当一个点与你所在的位置有相同的 x 坐标 或者 相同的 y 坐标时，我们称这个点是 有效的 。 请返回距离你当前位置 曼哈顿距离 最近的 有效 点的下标（下标从 0 开始）。...如果有多个最近的有效点，请返回下标 最小 的一个。 如果没有有效点，请返回 -1 。...示例 1： 输入：x = 3, y = 4, points = [[1,2],[3,1],[2,4],[2,3],[4,4]] 输出：2 解释：所有点中，[3,1]，[2,4] 和 [4,4] 是有效点...有效点中，[2,4] 和 [4,4] 距离你当前位置的曼哈顿距离最小，都为 1 。 [2,4] 的下标最小，所以返回 2 。...示例 2： 输入：x = 3, y = 4, points = [[3,4]] 输出：0 提示：答案可以与你当前所在位置坐标相同。
当一个点与你所在的位置有相同的 x 坐标或者相同的 y 坐标时，我们称这个点是 有效的 。 请返回距离你当前位置 曼哈顿距离 最近的 有效 点的下标（下标从 0 开始）。...如果有多个最近的有效点，请返回下标 最小 的一个。如果没有有效点，请返回 -1 。...两个点 (x1, y1) 和 (x2, y2) 之间的 曼哈顿距离 为 abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) 。...有效点中，[2,4] 和 [4,4] 距离你当前位置的曼哈顿距离最小，都为 1 。[2,4] 的下标最小，所以返回 2 。...2.2> 示例 2： 【输入】x = 3, y = 4, points = [[3,4]] 【输出】0 【提示】答案可以与你当前所在位置坐标相同。
思路：按要求从前往后模拟更新答案即可 class Solution { public: int nearestValidPoint(int x, int...
从刚开始的一个月主要是打牢基础知识，对我遗忘的部分和知识的空白是一种补充，如：集合、IO流、JDBC等内容，让我们深入了解Java的基础，为后面做项目做好充足的准备。...再往后陆续学习了前端的知识，如：HTML、CSS、JavaScript、JSP等网页技术，让我明白了前后端之间是怎样衔接的。再后来学习了开源框架的知识和相关项目的实训，做项目是提升技术的重点。...，便积极地寻求解决之道，很多时候都会向老师请教与询问。...在积累了一定的技术基础之后，我对未来自己重新走向工作岗位更加有信心。回忆我的学习经历，从零基础学Java到成为一名Java程序员，正是大胆尝试让我找到工作与兴趣的平衡点。...其实编程是一项有趣的工作，它不仅是一种创造，而且也能解决很多问题。兴趣是最好的老师，是兴趣能让我坚持学Java技术；同时能找到自己感兴趣的工作，也可以说是一种幸福。
距离上一次滴滴发布整改措施刚好半个月，滴滴在5月31日发布新的整改进度，对之前的一些措施做出了部分变动，其中几条也格外引发了笔者特别关注： 1.此前顺风车暂停也夜间（22点——6点）接单，调整为“考虑恢复安全系数较高的夜间服务...最基本的一点，合乘双方的头像与信息均本人可以，以系统默认虚拟头像外示他人，顺风车司机基本无法直接从头像来挑选乘客接送。...乘客安全和司机安全之前，安全和隐私保护之间似乎很难去寻找一个平衡点，除非借助新的手段。...这必然涉及司机隐私问题，而且顺风车司机在接单过程中，车上还可能有自己的朋友、家人，行程中聊天内容也将被记录。虽然，滴滴表示录音资料不保存与手机，而将直接加密上传服务器，保留72小时受自动删除。...滴滴很可能还会有第三次的调整，因为在乘客和司机之间的选择，同隐私与安全问题的权衡一样重要，而这之间的平衡点似乎并不明显。
