2022-07-17：1、2、3...n-1、n、n、n+1、n+2...在这个序列中，只有一个数字有重复(n)。这个序列是无序的，找到重复数字n。这个序列是有序的，找到重复数字n。...代码用rust编写。...}// 符合题目要求的、无序数组，找重复数// 时间复杂度O(N)，额外空间复杂度O(1)// 用快慢指针fn find_duplicate(arr: &mut Vec) -> i32 {...一个结论 return slow;}// 符合题目要求的、无序数组，找重复数// 时间复杂度O(N)，额外空间复杂度O(1)// 用异或fn find_duplicate2(arr: &mut Vec...} return ans;}执行结果如下：图片***左神java代码
1_bit：是的，就像下面这样，选择相对定位，然后写上你的应用名就可以了。 小媛：明白，我进去了。我想问一下，那个相对定位是什么意思？ 1_bit：相对定位其实就是指你的网页的元素如何进行定位。...小媛：好的，迫不及待了。 二、导航栏制作 1_bit：我们第一步先制作一个导航栏，下图黄色框选位置就是导航栏。 小媛：不会做… 1_bit：你不用打代码，我们画出来就可以了。...此时我们可以点击行，可以看到行的宽度是 100%，意思则是这个行就占据整个浏览器窗口的整一行，不管你如何拖拽更改浏览器大小，这一行打大小永远是 100%。 小媛：原来如此。...1_bit：接下来你再把发现音乐的文本复制到这个行2之下吧，偷懒是可以的。 小媛：哈哈哈，我并且还改了名字。 1_bit：其实这几个内容都是靠右显示的，那如何更改呢？...六、制作热门推荐2 1_bit：热门推荐2的制作和1差不多，甚至简单好多了，你知道怎么做吗？ 小媛：有点思路，大概就是两个行，第一个行是标题，第二个行是里面的内容，里面的内容就是列。
因此我们可能会比较感兴趣如何学习非常深的表征，并挖掘深层网络所带来的优势。...简介 简而言之，Dirac 参数化就是卷积核权重的求和并通过 Dirac delta 函数缩放： conv2d(x, alpha * delta + W) 以下是简化后的 PyTorch 伪代码，其展示了我们用于训练...预训练模型、 diracnet.py 文件为函数化的模型定义，最后的 train.py 为 ImageNet 训练代码。...依赖库的安装 首先实现本项目的模型需要已安装 PyTorch，但这里并不会详细解释如何安装这个模块。...我们的训练代码并没有使用这些模块，但它十分有助于各位读者快速地实现 Dirac 层级。
需要说明，实际情况远远复杂于Dirac-GAN，样本不只是一维也不可能只存在一个样本点，我们只是通过它来直观说明一些问题，得到一些启示。 2....可以说，现在的问题不是选择什么样的f(t)，不是用fGAN或者WGAN的问题了，而是如何调整目标函数，也就是如何添加正则项，从而能解决特征值实部为负数的问题。 3....WGAN-GP 采用惩罚项的WGAN-GP是一种解决1-Lipschitz限制的软方法，其损失函数的表达式为： ? 在Dirac-GAN中，对应的损失函数成为： ? 相应的动力学系统： ?...采用梯度下降法则发现其也不收敛，说明这个正则项加的“不太好”。 ? 4....如果选择在生成数据上施加惩罚项，则其损失函数的表达式为： ? 无论如何，其在Dirac-GAN中，对应的损失函数均表示为： ? 相应的动力学系统： ? 采用梯度下降法则发现其收敛： ?
