https://leetcode-cn.com/problems/search-a-2d-matrix/
今天是LeetCode专题43篇文章，我们今天来看一下LeetCode当中的74题，搜索二维矩阵，search 2D Matrix。
在 MATLAB中，根据元素在数组中的位置（索引）访问数组元素的方法主要有三种：按位置索引、线性索引和逻辑索引。
(1) y=max(X):返回向量X的最大值存入y，如果X中包含复数元素，则按模取最大值。
对于python中的numpy模块，一般用其提供的ndarray对象。 创建一个ndarray对象很简单，只要将一个list作为参数即可。 例如：
在实际应用的过程中。相似性度量和计算是很经常使用的一个方法。比如网页去重、推断帖子是否相似、推荐系统衡量物品或者用户的相似度等等。当数据量大的时候，计算的时间和空间复杂度就会是一个很重要的问题，比如在推断相似发帖的时候。我们能够用kmeans来进行聚类。可是资源的消耗是巨大的。所以本文推荐一种方法，minhash+lsh（局部敏感hash），用minhash来降维。用lsh来做近似查询，本文主要介绍一下minhash。
给定一个 n x n 矩阵，其中每行和每列元素均按升序排序，找到矩阵中第k小的元素。 请注意，它是排序后的第 k 小元素，而不是第 k 个不同的元素。
他想把第一列变成行号，就加了一个参数：row.names=1 结果报错了。 有趣的是他的提问：行是基因号，怎么会有重复的行呢？ 我的回答，当然是标题啦：你肉眼能看几万个基因名字判断有没有重复的基因？
现在是 2022-1-1，我简单的点评一下今年各位老师的出卷，如果读者想刷这一年的，可以作为参考
save(a,file="test.RData")这句代码如果报错object a not found，是为什么，应该怎么解决？
对于web网页去重的应用，如抄袭、镜像等，通过将网页表示为字符k-grams（或者k-shingles）的集合，把网页去重的问题转化为找到这些集合的交集。使用传统的方法存储这些巨大的集合以及计算它们之间的相似性显然是不够的，为此，对集合按某种方式进行压缩，利用压缩后的集合推断原来集合的相似性。
指定字段当前行直接使用[字段名]，例如在添加列里面直接使用[字段名]代表的就是当前指定的字段名的当前行的值。
+/PATTERN：打开文件后，直接让光标处于第一个被PATTERN匹配到的行的行首 vim + file 直接打开file,光标在最后一行
三种状态，分别是命令模式、插入模式和底行模式 命令行模式command mode，按「ESC」键可进入命令行模式
下图是一个数独题，也是号称世界上最难的数独。当然了，对于计算机程序来说，只要算法是对的，难不难就不知道了，反正计算机又不累。回溯算法基本上就是穷举，解这种数独类的问题逻辑比较简单。
精确覆盖问题的定义：给定一个由0-1组成的矩阵，是否能找到一个行的集合，使得集合中每一列都恰好包含一个1
注意：在没有创建text.c文件的前提下，使用指令 vim text.c也是可以直接进入的。在退出的时候，如果直接退出，那么没有保存text.c文件，在当前目录下，是没有text.c文件的；如果在vim界面内保存退出，在当前目录下就可以看到text.c文件。
这里主要讲解vim最常用的三种模式：命令模式（command mode）、插入模式（Insert mode）和底行模式（last line mode）。
接上篇内容，继续对CALTag源码进行详细剖析~ 3、 角点检测 为了方便说明，在此将一个自识别标记，也就是上一步骤保留的连通区域，称为一个quad。下面分析一下如何检测quad的四个角点。
主要说vim的三种模式(其实有好多模式，目前掌握这3种即可),分别是命令模式（command mode）、插入模式（Insert mode）和底行模式（last line mode），各模式的功能区分如下：
基本上 vim 可以分为三种状态，分别是命令模式（command mode）、插入模式（Insert mode）和底行模式（last line mode），各模式的功能区分如下：
3 年的硕士生涯一转眼就过去了，和社交网络也打了很长时间交道。最近突然想给自己挖个坑，想给这 3 年写个总结，画上一个句号。回想当时学习 R 语言时也是非常戏剧性的，开始科研生活时到处发邮件要源代码，发完最后一封本以为又是无功而返，很意外的收到了秒回的邮件，邮件中附上了由 R 语言编写的实验代码。当时过于开心，因为终于有热心的作者回复了，以至于没有仔细考虑，想都没想对着满是警告的代码开始了 R 语言学习之旅。之后的几天陆陆续续的收到了其他作者的回复，实验代码多是使用 Python 构建的，好吧只能咬咬牙继续了。当时的学习苦于资料太少，唯一的参考只有那份 R 语言实验代码，因此萌生了写一份站在社交网络分析角度的 R 语言教程。《社交网络分析的 R 基础》中所介绍的内容都是最新的技术，Visual Studio Code 在半年之前甚至无法调试 R 语言，代码规范遵循 Google's R Style Guide。该系列博客一共包含六篇文章，具体的目录如下：
