1.2 规则与问题 有三根杆子A，B，C。A杆上有 N 个 (N>1) 穿孔圆盘，盘的尺寸由下到上依次变小。...2.1题目 一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级台阶。...求该青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法。...2.2递归方法 思路 现在你要跳上第n阶台阶，你会从哪阶台阶跳上去呢，因为青蛙可以跳1阶也可以跳两阶所以为了跳上第n阶，那么青蛙一定来自n-1阶或n-2阶台阶。...同理为了跳上n-1阶台阶，青蛙又一定来自n-2或者n-3阶台阶…以此类推，我们就把问题转化成了一个个更小的子问题了。
Latex公式换行与对齐 1、引用amsmath包： \usepackage{ amsmath} 2、公式中用aligned： \begin{ equation} \begin{...\end{ align} 3、换行时用“\”换行符 \begin{ align} a=1+2+3+4+5 \\ =6+9 \end{ align} 效果： 4、左对齐用“&
简介 Dedupe是一个python库，使用机器学习对结构化数据快速执行模糊匹配，重复数据删除和实体对齐。...相关文章 图神经网络（GNN）TensorFlow实现 Aminer学术社交网络数据知识图谱构建（三元组与嵌入） 基于知识图谱的问答系统Demo 图注意力网络(GAT) TensorFlow实现 知识图谱可视化...Demo ICLR2021图神经网络与知识图谱相关论文 冯诺依曼图熵（VNGE）Python实现及近似计算 神经网络高维互信息计算Python实现（MINE） 基于Embedding的实体对齐前瞻 GCC
2.6G组网问题 NR小区与LTE-TDD小区共用2.6G频段进行组网的情况下，会出现由于子帧结构不同，收发时隙不一致，导致相互干扰。如下图，红色框中的都是可能被干扰的区域： ?...时隙对齐计算 NR小区的帧偏置参数的单位是Ts，代表了采样的次数，是根据LTE的采样时间来计算的。采样时间是帧结构时间描述的最小单位，采样时间的公式为：Tc=1/(△ fmax * Nf）。
换行: 生成的文件会自动换行,在 tex 文件中用一个回车换行…… 3.LaTeX 在使用体验方面,最不易被 Word 替代的有四个方面:方便美观的数学 公式编辑、 不会乱动的退格对齐、非所见即所得因此可以在编辑的时候用退格和...CJK*环境会吞掉跟在汉字后面的空格,从而使得源文件中的换行不 会在相邻汉字之间…… 系统CJK/CCT/天元 中文宏包与模板 CTeX CTeX v2.9.0.152 Full下载地址/CTeXDownload
右对齐的 只读的input
2）技术与非技术层面：解决AI价值对齐需要采取双重视角，包括技术解决方案，如基于样本的学习，以及非技术框架，如治理和监管措施。...3）安全与治理：在人工智能中需要健全的安全与治理机制，来管理隐私、知识产权以及生成模型的潜在误用问题。...肖仰华：价值对齐的内涵与争鸣第一，是什么的问题。我们要承认价值对齐这个概念本身存在一定的模糊性、不确定性。价值对齐是两个词，第一个是价值，第二个是对齐，两个组合之后还会衍生出新的内涵。...我们希望通过与各方交流合作，共同探讨当前技术进展，优化算法，提升效率，缩短训练时间。许可：价值对齐就是AI的社会化首先要问：AI为什么需要对齐？AI对齐不是源于风险，而在于AI不可解释。...第二是技术角度：分配更多研发资金用于人工智能安全和价值对齐研究，建议与发展人工智能能力的投入相当。第三是治理角度：通过模型评测等工作打通AI安全技术与治理，前沿AI的风险，需政府有效监管。