——一个n维的torch.Tensor a – 均匀分布的下界 b – 均匀分布的上限 1.2 正态分布初始化（normal_） 使值服从正态分布 N(mean, std)，默认值为 0，1 torch.nn.init.normal..._(tensor) 复制代码 1.6 单位矩阵初始化（eye_） 将二维 tensor 初始化为单位矩阵 torch.nn.init.eye_(tensor) 复制代码 1.7 狄拉克初始化（dirac...在groups >1的情况下，每组通道保持身份 torch.nn.init.dirac_(tensor, groups=1) 复制代码 tensor – {3, 4, 5} 维torch.Tensor...(tensor, gain=1) 复制代码 1.9 稀疏初始化（sparse_） 从正态分布 N～（0. std）中进行稀疏化，使每一个 column 有一部分为 0 torch.nn.init.sparse...此为 0 均值的正态分布，N～ (0,std)，其中 std = sqrt(2/(1+a^2)*fan_in) eg： nn.init.kaiming_normal_(w, mode='fan_out
分享主题：网格曲面的卷积神经网络 分享提纲： 1. 几何曲面的离散表示 2. 一种图神经网络 (GNN) 的简要介绍 3. 离散微分几何中的 Laplace 与 Dirac 算符 4....比如说有很多工作研究如何在点云上估计法向量，但网格数据则是自带了这些数据。所以网格数据是现在图形学中主要的研究内容之一。 二、一种图神经网络 (GNN) 的简要介绍 ?...这个式子表示单个层，通过叠加多层神经网络，信号可以在更大的 Context 上传输来得到图的全局信息。...接着进行 50 次迭代（50 帧），再将前两帧作为神经网络的输入，让模型去预测接下来的 40 帧，最后用 smooth-L1 loss 来衡量最后的结果。 ?...这个任务的数据集相对简单，首先生成 2D 的网格（左下角），再从 MNIST 中选取一些数字，将数字的灰度当成高度，接着调整 Mesh 的 z 轴就可以得到一个数据集。
I 就是由卷积窗口导出的单位参数矩阵，也叫 Dirac delta 变换，任何输入 x 经过这个 I 矩阵 的变换，其输出还是 x 本身。...如果 diag(a)向量都是趋近于 1 的，并且 W 参数都非常小，那么卷积操作就被削弱了，输出和输入的特征图 x 很相似。...代码实现上，PyTorch 提供了许多灵活的方法，torch.nn.functional 接口允许你人工指定各个参数矩阵： import torch.nn.functional as F def dirac_conv2d...(input, W, alpha, beta) return F.conv2d(input, alpha * dirac(W) + beta * normalize(W)) 上面代码把参数矩阵对于之前说的拆分成两部分.../nn.html#torch.nn.init.dirac）： torch.nn.init.dirac(tensor) 如需深入研究，别错过源代码： https://github.com/szagoruyko
从这个观点来看，n个ResNet-Block有 条隐式路径连接输入和输出，添加一个Block会使路径的数量增加一倍。...因此，ResNet在反向路径中的ReLUs为n/2, RepVGG在反向路径中的ReLUs为n，说明ResNet中的梯度在深度较大时更不易shattered，因此ResNet的性能优于RepVGG。...在图2中研究了网络深度如何影响ResNet和RepVGG的网络性能。作者使用的数据集是CIFAR-10/100。...然而，本文证明了RM操作可以反转这个过程，即将MobileNetV2转换为MobileNetV1，使MobileNetV1再次伟大。...值得注意的是，RMNet 101×6 16在没有使用任何技巧的情况下达到了80%以上的top-1准确率，据论文描述这是一个普通模型的第一次达到这个精度。
预测框表示方法不够灵活：大多算法将其建模为Dirac delta分布，这种做法没有考虑数据集中的歧义和不确定部分，只知道结果，不知道这个结果靠不靠谱。...常规的方法将回归目标$y$建模为Dirac delta分布，Dirac delta分布满足$\int^{+\infty}_{-\infty}\delta(x-y)dx=1$，可通过积分的形式求得标签$y...给定标签$y$的取值范围$y_0, y_n$，可像Dirac delta分布那样从建模的genreal分布得到预测值$\hat{y}$： [c1542c71103691c62c2e952146db2922....png] 为了与神经网络兼容，将连续区域$y_0, y_n$的积分变为离散区域${y0, y_1, \cdots, y_i, y{i+1}, \cdots, y_{n-1}, y_n }$的积分，...考虑到更多的分布应该集中于回归目标$y$的附近，论文提出DFL来强制网络提高最接近$y$的$yi$和$y{i+1}$的概率，由于回归预测不涉及正负样本不平衡的问题，所以DFL仅需要交叉熵部分： [e2c2f04bb940fa82fa748475f2b85ceb.png
论文：https://arxiv.org/abs/2111.00687 代码：https://github.com/fxmeng/RMNet 文章中所涉及到的代码笔者已经整理到仓库内，作为Notebook.../p/352239591 3RM操作 下图展示了ResNet中的ResBlock如何去除残差连接的操作： Reserving操作 假设我们的输入的通道数为4，我们在转换的时候，对Conv1插入了相同通道数的...，经过Dirac初始化的卷积核，来Reserve输入特征。...关于如何让卷积操作做恒等映射的操作，在RepVGG已经详细剖析过，这里就简单复习下： identity前后值不变，那么我会想到是用权重等于1的卷积核，并分开通道进行卷积，即1x1的，权重固定为1的Depthwise...在PyTorch，初始化这种卷积核是很容易的，我们只需要调用nn.init.dirac_(your_weight)，假设我们的通道数目为2，下面是示例代码： import torch import torch.nn