正如王芹所疑惑的，流于表面、本末倒置的玩法并不能真正触及零售市场的痛点。“在我看来，新零售的核心点还是应该围绕人、货、钱这三点，即做好消费者的引流，商品的管理和公司费用的智能化管理这三大块。”...发现问题后，系统还可以结合一些外围数据，指出一些新的商业机会，如告诉品牌方，究竟哪些关键因素会影响销量，他们就可以基于数据去优化策略。”...将AI技术真正变为解决零售场景中痛点的工具，目前ImageDT已成功与联合利华等快消零售巨头客户达成了合作。...快人一步，重点在建设团队 不难发现，因为团队卓越的技术能力与紧密合作，ImageDT的产品已然具备一定的核心竞争力，这也让身在管理层的王芹并没有太多担心。...如王芹所言，无论是产品，还是团队搭建，ImageDT都更倾向于看得长远，保持长期的投入，而这也有利于ImageDT与行业一起成长。
而具体的值，如反映身高的“188 cm”就是特征值或属性值。...根据对一组视频的分析，得到如表1所示的数据。...因此，为了提高算法的可靠性，在实施时会取k个近邻点，这k个点中属于哪一类的较多，然后将当前待识别点划分为哪一类。...找出产生其中k个最短距离的样本点（找出离T最近的k个邻居），统计k个样本点中属于FA和FB的样本点个数，属于哪个数据集的样本点多，就将T确定为哪个艺人的图像。...例如，找到11个最近的点，在这11个点中，属于FA的样本点有7个，属于FB的样本点有4个，那么就确定这张图像T上的艺人为A；反之，如果这11个点中，有6个样本点属于FB，有5个样本点属于FA，那么就确定这张图像
多组学技术的快速发展和AI的机会 最近，与癌症相关的多组学技术的快速发展，给人工智能生物学分析探索新型抗癌靶点带来了重要机会。...节点中心性 节点中心性衡量节点的重要性，适合于为网络生物学智能地定位具有重要生物功能的关键节点。...网络特征包括拓扑特征 (如节点中心度、相互作用、局部结构、子图、网络传播结果和基于网络的结构相似性) 和嵌入网络节点的生物信息 (如基因表达谱、基因突变频率和基因功能注释)。...因此，在找到新的抗癌靶点后，评估可药性对我们来说很重要。 本研究将从两个角度介绍这些应用：一个是基于网络的生物学分析应用，另一个是基于ML的生物学分析应用。...然而，最近的一项研究揭示了解决这一问题的曙光，即通过疾病网络与神经网络的结合来描述黑色素瘤的机制。此外，基于图形的神经网络可以提高深度学习模型的可解释性。
机器学习模型和经典模型，如时间序列的自回归(AR)，都可以插入到这样的管道的结构中。 我们知道如何解决分类或回归问题。我们甚至知道如何在FEDOT中制作一个模型的管道。...AutoML的工作分为两个阶段: 组合是找到管道结构的过程。缺省情况下，使用进化算法。在这一阶段，节点中的操作被更改，子树从一些解决方案中删除，并“增长”到其他解决方案。...第一组方法工作速度快，但精度低。第二组的方法不考虑问题的细节，相当于简单地预测一个时间序列。最后一组方法考虑了前一种方法的缺点。所以我们将进一步应用第三组的方法。...我们已经推出了FEDOT与默认配置的时间序列预测，只使用适合和预测方法从API。...在这种情况下，k -最近邻模型将无法从训练样本中充分推断相关性。这个时间序列还有一个特征——它在方差上是非平稳的。 然而，它的结构包含相对同构的部分，与执行验证的时间序列的部分没有太大的区别。 ?
