“给定一个无重叠的区间列表，在列表中插入一个新的区间，确保列表中的区间仍然有序且不重叠。”
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）。
在本文中，你将学习到 Canvas 提供的一些更高级的功能。本文将讲述如何合成、创建阴影使图形看起来更真实有趣。本文内容非常精彩，我希望这些内容能够拓宽你的眼界，帮助你学会画布的高级功能。
今天的力扣打卡题是 57. 插入区间 ，我们再顺便练习两道类似的简单区间题目，比如：判断区间是否重叠（252. 会议室）、56. 合并区间。这类面试题目还挺讨巧的，因为不需要掌握什么数据结构与算法的先验知识，看懂题目之后模拟一遍即可，很容易考察出应聘者到底会不会写代码。
https://leetcode-cn.com/problems/insert-interval/
合并区间模式是一种处理重叠区间的有效手段。在很多包含区间的问题中，我们可能需要去找出重叠的部分或将重叠部分合并。给定两个区间，其关联方式有如下六种：
题意 给出一个无重叠的按照区间起始端点排序的区间列表。 在列表中插入一个新的区间，你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）。 样例 插入区间 [2, 5] 到 [[1,2], [5,9]]，我们得到 [[1,9]]。 插入区间 [3, 4] 到 [[1,2], [5,9]]，我们得到 [[1,2], [3,4], [5,9]]。 思路 这是一个有序的区间列表，只要依次遍历，判断当前元素与插入元素的关系。 如当前元素的右端点小于插入元素的左端点，则说明当前元素与插入元素无交并。 如
给出一个无重叠的按照区间起始端点排序的区间列表。 在列表中插入一个新的区间，你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）。
拓扑主要用于确保空间关系并帮助其进行数据处理，在很多情况下拓扑也用于分析空间关系，概括下来就两点，一是分析有无错误，二是利用拓扑进行编辑。
给你一个** 无重叠的**_ ，_按照区间起始端点排序的区间列表。 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）。
给出一个无重叠的按照区间起始端点排序的区间列表。 在列表中插入一个新的区间，你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）。
论文和代码可以在这个网址找到：https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/
原文：Pixel accurate collision detection with Javascript and Canvas 译者：nzbin 我正在开发一个需要再次使用碰撞检测的游戏。我通常会使用简单高效的盒模型碰撞检测。盒子模型的主要原则就是把所有的物体都抽象成正方形，如果两个正方形有重叠，就认为是一次碰撞。这通常是一个简单的游戏所需要的。但是因为这种模型我之前用过多次，我想尝试一些更深刻更准确的方法。 我选择从像素级层面来看是否发生了碰撞。首先我要了解“像素是什么”。我测试的元素透明度都不为
本译文自Jean-Paul Azar 在 https://dzone.com 发表的 Kafka Detailed Design and Ecosystem ，文中版权，图像代码的数据均归作者所有。为
继续来探索Anchor-Free目标检测算法，前面讲了Anchor-Free的起源 目标检测算法之Anchor Free的起源：CVPR 2015 DenseBox ，其实同期另外一个有名的目标检测算法YOLOV1也是Anchor-Free系列的了。Anchor-Free系列相比于Anchor-Based的发展是较慢的，在2018-2019年才开始火起来。今天为大家介绍一下ECCV 2018的CornerNet，全称为：Detecting Objects as Paired Keypoints 。论文原文和代码见附录链接。
给出一个无重叠的 ，按照区间起始端点排序的区间列表。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）。
