题目如下： 题目分析： 一看这种题目就是需要用到递归思想的，编写一个函数，函数里面写一个if_else根据a的大小来分类，但是要求的是数据会很大，需要输出的是这个值的个位数，所以，可以对每次用到的数据对
问题来由 最近有人问一个问题，就是它有个大小800MB的图像文件，发现无法通过OpenCV的imread函数加载，只要一读取，程序就直接崩溃了。...大家都知道OpenCV中读取图像的函数是imread，函数功能如下： Mat cv::imread( const String & filename, int...、hdr等格式图像文件 之前写过一篇imread的各种读图像技巧跟方式，链接如下： 加载超大图像限制与突破 加载超大图像遇到的最常见的一个错误就是 提示电脑内存不够了，但是很多时候电脑内存是足够，但是还是无法加载...，原因很简单，主要是OpenCV本身对加载的图像大小是由限制的，这个限制定义在 modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp 这个源码文件中，有三个关于图像imread时候最大图像宽...，首先要确保你由足够的内存，然后手动修改OpenCV源码文件，把限制改到你想要的值，然后重新编译OpenCV即可。
问题来由 最近有人问一个问题，就是它有个大小800MB的图像文件，发现无法通过OpenCV的imread函数加载，只要一读取，程序就直接崩溃了。...大家都知道OpenCV中读取图像的函数是imread，函数功能如下： Mat cv::imread( const String & filename,...加载超大图像遇到的最常见的一个错误就是 ?...提示电脑内存不够了，但是很多时候电脑内存是足够，但是还是无法加载，原因很简单，主要是OpenCV本身对加载的图像大小是由限制的，这个限制定义在 modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp...，首先要确保你由足够的内存，然后手动修改OpenCV源码文件，把限制改到你想要的值，然后重新编译OpenCV即可。
问题来由 最近有人问一个问题，就是它有个大小800MB的图像文件，发现无法通过OpenCV的imread函数加载，只要一读取，程序就直接崩溃了。...大家都知道OpenCV中读取图像的函数是imread，函数功能如下： Mat cv::imread( const String & filename,...、tiff、hdr等格式图像文件 加载超大图像限制与突破 加载超大图像遇到的最常见的一个错误就是 提示电脑内存不够了，但是很多时候电脑内存是足够，但是还是无法加载，原因很简单，主要是OpenCV本身对加载的图像大小是由限制的...2^20 支持的最大图像高度2^20 支持的最大像素数目2^30 函数validateInputImageSize会首先校验图像的大小， static Size validateInputImageSize...，首先要确保你由足够的内存，然后手动修改OpenCV源码文件，把限制改到你想要的值，然后重新编译OpenCV即可。
付费搜索是根植于数据和统计学的一个行业，要求从业者能够正确运用一些常识和直觉来构建和管理项目。...在上述提到的案例中，如果我们的预期转化率是1%，而且也确实是某个关键词的“真实”转化率，我们期待，在超过100次点击的情况下，有大约37%的时间这个关键词的转化率是零。...如果真实转化率是2%，我们仍然会期待这个关键词在超过100次的点击情况下会有13%的时间没有转化。 ?...如果只是为了一个关键词设置更准确的出价，你可以等这个词不断积累数据或者利用其它关键词的数据作为参考设置出价。...举个例子，一个投放竞价的广告主处理稀少的特定关键词数据最简单（而且可能也是最常见）的方式是，在推广单元、推广计划甚至推广帐户层面收集数据。
OpenFSM一个简单易用的C++有限状态机。...#如果是win32，在该目录出现openfsm.sln，点击它就可以启动vs写代码调试make..../test全部源文件src/openfsm.hsrc/openfsm.cpp有限状态机设计星舰星舰有四种状态：地面压力测试（StateTest）,点火发射升空（StateLaunch），回收返航（ActionReturn...如果是传统火箭，只有三个状态StateTest, StateLaunch, StateFailure星舰有回收状态，四个状态StateTest, StateLaunch, StateRecycle, StateFailureopenFSM