B、 构建增量K-D树 构建增量K-D树与构建静态K-D树类似，只是为增量更新维护额外信息，整个算法如算法1所示： 给定一个点阵列V，首先按协方差最大的分割轴对点进行排序（第4-5行），然后中值点保存到新树节点...2） 逐点更新：增量k-d树上的逐点更新以递归方式实现，类似于k-d树，对于逐点插入，该算法从根节点递归向下搜索，并将新点在分割轴上的坐标与存储在树节点上的点进行比较，直到找到一个叶节点来附加新的树节点...4）下采样：我们的ikd树进一步支持下采样，如算法3所述，对于给定的点P和下采样分辨率L，该算法将空间均匀地划分为长度为L的立方体，然后找到包含点P的长方体CD（第1行），该算法只保留最靠近CD中心的点...在每个测试操作中，将工作区中随机采样的200个新点（逐点）插入到kdtree中，然后在工作空间中随机抽取200个点，并在k-d树上搜索（但不插入）每个点中最近的5个点。...图4：ikd树与静态k-d树的时间性能比较 第二个实验研究了不同分布的新点的增量更新的时间性能，在实验中，我们在10m×10m×10m的空间（即工作空间）中采样了两组4000个新点：一组均匀分布（即稀疏数据
半个世纪前，混沌理论的先驱们发现由于存在“蝴蝶效应”，长期预测是不可能的。对于复杂系统（如天气，经济等等），即使是最小的扰动也能触发一连串事件，导致极为不同的后果。...但是，需要一个更有效的方案来将储水池计算与大型混沌系统联系起来，因为这些混沌系统具有大量相互作用的变量。例如，需要跟踪沿着火焰前进方向的每一点在三个空间方向上的速度分量。...这样做的目的是调整用于计算输出的各种信号的权重，直到这些输出始终与下一组输入，也就是在比火焰锋面略晚的位置测得的新的五个高度，相匹配。所要的就是，把输出作为下一点的输入。...为了得到正确的权重，这个算法简单地将每组输出，或者说五点中的每一点的预测火焰高度，与下一组输入或实际火焰高度进行比较，每次增加或减少各种信号的权重，只要可以使它们的组合给出五个输出的正确值。...神经网络和混沌理论 最近，麻省理工学院和苏黎世联邦理工学院的研究人员取得了与马里兰团队相似的结果，使用“长短期记忆”神经网络，该网络具有周期性循环的特征，使其能够长时间存储临时信息。
编者注：这个意思就是CMM需要在具有Cluster节点关系的一组节点中得到一个多数人的同意。...既然这样，这些节点中任意一个节点的有效拷贝将被知会到最近加入Cluster的节点，另一个可供选择的是确保Cluster在具有最新CCD拷贝的节点上启动。...然而，恰好在CCD更新过程中，系统崩溃了，在这之后，很有可能的是系统的恢复算法找到一个不一致的CCD拷贝。在这种情况下，系统管理员的就需要用ccdadm带一些参数去重新恢复CCD。...实际上，在每一个Cluster重新配置（注意，这个配置不是安装时的配置，而是如Cluster中有某个成员加入、退出或逻辑机切换等操作，我们都称为Cluster需要重配置）之前，一组节点和quorum device...一个逻辑机是可以在物理节点间作为一个单元移动的一组资源。在Sun Cluster中，这组资源包括一组网络主机名和与之相关的IP地址，加上一个或多个磁盘组。