2015年毕业于上海交通大学计算机工程专业的王会宇（Huiyu Wang），在本科期间就一直边做科研助理，边学习，一直保持是班里的Top 5%呢。
本文提出一种使用单个卷积神经网络的新型物体检测方法: CornerNet. 本文通过将目标定义为成对关键点，消除了单阶段检测网络中对anchor box的需要. 除了新颖的网络形式外,本文还介绍了角落池化(corner pooling):一种新的池化方式,它可以帮助网络更好地定位物体的边角。 实验表明，CornerNet在MS COCO上实现了42.1％的AP，优于所有现有的单阶段检测模型。
论文： https://link.springer.com/article/10.1007/s11192-014-1289-4
前言 众所周知，Bug是线上应用极力规避但又无法避免的。对于致命的Bug，我们可以通过Crash日志进行分析；对于无法复现的Bug、特定操作步骤引起的Bug、某些版本/系统才出现的Bug，每个开发者都有自己的一套分析、定位、解决的方法。 本文以工作中遇到的几个iOS 11 Bug为例，介绍快速定位、分析、解决Bug的经验。 正文 iOS 11裁剪图片偏移问题 功能背景： 用户从本地相册选择图片，然后裁剪一个正方形区域，最后生成用户头像。 Bug描述： iOS 11的iPhone X，选择本地图片，然后
大家好我是费老师，geopandas作为在Python中开展GIS分析的利器，可以帮助我们快捷地解决很多日常GIS操作需求。而我们平时工作研究中使用到的各种矢量数据，由于原始数据加工过程的不规范等问题，偶尔会导致某些要素自身的矢量数据信息非法。
微吐槽 hello,world. 不想了，我等码农，还是看看怎么来处理分布式系统中的事务这个老大难吧！ 本文略长，读者需要有一定耐心，如果你是高级码农或者架构师级别，你可以跳过。 本文注重实战或者实现，不涉及CAP，略提ACID。 本文适合基础分布式程序员： 1. 本文会涉及集群中节点的failover和recover问题. 2. 本文会涉及事务及不透明事务的问题. 3. 本文会提到微博和tweeter，并引出一个大数据问题. 由于分布式这个话题太大，事务这个话题也太大，我们从一个集群的一个小小节点开始谈
微吐槽 hello,world. 不想了，我等码农，还是看看怎么来处理分布式系统中的事务这个老大难吧！ 本文略长，读者需要有一定耐心，如果你是高级码农或者架构师级别，你可以跳过。 本文注重实战或者实现，不涉及CAP，略提ACID。 本文适合基础分布式程序员： 1. 本文会涉及集群中节点的failover和recover问题. 2. 本文会涉及事务及不透明事务的问题. 3. 本文会提到微博和tweeter，并引出一个大数据问题. 由于分布式这个话题太大，事务这个话题也太大，我们从一个集群的一个小小节点开始谈起
github地址：https://github.com/626626cdllp/echarts
请注意，当元素的名称小于 4 个字节时，它与 VAR（元素值）存储在相同的结构中。否则，将有一个指向元素名称的指针。名称长度 <=4 对我们来说就足够了，所以我们不需要详细说明。
能否站在程序员的视角看来，程序分段存放在内存上的模样是连续的，但是站在物理内存视角看来，却是分页管理的呢？
这是牛客网上的一道简单题：判断输入字符是否为字母，一般的解决方法是通过ASCII码判断，不过这样做的话判断表达式较长，此时我们可以利用C语言中的库函数isalpha(判断是否为字母) 来完成这个题目，不仅代码量少，而且通俗易懂。要实现这种效果，就需要学习C语言中的各种库函数，而本文会列出大多数字符串函数和内存函数的使用及其实现，如果你想学习C语言库函数或对字符串、内存有好奇之心，不妨仔细来看看吧！🎉🎉🎉
在 2013 年 4 月初，区块链研究员塞尔吉奥·德米安·勒纳试图争辩说，中本聪在 2009 年开采了一百万个比特币。这个断言背后的逻辑是基于 2009 年的哈希值一直处于低水平，大约每秒 700 万，这相当于仅一个矿工的垄断水平。与此同时，这个哈希值大约与比特币刚上线前 14 天的哈希值相同，塞尔吉奥认为这短时期整个网络只有中本聪一个矿工。社区中的许多人对塞尔吉奥的说法持怀疑态度。其持怀疑态度的主要原因基于以下几点：