音频信号包含时间序列特征，与图像和文本的信息类型不同。 为了对齐这些不同的模态，我们需要找到一个公共的表示空间（Common Latent Space），并将来自不同模态的输入映射到这个空间。...跨领域学习的理论基础 2.1 域间差异的挑战 跨领域学习的主要挑战在于源领域与目标领域的数据分布不同，这种分布差异称为领域偏移（Domain Shift）。...跨模态对齐与跨领域学习的结合 跨模态对齐与跨领域学习的结合在某些应用场景中尤为关键。例如，在多模态情感分析中，我们可能需要从图像和文本中同时提取情感特征，并将其结合到一个公共空间中。...C/C++ 验证思路与代码 为了更好地理解这些概念，下面提供一个简单的 C++ 实现示例，展示如何进行跨模态数据的简单对齐。...跨模态生成模型：诸如 CLIP、DALL-E 等模型已经在跨模态生成和对齐上取得了巨大进展，可以结合这些最新研究进行更深入的探索。 结论 跨模态对齐与跨领域学习是当前深度学习领域中的重要研究方向。
携手伙伴共创生态 Apollo致力于与各方伙伴合作，共同构建和推动自动驾驶生态系统的发展。 Apollo不仅局限于与汽车制造商、供应商、地图提供商等建立合作伙伴关系，还注重技术创新合作。...Apollo提供数据共享和开放平台，与合作伙伴共享数据资源，包括地图数据、交通数据、传感器数据等。帮助合作伙伴更好地了解和分析自动驾驶技术的应用场景，加速技术落地和商业化进程。 ...此外Apollo还有共创会员计划，计划旨在与合作伙伴共享市场机遇，实现共赢发展。 作为会员，可以获得包括优先技术访问、决策参与和定制支持在内的专属权益。...未来展望与总结 Apollo计划展现了技术的坚韧与毅力。 自2013年百度开始自动驾驶技术的探索以来，Apollo团队一直坚持不懈，经历了无数挑战和困难。...总之，Apollo计划的历程充满了坚韧与创新，展现了自动驾驶技术的无限潜力。在未来，让我们怀着信心和期待，共同见证Apollo计划为人类社会带来的美好未来！
在5月19日顺风车重新上线之后，每个人都必须提交一次身份证及人脸认证，并且需要了解清楚其他几项变化之后才能够进入顺风车业务。...最基本的一点，合乘双方的头像与信息均本人可以，以系统默认虚拟头像外示他人，顺风车司机基本无法直接从头像来挑选乘客接送。...司机安全和隐私问题被忽略了…… 5月19日滴滴顺风车重新上线之后，顺风车车主每次接单之前都需要进行一次人脸识别，保证是车主本人接单。...这必然涉及司机隐私问题，而且顺风车司机在接单过程中，车上还可能有自己的朋友、家人，行程中聊天内容也将被记录。虽然，滴滴表示录音资料不保存与手机，而将直接加密上传服务器，保留72小时受自动删除。...滴滴很可能还会有第三次的调整，因为在乘客和司机之间的选择，同隐私与安全问题的权衡一样重要，而这之间的平衡点似乎并不明显。
在结构体中，成员变量在内存中的排列并不是简单地按照声明的顺序紧密排列的，而是会考虑内存对齐的问题。...内存对齐是编译器为了提高数据访问效率而采取的一种策略。 内存对齐的原则大致如下： 第一个成员变量的偏移量是0。 每个成员变量的偏移量（即该变量在内存中的起始地址）必须是其类型大小的整数倍。...内存对齐的好处在于，它可以使得CPU访问数据时的效率更高，因为CPU访问内存时，通常是以块（例如4字节或8字节）为单位进行的。...如果数据没有对齐，那么CPU可能需要进行多次访问来读取一个完整的数据项，这会影响性能。 然而，内存对齐也可能导致结构体占用更多的内存空间。...了解结构体的内存布局和内存对齐机制，有助于我们编写出更加高效和可维护的代码。
