复制一个同样的数组aux，3个索引，蓝色剪头为最终的数组中需要跟踪的索引位置，两个红色剪头是已经分别排序好的两个数组当前要考虑的元素
2.原文对边界条件的说明有误。当数组A所有元素都小于数组B时，j的值并不会等于0。
上图这两个给定数组A和B，一个长度是6，一个长度是5，归并之后的大数组仍然要保持升序，结果如下：
看到三个for循环，时间复杂度的O(n3)。这速度，实在是太慢了。我们来优化优化。
“生成建模”是机器学习的一个广泛领域，它处理分布模型P(X)，定义在数据点X上，它在一些潜在的高维空间X中。例如，图像是一种流行的数据，我们可以为其创建生成模型。每个“数据点”（图像）具有数千或数百万个维度（像素），并且生成模型的工作是以某种方式捕获像素之间的依赖性，例如，邻近的像素具有相似的颜色，并且被组织成对象。 “捕获”这些依赖关系的确切含义，取决于我们想要对模型做什么。一种直接的生成模型，简单允许我们以数字方式计算P(X)。在图像的情况下，看起来像真实图像的X值应该具有高概率，而看起来像随机噪声的图像应该具有低概率。然而，像这样的模型并不一定有用：知道一个图像不太可能无法帮助我们合成一个可能的图像。
# 五、回顾查找问题(参见练习 2.1-3)，注意到，如果序列 A 已排好序，就可以将该序列的中点与v进行比较。根据比较的结果，原序列中有一半就可以不用再做进一步的考虑了。二分查找算法重复这个过程，每次都将序列剩余部分的规模减半。为二分查找写出迭代或递归的伪代码。证明:二分查找的最坏情况运行时间为 O(lgn)。
归并排序是一种常见的排序算法，它采用分治法的思想，在排序过程中不断将待排序序列分割成更小的子序列，直到每个子序列中只剩下一个元素，然后将这些子序列两两合并并排序，最终得到一个有序的序列。
Given an integer array nums, find the contiguous subarray (containing at least one number) which has the largest sum and return its sum.
https://cloud.tencent.com/developer/article/2304343
介绍一下我们中稿ICCV2023的工作OpenSeeD，我们的训练测试代码和模型已经开源：
二分查找是一种高效的搜索算法，用于在有序数组中查找特定元素。它的思想是将查找范围逐渐缩小一半，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。本文将介绍二分查找的基本原理，并通过Python代码进行详细讲解。
其实在介绍抖音蓝线挑战特效那一章已经将到一个核心知识点Fbo，对，没错，当时做蓝线挑战特效用到的就是Fbo，接下来传送带特效也需要使用Fbo的保留上一帧功能
抽象语法树是编译过程中的一个中间产物，一般简单了解一下就行了。但我们可以把 Go 语言的整个 parser 和 ast 包直接拿来用，在一些场景下有很大的威力。
【字符串】最长回文子串 ( 蛮力算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 中心线枚举算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 动态规划算法 ) ★ 【字符串】字符串查找 ( 蛮力算法 ) 【字符串】字符串查找 ( Rabin-Karp 算法 )
“跳一跳”外挂自动化 前言 在上一篇“跳一跳”游戏外挂原理详析（手动版）中，讨论了跳一跳外挂编写的原理，以及手动版的实现，但是在文章最后提到了不足，就是手动太累了，这篇文章通过图像处理的方法，实
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疫情之后可以说是视频会议的高速发展期，特别是平时经常性开会的小伙伴们，是不是已经对视频会议软件熟的不能再熟了。视频会议对任何业务来说都是必需的，它不仅降低旅行成本，而且还能让企业更好的被合作伙伴和客户访问。
最近，一种利用谷歌加速移动页面（AMP）的新型网络钓鱼策略已经进入威胁领域，并被证明在达到预定目标方面非常成功。谷歌AMP是由谷歌和30个合作伙伴共同开发的一个开源的HTML框架，旨在加快网页内容在移动设备上的加载速度。
在计算机科学中,分治策略是非常重要的算法思想. 字面上的意思就是把一个复杂问题分解成2个或者多个相同或者相似的子问题. 再子问题的分解成更小的子问题; 直到最后的子问题可以简单的直接求解. 再将子问题的结果合并得到原问题的结果;
