在向量中找到连续正数序列的恢复行[已求解] - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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和为S的连续正数序列

题目描述小明很喜欢数学,有一天他在做数学作业时,要求计算出9~16的和,他马上就写出了正确答案是100。但是他并不满足于此,他在想究竟有多少种连续的正数序列的和为100(至少包括两个数)。...没多久,他就得到另一组连续正数和为100的序列:18,19,20,21,22。现在把问题交给你,你能不能也很快的找出所有和为S的连续正数序列? 输出所有和为 S 的连续正数序列。...例如和为 100 的连续序列有： [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16] [18, 19, 20, 21, 22]。...解题思路滑动窗口核心思想：由题意可知，需要根据指定的数，求解连续的正数序列。因此此序列可以看做是等差序列，其中公差为1。因此本题可以采用滑动窗口来求解正数序列。...时：窗口内的元素即为求解的子序列和，将窗口中的元素存放到二维数组中（每个序列存放在一维数组）。

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分享一种新的深度神经网络模型家族

啥是NeuralODE 这项研究来自多伦多大学向量研究所，一作陈天琦为华裔，本硕毕业于加拿大不列颠哥伦比亚大学，目前在多伦多大学读博。...陈天琦等人研究了黑盒常微分方程（ODE）求解器作为模型组件，展此外，NeuralODE还可以应用于时间序列建模、监督学习、密度估计。...最后，作者推导了变量公式变化的瞬时版本，并开发了连续归一化流程，而且可以拓展到更大的层尺寸。就是这篇论文，在4856篇NeurIPS 2018投稿中脱颖而出，成为4篇最佳论文之一。...针对在神经网络提出问题函数的情况下，小哥对如何整合ODE进行了详细的解读。以及用Adjoint方法Naive Approach两种方法计算梯度的优劣。最后，小哥还推导了连续归一化流。...具体的实现代码可以在GitHub repo中找到，作者表示，只实现了几个求解积分的方法，包括简单的Euler和Runge-Kutta方法的高阶变种，即RK2和RK4。

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剑指offer——连续子数组的最大和

概述题目描述 HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。...但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。你会不会被他忽悠住？...(子向量的长度至少是1) ---- 思路这是一道典型的动态规划的题目。但是要事先对数组进行检查是否全小于0，若全小于0，则输出数组元素的最大值，反之利用动态规划求解。

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手撕腾讯面试题-乘积最大子数组

image.png 解题思路注意点本题要求的是乘积最大的连续子数组而不是乘积最大的子序列，因此要求子数组中的元素在原数组中是连续的。...思考：整数数组可能存在的情况由于题目已明确告知子数组中至少包含一个数字，因此主要存在以下两种情况：整数数组 nums 中只包含一个元素；整数数组 nums 中包含两个或两个以上元素。...思路只包含一个元素，直接返回该元素；包含两个或两个以上元素，暴力轮询或动态规划求乘积最大的连续子数组，返回乘积。暴力法初看该题，很容易想到可以通过暴力法去求解，即通过两层循环遍历整个数组。...动态规划由于整数数组 nums 中的元素可能有正数、负数和 0，因此连续子数组中的元素也可能是这三种情况。...如果连续子数组中的元素存在负数，正数乘以负数就成负数，那么最大值乘以负数就变成了最小值，因此需要同时考虑当前连续子数组乘积的最大值curMax和最小值curMin。

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NeurIPS18最佳论文NeuralODE，现在有了TensorFlow实现 | 附56页讲解PPT

今天，小哥kmkolasinski一口气抛出了NeuralODE的复现代码、Jupyter notebook笔记，还放出了56页的PPT，具体讲解了论文思路与求解方法，简洁清晰，在Reddit上引发热烈讨论...啥是NeuralODE 这项研究来自多伦多大学向量研究所，一作陈天琦为华裔，本硕毕业于加拿大不列颠哥伦比亚大学，目前在多伦多大学读博。...陈天琦等人研究了黑盒常微分方程（ODE）求解器作为模型组件，展此外，NeuralODE还可以应用于时间序列建模、监督学习、密度估计。 ?...最后，作者推导了变量公式变化的瞬时版本，并开发了连续归一化流程，而且可以拓展到更大的层尺寸。就是这篇论文，在4856篇NeurIPS 2018投稿中脱颖而出，成为4篇最佳论文之一。...具体的实现代码可以在GitHub repo中找到，作者表示，只实现了几个求解积分的方法，包括简单的Euler和Runge-Kutta方法的高阶变种，即RK2和RK4。

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66道前端算法面试题附思路分析助你查漏补缺

今天测试组开完会后，他又发话了:在古老的一维模式识别中，常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候，问题很好解决。...但是，如果向量中包含负数，是否应该包含某个负数，并期望旁边的正数会弥补它呢？例如：{6,-3,-2,7,-15,1,2,2}，连续子向量的最大和为 8（从第 0 个开始，到第 3 个为止）。...但是他并不满足于此，他在想究竟有多少种连续的正数序列的和为 100（至少包括两个数）。没多久，他就得到另一组连续正数和为 100 的序列：18,19,20,21,22。...现在把问题交给你，你能不能也很快的找出所有和为 S 的连续正数序列？Good Luck!输出描述：输出所有和为 S 的连续正数序列。序列内按照从小至大的顺序，序列间按照开始数字从小到大的顺序。...当序列数组的和等于所求值时，打印出此时的正数序列，然后继续往后遍历，寻找下一个连续序列，直到数组遍历完成终止。详细资料可以参考：《和为 s 的连续正数序列》 42.

