算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！...今天和大家聊的问题叫做 非重叠矩形中的随机点，我们先来看题面： https://leetcode-cn.com/problems/random-point-in-non-overlapping-rectangles.../ 给定一个非重叠轴对齐矩形的列表 rects，写一个函数 pick 随机均匀地选取矩形覆盖的空间中的整数点。...，再使用随机确定该矩形内的一个位置； （2）随机确定矩形的过程，可以通过面积来进行映射，计算出矩形的总的面积，然后将随机数对该总面积取余，将余数映射到某个矩形； （3）找到该矩形后，可以对使用随机数对该矩形的高和宽分别取余映射...，获得两个值，将这两个值加上左下角，即为坐标位置； class Solution { public: vector> _rects;//统计各个矩形 vector
矩形总面积计算器：计算两个矩形的总面积，包括重叠区域 在平面上，我们经常遇到需要计算矩形面积的情况。本文将介绍一个简单而高效的算法，通过输入两个矩形的坐标，计算它们的总面积（包括重叠区域）。...通过比较两个矩形右上角的x坐标和左下角的x坐标，取其中较小的一个作为右边界，取其中较大的一个作为左边界。...将这两个重叠长度相乘即可得到重叠区域的面积：overlapArea = Math.max(0, Math.min(x2, x4) - Math.max(x1, x3)) × Math.max(0, Math.min...通过使用公式计算矩形面积和重叠区域的面积，然后将它们相加，最后减去重叠区域的面积，我们可以得到两个矩形的总面积。 总结 本文介绍了一个简单而高效的算法，用于计算两个矩形的总面积（包括重叠区域）。...通过计算各自的面积，以及重叠区域的面积，我们可以轻松地得到两个矩形的总面积。这个算法思路清晰，并且在时间复杂度上非常高效。 希望本文能够帮助读者理解如何计算两个矩形的总面积，并在实际应用中提供指导。
题目 给定一个非重叠轴对齐矩形的列表 rects，写一个函数 pick 随机均匀地选取矩形覆盖的空间中的整数点。 提示： 整数点是具有整数坐标的点。 矩形周边上的点包含在矩形覆盖的空间中。...第 i 个矩形 rects [i] = [x1，y1，x2，y2]， 其中 [x1，y1] 是左下角的整数坐标，[x2，y2] 是右上角的整数坐标。 每个矩形的长度和宽度不超过 2000。...按权重随机选择（前缀和+二分查找） 按照总的点的个数均匀分配 计算每个矩形的点的个数，以及点个数的前缀和 二分查找查找随机到的点所在的矩形，在该矩形内找到点的偏移位置 class Solution {...int n; //矩形个数 int total;//总的点的个数 int pointId;//选取的点的id vector presum;//所有矩形点的个数的前缀和...vector> rectsize;//矩形的高，宽 vector> rects;//矩形 public: Solution(vector
fig2texPS.m function fig2texPS(varargin) EPS=1e-10; s = warning('query', 'all'...