( 例如，数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。
2018年10月15日美国西海岸时间，Adobe 在 MAX 2018 创新大会上发布了 Creative Cloud 中的几项重大更新，包括 Photoshop CC、Lightroom CC、Illustrator CC、InDesign CC、Premiere Pro CC。当然，还包括刚刚在中国与大家见面的 Adobe XD CC。接下来，就请跟随我们一起看看今年Max中都有哪些重大更新吧！
我们将在近期为大家带来一个关于 "手势导航" 的系列连载，本文是手势导航连载的第三篇，如果您希望查看前两篇文章，请点击下方链接 :
在计算机科学中，分治策略是非常重要的算法思想， 字面上的意思就是把一个复杂问题分解成2个或者多个相同或者相似的子问题，再将子问题分解成更小的子问题；直到最后的子问题可以简单地直接求解，再将子问题的结果合并得到原问题的结果。
给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
输入包含不同整数的数组A, 输出A中逆序对的数量，逆序是指: 如果 i < j 而 A[i] > A[j]，那么 (i, j) 就是一组逆序对。
👆关注“博文视点Broadview”，获取文末赠书 以下内容节选自《Power BI企业级分析与应用》一书！ （文末赠书） ---- --正文-- 本文通过使用1990~2018年共28年的数据（包括数字数据和文本数据——数据的来源是data.world）来分析电视剧《辛普森一家》中的一些有趣的事实，包括观众的趋势、IMDb评分的变化、情绪与观众数量的相关性。 希望可以通过这个案例来向大家展示如何使用Power BI进行AI语义分析。 第一个页面是《辛普森一家》的欢迎界面，主题颜色是此电视剧中最常见
矩阵链乘法问题是一个经典的动态规划问题，其中给定一个矩阵链，我们需要确定一个乘法顺序，使得计算该链所需的总标量乘法次数最少。
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算法一：穷举式地尝试所有的可能 int maxSubsequenceSum(const int a[], int n) { int i, j, k; int thisSum, maxSum = 0; for (i = 0; i < n; i++) for (j = i; j < n; j++) { thisSum = 0; for (k = i; k < j; k++) t
算法一：穷举式地尝试所有的可能 int maxSubsequenceSum(const int a[], int n) { int i, j, k; int thisSum, maxSum = 0; for (i = 0; i < n; i++) for (j = i; j < n; j++) { thisSum = 0; for (k = i; k < j; k++)
原题链接：http://www.dotcpp.com/oj/problem1169.html （大家可以自行提交） 解题思路: 1.采用分治法思想，把整个序列，拆分为多个子序列，分别对多个子序列排序
本实用新型公开了一种农业技术推广种植用节水灌溉大棚，包括外壳、密封垫、通孔和储水箱体，所述外壳内部的左右两侧均固定安装有内接板，内接板和相邻内接板的内部均滑动安装有连接板，外壳顶端的左半部分和外壳顶端的右半部分之间的连接方式为滑动连接，所述内接板的内腔和连接板的内腔互相连通，所述内接板的下方和连接板的下方均等间距开设有通孔，通孔的内部四周均固定设置有塑料薄片。该农业技术推广种植用节水灌溉大棚利用装置上的手压水泵结构配合往复伸缩结构实现了同时对大棚内的多个位置进行自动喷水的功能，降低了灌溉大棚的制造成本，而且还可以根据需要对大棚的整体尺寸大小进行调节，提升了装置的功能性。
具体思路已经在代码注释中给出，这里不再赘述。 #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; int t; string s; int main() { cin >> t; while(t--) { cin >> s; int len = s.size(); int total0 = 0, total1 = 0; for(int i = 0; i <
Given two non-negative integers num1 and num2 represented as string, return the sum of num1 and num2.
