“两个指针”是一种模式，其中两个指针串联遍历数据结构，直到一个或两个指针都达到特定条件。两个指针在排序数组或链接列表中搜索对时通常很有用；例如，当您必须将数组的每个元素与其他元素进行比较时。
文章采用了GPU加速的trick，本质上还是描述的LI-SLAM,里程计基于关键帧进行固定滞后平滑优化，然后在全局建图模块再一次进行因子图的优化。时间上通过GPU加速体素格GICP因子和IMU预积分因子的计算以及融合。
对于许多开发人员而言，编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多，常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关，这只会增加压力。
今天是LeetCode专题的第33篇文章，我们一起来看LeetCode的第56题，它的难度是Medium。
我们经常需要在一个时间窗口维度上对数据进行聚合，窗口是流处理应用中经常需要解决的问题。Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API，我们可以将数据流切分成一个个窗口，对窗口内的数据进行处理
1）Tumble Count Window：累积固定个数的元素就视为一个窗口，该类型的窗口无法像时间窗口一样事先切分好。
作者 | Francesco Palma，Davide Burba，Lewis Tunstall，Thomas Boys
面试锦囊系列一直有收到大家的反馈，包括后台内推成功的消息、朋友的同事从创业小公司成功跳到huawei等等，非常高兴小破号的这些整理分享能够真正地帮助到大家
Bedtools是处理基因组信息分析的强大工具集合，本文列出自己学习其官方文档的几个点，对后面计算不同样品peak相似性的脚本做了下更新和调整，使用起来更为简单方便。 内容摘要 区域注释，如peak注释，peak分布分析，peak与调控元件交集等。 区域合并，如求算多样品peak合集，或合并重叠区域 区域互补，如得到非基因区 利用比对结果对测序广度和深度评估 多样品peak相似性计算，评估ChIP类区域结果的样品相似性。 bedtools主要功能 bedtools: flexible tools for
在列表中插入一个新的区间，你需要确保列表中的区间仍然有序且不重叠（如果有必要的话，可以合并区间）。
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2qaabqaaavqaky23fjzqvbagddcaaagaa.f10002.mp4?dis_k=63c36b7a49f8b9f1a1ca40e
https://leetcode-cn.com/problems/insert-interval/
tile用来展示基因组上区域的分布，和之前介绍过的highlight不同，这些区域在图中并不是位于同一层的。为了避免不同区域之间的重叠，tile会将有重叠的区域分布在不同的层，结合图片来理解一下这个概念。示例图片如下
分治分治，即分而治之。分治，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法(快速排序，归并排序)，傅立叶变换(快速傅立叶变换)……直接说就是将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模比较小的相同的小问题，以便各个击破，分而治之。
它将网页划分成一个个网格，可以任意组合不同的网格，做出各种各样的布局。以前，只能通过复杂的 CSS 框架达到的效果，现在浏览器内置了。
今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第二十八篇，讲述Vivado HLS: 近视之算法综合等相关内容，本篇内容目录简介如下：
我们社区陆续会将顾毅（Netflix 增长黑客，《iOS 面试之道》作者，ACE 职业健身教练。）的 Swift 算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。
双指针的算法可以优化时间复杂度,双指针，指的是在遍历对象的过程中，不是普通的使用单个指针进行访问，而是使用两个相同方向（ 快慢指针 ）或者相反方向（ 对撞指针 ）的指针进行扫描，从而达到相应的目的。将双层暴力循环O(n^2)优化到O(n),所以双指针算法最核心的用途就是优化时间复杂度。双指针是比较常见的把，直接看例子既可以。
给定两个二叉树，想象当你将它们中的一个覆盖到另一个上时，两个二叉树的一些节点便会重叠。
《零基础学Flink》这个系列已经做了不少篇了，接下来几章会更加贴近案例来说明一些功能，今天我们先来说说如何将两个流join起来。这次我们以实时汇率和订单流合并为最后牌价为案例，进行说明。
Windows(窗口)是处理无限数据流的核心。窗口将流分解成有限大小的”桶”，在上面我们可以进行计算。本文将重点介绍 Flink 中的窗口，以及常见的窗口类型。
检测效果图 题目：拥挤场景中的端到端人物检测 (推荐阅读英文原文) 文章地址：《End-to-end people detection in crowded scenes》 arXiv.1506.04878 Github：https://github.com/Russell91/ReInspect (未经允许禁止转载，授权转载请注明出处，谢谢！) ---- Abstract 目前的人物检测操作要么是以滑动窗口的方式扫描图像，或者通过分类一组离散的决策。我们提出了基于将图像解码成一组人物检测的模型。我
今天这篇继续讲流式计算。继上周阿里巴巴收购 Apache Flink 之后，Flink 的热度再度上升。毫无疑问，Apache Flink 和 Apache Spark 现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢？Streaming Systems 这本书在分析 Flink 的火热原因的时候总结了下面两点：
目标检测中常见的mAP计算说起来比较麻烦，所以结合VOC的计算代码进行一次详细的解析。
假如两个 Flow 流的 元素发射 不同步 , 则 先发射的元素 , 需要等待对应顺序的 后发射的元素到来 ;
本文学习整理自cpearson.com，改进了VBA内置的Union方法存在的小问题。