问： 如何将任意长度的列表拆分为大小相等的块？...答： 简单的实现，对于 Python3： def chunks(lst, n): n = max(1, n) return [lst[i:i+n] for i in range(0, len...True: batch = list(islice(it, n)) if not batch: return yield batch 将数据分批放到到长度为...n 的列表中，最后一批可能更短。...测试截图如下： 另外，可以使用第三方库 numpy 中的拆分数组方法 array_split： 将数组拆分为多个子数组 import numpy as np lst = range(33) np.array_split
标签：VBA，自定义函数 这是wimgielis.com发表的一个VBA自定义函数，能够完整地提取句子的一部分，而不会截断单词。...例如，单元格A1中的文本为： This is a stupid example sentence to explain the SplitText function 公式： =SplitText(A1,1,20...to 公式： =SplitText(A1,3,20) 返回： explain the 公式： =SplitText(A1,4,20) 返回： SplitText function SplitText函数的代码如下...： '将文本拆分为多个部分的自定义函数 '单词是不间断的，可以指定每个部分的最大字符数 Function SplitText(str As String, iPart As Byte, iMaxChars...；参数iPart为想要获取拆分后的哪部分；参数iMaxChars为每部分最大的字符数。
.R，大家如果感兴趣可以自己重复一下这个代码，这个链接如果大不开的话，我把代码和数据下载下来了，在公众号后台直接回复20220119获取 这个图将常规的水平的柱形图改成了螺旋形的，首先形式比较新颖，另外如果数据比较多...，常规的水平柱形图柱子就会比较窄，看起来不好看，可以采用这个螺旋形的形式。...Zuguang Gu，大名鼎鼎的R包circlize,ComplexHeatmap的作者，绝对的大佬级别了。...大家可以打开这个链接看看 其中还有一个功能是对进化树进行展示 image.png 这种形式对于数据量特别大，采用常规的圆形树形图文字标签会重叠以致于看不清楚的情况应该是一个比较好的解决办法。...看了下这个图的代码，暂时还不知道如何添加文字标签，等我研究研究再来介绍。 还有一个很有用的应用是可视化序列比对的结果，比如这个图 这个序列两两比对的结果如果采用常规的矩形就会很长，只能画成好多行。
一、题目 1、算法题目 “给定n个非负整数，用来表示柱状图每个柱子的高度，求柱状图中最大的矩形的面积。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：84....柱状图中最大的矩形 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给定 n 个非负整数，用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻，且宽度为 1 。...求在该柱状图中，能够勾勒出来的矩形的最大面积。...首先，来思考一下如何去求最大矩形，找到某一根柱子，将其固定为矩形的高度h，随后根据这根柱子向左右延伸，直到遇到高度小于h的柱子，这样就确定了矩形的左右边界，边界的宽度为w，面积为h * w。...OK，首先说一下什么是单调栈，单调栈是一种很经典的数据结构，里面存放的数据都是有序的，可以分为单调递增站和单调递减栈，常用于解决最大区间、最大视野、最大矩形等。
题目 给你一个仅由数字组成的字符串 s 。 请你判断能否将 s 拆分成两个或者多个 非空子 字符串 ，使子字符串的 数值 按 降序 排列，且每两个 相邻子字符串 的数值之 差 等于 1 。...子字符串 是字符串中的一个连续字符序列。 示例 1： 输入：s = "1234" 输出：false 解释：不存在拆分 s 的可行方法。...示例 2： 输入：s = "050043" 输出：true 解释：s 可以拆分为 ["05", "004", "3"] ，对应数值为 [5,4,3] 。 满足按降序排列，且相邻值相差 1 。...示例 3： 输入：s = "9080701" 输出：false 解释：不存在拆分 s 的可行方法。...示例 4： 输入：s = "10009998" 输出：true 解释：s 可以拆分为 ["100", "099", "98"] ，对应数值为 [100,99,98] 。
