitMQ 集群节点 Go 函数,该函数包含一个无限循环,用于不断执行检查命令。现在需求是,如果函数运行超过3分钟,自动终止循环。...要为这个无限循环设置时间限制,我们可以使用 Go 语言 time 包。...这种方式非常适合处理可能无限执行循环任务,确保它们在给定时间后能够被适当中止。 结论 设置时间限制是提高长时间运行 Go 程序健壮性一种有效方法。

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新华三“智・行中国2022”|大厂行动,如何擘画“循环数字未来?

数字经济已然成为推动经济增长主要引擎之一。在我国正积极构建“以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进新发展格局”重要节点上,数字经济蓬勃发展对国家循环建设有着非同凡响增长价值。...不难发现,当国家重点构建循环框架搭上数字经济新引擎,我国经济发展就有了进一步清晰方向——助力国家循环建设,推动经济高质量发展就要大力发展数字经济,共谋数字未来。...01 数字经济驱动循环:与城市同行,共谋新未来 目前来看,循环建设对中国经济指向是明确且积极,其中一个显著特征即是在全国范围推动区域经济优势互补,形成经济资源合理分配、地区发展协同新格局...这是一个国家级别的算力资源跨域调配战略工程,算力资源将在全国范围东西部之间形成循环体系,并实现最大化利用,从而更好地为数字经济发展赋能。 同样,数字经济蓬勃发展也在助力循环建设。...从小处着手,做强数字经济是实现国家循环体系建设一个有效路径。当大国循环体系得以完成,那么就具备了进一步拓展外循环基础与能力。

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计算范围质数个数,尽可能避免循环次数|Java 刷题打卡

首先我们得知道什么叫质数(除了1和自己本身以外不能被其他数整除叫做质数)首先就是暴露破解。咋一看感觉除了暴力破解也没其他办法了。暴力实现方式也很简单两层循环就可以解决了。...所以我们在算一个数是否是质数时候只需要循环截止到根号public int countPrimes(int n) { int total = 0; for (int i = 2; i < n...;n*3这些数据都是合数,在循环检测中就不需要在判断他们是不是质数了。这样就大大减少了我们排查次数当我们检测2是质数时,对应4,6,8,10,12,14都将被标记为合数。...但是在执行上还是有提高空间。而且我们在分析下埃筛法执行过程不难发现好多数据是重复。在上面的演示图中我也是通过不同颜色来区分不同质数延伸。比如说10第一次被2*52质数渲染成合数了。...index="+j+"i="+i); primes[j] = true; } } } return total;}诶筛法升级在时间和空间上都有少许提升

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使用循环神经网络时间序列预测指南(包含用LSTMs预测未来货币汇率)

Statsbot团队发表过一篇关于使用时间序列分析来进行异常检测文章。...这篇文章将告诉你如何利用时间序列分析来预测未来货币汇率,并利用时间序列来进行机器学习。 序列问题 让我们从讨论序列问题开始。涉及序列最简单机器学习问题是一个“一对一”问题。 ?...一对多 一个递归神经网络能够处理序列问题,因为它们连接形成了一个有向循环(directed cycle)。...如果我们将时间轴展开(unroll),那么最简单递归神经网络可以被看作是一个完全连接神经网络。 ? RNN展开时间 ? 在这个单变量例子中,只有两个权重。...当你进行时间序列分离(split)训练和测试时候,这是非常重要。因此,你一定不希望你测试数据出现在训练数据之前。

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循环编码:时间序列中周期性特征一种常用编码方式

在深度学习或神经网络中,"循环编码"(Cyclical Encoding)是一种编码技术,其特点是能够捕捉输入或特征中周期性或循环模式。...这种编码方法常用于处理具有周期性行为任务,比如时间序列预测或理解展示周期性特征序列。...随着添加越来越多需要编码时间序列特征,这会变得越来越混乱。 循环编码 这时候就可以到我们提到循环编码,因为时间序列特征本质上是周期性。...当你在单位圆上逆时针移动时,它增加到/2(或90度),这相当于6:00AM,(180度)或12:00PM, 3 /2或6:00PM,最后在12:00 am回到0。这些时间点都有自己独特坐标。...虽然它非常方便和高效,但也有一些缺点和注意事项: 1、One-hot编码可以更好地用于基于特定时间、月份等具有更一致不同值数据集-例如,数据集在中午12点或某个月份达到峰值。

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时间序列】DA-RNN: 基于双阶段注意力机制循环神经网络