两个月之前准备软考时，简单的从理论上总结了最常用的数据结构和算法，比如：线性表，链表，图。在进行java开发时，jdk为我们提供了一系列相应的类来实现基本的数据结构。jdk所提供的容器API位于java.util包内。本文主要是通过简单的介绍Collection集合，向读者简单阐述各个类的基本定义以及其作用，为后面的学习做一下铺垫。
本文提出了一个使用单一深度神经网络对图像中的目标进行检测的方法。本文的方法称为SSD，根据每个feature map位置不同的宽高比和尺度，将Bounding Box的输出离散为Bounding Box先验的集合。在预测时，网络产生置信度，认为每个先验对应感兴趣的目标，并对先验进行调整，以便更好地匹配目标的形状。此外，该网络结合了来自具有不同分辨率的多个特征图的预测，以自然地处理不同大小的目标。SSD模型相对于需要目标建议的方法(如R-CNN和MultiBox)是简单的，因为它完全抛弃了生成建议的步骤，并将所有计算封装在一个网络中。这使得SSD易于训练，并且易于集成到需要检测组件的系统中。在ILSVRC DET和PASCAL VOC数据集上的实验结果证实，SSD的性能与使用目标建议步骤的方法相当，但速度要快100-1000倍。与其他单阶段方法相比，SSD具有相似或更好的性能，为训练和推理提供了统一的框架。
CobaltStrike 的 Beacon 生成分为两种，Stage Beacon 和 Stageless Beacon，这次主要来说明的是无阶段的 Stageless Beacon，最终文件比较大，不用从网络中来拉取。
前段时间在对项目进行问题分析的时候，领导要求要符合MECE原则，做到逻辑完整而不能遗漏。虽然没听过这个原则，但是总感觉很有道理（领导说的都对）。于是乎，就找了一些资料了解了一下。
在汇编语言中，需要访问的硬件资源主要有：CPU内部资源、存储器和I/O端口。本章将着重讲解CPU内部寄存器的命名、功能及其常见的用途，还要介绍存储器的分段管理模式、存储单元地址的表示法以及其物理地址的形成方式。
还记得电影《黑客帝国》中，当 Neo 释放他的全部力量时，周围的世界以各个方向运行的代码行显示的场景吗？如果你能够以这种方式观察周围的世界，则坐在你旁边的人显示为一个网页，你可以单击右键以检查元素和找到隐藏的源代码。
Apache Hudi 最初由Uber于 2016 年开发，旨在实现一个交易型数据湖，该数据湖可以快速可靠地支持更新，以支持公司拼车平台的大规模增长。Apache Hudi 现在被业内许多人广泛用于构建一些非常大规模的数据湖。Apache Hudi 为快速变化的环境中管理数据提供了一个有前途的解决方案。
描述： strncmp() 是一个标准库函数，用于比较两个字符串的前 n 个字符是否相等。 strncmp() 函数通常用于比较两个字符串，以确定它们是否相等或哪个字符串在字典顺序上更小。
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档类库，基于 ECMA-376 Office Open XML 标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的 XLSX 文档。相比较其他的开源类库，Excelize 支持写入原本带有图片(表)、透视表和切片器等复杂样式的文档，还支持向 Excel 文档中插入图片与图表，并且在保存后不会丢失文档原有样式，可以应用于各类报表系统中。入选 2018 开源中国码云 Gitee 最有价值开源项目 GVP，目前已成为 Go 语言最受欢迎的 Excel 文档基础库。
redis存储的是：key,value格式的数据，其中key都是字符串，value有5种不同的数据结构
蜂群图可以不重叠的显示各数据点的分布。相对于散点图，所绘制的点彼此靠近且不会重叠，能有效呈现出点分布的局部密度信息。
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。
如果你在日常工作中使用CSS，那么你的主要目标很可能集中在使事情看起来是正确的。最终得到的正确结果远比如何实现更重要。这意味着相比正确的语法和视觉效果我们更少关注CSS的实现原理。
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