在前面我们了解到opencv中的图像实际上就是一个ndarray数组，我们对ndarray数组进行操作就是对图像进行操作。我们先来看一下切片查找，这是我们非常常用的一个操作。
随着互联网的发展与短视频等流媒体展示分享方式的普及，如何同时进行多种多媒体文件资源的管理与分类逐渐成为困扰人们进行文件管理的主要问题。本项目为解决上述问题，设计了一款多媒体集成管理器，采用前后端分离的方式，使用 Electron 和 Vue.js 作为前端框架，Springboot 作为后端框架。项目主要模块分为电子书管理模块，图片管理模块以及影视资源管理模块。项目基本功能主要有：文件元数据编辑，文件标签操作，文件夹同步，高级文件搜索，本地文件操作，瀑布流展示，文件分享，应用内预览，页面自动截图，拟物播放器等。最后对系统进行了综合测试与结果分析，结果表明：项目交互性良好，兼容性高，实现了目标功能。具有实际应用意义。
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http://blog.csdn.net/zhutulang/article/details/7505785
Resize 图像缩放是把原图像按照目标尺寸放大或者缩小，是图像处理的一种。 图像缩放有多种算法。最为简单的是最临近插值算法，它是根据原图像和目标图像的尺寸，计算缩放的比例，然后根据缩放比例计算目标像素所依据的原像素，过程中自然会产生小数，这时就采用四舍五入，取与这个点最相近的点。 除此之外，还有双线性插值算法。 双线性插值，又称为双线性内插。在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。 其公式如下：f(i+u,j+v) =(1-u)(1-v)f(i
/*算法学习之分治策略-最大子数组*/ #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> struct result_t { int sum; int start; int end; }; struct result_t find_mid_arry(int *a,int start,int mid,int end) { struct result_t left; struct result_t right; struct res
给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 示例:
《算法导论》一书中对最大字段和可谓讲的是栩栩如生，楚楚动人。如果简单的说最大字段和，没有意义。而《算法导论》上举了一个股票的例子。根据股票每天结束的价格来求出一段时间内何时买入何时卖出能是收益最大。把问题做一个转换，求出相邻天数的股票价格的差值（周二 - 周一 = 差值），然后求出连续天数差值和的最大值，即为最大收益，所以就是最大子段和的问题。 还有一点说明的是算法的实现是和语言没有关系的，下面是用OC来实现的，你也可以用Java, PHP, C++等你拿手的语言进行实现，算法注重的还是思想。
此外据作者介绍，它还是第一个拥有基于box prompts的分割能力的AI模型，比Meta的SAM还要早实现。
其实实体识别这块看了挺久了的，今天就来好好聊一聊它。实体识别(Name Entity Recognition)是属于NLP任务中的序列标注问题：给定一个输入句子，要求为句子中的每一个token做实体标注（如人名、组织/机构、地名、日期等等）。
1、先将四个顶点的值算出来，d1、d2、d3、d4中的dot值分别代表四个象限的顶点
特点：效率低，实现简单 思想：每一趟将待排序序列中最大元素移到最后，剩下的为新的待排序序列，重复上述步骤直到排完所有元素。这只是冒泡排序的一种，当然也可以从后往前排。
PTI 也是利用 StyleGAN 来“搞事”的，它“搞事”的维度有三个：微笑、年龄、姿态。效果如下：
📷 思路分析：解决二叉树的问题通常会用到分治思想，分治思想一般通过递归方法实现。 分治法的思想：把原问题分解（Divide）成若干个与原问题结构相同但规模更小的子问题，待子问题解决（Conquer）以后，再合并（Combine）它们，原问题就得以解决。 以题目中给出的例子为例，讲解如何构建二叉树。 中序遍历 inorder = [9,3,15,20,7] 后序遍历 postorder = [9,15,7,20,3] 📷 leetcode 105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树 方法一
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