2021-12-11：最大正方形。在一个由 '0' 和 '1' 组成的二维矩阵内，找到只包含 '1' 的最大正方形，并返回其面积。力扣221。 答案2021-12-12： 动态规划。...dp[i][j]是正方形右下角的点，值是边长。dp[i][j]依赖左，上，左上。 时间复杂度：O(N*M)。 空间复杂度：O(N*M)。 代码用golang编写。
提出 Pull Request 将你的修改供他人审阅 前往 Github 你的代码仓库，你会看到一个 Compare & pull request 的按钮。点击该按钮。...Roshanjossey/first-contributions/blob/master/additional-material/reverting-a-commit.md 修改提交 这个文档提供了关于如何在远程存储库中修改提交的信息...按照以下步骤学习如何在提交之前删除文件。...这个文档提供了关于如何将提交转移到另一个分支的信息。...采取这些步骤将提交转移到另一个分支。
参数：POINT point4 所要判断的点 CIRCLE circle1 所要判断的圆 返回值：点在圆内返回1，不在圆内返回0； ***************************...、点到线的距离，判断一点是否在一个圆内、一点是否在一矩形内、两圆是否相交 日期：2013-06-20 */ #include #include #include..."homework16.h" double main(void) { //计算两点间的距离 printf("计算两点间的距离n"); printf("请输入两的坐标：（点的格式：x,y）...//计算一点是否在一个圆内 fflush(stdin); printf("nn计算一点是否在一个圆内n"); printf("请输入点的坐标：(x,y)"); scanf("%lf,%lf...stdin); printf("nn判断一点是否在一矩形内n"); printf("请输入点的坐标：(x,y)"); scanf("%lf,%lf",&point5.x,&point5.y);
首先介绍一下我们实验室新搭建的站点vqa-lib.github.io。 为什么需要搭建一个站点？ 我认为大概有以下两点作用 宣传与分享。向外界展示自己的研究成果，而不用去在意水平的高低。...WordPress：毕竟也是世界范围内使用量最高的开源CMS系统，是个不错的选择，搭建的过程也称得上是傻瓜式的。...Windows下的详细搭建步骤 这里分两个角色来说，一个是创建站点的人，称为管理员，一个是参与维护的人，称为维护人员。...安装后能在开始菜单中找到git shell，这是一个git命令行工具，打开它，输入以下命令，让本地git项目与远程的GitHub建立联系 ssh -T git@github.com 第三步：安装配置...这个模块本身也是一个开源项目，我们将它fork为我们自己的代码库，这样就可以根据我们的需求对他进行修改，同时还可以合并原作者的更新。
在 Python 中，有多种方法可以生成随机数，但有时我们还需要确保生成的随机数是唯一的，且在给定的范围内。本文将详细介绍如何在 Python 中生成一个范围内的 N 个唯一随机数，以满足我们的需求。...示例代码下面是一个示例代码，展示了如何使用 random 模块生成一个范围内的 N 个唯一随机数：import randomdef generate_unique_random_numbers(start...函数内部使用了一个 set 来存储生成的唯一随机数。我们使用一个循环来生成随机数，并将其添加到 set 中，直到生成的随机数个数达到指定的数量。这样可以确保生成的随机数是唯一的。...因此，确保给定的范围足够大以容纳所需的唯一随机数。结论本文介绍了在 Python 中生成一个范围内的 N 个唯一随机数的方法。我们使用了 random 模块提供的函数和方法来实现这一目标。...生成唯一随机数在许多编程任务中非常有用，如模拟实验、生成测试数据、随机抽样等。通过掌握这些方法，你可以更好地处理随机数生成的需求，并确保生成的随机数在给定范围内是唯一的。