基于OT与CRDT协同算法的文档划词评论能力实现 当我们实现在线文档平台时，划词评论的功能是非常必要的，特别是在重文档管理流程的在线文档产品中，文档反馈是非常重要的一环，这样可以帮助文档维护者提高文档质量...而即使是单纯的将划词评论作为讨论区，也是非常有用的，尤其是在文档并不那么完善的情况下，对接产品系统的时候可以得到文档之外的输入。那么本文将通过引入协同算法来解决冲突，从而实现在线文档的划词评论能力。...我们即将要聊的OT与CRDT的实现分别会有相关示例: OT划词评论能力 CRDT划词评论能力 如果想了解关于协同的相关内容，也可以参考之前的文章: Collab Example 初探富文本之OT协同算法...请注意，在这里我们讨论的是非协同场景下的划词评论能力，如果此时文档系统已经引入了在线协同编辑的能力，那么基本就不需要考虑位置的计算问题，此时我们可以直接将后端同样作为一个协同编辑的客户端，直接使用协同算法来解决位置变换的问题...OT 那么首先我们来聊一聊编辑时的评论位置同步，通常划词评论会分为两部分，一部分是在文档中划词的位置展示，另一部分是右侧的评论面板。
题目 字符串 s 可以按下述步骤划分为若干长度为 k 的组： 第一组由字符串中的前 k 个字符组成，第二组由接下来的 k 个字符串组成，依此类推。每个字符都能够成为 某一个 组的一部分。...对于最后一组，如果字符串剩下的字符 不足 k 个，需使用字符 fill 来补全这一组字符。...注意，在去除最后一个组的填充字符 fill（如果存在的话）并按顺序连接所有的组后，所得到的字符串应该是 s 。...给你一个字符串 s ，以及每组的长度 k 和一个用于填充的字符 fill ，按上述步骤处理之后，返回一个字符串数组，该数组表示 s 分组后 每个组的组成情况 。...由于所有组都可以由字符串中的字符完全填充，所以不需要使用填充字符。 因此，形成 3 组，分别是 "abc"、"def" 和 "ghi" 。
'+ lastnameField +'的元素，这可能会与姓名的拆分结果发生冲突而导致数据丢失，请检查'); } if(form.find(':input[name="'+ firstnameField...+'"]').size() > 0){ jt.alert('警告：在初始化姓名拆分方法时发现表单中含有多于一个name的值为'+ firstnameField +'的元素，这可能会与姓名的拆分结果发生冲突而导致数据丢失...,下面的效果是用CSS控制的,这里根据大家的喜好而定 输入内容前的效果: ?...输入内容后的效果: ?...,脚本就会自动检查用户的输入并且检查有无复姓出现,智能将姓与名拆开到相应的文本框中,这样一来,用户可以即时检查拆分结果,当发现不对时,也可以马上进行修改了.
分出来的三个集合可能存在交集。... %%将一部分MontData 放入到OhmData里面 clear all;close all;clc; load Mont_data; kk1=randperm(size(train,...snippet_file_name="blog_20160525_1_5495483" name="code" class="plain"> 分出的三个集合...，完全没有交集的代码如下: %%将一部分MontData...放入到OhmData里面 clear all;close all;clc; load Mont_data; % 将训练库中的所有数据打乱顺序。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 随着计算机应用的日益普及，计算机病毒也开始入侵并呈不断蔓延趋势，对计算机的正常运行造成了威胁。那么，计算机病毒从算法划分为几个类型那？...计算机病毒从算法划分为以下几个类型： 1、伴随型病毒，这一类病毒并不改变文件本身，它们根据算法产生EXE文件的伴随体，具有同样的名字和不同的扩展名(COM)，例如：XCOPY.EXE的伴随体是XCOPY.COM...3、寄生型病毒除了伴随和“蠕虫”型，其它病毒均可称为寄生型病毒，它们依附在系统的引导扇区或文件中，通过系统的功能进行传播，按其算法不同可分为：练习型病毒，病毒自身包含错误，不能进行很好的传播，例如一些病毒在调试阶段...5、变型病毒(又称幽灵病毒)这一类病毒使用一个复杂的算法，使自己每传播一份都具有不同的内容和长度。它们一般的作法是一段混有无关指令的解码算法和被变化过的病毒体组成。...关于计算机病毒从算法划分为几个类型就介绍到这，祝你生活愉快，更多网络病毒小知识问题，可以向佰佰安全网平台提问哦！
它定义了两个bounding box的重叠度，如下图所示 ? ? 就是矩形框A、B的重叠面积占A、B并集的面积比例。...就像上面的图片一样，定位一个车辆，最后算法就找出了一堆的方框，我们需要判别哪些矩形框是没用的。...(1)从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值; (2)假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我们保留下来的。...(3)从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的E，然后判断E与A、C的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框。 就这样一直重复，找到所有被保留下来的矩形框。...VGG这个模型的特点是选择比较小的卷积核、选择较小的跨步，这个网络的精度高，不过计算量是Alexnet的7倍。