# 最近邻插值算法 原理 将目标图像中的目标像素位置，映射到原图像的映射位置 找到原图像中映射位置周围的 4 个像素 取离映射位置最近的像素点的像素值作为目标像素 优点 计算简单，处理速度快 缺点...直接使用离插值位置最近的整数位置的像素作为插值像素，这样会导致相邻两个插值像素有很大的概率是相同的 放大图像大概率会出现块状效应，而缩小图像容易出现锯齿 # 双线性插值算法 线性插值 线性插值是在两个点中间的某一个位置插值得到一个新的值...（2，2）的双线性插值 首先，将目标像素点（2，2）映射到原图像的（1.33，1.33）位置，对应下面图中的点 ｐ 然后找到（1.33，1.33）周围的 4 个像素（1，1）、（2，1）、（1，2）和...）位置，对应下面图中的点 ｐ，找到（1.33，1.33）周围的 16 个像素（0，0）、（1，0）一直到（3，3） 然后，通过 BiCubic 函数求得每一个点的水平和垂直权重 求出这 16 个点的水平和垂直权重...插值算法 原理 优点 缺点 最近邻插值 取待插值周围 4 个像素点中距离最近的像素值 计算量小，速度快 图像效果不好，容易产生锯齿 双线性插值 先通过在周围 4 个像素水平线性插值得到中间像素，再对中间像素垂直线性插值得到待插值像素值
Bilal Mahmood：我们最常做的分析之一,便是在数据中提取模式。 比方说，某公司的客户可被划分入哪些细分市场？ 我们如何在用户网络中找到特定群体的聚类？...第一步，随机初始化一组聚类中心（上面图2A中的X），或者说，是各组簇的中心。在开始之前，你可以将这些聚类中心设置在任何地方，但我们建议，在你对其初始化的时候，用与你设定的观察值相匹配的随机点。...您将依次利用这些类中心，来对你的观察值进行分组，将那些与类中心平均距离最近的观察值（图2B中的蓝色和绿色圆圈）确定一个聚类归属。...一旦你找到了一组簇，而且其中所有的观察值都能找到最接近的聚类中心，那就不需要再继续评估最近的平均距离和移动了。...那些分组在一起的观察值将被聚类，这样的话它们可以在输入中共享相似性（如由它们对同一聚类中心所表现出的接近度），你也为你的数据找到了一组合适的聚类方式。 你使用了多少组簇？
这意味着决策树试图形成包含来自单个类的高比例样本（数据点）的节点，这个过程通过在能将数据干净地划分为不同类的特征中找到适当的值来实现。...决策树构建的分割 每个分割都是一条线，它根据特征值将数据点划分到不同节点。对于这个简单的问题并且对最大深度没有做出限制，划分最终把每个点放置在仅包含同类点的一个节点中。...（每个节点的基尼不纯度按照该节点中来自父节点的点的比例进行加权。）你可以继续为每个节点计算基尼不纯度（可视化图中有答案）。 就这样，从一些基本的数学中，诞生了一个强大的模型！...最终，最后一层的加权总基尼不纯度变为0，也意味着每个节点都是完全纯粹的，从节点中随机选择的点不会被错误分类。虽然这一切看起来挺好的，但这意味着模型可能过拟合，因为所有节点都是仅仅使用训练数据构建的。...随机特征子集：考虑对决策树中每个节点的分割时，选择一组随机特征。 随机森林：使用自助抽样法，随机特征子集和平均投票来进行预测的由许多决策树组成的集合模型。这是Bagging的一个例子。
你的目标是根据一些损失函数找到最优的权重w1，...，wn和这些特征的偏差。...决策树的可视化界面可以帮助你真切地看到你在想什么，他们的引擎需要一个详尽的，明确的思考过程。 这个算法的想法很简单。在每个节点中，我们选择所有特征和所有可能的分割点之间的最佳分割。...选择的每个分割点都是为了最大化某些功能的。在分类树中，我们使用交叉熵和基尼指数。在回归树中，我们最小化了该区域中点的目标值的预测变量与分配给它的点之间的平方差的总和。...它们可以从节点中的数量最少的叶节点到顶点。单树很少被使用，但是与其他许多树一起构成了非常有效的算法，如随机森林或梯度树推进。...您需要从数据中选择随机的k个点，并将它们作为集群的中心。其他对象的集群由最近的集群中心定义。然后，集群的中心被转换并重复该过程直到收敛。