▌如何建立一个算法来检测入侵物种 在一天内能达到什么样的水平？ 学完前两课后，我决定参加Kaggle比赛。 我的目标是： 在一天结束前进入排名的前50％。 自己动手编写每行代码，不用剪切和粘贴。...这是一个比较简单的分类问题，对初学者而言算是一个很好的起点。 还有，它听起来就很有趣。 上图为 “入侵物种监测Kaggle竞赛”中入侵性绣球花（绣球花：一种植物的分类）。...比赛的内容是开发出识别森林和叶子图像中是否包含入侵性性绣球花的算法。 早上七点，我沏了一壶咖啡后开始工作，在亚马逊AWS上对GPU进行了加速。晚上9点，我的眼睛开始酸痛，我的大脑跟炸了一样。...任何一个具有1年工作经验（或以上）的程序员应该都能写出这样的代码。 我90％的时间都用于学习库、组织数据和评估结果——都是一些与深度学习无关的简单流程。...我在一天内进入了排名的前50％。 没有最好只有更好。 ▌Fast.ai是否适合你？
他解开了从地球寄来的补给品的包装，这些补给品已用翼型|蝶形螺帽锁住了。当蝶形螺母从螺栓上松开时，他注意到蝶形螺母如何在短时间内保持其方向，然后翻转180度。...或者，您可以使用Wolfram语言创建一个球拍，并在System Modeler中对其进行测试： pingpongRacket = Region[RegionUnion[{Cylinder[{{0,...如果仔细看，可以看到球拍如何翻转。同样，这是由于当对象具有三个不同的惯性矩而围绕中间轴旋转时引起的。 那么，这是否意味着如果我们有一个对称对象，即没有中间轴，那没有问题吗？...图片来自维基百科 开始时看起来很棒，但是在几个小时内它就开始翻转并开始旋转。与我们之前的示例相反，卫星再也没有向后翻转。相反，它陷入了这种不希望的旋转中。怎么来的？...为了测试这一点，我们使用圆柱体作为主体创建了一个非常简单的卫星模型，然后使用带有弹簧阻尼器的接头将四个天线（较小的圆柱体）连接到卫星上： ?
但是在这家设在伦敦的公司创造出的神经网络掌握人类历史上最古老的游戏之前，它必须先攻克 Atari 的游戏。如“打砖块”（Breakout）之类的游戏对人而言非常易懂：移动球拍，击球，打掉砖块。...这意味着操作环境的微小调整，如将球拍移动到砖块附近，或者改变屏幕上色块的亮度，都会导致学习效果巨大的退步。这也意味着它们总是在作出反应，但永远不会设定目标及制订计划。...在其中一个场景中，他们把球拍移动到更靠近砖块的位置；又在另一个场景中在球拍和砖块之间添加了一个无法击碎的障碍物；他们甚至完全去掉砖块，让球拍同时耍三个球。...在每一个场景中，图示网络都取得了比深度强化学习网络最好的成绩更高的分数。 Phoenix解释道：“图式网络真正学习了游戏的概念。球碰到球拍时会发生什么？...这篇博客，虽并非同行评议，详尽描述了图式网络如何在其他场景胜过深度强化学习。 但是那些场景并非 AI 的主战场。
，以及更重要的一点：一个物体如何与其他物体互动（在地上跑，还是被一个人抓着等等）。视觉描述的任务旨在开发为图像中的物体生成语境描述的视觉系统。...要学习如何在语境中描述类似「豺」或「食蚁兽」的物体，大多数视觉描述模型需要大量带有对应描述的豺或食蚁兽样本。但是，当前的视觉描述数据集，如 MSCOCO，不包含对所有物体的描述。...给定一个包含成对图像和描述（图像-句子对数据，如 MSCOCO）的数据集以及带有物体标签但没有描述的图像（非成对图像数据，如 ImageNet），我们希望能够学习如何描述在图像-句子对数据中未出现的物体...新物体字幕生成 DCC 模型能够描述多个未见过的物体类别，而将参数从一个物体复制到另一个物体可以创造符合语法的句子，如物体「网球拍」，模型从「网球」复制权重至「网球拍」，生成句子如「一个男人在球场打网球拍...这使得该模型在描述未见过的物体时悄悄地捕捉语义相似度，进而生成句子，如「一个网球运动员挥舞球拍击球」。另外，直接将词嵌入纳入网络使我们的模型可以进行端到端的训练。 ?