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支持向量机

原理分类学习最基本的思想就是基于训练集 ? 在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本区分开。...以外的其他参数，求解规划问题获得更新后的 ? 和 ?...我们希望样本在特征空间中是线性可分的，因此合适的特征空间对支持向量机的性能至关重要，然后在不知道特征映射的形式时，我们并不知道什么样的核函数是最合适的，而核函数也仅是隐式地定义了这个特征空间。...即使恰好找到了某个核函数使得训练集在特征空间中线性可分，也很难断定这个结果不是由过拟合所造成的。解决该问题的方法即允许支持向量机在一些样本上出错。...是“0/1”损失函数，但是该损失函数数学性质不佳(非凸，非连续)，下面我们给出常用的三种替代损失函数： ? ? image.png Reference [1] 机器学习

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剑指offer第七天

30.连续子数组的最大和 HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。...今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？...例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。你会不会被他忽悠住？...int max = DP[0]; for(int i = 1; i < array.length ; i++){ //DP[i]表示以array[i]为结尾的最大连续子序列...[]数组中 ArrayList number = new ArrayList(); int totalNums = 0; //已分析过的高位数字组成的乘子

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手撕腾讯面试题-乘积最大子数组

本文的内容为通过一道腾讯的面试题，即力扣 152. 乘积最大子数组，由暴力法求解一步一步演化到由动态规划进行求解来介绍动态规划。...示例解题思路注意点本题要求的是乘积最大的连续子数组而不是乘积最大的子序列，因此要求子数组中的元素在原数组中是连续的。...思路只包含一个元素，直接返回该元素；包含两个或两个以上元素，暴力轮询或动态规划求乘积最大的连续子数组，返回乘积。暴力法初看该题，很容易想到可以通过暴力法去求解，即通过两层循环遍历整个数组。...动态规划由于整数数组 nums 中的元素可能有正数、负数和 0，因此连续子数组中的元素也可能是这三种情况。...如果连续子数组中的元素存在负数，正数乘以负数就成负数，那么最大值乘以负数就变成了最小值，因此需要同时考虑当前连续子数组乘积的最大值curMax和最小值curMin。

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一文看完《统计学习方法》所有知识点

用极大似然估计可能会出现所要估计的概率值为0的情况,在累乘后会影响后验概率的计算结果,使分类产生偏差.可以采用贝叶斯估计,在随机变量各个取值的频数上赋予一个正数. ?...如果是连续值的情况,可以假设连续变量服从高斯分布,然后用训练数据估计参数. ?...支持向量机的最优化问题一般通过对偶问题化为凸二次规划问题求解,具体步骤是将等式约束条件代入优化目标,通过求偏导求得优化目标在不等式约束条件下的极值....:wx+b=-1.H1和H2平行,两者之间形成一条长带,长带的宽度 ?...循环神经网络(RNN):如果训练样本输入是连续序列,则DNN和CNN不好解决.RNN假设样本是基于序列的,对应的输入是样本序列中的x(t),而模型在序列索引号t位置的隐藏状态h(t)由x(t)和h(t-

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Jacobian矩阵和Hessian矩阵

希望看过此文后，你对这两类矩阵有一个更深刻的理解。在向量分析中，雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵，其行列式称为雅可比行列式....这些函数的偏导数(如果存在)可以组成一个m行n列的矩阵, 这就是所谓的雅可比矩阵：此矩阵表示为：，或者为。这个矩阵的第i行是由梯度函数的转置yi(i=1,…,m)表示的。...于是我们可以取它的行列式，称为雅可比行列式。在某个给定点的雅可比行列式提供了在接近该点时的表现的重要信息。例如，如果连续可微函数F在p点的雅可比行列式不是零，那么它在该点附近具有反函数。...更进一步，如果p点的雅可比行列式是正数，则F在p点的取向不变；如果是负数，则F的取向相反。而从雅可比行列式的绝对值，就可以知道函数F在p点的缩放因子；这就是为什么它出现在换元积分法中。...矩阵, 而是每一步的时候使用梯度向量更新hessian矩阵的近似。

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【剑指offer】连续子数组的最大和

本系列是《剑指offer》或leetcode的JavaScript版本。每期1-2个算法，也有可能是一个类别。文章包括题目、思路以及代码。...题目 HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。...但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。...给一个数组，返回它的最大连续子序列的和，你会不会被他忽悠住？...(子向量的长度至少是1) 思路 1.记录当前累加值，累加最大值 2.遍历数组---当前值 3.累加值小于0，对后面的累加序列就没有贡献了，累加值重置为当前值 4.累加值大于0，累加值+=当前值 5.最大值和累加值比较