9.1正则介绍_grep(上) 正则介绍 正则就是一串有规律的字符串 掌握好正则对编写shell脚本帮助交大 各种编程语言中都有正则，原理是一样的 grep/egrep、sed、awk grep命令 grep命令，它是一种强大的文本搜索工具，它能使用正则表达式搜索文本，并把匹配的行打印出来。 格式：grep [-cinvABC] 'word' filename -c 行数 -i 不区分大小写 -n 显示行号 -v 取反 -r 遍历所有子目录 -A 后面跟数字，过滤出符合
基本上vi可以分为三种状态，分别是命令模式（command mode）、插入模式（Insert mode）和底行模式（last line mode），各模式的功能区分如下：
在成熟的大脑中，大脑连接的结构和功能指纹可以用来识别个体的独特性。然而，使某一特定大脑区别于其他大脑的特征是否在出生时就已经存在仍不得而知。本研究利用发育中的人类连接组计划(Human Connectome Project, dHCP)的神经影像数据，对早产儿围产期进行两次扫描，以评估发育中的脑指纹。我们发现，62%的参与者可以通过后来的结构连接组与从较早时间点获得的初始连接矩阵的一致性来识别。相反，同一被试在不同时间点的功能连接体之间的相似性较低。只有10%的参与者在功能连接体中表现出更大的自相似性。这些结果表明，结构连接在生命早期更稳定，可以代表个体的潜在连接组指纹:当新生儿必须快速获得新技能以适应新环境时，一个相对稳定的结构连接组似乎支持功能连接组的变化。
help() 或者 ? + command 这是学习和使用R最常用到的命令。 help.search() 或者?? 搜索包含制定字串或pattern的命令 R.Version() 查看
yum是一个软件下载安装管理的一个客户端，如类似的小米应用商店，华为应用商城…。Linux中软件包可能会有依赖关系（如我们安装游戏时，除了游戏的可执行程序，可能还安装了一堆的动态库，配置文件等等，都与游戏放在了一起，这些都是由厂商打包好的）— yum会帮我们解决依赖关系的问题(即当我们需要安装A软件时，可能依赖B软件，还依赖C动态库，那么yum会帮我们一并下载)。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Matplotlib的使用，包括绘图，绘制点和线，以及图像的轮廓和直方图，这一次为大家详细讲解Numpy工具包中的各种工具，并且会举实例说明如何应用。Numpy是非常有名的python科学计算工具包，其中包含了大量有用的思想，比如数组对象（用来表示向量、矩阵、图像等等）以及线性代数，通过本章节的学习也为之后进行复杂的图像处理打下牢固的基础。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Pytho
vi 编辑器是所有 Unix 及 Linux 系统下标准的编辑器，它的强大不逊色于任何最新的文本编辑器，这里只是简单地介绍一下它的用法和一小部分指令。 由于对 Unix 及 Linux 系统的任何版本，vi 编辑器是完全相同的，因此你可以在其他任何介绍 vi 的地方进一步了解它。Vi 也是 Linux 中最基本的文本编辑器，学会它后，你将在 Linux 的世界里畅行无阻。 1、vi 的基本概念 基本上 vi 可以分为三种状态，分别是命令模式（command mode）、插入模式（Insert mode）和
vi编辑器是所有Unix及Linux系统下标准的编辑器，它的强大不逊色于任何最新的文本编辑器，这里只是简单地介绍一下它的用法和一小部分指令。由于对Unix及Linux系统的任何版本，vi编辑器是完全相同的，因此您可以在其他任何介绍vi的地方进一步了解它。Vi也是Linux中最基本的文本编辑器，学会它后，您将在Linux的世界里畅行无阻。
前言 Google通过PageRank算法模型，实现了对全互联网网页的打分。但对于海量数据的处理，在单机下是不可能实现，所以如何将PageRank并行计算，将是本文的重点。 本文将继续上一篇文章 PageRank算法R语言实现，把PageRank单机实现，改成并行实现，利用MapReduce计算框架，在集群中跑起来。 目录 PageRank算法并行化原理 MapReduce分步式编程 1. PageRank算法分步式原理 单机算法原理请参考文章：PageRank算法R语言实现 PageRank的分步
Google通过PageRank算法模型，实现了对全互联网网页的打分。但对于海量数据的处理，在单机下是不可能实现，所以如何将PageRank并行计算，将是本文的重点。
主要参考论文：Median Filter in Constant Time.pdf
上一篇:[python opencv 计算机视觉零基础到实战] 八、ROI泛洪填充