人类可以很容易地推断出给定图像中最突出的物体,并能描述出场景内容,如物体所处于的环境或是物体特征。而且,重要的是,物体与物体之间如何在同一个场景中互动。...视觉描述是具有挑战性的,因为它不仅需要识别对象目标,还有其他视觉元素,如行动和属性,然后构建一个流利的句子去描述图像中的对象,其属性及行动(如：棕熊站森林里的一颗石头上)。 视觉描述现状 ?...要做到这一点，我们必须建立一个能够识别不同视觉成分的模型(例如: 杰克，布朗，站立，和田野)以新颖的方式组合词汇，形成一个连贯的描述。 下面将介绍我们描述模型的核心组件： ?...例: 对于物体“球拍”，模型复制了“网球”的权值，组成句子的话是“一个人在球场上打“球拍”。在我们最近的工作中，我们直接把词汇嵌入在我们的语言模型中。...在我们的模型中，最常见的错误之一是没有识别对象，而减少这一点的一种方法是使用更好的可视特性。另一个常见的错误是产生不通顺的句子(例：一只猫和一只猫在床上)。
一、题目 1、算法题目 “在0和1组成的矩阵中找到只包含1的最大正方形，返回其面积。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接： 221....最大正方形 - 力扣（LeetCode） 2、题目描述 在一个由 '0' 和 '1' 组成的二维矩阵内，找到只包含 '1' 的最大正方形，并返回其面积。...1"],["1","0","0","1","0"]] 输出：4 示例 2： 输入： matrix = [["0","1"],["1","0"]] 输出： 1 二、解题 1、思路分析 题意要在0和1组成的二维矩阵中找到只包含...由于正方形的面积等于边长的平方，因此要找到最大的正方形的面积，就需要找到最大正方形的边长，然后计算最大边长的平方即可。 具体的，就是遍历矩阵中的每个元素，遇到1，则将钙元素作为正方形的左上角。...确定左上角后，根据左上角的行和列计算可能的正方形的边长，在行数和列数的范围内找出只包含1的最大正方形。 每次右或下新增一行，判断新增的行和列是否满足所有元素都是1。
接下来我们介绍3个简单的案例，看一下如何在实际问题中应用这3个步骤进行求解。 案例1: image.png 的计算 如何使用蒙特卡罗方法计算圆周率 image.png ？...正方形内部有一个相切的圆，假设圆形的半径为 ，那么正方形的边长则为 ，因此，圆形和正方形的面积之比为： image.png 现在，在正方形内部，随机产生一系列的点，计算他们与中心点的距离，从而判断是否落在圆的内部...# 随机抽取n个点 n = 10000 # 在正方形范围内，随机抽取n个点 x = np.random.uniform(xmin, xmax, n) y = np.random.uniform(ymin...# 随机抽取n个点 n = 10000 # 在正方形范围内，随机抽取n个点(均匀分布) x = np.random.uniform(xmin, xmax, n) y = np.random.uniform...案例3: 排队上厕所问题 问题描述 一场电影结束后会有20个人想要上厕所，假设只有一个厕所，同时： 这20个人会在0-10分钟内全部到达厕所； 每个人上厕所的时间在1-3分钟之内； 求开始时间、结束时间