论文题目为《基于双阶段注意力机制循环神经网络》,文章本质上还是基于Seq2Seq模型,结合了注意力机制实现时间序列预测方法,文章一大亮点是:不仅在解码器输入阶段引入注意力机制,还在编码器阶段引入注意力机制...,编码器阶段注意力机制实现了特征选取和把握时序依赖关系作用。...从而实现自适应提取每个时刻各个维度特征,使用更新后作为编码器输入,这也是本篇文章最大亮点!...更新公式可写为: 其中是一个非线性激活函数,我们可以使用通常循环神经网络vanilla RNN或LSTM以及GRU作为 ,在该文章中,使用是LSTM来捕获长依赖关系。...为了区别起见,参考罗未萌建议,与论文中公式略有不同是,将解码器中时间序列下标标注为以与编码器中下标区分。

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滚雪球学Java(15):节约时间,提升效率:掌握JavaSE-while循环语句技巧与窍门

下面是一些while循环限制:while循环可能会无限循环,这通常是由于代码中错误造成。while循环只能在已知循环次数情况下使用。...用于遍历列表索引。进入while循环,条件是found为false并且i小于列表大小。在循环中,通过调用list.get(i)方法获取列表中索引i处元素,并与目标元素进行比较。...如果列表中索引i处元素等于目标元素,将found设置为true,表示找到了目标元素。如果列表中索引i处元素不等于目标元素,将i增加1,继续遍历列表。...循环结束后,返回found值,表示是否找到了目标元素。  这个方法时间复杂度是O(n),其中n是列表大小。在最坏情况下,需要遍历整个列表才能找到目标元素。...同时,我们还需要确保在循环体内更新循环变量值,以控制循环执行。在使用while循环时,我们可以根据不同需求写出不同代码逻辑,例如计算数字和、查找列表中元素等。

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不用循环就能把原生UTC时间格式转成“几天前”这种格式,这很【羊了个羊】

如何在不循环情况下,把列表数据时间修改为咱们习惯“几秒前,几天前”格式,而不是UTC模式 Go原生时间格式是UTC,很反人类,咱们是无法直接使用。...通常办法就是拿到数据数组之后,循环遍历一次,格式化每条记录时间?那有咩有办法不循环就能格式化时间呢?...日历计算采用是公历。 时间类型 time.Time类型表示时间。我们可以通过time.Now()函数获取当前时间对象,然后获取时间对象年月日时分秒等信息。...时间操作 Add 我们在日常编码过程中可能会遇到要求时间+时间间隔需求,Go语言时间对象有提供Add方法如下: func (t Time) Add(d Duration) Time 举个例子,求一个小时之后时间...(i)//每秒都会执行任务 } } 时间格式化 时间类型有一个自带方法Format进行格式化,需要注意是Go语言中格式化时间模板不是常见Y-m-d H:M:S而是使用Go诞生时间2006年

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手敲一遍数据结构和排序算法 Java

{ // 循环比较大小,因为当第i次循环完后,最后i+1个已排完序,下一次可以不用参与 // 如:3 1 4 2 // 第i=0次循环完(4-1-0=3次):1 3 2 4...复杂性:O(nlog(n))~O(n*n) 稳定性:不稳定 堆排序 堆积是一个近似完全二叉树结构,并同时满足堆积性质:即子结点键值或索引总是小于(或者大于)它父节点。...增加复杂性 应用领域 适用于排序分层数据 public void insert(Node root, int value) { // 当前节点不为空,则继续往下寻找 if (root !...存储元素有效方法 缺点 碰撞解决会增加复杂性 应用领域 适用于需要恒定时间获取应用 搜索 广度优先搜索 从根节点开始,沿着树宽度(横向,层)遍历树节点。...n-1次 for (int i = 0; i < arr.length-1; i++) { // 循环比较大小,因为当第i次循环完后,最后i+1个已排完序,下一次可以不用参与

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使用 Python 可视化 O(n)

常用时间复杂度类 O(n) 表示输入大小和执行时间之间线性关联。 定义 计算机科学中算法复杂性是对资源(例如时间和空间利用率)评估,这些资源是根据其输入大小操作算法所需。...语法 for i in range(n):    # do something 一个“for”循环,它多次运行一组特定指令,由 0 到 'n−1' 范围表示,并在每次迭代循环执行一个操作或一组操作...在 O(n) 时间复杂度中,随着输入大小 'n' 增加,执行时间成比例增长。随着“n”增加,迭代次数和完成循环所需时间将成比例增加。线性时间复杂度在输入大小和执行时间之间表现出成正比关系。...我们利用迭代循环一种方法是在一组多个输入刻度循环。在此方案中,循环执行范围从 1000 到 10000 (11000 除外)。...一旦我们执行程序,图形将向我们显示当输入大小('n')增长时,处理时间是如何增加