问题 一大早，前同事在微信上给出了个题： 一只青蛙上台阶，一次只能上一个或两个台阶，如果总共有3个台阶，那么有三种上法： 111 — 每次上一个台阶 21 — 先上两个台阶，再上一个台阶 12 — 先上一个台阶...，再上两个台阶 那么对于 n 个台阶，有多少种上法呢？...突然想到单源最短路问题，其实这就是经典的动态规划问题 — 单源最短路问题的一个变种，我们如果把每个台阶想象成一张有向加权图的点，每个点都由他前面两个点指向他，权重分别为1和2，这就转化成了一个经典动态规划问题了...仅仅40个台阶，就要花30多秒来计算，再继续增加台阶数，时间将会成倍增长，这怎么受得了呢？ 4. 尾递归 4.1....，因为父调用是装饰器中的调用，祖父调用与当前调用都是原代码中的函数调用，相同就说明了递归的发生。
递归是什么 递归的思想 把一个大型复杂问题层层转化为一个与原问题相似，但规模较小的子问题来求解；直到子问题不能再被拆分，递归就结束了。所以递归的思考方式就是把大事化小的过程。...递归与迭代 递归是一种很好的编程技巧，但是和很多技巧一样，也是可能被误用的，就像举例1一样，看到推导的公式，很容易就被写成递归的形式： Fact函数是可以产生正确的结果，但是在递归函数调用的过程中涉及一些运行时的开销...拓展问题： 青蛙跳台阶问题 汉诺塔问题 这两个都是很著名的需要用递归来解决的问题，这里我们解决一下青蛙跳台阶问题，当然你也可以了解一下汉诺塔问题。...青蛙跳台阶 题干：青蛙一次能跳1或2级台阶，问青蛙跳上n级台阶有几种跳法？ 那么对于这个问题，我们可以逆向来分析。...那么我们就可以写出青蛙跳台阶问题的解决代码了。
结构体字节对齐 结构体的空间大小： 结构体为了保证CPU的访问效率，默认采用内存对齐机制 对齐标准为结构体中基础数据类型的成员最大值 对齐标准和成员申明顺序有关 #include #...3.结构体的对齐规则 （1）第一个成员在相比于结构体变量存储起始位置偏移量为0的地址处。...（2）从第二个成员开始，在其自身对齐数的整数倍开始存储（对齐数=编译器默认对齐数和成员字节大小的最小值，VS编译器默认对齐数为8）。 （3）结构体变量所用总空间大小是成员中最大对齐数的整数倍。...（4）当遇到嵌套结构体的情况，嵌套结构体对齐到其自身成员最大对齐数的整数倍，结构体的大小为当下成员最大对齐数的整数倍。...共用体与结构体 共用体 #include #include union stu{ char a; short b; int c; };
我们所说的人脸识别通常是几个算法的集合，包括人脸检测，人脸对齐，人脸特征提取等。...在人脸检测之后，如果我们需要做人脸比对或者匹配，通常就需要先进行人脸对齐，这样在提取特征会更有效。所谓人脸对齐，其实就是将原来倾斜等的人脸转换成端正的。...原来的人脸对齐算法是从一个开源项目里拿来用的，因为效果还可以，所以就一直用着，最近发现这个算法有点问题，才抽时间这个算法撸了一遍。...人脸对齐 ---- 现在我们有一个人脸的box及其关键点，怎么进行对齐呢？...展示一下人脸纠正后的效果： 感觉对于侧脸的对齐效果不太好，会有点偏，有时间再优化优化。 仿射变换 ---- Python解决问题很简单，不过我们有必要认识一下其背后的仿射变换。
、度小满与亿联银行宣布战略合作，三方称将发挥各自资源优势，在金融业务和金融科技领域展开全方位合作。...但在国家层面的“新基建”导向越来越明晰的时候，作为新基建“划重点”的人工智能，密集签约又何尝不是整个行业与大时代碰撞的一种体现，在这个过程中，百度作为领导羊率先被凸显出来。...在2020年之前，百度AI一直在潜移默化完成这个过程： 2019年，人们已经看到，诸如百度智能云与中国联通打造的智能客服在三省一基地上线，浦发银行首个“金融数字人”推出，百度智能云与央视网共建人工智能媒体研发中心...；未来，百度智能云与亿联银行预期进行更深入合作，建立起从IaaS基础云服务到SaaS解决方案的完整金融智能化方案。...百度研究院宣布孵化出业界首个支撑通用型、大规模生产的智能视频合成平台VidPress，简单说，这个平台能帮助用户把图文内容快速转变成带解说的视频内容，在9分钟内完成视频素材智能化聚合、解说词生成、语音合成、音视频对齐和渲染导出整套制作流程