视觉描述是具有挑战性的，因为它不仅需要识别对象（熊），还需要识别其他视觉元素，如动作（站立）和属性（棕色），并构建一个流畅的句子来描述图像中的对象，动作和属性如何相关（如棕熊站在森林中的一块岩石上）。...为了学习如何在上下文中描述诸如“狐狼”或“食蚁兽”的对象，大多数描述模型需要许多狐狼或食蚁兽图像的例子以及相应的描述。然而，目前的视觉描述数据集，如MSCOCO，不包含关于所有对象的描述。...要做到这一点，我们必须建立一个模型，可以识别不同的视觉成分（例如，狐狼，棕色，站立和田野），并以新颖的方式组成这些模式，形成一个连贯的描述。下面我们描述我们的描述模型的核心组件。...有效地利用外部资源培训 捕获语义相似性 我们希望能够识别出那些没见过的，但是与在配对图像句子训练数据中看到的对象类似的对象（例如，来自ImageNet）。我们使用密集词嵌入来实现这一点。...例如，对于“球拍”，这个词就是复制了“网球”的权重作用，从而导致诸如“一个人在球场上打球拍”的句子。在我们最近的工作[2]中，我们直接在语言模型使用词嵌入。
python如何检测pygame中的碰撞 说明 1、在PyGame中，可以使用pygame.Rect对象来完成基本的碰撞检测。 2、该Rect对象提供了多种方法来检测对象之间的碰撞。...请注意，即使是在Pong游戏中，矩形物体与圆形物体（如球拍和球）的碰撞也可以通过两个矩形物体（球拍和球的边界矩形）之间的碰撞来粗略地检测到。...实例 pygame.Rect.collidepoint： 测试点是否在矩形内 import pygame pygame.init() window = pygame.display.set_mode...pygame.draw.rect(window, color, rect) pygame.display.flip() pygame.quit() exit() 以上就是python检测pygame中碰撞的方法
上一篇里我们详述了多边形马赛克的实现步骤，末尾提出了一个思考：如何在涂抹时让马赛克逐块显示呢？ 再回顾一下多边形马赛克的实现。首先进行图片预处理，将原图转成bitmap后生成铺满马赛克的全图。...第一步：计算手指移动所覆盖到的马赛克单元 为了解决这个问题，我给每一个马赛克素材图片加入“重心”的概念。所谓的重心，指的是图片有效区域的中心，而不是整张图的中心点。以拼图马赛克为例 ?...这里的半径是根据用户所选笔触大小计算出的一个数值，笔触越粗则半径越大，手指移动绘制出的马赛克块也更多一些。比如下图范围内的4块马赛克应该显示出来。 ?...因此这里我们将求平均rgb值改为直接取该马赛克区域重心的颜色，以简化整个绘制的过程。以正方形马赛克为例，下面两图分别是取平均值和重心（正方形的中心点）颜色所生成的全图马赛克效果。 ?...对于这样的素材，我给它额外添加了一个subType来做区分处理。在手指移动时用前面的方法判断移动区域是否包含该单元格中心，如包含，将该单元格的马赛克块按顺序依次绘制出来即可。 ?