文章目录 一、确定性有限自动机的接受问题 二、证明 "确定性有限自动机的接受问题" 可判定性 一、确定性有限自动机的接受问题 ---- 确定性有限自动机 的 接受问题 , 首先将 计算问题 转化为 语言...是确定性有限自动机 ; \rm B 接受 \rm w ; 将 \rm B 确定性有限自动机 所 接受的 字符串 \rm w 放在一个集合中 , 就得到了 确定性有限自动机 \rm B...的语言 \rm A_{DFA} ; 二、证明 “确定性有限自动机的接受问题” 可判定性 ---- 证明上述计算问题是可判定的 , 需要 构造一个图灵机 , 认识该语言 , 并且该图灵机一定是判定机..., 即可证明计算问题是可判定的 ; 构造图灵机 \rm M , 输入 \rm 字符串 , 即输入确定性有限自动机 \rm B 所能接受的字符串 \rm w , 引入 丘奇...的结果 , 因此 图灵机 \rm M 肯定是一个判定机 ; 因此 确定性有限自动机的接受问题 , 是可判定的 ; 问题不重要 , 重要的是理解证明问题的思路 , 过程 ;
ABB 3BSE045584R2 有效地利用有限的空间图片智能解决方案旨在高效处理各种产品，无论大小或体积如何。...例如，需要存储和运输微芯片等小型产品的企业可以利用小型负载 ASRS 等智能解决方案，该解决方案可为容器、托盘和箱子提供快速高效的存储和检索。...因此，业务量较小的企业也能够从智能解决方案中获益。公司可以享受智能自动化的另一个好处是扩展业务的自由和灵活性。如果设计得当，智能仓库将能够顺利应对新的增长浪潮，从而使这些仓库比人工仓库更具竞争优势。
[1,2],[1,3],[2,3],[1,2,3]] const arr = [1,2,3] const newArr = [] const powerSet = [] // 在[0,2^(n)-1]的整数区间上任取一个值...x，x的二进制表示可以用来表示s的一个子集 for(let i = 0;i<Math.pow(2,arr.length);i++) { const newNum = i.toString(2).padStart...(3,0).split('') newArr.push(newNum) } // console.log(newArr) // 对于x的第i位，如果为1，则此子集包含s的第i个元素，否则不包含 for...(let j = 0;j<newArr.length;j++) { for(let k = 0;k<3;k++) { // 如果是1，就存入数组，如果是0，就存入空值 if(newArr...const r = powerSet.slice(o,o+3).filter(function (s) { return s }) // 将这些数组push到bwPowerSet数组中，就是要求的子集集合
文章目录 一、非确定性有限自动机的接受问题 二、证明 "非确定性有限自动机的接受问题" 可判定性 一、非确定性有限自动机的接受问题 ---- 非确定性有限自动机 的 接受问题 , 首先将 计算问题 转化为...\rm B 的语言 \rm A_{DFA} ; 二、证明 “非确定性有限自动机的接受问题” 可判定性 ---- 任何 非确定性有限自动机 与 确定性有限自动机 是等价的 , 证明 “非确定性有限自动机的接受问题...” 是可判定的 , 需要 规约 成 上一篇博客 【计算理论】可判定性 ( 确定性有限自动机的接受问题 | 证明 “确定性有限自动机的接受问题“ 的可判定性 ) 中证明的 “确定性有限自动机接受问题” 是可判定的...; 规约过程 ( 证明思路 ) : 构造一个 判定机 ( 结果是 接受 / 拒绝 的 图灵机 ) \rm N , 判定机要求如下 : 判定机 \rm N , 输入 \rm 字符串...规约过程 : 使用上一篇博客 【计算理论】可判定性 ( 确定性有限自动机的接受问题 | 证明 “确定性有限自动机的接受问题“ 的可判定性 ) 的算法判定转化之后的 确定性有限自动机 \rm C ,
低级bug：100%是程序猿的锅，不仔细看需求文档和设计文档导致实现结果偏离需求，写的时候不认真各种说出来丢人的拼写错误，写新代码不知道考虑对已有代码的影响上手就胡来，写完代码自己都不自测一下就提QA。...第一环节是需求方自己说不清楚，第二环节是需求分析师没理解需求，第三环节是设计师没有动脑子还没做设计评审，第四环节是不跟需求方做需求设计确认。...上古时期，绝大部分书籍后面都附着几页『勘误表』，告诉你某页某行有个错别字，正确的应该是什么。 你踩到屎的时候，是怪自己不小心，还是怪那个随地拉屎的人？...如果一个程序员bug很少，那大概是他没有遇到那些屎一样的需求！！！ bug就是程序员的成长催化剂，遇到了，搞懂了成长了，以后再写代码就会有更多的提前预见。然后bug逐渐减少。...要说bug～程序员天生不就是来创造bug然后解决bug的吗? PS：最最大的bug是，明明程序运行的好好的，但项目失败了。你叫程序员怎么查？我只是个搬砖的，大厦为什么会倒，我哪知道啊~