AR商业应用的领创者”，以商业应用为动力带动VR/AR市场的拓展。...VRPinea独家点评：小米真是哪里都要掺一脚…但一百元买一个VR盒子，不知道印度三哥买不买这个账。...音频巨头瑞典Dirac为AR-VR发布动态3D音频解决方案 Dirac Research是音频保真技术的全球领导者，该瑞典公司13日发布了动态3D音频AR/VR平台，可清除真正沉浸式AR/VR体验的主要障碍...该平台将于2017年1月5日至8日在CES 2017大会进行演示，其特色是动态HRTF（头相关变换函数）。...HRTF计算的是头部相对于人体躯干的孤立运动，而当前行业的HRTF标准错误地假定身体和头部必须总是一前一后地移动，这是在虚拟现实中无法精确再现3D声音的原因之一，而Dirac公司创建的个性化HRTF测量方法很好地解决了这一点
1.1 Dev-c++的使用 1、点击dev图标： ? 2、左上角点击：文件——新建——源代码（快捷键ctrl+N）： ? 3、 然后开始写代码： ? 4、点击运行： ?...右边的那个编译加运行（点这个），左边编译，中间运行。 5、保存（可以修改保存的路径），修改名字，必须.cpp结尾。 ? 6、运行结果： ? 7、如果错误,下方会打印错误提示信息： ?...， endl--1、换行 2、fflush(stdin) 与其说程序显示了一条信息，不如说它将一个字符串插入到了输出流中 原理说明： 1、从概念上看，输出是一个流，可以理解程序流出的一系列字符 2、cout...有助于对代码的阅读 注释语言应准确、易懂、简洁 单行注释：以“//”开头 多行注释：以“/*”开头，“*/”结尾 1.7 c++的编译和执行 编译和执行的过程 1、编译（预处理->编译->目标文件）...形成目标代码/文件，目标代码是编译器的输出结果，常见扩展名为“.o”或“.obj” 2、连接 将目标代码跟C++函数库连接，并将源程序所用的库代码与目标代码合并 形成最终可执行的二进制机器代码（
图像中出现的锯齿形也是走样，对应的修复手段就是滤波。 卷积 先看下移动平均，其实就是在计算函数值的时候，将该点的数值用覆盖该点的一个区间数值和的平均值代替。...因为,而n时刻的信号对n时刻系统的影响就是a[n]b[0], 相应的a[n-1]b[1]等等，这样就形成了现在的卷积公式。...如果再定义卷积的作用范围，也就是半径是r，那么这时候卷积可以如下计算： image.png 如果将卷机滤波的权重值做一个修改，等于1/(2*r+1)，其余值都是0，那么这时候就变成了移动平均，也叫盒子滤波...Dirac Delta 函数 等同于离散的单位脉冲函数，连续场景中也有一种函数δ(x)满足单位脉冲性质： image.png δ(x) 对于x =0时是一个很大的值，非0时为0，积分为1.这样和任何函数的卷积都是原函数...2维卷积 前面介绍的是1维卷积，可以简单看下2维离散卷积： image.png 对应的推导如下： image.png 某个点的卷积值可以看成是这个点周围区域所有点的带权和。
一、理论简介 旋轨耦合的理论涉及相对论量子力学，此处仅以定性的形式粗略介绍相关背景。相对论效应是指进行电子结构计算时Dirac方程与Schrödinger方程这两个理论模型之间的差别。...Dirac于1928年建立了电子运动的相对论方程——Dirac方程，但是Dirac本人却认为在化学问题中，价电子受内层电子的屏蔽，其运动速度比光速小很多，相对论效应很小。...这类材料有很强的磷光发射，并且作者提出可以直接通过S0→T1的吸收提高三重态的布居。我们便尝试计算这个过程的SOC矩阵元。...B3LYP ZORA ZORA-def2-TZVP SARC/J CPCM(CH2Cl2) RI-SOMF(1X) nopop %tddft nroots 25 dosoc true tda false...Approximation to the Dirac Equation)是一种近似求解Dirac方程的方法，所用基组为ZORA-def2-TZVP，这是一种专门为ZORA方法适配的def2基组，支持的元素为
,x^{(n)})=P(x^{(1)}\prod\limits_{i=2}^n P(x^{(i)}\mid x^{(1)},......高斯分布 N(\mu,\sigma ^2)=\sqrt{\tfrac{1}{2\pi \sigma ^2}} \exp\big({-\tfrac{1}{2\sigma ^2}}(x-\mu)^2\big...) 多维正态分布 N(\mu,\Sigma)=\sqrt{\tfrac{1}{2\pi ^n \det (\Sigma)}} \exp\big({-\tfrac{1}{2}}(x-\mu)^T\beta...Laplace分布： Laplace(\mu,\gamma)= \tfrac{1}{2\gamma} \exp \big({-\tfrac{|x-\mu|}{\gamma}}\big) Dirac分布和经验分布...，可以认为从这个训练集上得到的经验分布指明了采样来源的分布。
2022-11-12：以下rust语言代码中，结构体S实现了crate::T1::T2的方法，如何获取方法列表？以下代码应该返回"m1","m2","m5"，顺序不限。...m3是S的方法，但并不属于crate::T1::T2的。m4也是S的方法，但这是实现T3的，也不属于crate::T1::T2的。...pub struct S;impl crate::T1::T2 for S { fn m1(&mut self){} fn m2(&mut self){}}impl S { fn m3...答案2022-11-12：要解析rust的代码，syn，quote，proc-macro2合理利用这三个库。...; let mut a = ImplVisitor::new("crate::T1::T2", "S"); a.visit_file(&ast); println!