给定一个数据点（人的图片）的集群，AI 将从中找到模式（不同的个体），并绘制一条线（包含特定的人）。通常，这些数据的集群是如此复杂，以至于很难追溯机器画出的线。如果它错了，我们很难弄清楚为什么。...这个方案不是从事后追溯为什么发生了事情，而是记录了一路上的过程。 ? 根据在 ArXiv 上发表的未经审查的研究论文，该算法目前唯一能做到的是识别图片中的人类行为，如打棒球或骑自行车。...因此，当神经网络被要求解释为什么它说一张图片显示棒球时，它会回顾一下用于该决策的数据，识别一个球拍，然后识别与摇摆的球拍位置相关的人，并且说“玩家正在摆动球拍。...像伯克利和普朗克研究所这样的系统会利用这些数字，从中发现共同点，以确定机器正在看什么，并在一个人类能读懂的句子中描述它。 他们的工作不是对问题的完整解决 —— 它只在一个非常具体的情境下工作。...但它指向一个未来，在这个未来中我们可以简单地要求机器解释它们的行动，并得到一个容易、清楚的答案。当我们把更重要的决定例如自动驾驶放在AI的手中时，这将变得越来越重要。
LeetCode221.动态规划算法图文详解(Kotlin语言):二维矩阵中找到只包含 1 的最大正方形 题目描述 在一个由 0 和 1 组成的二维矩阵内，找到只包含 1 的最大正方形，并返回其面积。...f(i,j) 表示在 (0,0)->(i,j) 坐标范围内,由 1 组成的最大正方形的边长: 0 1 1 1 0 1 1 2 2 1 0 1 2 3 1 0 1 2 3 2 0 0 1 2...3 我们用 0 初始化另一个矩阵 f，维数和原始矩阵维数相同； f(i,j) : 表示的是由 1 组成的最大正方形的边长； 从 (0,0)开始，对原始矩阵中的每一个 1，我们将当前元素的值更新为:...f(i, j) = 1 + min(f(i−1, j), f(i−1, j−1), f(i, j−1)) 用一个变量记录当前出现的最大边长，这样遍历一次，找到最大的正方形边长 maxLen，那么结果就是...由 1 组成的最大正方形的边长 f[i][j] = 1 + minix // 找到最大的正方形边长 ans
点赞加个关注好吗？...即没有撞墙，撞一个砖块。...self.closestpoint_x = self.mouse_x - self.rect_length // 2#横坐标最近点位置为鼠标位置减去球拍一半长度 self.collision_sign_x...self.collision_sign_y = 3#这种情况，碰撞标识用3标识 # 定义球拍到圆心最近点与圆心的距离 （最近点距离减去球心横坐标的距离的平方，加上纵坐标最近陆离减去球心纵坐标的平方）...self.collision_sign_x == 1 or self.collision_sign_x == 2): #如果满足：球拍到圆心最近点与圆心距离小于半径且纵坐标标识为1和横坐标标识为1或者
如果密钥为youandme，则该方阵如下： y o u a n d m e b c f g h i j k l p q r s t v w x 在加密一对字母时，如am，在方阵中找到以这两个字母为顶点的矩形...另外有如下规定： 1、一对一对取字母，如果最后只剩下一个字母，则不变换，直接放入加密串中； 2、如果一对字母中的两个字母相同，则不变换，直接放入加密串中； 3、如果一对字母中有一个字母不在正方形中...，则不变换，直接放入加密串中； 4、如果字母对出现在方阵中的同一行或同一列，如df或hi，则只需简单对调这两个字母，即变换为fd或ih； 5、如果在正方形中能够找到以字母对为顶点的矩形，假如字母对为...而字母对om位于上述正方形中的同一列，所以直接以颠倒这两个字母来加密，即为mo，字母对an同理。字母对gz中的z不在上述正方形中，因此原样放到加密串中。最后剩一个字母u也原样输出。...因此输出的结果为： vbrmmomvugnagzguu 解析 这个题目有点长，建议多读几遍然后就了解要求了 这里用了一个类来保存两个点的大小和位置 之后对输入的密串依次提取进行查找，总的来说还是简单的
翻译及二次校对：cvtutorials.com 在这篇文章中，我们将学习 • 找到轮廓的不同特征，如面积、周长、中心点、边界盒等。 • 你会看到很多与轮廓线有关的函数。 1....矩 图像矩帮助你计算一些特征，如物体的质心、物体的面积等。 函数cv.ments()给出了一个所有计算出的矩的字典。...，如面积、中心点等。...为了理解这一点，假设你试图在图像中找到一个正方形，但由于图像中的一些问题，你没有得到一个完美的正方形，而是一个 "坏形状"（如下图所示）。现在，你可以用这个函数来近似地处理这个形状。...拟合椭圆 下一个是将一个椭圆拟合到一个物体上。它返回旋转后的矩形以及内接的椭圆。
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