源地址：http://www.cnblogs.com/emanlee/archive/2011/11/10/2243930.html
个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
树是一种很重要的数据结构，最初对数据结构的定义就是指对树和图的研究，后来才广义化了数据结构这个概念。从而可看出树和图在数结构这一研究领域的重要性。
序言 这篇博客主要是想记录一下关于 opencv 这个库的一些学习心得，并穿插一些图像处理的基本知识。 分析基于 opencv 4.5.1，其他版本可能会存在一些接口的变动，还请注意。 准备 首先是 opencv 的安装。对于 python 版的 opencv，可以直接使用 pip install 进行安装。对于 C++ 版则可以自己下载源码进行编译与安装。这里介绍在 ubuntu 下如何编译源码:
vi/vim 基本使用方法 本文介绍了vi (vim)的基本使用方法，但对于普通用户来说基本上够了！i/vim的区别简单点来说，它们都是多模式编辑器，不同的是vim 是vi的升级版本，它不仅兼容vi的所有指令，而且还有一些新的特性在里面。例如语法加亮，可视化操作不仅可以在终端运行，也可以运行于x window、 mac os、 windows。 vi编辑器是所有Unix及Linux系统下标准的编辑器，它的强大不逊色于任何最新的文本编辑器，这里只是简单地介绍一下它的用法和一小部分指令。由于对Unix及 Linux系统的任何版本，vi编辑器是完全相同的，因此您可以在其他任何介绍vi的地方进一步了解它。Vi也是Linux中最基本的文本编辑器，学会它后，您将在Linux的世界里畅行无阻。
今天要干什么？在一张图片上通过传统算法来检测矩形。为了防止你无聊，先上一组对比图片。
题目描述 小明要做一个跑步训练。 初始时，小明充满体力，体力值计为 10000 。如果小明跑步，每分钟损耗 600 的体力。如果小明休息，每分钟增加 300 的体力。体力的损耗和增加都是均匀变化的。 小明打算跑一分钟、休息一分钟、再跑一分钟、再休息一分钟……如此循环。如果某个时刻小明的体力到达 0 ，他就停止锻炼。 请问小明在多久后停止锻炼。为了使答案为整数，请以秒为单位输出答案。答案中只填写数，不填写单位。 题目分析 题目代码
1) 模式转换 a) 【i】:在当前光标所在字符的前面，转为输入模式 b) 【a】:在当前光标所在字符的后面，转换为输入模式 c) 【o】:在当前光标所在行的下方，新建一行，并转换为输入模式： d) 【I】:在当前光标所在行的行首，转换为输入模式 e) 【A】:在当前光标所在行的行尾，转换为输入模式 f) 【O】:在当前光标所在行的上方，新建一行，并转换为输入模式; g) 【cc】删除当前行并输入新内容，相当于S。扩展【#cc】 h) 【C】删除当前光标到行尾，并切换成插入模式
图像增强是图像处理和计算机视觉中的重要研究课题。它主要用作图像预处理或后处理，以使处理后的图像更清晰，以便随后进行图像分析和理解。本期我们主要总结了图像增强中图像去噪的主要方法以及对不同算法的基本理解。
04:最匹配的矩阵 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 给定一个m*n的矩阵A和r*s的矩阵B,其中0 < r ≤ m, 0 < s ≤ n，A、B所有元素值都是小于100的正整数。求A中一个大小为r*s的子矩阵C，使得B和C的对应元素差值的绝对值之和最小，这时称C为最匹配的矩阵。如果有多个子矩阵同时满足条件，选择子矩阵左上角元素行号小者，行号相同时，选择列号小者。 输入第一行是m和n，以一个空格分开。 之后m行每行有n个整数，表示A矩阵中的各行，数与数之间以一个空格分开。
在Linux下我们是如何编写代码的呢？其实在Linux下有一个很不错的开发工具：Linux编辑器——vim，那么话不多说，这就开启我们今天的话题！
衡量算法的标准-算法复杂度：https://blog.csdn.net/z929118967/article/details/131809460
yum源分为【内置yum源】和【拓展yum源】，其中拓展yum源是需要我们自己去安装的：
在现实生活，平面，线和圆柱体是非常常见的结构，目前已有工作做了类似于BA的平面adjustment(即.PA)，但是这类工作在缺少平面的场景效果很差，为了增强系统的鲁棒性，引入更多的特征是有必要的，因此作者在本文中引入了额外的线和圆柱体特征，并且实现了平面-线-圆柱体-adjustment(即. PLCA)，并且证明了可以通过预处理使得PLCA独立于点云的大小，从而实现系统的实时性。
Linux 中，常使用流编辑器 sed 进行文本替换工作。与常使用的交互式编辑器（如vim）不同，sed 编辑器以批处理的方式来编辑文件，这比交互式编辑器快得多，可以快速完成对数据的编辑修改。
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