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剑指offer 连续子数组的最大和

HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。...但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。...给一个数组，返回它的最大连续子序列的和，你会不会被他忽悠住？...(子向量的长度至少是1) public class Solution { public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {

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牛客网连续子数组的最大和

题目： HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。...但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。...给一个数组，返回它的最大连续子序列的和，你会不会被他忽悠住？...(子向量的长度至少是1) 解答：参考连续子数组的最大和 # -*- coding:utf-8 -*- class Solution: def FindGreatestSumOfSubArray

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剑指offer No.30 连续子数组的最大和

HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。...但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。...给一个数组，返回它的最大连续子序列的和，你会不会被他忽悠住？...(子向量的长度至少是1) public class Solution { public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {

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线性代数--MIT18.06(三十三)

特征值为正数，子行列式为正数，主元为正数等性质 5.相似矩阵（6.6）。 ? 。重要性质，特征值相等 6.奇异值分解（6.7）。 ? 【一】微分方程 ? ?...)，因此另外两个特征值为复数，求解 ? 可知另外两个特征值为 ? , 通解形式为 ? 因为没有初始值的条件，因此只写出通解的形式。再问，什么时候 ? 回到初始值? 通过对 ?...，可知它是一个周期函数，在复平面的圆上周期变化，因此它既不收敛也不发散，对于其周期 ? , 可知 ? 条件满足时，其回到初始状态，即周期 ? 【二】一未知矩阵 ?...得到其行空间对应的列空间的向量，而式子中的 ? 为对应的放缩因子(由于投影后的长度可能不一致，因此需要通过一个常数项来缩放) 那么问题来了，给定矩阵分解形式如下所示，可以得出 ?...已经在列空间之中，那么特征值为 0 的特征向量，就取与 ? 正交（垂直）即可，即 ? 2.旋转矩阵直接使用求解方法求解 ? 可以发现特征值是共轭的，那么特征向量也是共轭的，代入求解 ?

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剑指Offer-连续子数组的最大和

题目描述在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？...例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。...只遍历数组一遍，当从头到尾部遍历数组A，遇到一个数有两种选择（1）加入之前subArray （2）自己另起一个subArray 设状态F[i], 表示以array[i]结尾的最大连续子序列和，状态转移方程如下...代码实现 package Array; /** * 连续子数组的最大和 * 在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。...但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？ * 例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。

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剑指Offer的学习笔记（C#篇）-- 连续子数组的最大和

题目描述 HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。...但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。...给一个数组，返回它的最大连续子序列的和，你会不会被他忽悠住？(子向量的长度至少是1) 一 ....题目分析上述题目太过复杂，于是我将他变了一种问法：输入一个整型数组，数组里有正数也有负数。数组中一个或连续的多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。...例如输入的数组为{1,-2,3,10,-4,7,2,-5}，和最大的子数组为{3,10,-4,7,2}，因此输出为该子数组的和18。做法： ? 二 .

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深入研究自监督单目深度估计：Monodepth2

RGB图像中恢复出对应的深度，由图1所示：该网络可以从单目图像中恢复对应的深度，图中不同颜色代表不同的深度。...一、逆深度估计模块该模块的作用是从单目图像中估计图像每个像素点的逆深度，在求解出逆深度之后，只需要对其取倒数便可获取对应的深度。...在该情况下，因双目相机的位姿已固定，因此位姿也已固定(不需要利用pose估计模块进行估计)。...因相机位姿求取的是图像连续帧之间的刚性运动，因此在该论文中，利用空间分辨率最低的第5级特征(抽象能力最强)输入进对应该模块的特征解码子模块来进行位姿估计。...对维度1(对应长),维度2(对应宽)求取均值可得连续帧之间的轴角与平移向量。在求得轴角后可通过罗德里格旋转公式求取旋转矩阵，如下图2所示。

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深入研究自监督单目深度估计：Monodepth2

RGB图像中恢复出对应的深度，由图1所示：该网络可以从单目图像中恢复对应的深度，图中不同颜色代表不同的深度。...一、逆深度估计模块该模块的作用是从单目图像中估计图像每个像素点的逆深度，在求解出逆深度之后，只需要对其取倒数便可获取对应的深度。...在该情况下，因双目相机的位姿已固定，因此位姿也已固定(不需要利用pose估计模块进行估计)。...因相机位姿求取的是图像连续帧之间的刚性运动，因此在该论文中，利用空间分辨率最低的第5级特征(抽象能力最强)输入进对应该模块的特征解码子模块来进行位姿估计。...对维度1(对应长),维度2(对应宽)求取均值可得连续帧之间的轴角与平移向量。在求得轴角后可通过罗德里格旋转公式求取旋转矩阵，如下图2所示。

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