原文链接地址：程序出现bug是必然出现的情况还是程序猿水平有限导致的？ 在不长的计算历史上，还没有人写过没有bug的完美软件，不大可能你会成为第一个做到这一点的人。...低级bug：100%是程序猿的锅，不仔细看需求文档和设计文档导致实现结果偏离需求，写的时候不认真各种说出来丢人的拼写错误，写新代码不知道考虑对已有代码的影响上手就胡来，写完代码自己都不自测一下就提QA。...第一环节是需求方自己说不清楚，第二环节是需求分析师没理解需求，第三环节是设计师没有动脑子还没做设计评审，第四环节是不跟需求方做需求设计确认。...如果一个程序员bug很少，那大概是他没有遇到那些屎一样的需求！！！ bug就是程序员的成长催化剂，遇到了，搞懂了成长了，以后再写代码就会有更多的提前预见。然后bug逐渐减少。...要说bug～程序员天生不就是来创造bug然后解决bug的吗? PS：最最大的bug是，明明程序运行的好好的，但项目失败了。你叫程序员怎么查？我只是个搬砖的，大厦为什么会倒，我哪知道啊~ [1240]
杨净 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 1111111 一切技术创新周期，一切发明时代，其实都是幂集创新作用的时代。...我们希望通过这一系列栏目提供一种尺度，丈量技术创新周期的尺度，从技术维度把握创新浪潮的演进路线。 这是量子位最新原创系列策划栏目「幂集创新」第四期，本期的主题是移动计算。...而这背后正是AI这一底层技术驱动，所引发的由点到线及面的幂集创新。 包括前面几期提到的汽车、物联网等场景，未来整个移动计算体系所承载着的，还有更为深远的人机交互变革。...其实，我们每个人都身处浪潮之中，能够亲身感受和丈量新的时代机遇，成为幂集创新的一份子。...论文链接： https://arxiv.org/abs/2204.05370 往期回顾 第一期：发明时代，「幂集创新」事关你我 第二期：车圈新卖点8155背后，汽车智能化竞争已踩下油门 第三期：马斯克雷军竞速
数据工程在指令调优中的有着关键作用。当选择适当时，只需要有限的数据就可以实现卓越的性能。然而，什么是良好的指令调优数据以进行对齐，以及如何自动有效地选择数据仍需研究。...另一方面，RLHF利用强化学习来根据其生成的响应的注释反馈来训练模型。 一个相对较小的高质量数据集已被证明足以很好地对齐LLM，数据集大小从数十万到仅仅1000个样本。...然而，在早期研究中，这些数据集的构建主要依赖于启发式自动化(例如从ChatGPT提取)或人工选择，并且仍然不清楚什么是用于指令微调的良好数据示例，以及如何系统地规划有效的数据集，以确保用最少的数据量实现有竞争力的性能...结合基于模型嵌入距离的多样性度量，设计了一种简单的策略，以从大型数据池中选择最有效的数据示例。 什么是好的数据对齐？...基线： 除了随机选择外，还进一步评估了Instag多样性，该多样性是迭代设计的，以确保所选数据集内的多样性。 结果： 表4展示了不同多样性策略的结果。
NGS 测序项目，不管是基因组测序，还是转录组测序，通常会得到一个基因列表，记录了基因突变，或者高/低表达量。...对成百上千甚至上万个基因进行解读，往往是困难的，对基因进行分组以帮助对数据的理解就非常有必要。KEGG 富集分析就是一种非常流行的对基因集进行分组的方法。...安装 BiocManager::install("clusterProfiler") BiocManager::install("org.Hs.eg.db") clusterProfiler，功能强大的用于富集分析的...enrichKEGG需要的基因列表必须是 Entrez Gene ID，所以需要先将基因名称转换一下： trans = bitr(x, fromType = "SYMBOL", toType = "ENTREZID...hsa04151 9 ## hsa04510 7 ## hsa05146 5 ## hsa05222 4 ## hsa05134 3 可以看到，geneID 一列是一些斜线隔开的数字