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esproc vs python 5

我们首先需要设置网格参数startDate,endDate(程序——网格参数) A3:筛选出指定时间时间段 A4:按月计算开始时间起始时间间隔 A5:after(start,n)计算从开始时间以后...根据起始时间和日期间隔算出不规则月份开始日期,并将起始时间插入第1位。 A6: A.pseg(x),返回x在A中哪一段,缺省序列成员组成左闭右开区间,A必须为有序序列。 ...用来存放各个时间销售额和时间 循环月份总成天数,如果起始时间晚于这个月最后一天,则把这个月最后一天放入date_list,否则把起始时间放入,然后更新起始时间起始时间推迟该月天数后日期...如果date_list中日期数量大于1了,生成一个数组(判断数据中每个日期是否在该段时间,在为True,否则为False)。...循环分组 取分组中第6个字段等于work phone第一行值,赋值给初始化数组 修改数组第7个元素(索引是6)为数组第8个元素(索引是7) 取分组中第6个字段等于work email第一行

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可能是最可爱一文读懂系列:皮卡丘の复杂度分析指南

冒泡排序算法 时间复杂性:现在我们已经有了算法,再来分析它时间和空间复杂性。我们可以清楚地从步骤2和3中看到算法中存在嵌套循环结构。第二个for循环范围是N-1-i,表明它依赖于上一个循环。.... + 3 + 2 + 1 ~ N * (N+1) / 2 ~ N² + N(忽略常数) 如果你查看步骤4和步骤5,这些是常量时间操作。它们并没有真正增加时间复杂度(或者空间复杂性)。...它们并没有真正增加时间复杂度(或者空间复杂性)。这意味着,我们有N²+ N次迭代,并且在每次迭代中,我们都执行了这些常量时间操作。 因此,插入排序算法运行时间复杂度是C....从理论分析来看,它是一个很好衡量标准。但是从实践层面上看,如果两种算法具有相同复杂性,也不一定意味着它们在实际场景中具有相同表现性能。 在计算算法渐近复杂度时,我们忽略所有常量因子和低阶项。...这个while循环和之后第13与14步循环涵盖了两个子阵列所有元素。因此,他们时间复杂度是O(N)。 这意味着合并步骤算法时间复杂度是线性

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2022年最新Python大数据之Python基础【四】

字符串切片格式 字符串[起始位置索引:终止位置索引:步长] 起始位置可以省略: 步长为正:起始位置默认为字符串开始 步长为负:起始位置默认为字符串结束 终止位置可以省略: 步长为正:...,如果步长为负,则起始位置在终止位置右侧 # 切片:就是按照一定索引位置和步长将字符串分割出一部分就是切片 # 切片格式:数据序列[起始位置索引:结束位置索引:步长] 字符串,列表,元组,都可以进行切片...(结束位置)) print(str1.index('p')) # 6 # 如果字符串中含有多个子字符串,则会返回指定范围从左至右第一个查找到子字符串位置索引 print(str1.index(...'o')) # 4 # 查询指定范围字符串,虽然指定了范围,但是计算索引是从左至右依次递增 print(str1.index('o', 5, 12)) # 10 # ValueError: substring...find(self(不用传值), sub(子字符串), start(起始位置), end(结束位置)) print(str1.find('p')) # 6 # 如果字符串中含有多个子字符串,则会返回指定范围从左至右第一个查找到子字符串位置索引

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预测编码和主动推理大脑结构演变

我们根据生成模型来正式描述从简单到复杂大脑,其中包括增加层次广度和深度预测循环。...图 4中算子 T说明了具有时间深度(离散时间)生成模型。时间深度模型支持前瞻性和回顾性推理。...这种观点(仍然是推测性,并非没有受到挑战[ 78])表明生态位复杂性决定了大脑需要具有复杂性水平,以便达到(贝叶斯)最优。从统计学上来说,最大化模型证据相当于最大化准确性和复杂性之间差异。...因此,模型复杂性相对于进化任何增加都(仅)通过模型准确性更大增加获得许可(其中模型证据对应于准确性减去复杂性)。...简而言之,表现为复杂性逐渐增加渐进主义依赖于经济模型中隐含循环因果关系,而经济模型本身是由日益复杂表型构成和构建[ 80-83 ]。

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《算法设计与分析》学习笔记

当一个for或while循环按通常方式(由于循环头中测试)退出时,执行测试次数比执行循环次数多1。 则插入排序运行时间为所有times与对应cost之积和,即取决于不确定tj。...通过这种方式,Prim算法逐渐扩展最小生成树顶点集合,保证每一步都选择了与已加入顶点集合具有最小权值边。最终得到最小生成树是以起始顶点为根节点一棵树,并且总权值最小。...每次增广过程中,都会选择一条从源点到汇点路径,然后将这条路径上流量增加到当前最大流中。随着可行流不断增加,残留网络中剩余容量也不断减少,直到找不到增广路径为止。...它是理论计算机科学中一个重要概念,与问题求解复杂性相关。 在计算机科学中,问题可以分为两类:P问题和NP问题。...程序H首先尝试运行程序P并观察它行为。如果程序P在有限步骤停机,则程序H返回"停机"。否则,程序H进入一个无限循环。 接下来,构造一个新程序D。

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