0x0 前言 本文作为一篇记录文章，将各种问题进行统合，以便省去使用时出现问题百度的时间！其中一些地方参照了各位大佬的姿势，而大部分为偶在使用中遇到的一些坑和偶的填补姿势。这里所遇问题基本偶都遇到，切可能因为环境不同大家不一定遇到，不过却在我这里成功解决才提供的方案！ 相信在读这篇文章之前你一定对pentest box有所了解或者耳闻（这里姑且称之为盒子）。这里也简要说一下。 盒子：win平台上的kali，便携式开源渗透测试环境，少了对于虚拟机的依赖便于携带，集成了Linux上几乎所有的
之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接，图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐，从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础，看一下上一篇我的图像拼接效果如下：
写css，你少不了与margin打交道。你真的了解margin吗？你知道margin有什么特性吗？你知道什么是垂直外边距合并？margin在块元素、内联元素中的区别？什么时候该用padding而不是margin？你知道负margin吗？你知道负margin在实际工作中的用途吗？常见的浏览器下margin出现的bug有哪些？……
Flow 流在 接收元素 时 , 可能需要 另一个 流的元素 , 两个流之间进行 交互的操作 就是 展平 , 常见的 展平模式有 :
本期大猫课堂将继续上期的R Tricks系列。在这一期中，大猫将向大家介绍“Gaps & Islands Problem”。这是在处理时间序列或者基因组数据中常见的一项任务。虽然常见，但要高效解决可不容易哦！
Region CNN(RCNN)可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更带领团队获得终身成就奖，如今供职于Facebook旗下的FAIR。 这篇文章思路简洁，在DPM方法多年平台期后，效果提高显著。包括本文在内的一系列目标检测算法：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平，在github都给出了基于Caffe的源码。
要移除尽可能少的间隔数，那么首先要知道有哪些部分是重叠了的，发生重叠后，就要尽量移除范围更大的，来保证更多范围小的可以留下。
终于在知乎上中找到深度神经网络中的感受野(Receptive Field) - 蓝荣祎的文章 - 知乎 ) 算是弄清了基本原理，记录以备忘
背景：脑卒中后的运动结果可以通过下行皮质运动通路的结构和功能生物标志物来预测，通常分别通过磁共振成像和经颅磁刺激来测量。然而，完整的皮质运动功能的确切结构决定因素尚不清楚。识别皮质运动通路的结构和功能联系可以为脑卒中后运动损伤的机制提供有价值的见解。这项研究使用监督机器学习来分类上肢运动诱发电位状态，使用卒中早期获得的MRI测量。方法：回顾性分析脑卒中后1周内上肢中重度无力患者91例(女性49例，年龄35 ~ 97岁)的资料。使用T1和弥散加权MRI的指标训练支持向量机分类器来分类运动诱发电位状态，使用经
Flink是一个有状态的流式计算引擎，所以会将中间计算结果(状态)进行保存，默认保存到TaskManager的堆内存中，但是当task挂掉，那么这个task所对应的状态都会被清空，造成了数据丢失，无法保证结果的正确性，哪怕想要得到正确结果，所有数据都要重新计算一遍，效率很低。想要保证 At -least-once 和 Exactly-once，需要把数据状态持久化到更安全的存储介质中，Flink提供了堆内内存、堆外内存、HDFS、RocksDB等存储介质。
昨天，我偶然间翻看一个热门讨论帖子，里面分享了一位同学参加字节跳动面试的经历，令人印象深刻的是，他的第二轮面试仅用了 25 分钟便宣告结束，并迅速得到了结果，效率确实高效。
公众号原文：https://mp.weixin.qq.com/s/WwJdPebK_hFocS1lk7MWhA
Grid 布局是将容器划分成"行"和"列"，产生单元格，然后指定"项目所在"的单元格，可以看作是二维布局，也是唯一的二维布局方案，利用grid布局可以很轻松的实现很多的网页布局
给你一个数组 rectangles ，其中 rectangles[i] = [xi, yi, ai, bi] 表示一个坐标轴平行的矩形。这个矩形的左下顶点是 (xi, yi) ，右上顶点是 (ai, bi) 。
前言 比赛就在这周末，这篇是比赛前最后一篇训练总结。 正文 hdu 5980（简单题） 题目大意 一个32位的数字，每个bytes包括8bit，所以一个整数是由4bytes组成； 现给出n个数字，问组成数字的bytes中，有多少个'a'。 Sample Input 3 97 24929 100 Sample Output 3 题目解析 对于每个数字，用0x000000ff进行与操作，取出最后8位，然后与'a'判断，然后右移8位，知道数字为0即可； hdu 5978（简单题） 题目大意
今天没啥前言，分治很难，主要难在如何拆分后比较好治理合并，这比二分这些只要拆了就结束要难上一个 level，所以这里属于出入 分治 这种想法的思维，后续会尽可能的锻炼这样的做法；做一道分治，如果能用其他方法代替的时候，一般分治不算是最优解，起码很伤脑子；
我们主要是讲代码实现，不是讲基本原理！ 什么是线段树？ 线段树是一种二叉搜索树，与区间树相似，它将一个区间划分成一些单元区间，每个单元区间对应线段树中的一个叶结点。 使用线段树可以快速的查找某一个节点在若干条线段中出现的次数，时间复杂度为O(logN)。而未优化的空间复杂度为2N，实际应用时一般还要开4N的数组以免越界，因此有时需要离散化让空间压缩。 定义 线段树是一种二叉搜索树，与区间树相似，它将一个区间划分成一些单元区间，每个单元区间对应线段树中的一个叶结点。 [1] 对于线段树中的每一个非
今天认真把Selective Search for Object Recognition这篇文章阅读完，想来写写自己的见解与想法。如果有错，希望得到大牛们的指点，谢谢！ 文章一开始就提出问题： 如何判
尽管 R 及更高版本中提供了许多峰值调用程序，但最受欢迎和使用最广泛的峰值调用程序仍然是 MACS2。
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