2022-11-13：以下go语言代码中，如何获取结构体列表以及结构体内的指针方法列表？以下代码应该返回{"S1":"M1","M2","S2":[],"S3":"M1","M3"}，顺序不限。...S1的M3方法不是指针方法，S3的M2方法也不是指针方法，所以不能输出。...-11-13：这道题有人说用反射，实际上反射是无法解决这个问题的，原因是无法直接使用结构体。...要解析rust的代码，go/ast、go/parser、go/token，要用到这三个包。使用场景是写框架。代码用go语言编写。...S1 struct{}func (this *S1) M1() {}func (this *S1) M2() {}func (this S1) M3() {}type S2 struct{}type
我们用传统的autodiff方式求解右侧积分项，而左侧的有一项δ（Dirac delta function），只有当α函数为0时值为1，我们将该二重积分转为对面积的积分： ?...在之前的相机都是projective camera，3D空间中的一条线，在2D平面下也是一条线，在非线性投影的相机中，比如鱼眼，这个假设并不成立，如上图。...在这种情况下，我们以相机位置为点p，找到v_0和v_1，基于secondary visibility的方式，绕开这个问题，将非线性的因素转移到相机参数与v_0和v_1之间，利用chain rule最终获取对应参数的导数...表示boundary，v是移动的速度，n是边缘点的法线。...如果我们对x方向求导，速度是(1,0)，法线方向为(a_y-b_y,b_x-a_x)，这个结果和primary visibility中的推导结果一致。
自修复是指让模型反思并纠正自己代码中的错误。 下图 1 显示了基于自修复方法的典型工作流程。...这些错误消息要么包含编译 / 运行时错误信息，要么包含程序输出与预期输出不同的示例输入。示例如图 1（组件 3）所示。 反馈生成 由于来自执行环境的错误消息通常非常高级，因此它们提供的修复信号很少。...形式上，在这个阶段，他们为每个错误的程序 p_i 生成 n_f 个反馈字符串 ，具体如下所示： 有了明确的反馈生成步骤，就可以消融这个组件，独立地研究它的意义。...给定（n_p，n_f，n_r）的设置，然后从这个冻结的数据集中对 N_t 个不同的修复树进行子采样（带替换）。最后，本文计算了这 N_t 棵树上通过率和树大小的样本均值和标准差。...相反，本文的目标是了解模型识别代码中错误的能力与人类相比如何，以及这如何影响自修复的下游性能。因此，该研究对人类反馈对自修复的影响进行了定性和定量分析。 结果总结在表 1 中。
) 功能与上面函数类似, 但所有被抽取的元素共享标准差 torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 在区间 [0,1)中, 返回一个填充了均匀分布的随机数的张量.这个张量的形状由可变参数...sizes 定义 torch.randperm(n, out=None) → LongTensor 返回一个从 0 to n - 1 的整数的随机排列 In-place random sampling...+self.b1 return out nn.Parameter()函数的作用：使用这个函数的目的也是想让某些变量在学习的过程中不断的修改其值以达到最优化； 可以使用torch.nn.init...Dirac delta 函数初始化，仅适用于 {3, 4, 5}-维的 torch.Tensor # torch.nn.init.dirac_(tensor) w1 = torch.empty(3, 16..._(m.weight) 上面这段代码的意思是：遍历模型的每一层，如果是nn.Conv2d和nn.Linear类型，则获取它的权重参数m.weight进行xavier_uniform初始化，同样的，可以通过
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