，并支持高效的范围搜索（查找查询矩形中包含的所有点），以及高效的最近邻居搜索（找到最接近查询点的点）。...，如果要插入的点的 y 坐标比结点中的点小，则向左移动，否则向右移动；然后在下一级，继续使用 x 坐标，依此类推…… 由此，我们可以得到下图： ?...进行最近邻居搜索时，从根结点开始，递归地搜索左右子树，如果到目前为止发现的最近点比查询点与结点对应的矩形之间的距离更近，则不需要探索该结点及其子树。...也就是说，仅当一个结点可能包含一个比目前发现的最佳结点更接近的点时，才进行搜索。 这样的剪枝规则，依赖于能否快速找到附近的点。...使用上也非常简单：当检验区域搜索的时候，只需要用鼠标在上面画一个矩形；当检验最近邻居的时候，只需要将鼠标移动到想要搜索的那个点对应的位置上（也许这个点并没有在图中画出）。 另一个难点是处理重叠的点。
国际上有关尺度空间技术的研究大致分为如下两个分支: 线性尺度空间技术 其实现途径是将一维信号（如曲线的曲率函数）或二维信号（如图象）与高斯函数 作卷积运算。...设h(x)为另一个一维信号，显然有 这一技术因此被称为线性尺度空间技术。 非线性尺度空间技术 有时为了实现一些特殊效果（如保持图象中物体的边缘），可以修改信号 演化的方程式。...本文首先形象地解释“尺度空间”这一概念在解决与形状相关的视觉问题时其具体含义和重要性，然后简要概述最近二十多年来曲率尺度空间技术在理论上的发展情况。...作为图2(b)中所标记的192个角点中的一部分，这48个角点在理解和分析雪花形状的结构时要比其余的角点具有更高的重要性。...比如说图2(b)-2(d)所呈现的三组角点已经很好地向我们展示了雪花形状的三个结构层次。这一效果是其中的任意一组角点都无法实现的。
其中Q与结点的比较指的是将Q对应于结点中的k维度上的值与m进行比较，若Q(k) < m，则访问左子树，否则访问右子树。...图4 第一次查询的kd-tree 当前最近邻点： (9, 6) ， 最近邻距离： sqrt(10)， 且在未被选择的树分支中存在于Q更近的点（如茶色圈圈内的两个红色点） 回溯： ?...在原始kd-tree的最近邻查找算法中（第一节中介绍的算法），为了能够找到查询点Q在数据集合中的最近邻点，有一个重要的操作步骤：回溯，该步骤是在未被访问过的且与Q的超球面相交的子树分支中查找可能存在的最近邻点...查找Q的当前最近邻点P 1）从KT的根结点开始，将Q与中间结点node(k,m)进行比较，根据比较结果选择某个树分支Branch（或称为Bin）；并将未被选择的另一个树分支（Unexplored Branch...直至达到叶子结点；计算Q与叶子结点中各个数据间距离，如果有比D更小的值，则将该值赋给D，该数据则被认为是Q的当前近似最近邻点； 2）重复1）步骤，直到回溯次数大于BTmax或Queue为空时，查找结束，
因为在数据库中寻找到的信息都是真实可靠的，大语言模型会根据提供的真实数据进行回答，减少其幻觉的可能。不仅如此，RAG的范式极大的扩展了大语言模型的应用场景，使得其可以实现大规模内容的记忆与整理。...在RAG中，如何在大量的内容向量（数以万计）中找到与检索向量相匹配的内容直接决定了生成的质量和效率。能否在短时间内得到丰富翔实的内容对于最后回答的生成起到了近乎决定行性的作用。...给定一个检索向量，算法只需要在 个中心点之间找到最近的一个中心点，并返还该中心点的所有数据点。然而，中心点离检索向量的距离最近不代表中心点的数据集离检索向量最近。...为了提高匹配的准确性，算法可以选择 个离检索向量最近的中心点，然后再在这 个中心点所包含的所有数据点中进行距离的排序，选择最近的 个数据点。...首先，时间复杂度为 ，因为我们只需要在 个中心点中找到离检索向量最近的 个中心点。当 比 小很多的情况下，这相比较 是一个很大的速度提升。我们接下来计算空间复杂度。
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