有效加速与超级对齐分别代表了什么立场？这两种理念对我国AI发展有什么影响和启示？除了有效加速和超级对齐这两条路线，还有没有第三条？...他系统梳理回顾了有效加速与超级对齐的理念起源与演变。有效加速认为社会的改变依赖技术，这种观念由来已久，自从20世纪初的未来主义之后，人们就开始不断关注现代技术对于人类生活的影响。...李伦（主持人）：与西方社会相比，中国语境下对于“有效加速”与“超级对齐”有何不同？对于路线的实践需要考虑到哪些中国社会的独特之处？姚新：与西方社会相比，目标是不一样的。...许多人认为超级对齐需要对齐人类的价值观，这是无法实现的。超级对齐需要处理好伦理共识与不同价值观之间的关系、统一的价值标准与不同应用场景之间的关系、终极的伦理意义与短期价值目标的关系。...李伦（主持人）：结合中国的AI实践与社会背景，您认为是否存在独立于“有效加速”与“超级对齐”之外的第三条AI发展路线，以寻得更好的、更符合中国特色的AI发展未来？
and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》所言，采用级联CNN结构，通过多任务学习，同时完成了两个任务——人脸检测和人脸对齐...CNN架构（carefully designed cascaded CNNs architecture） 在线困难样本挖掘（online hard sample mining strategy） 人脸对齐联合学习...MTCNN效果好的后面2个原因在线困难样本挖掘和人脸对齐联合学习将在下一节介绍。...image.png 训练数据准备 MTCNN准备了4种训练数据： Negatives：与ground-truth faces的IOU < 0.3的图像区域，lable = 0 Positives：与ground-truth...，Negatives、Positives和Part faces通过WIDER FACE数据集crop得到，landmark faces通过CelebA数据集crop得到，先crop区域，然后看这个区域与哪个
当使用工具条中的显示/隐藏列的时候， 经常出现表格的列头与内容无法对齐的问题。 网上搜到两种处理方法，如下： 1....去掉option中的height，完美对齐，但当数据较多的时候，table会自动增加height，显示所有数据而不显示滚动条。 2....$header.outerHeight(); 完美对齐，但会导致无法冻结表头。 这两种结果都是鱼与熊掌不可兼得， 被影响的功能也是非常想要的，让小罗我很郁闷。
作者 | 东田应子 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 一、人脸检测与关键点检测 1....算法难点包括：人脸大小差异、人脸遮挡、图片模糊、角度与姿态差异、表情差异等。...兼并了速度与准确率，速度在GPU上可以达到99FPS，在 FDDB数据集上可以达到95.04准确率，具体如下图所示： 二、人脸对齐（部分参考于GraceDD的博客文章） 人脸对齐通过人脸关键点检测得到人脸的关键点坐标...，这样第三个点的坐标为： 代码如下： 经过上一步的处理之后，所有的图像都变成一样大小，并且又三个关键点的位置是保持一致的，但因为除了三个点对齐了之外，其他点并没有对齐。...Image_size为输出图像的大小; 三、 总结 本期文章主要介绍了人脸检测与对齐的相关算法，下一期我给大家介绍一下人脸表征的相关算法，即通过深度学习提取人脸特征，通过比较人脸特征进行人脸识别与验证
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