过去的五年，虽然说单细胞转录组的大行其道，但是在类器官领域的应用仍然是很有限，单细胞时代到了仅仅是2019之后的类器官研究继续“复制粘贴一波”。...，它这个类器官的单细胞转录组数据集里面原位肿瘤就已经是基本上只有恶性肿瘤上皮细胞了，之前我们介绍的另外几个癌症的数据集就不一样，起码在原位肿瘤阶段还是有很多肿瘤微环境的，通常我们拿到了肿瘤相关的单细胞转录组的表达量矩阵后的第一层次降维聚类分群通常是...但是也有不少文章是抓住stromal 里面的 fibro 和endo进行细分，并且编造生物学故事的。...pwd=y4eh ，基本上大家只需要读入表达量矩阵文件到r里面就可以使用Seurat包做全部的流程，但是初始情况下只能说是拿到如下所示的图： image-20240403111645025 搞清楚这个单细胞转录组数据集里面的样品分布情况以及对应的分组...sce.all$orig.ident = tmp table(sce.all$orig.ident) sce.all 可以看到，降维聚类分群后，肿瘤领域的类器官文献的单细胞转录组数据分析是很有限的
该算法是利用直方图滤波器（Histogram filter）实现二维本地化的例子。 红十字是实际位置，黑点是RFID的位置。 蓝色格子是直方图滤波器的概率位置。...蓝线是实际路径，黑线是导航推测，红线是FastSLAM的推测路径。 红点是FastSLAM中的粒子。 黑点是地标，蓝叉是FastLSAM估算的地标位置。 ?...蓝线是实际路径。 黑线是导航推测路径。 红线是基于图的SLAM估算的路径。 黑星是地标，用于生成图的边。 ?...迪杰斯特拉算法 这是利用迪杰斯特拉（Dijkstra）算法实现的基于二维网格的最短路径规划。...输入路点，它会利用B样条生成光滑的路径。 第一个和最后一个路点位于最后的路径上。
那么摆在我们面前的第一个问题是： FlexibleSpaceBar 组件是如何感知 滑动数据 的？...如下，是 scaleTransform 矩阵的生成过程，其中的缩放值是一个 补间值，起始值是 widget.expandedTitleScale，也就是初始的缩放值，默认为 1.5。...现在的关键就是这个 t 是如何计算的，滑动的数据信息是谁，通过什么渠道 "贩卖的" ： ---->[_FlexibleSpaceBarState#build]---- final double scaleValue...一族是一样的。...关于风车的绘制，参考 《Flutter 绘制集录 | 第四画 - 风车》 ---- Flutter 提供的组件，只能满足大多数的使用场景，对于特别的需求，可能是不支持的。
很多入门的朋友很快就会遇见模型训练和测试这两个阶段，进而也就了解到带标签数据是要被划分成两个部分的：训练集 (training set) 与测试集 (test set)。...又划分多一个数据集，那就使得能用于训练和测试的数据都变少了，验证集是那方神圣啊？... 这里我给你们来个非常形象的类比！别眨眼！ 训练集 → 题解大全 验证集 → 模拟考试 测试集 → 高考！...所以机器学习算法能够通过大量做题来学会抽象概念（但是这个傻孩子实际上只学会了怎么解答与特定抽象概念相关的问题）。 你说你学会了东西，但空口无凭啊，你得通过考试来证明自己！于是就有了测试集。...测试集相当于考试的原因是，你只能看到题目（数据）而无法得知答案（标签）。你只能在交卷之后等老师给你打分。 于是就有朋友发问了：“那我一遍一遍考试来证明自己不就好？我大学挂科补考还少么？”。...你的模型只能在测试集上面跑一次，一考定终身！ 我们需要验证集的真正原因是：防止机器学习算法作弊！我们训练一个机器学习模型不是为了让它在那有限的带标签数据 high 个够，而是要将模型应用于真实世界。
1.2.3 叙述法 A = \left\{x|x \in Z,x < 10 \right\} A = \left\{x|x \in Z,x < 10 \right\} 1.2.4 文氏图 文氏图是利用平面上的点来做成对集合的图解方法...1.3 集合基数 1.3.1 什么是集合基数 集合 A 中的元素个数称为集合的基数(base number)，记为 |A| 若一个集合的基数是有限的，称该集合为有限集(finite set) 若一个集合的基数是无限的...幂集 1.5 集合的基本运算 1.5.1 并集 1.5.2 交集 1.5.3 补集 1.5.4 差集 1.5.5 对称差集 1.5.6 并集和交集的扩展 1.6 运算定律及其证明 1.6.1...运算定理 幂等率说明： A \cup A = A 类似 1的n次幂等于1 结合律(associative laws)说明：在数学中，结合律(associative laws)是二元运算可以有的一个性质...： 1.6.2 证明 证明方法 德摩根律证明 1.7 可数集合与不可数集合 1.7.1 自然数集的定义 定义 (皮亚诺公理) 定义 (冯 • 诺依曼的自然数定义) 1.7.2 如何比较集合的大小
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