问： 我有一个大（按行数）纯文本文件，我想把它分成更小的文件，也是按行数。...所以，如果我的文件有大约2M行，我想把它分成10个包含20万行的文件，或者100个包含2万行的文件（加上剩余行产生的一个文件，能否被整除无关紧要）。...另一个选项，按输出文件的大小(比如 20M 字节)拆分： split -C 20m --numeric-suffixes input_filename output_prefix 方法二 使用 awk
题目描述 给出非负整数数组 A ，返回两个非重叠（连续）子数组中元素的最大和，子数组的长度分别为 L 和 M。（这里需要澄清的是，长为 L 的子数组可以出现在长为 M 的子数组之前或之后。）...提示 L >= 1 M >= 1 L + M <= A.length <= 1000 0 <= A[i] <= 1000 题解 这题意思就是找到两段给定长度的、不重合的、连续的区间，使得两段区间和最大。...那有没有更快的方法呢？试试动态规划！因为两段区间有前后顺序，我们不妨假设长度为 L 的区间在后面。用 dpm[i] 表示前 i 个数中长度为 M 的区间和的最大值。...然后 dpm 全部处理完之后，遍历数组，假设长度为 L 的区间以 A[i] 结束，那么我们只需要在 A[0] 到 A[i-L] 中间找长度为 M 的区间最大和就行了，那答案不就是上面求好的 dpm[i-L...其实当我们遍历长度为 L 的区间时，长度为 M 的区间不用每次都重新遍历，可以重复利用之前的结果，每次向右移动直到和长度为 L 的区间衔接上为止。
图像分类就是给定一些包含不同目标的图像，通过深度学习技术将图像结构化为某一个类别的信息，比如猫、狗、桌子、汽车、树木等等，学习任务的重点是图像的整体。...目标检测的方法主要分为两类： 两阶段（Two Stages）：第一阶段由卷积神经网络基于输入图像生成一系列目标候选框，第二阶段对这些候选框进行分类。...、大小等）采用子区域合并的方法进行区域迭代合并，生成外切矩形，也就是候选框。...假如我们要计算两个矩形框A和B的IOU，就是它们的交集与并集之比。 ? IOU 为 0 时，两个框不重叠，没有交集。 IOU 为 1 时，两个框完全重叠。...IOU 取值为 0 ～ 1 之间的值时，代表了两个框的重叠程度，数值越高，重叠程度越高。
IOU定义了两个bounding box的重叠度，如下图所示： 矩形框A、B的一个重合度IOU计算公式为： IOU=(A∩B)/(A∪B) 就是矩形框A、B的重叠面积占A、B并集的面积比例: IOU=SI...(1)从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值; (2)假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我们保留下来的。...(3)从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的E，然后判断E与A、C的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框。 就这样一直重复，找到所有被保留下来的矩形框。...也就是总个过程分为三个程序：a、找出候选框；b、利用CNN提取特征向量；c、利用SVM进行特征向量分类。具体的流程如下图片所示： 后面我们将根据这三个过程，进行每个步骤的详细讲解。...VGG这个模型的特点是选择比较小的卷积核、选择较小的跨步，这个网络的精度高，不过计算量是Alexnet的7倍。
他只是在用一个更牛的工具，更快地完成以前就在做的那些事。他依然是那个等着产品经理提需求，然后去实现的执行者。AI对他来说是一个顶级好用的执行工具。 这是绝大多数人使用AI的现状，他们站在了第一层。...一个刚毕业的小李（第一层次思维），他会跟AI说：“请用Java帮我写一个处理秒杀请求的接口。”AI会给他一段能用的代码，但这段代码在高并发下肯定会崩。 而一个资深的架构师老张，他会怎么问？...你看老张问的每一个问题，背后都是他自己深厚的系统设计知识和经验。他不是在索要一段代码，而是在和一个不知疲倦的、知识渊博的架构专家进行头脑风暴。...AI基于他高质量的提问，给出的也不再是简单的代码片段，而是一整套可以权衡利弊的架构方案。 在这一层，AI的价值取决于你自身专业知识的深度。...站在这一层的人，他们思考的已经不是如何用AI更好地解决已知的问题了。 他们想的是：有了AI这种前所未有的能力，我们能不能去定义一个全新的问题，或者干脆创造一个全新的模式？
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