2022-06-09：每个会议给定开始和结束时间，后面的会议如果跟前面的会议有任何冲突，完全取消冲突的、之前的会议，安排当前的。给定一个会议数组，返回安排的会议列表。来自通维数码。...答案2022-06-09：彻底的流程模拟。线段树。代码用rust编写。...("测试开始"); for _ in 0..test_time { let len: i32 = rand::thread_rng().gen_range(0, n) + 1;...+ std::cmp::PartialOrd>(a: T, b: T) -> T { if a 的解...[]; // 从右往左遍历，意味着，后出现的会议，先看看能不能安排 let mut i = meetings.len() as i32 - 1; while i >= 0 {
在开始之前，先概述一下基本概念及原理。 1 基础知识 人员跟踪的工作原理： 1.在视频的第一帧中检测到每个人周围的边界框，图像的每个边界框区域生成一个128维向量。...简而言之一个头部通过执行各种计算（涉及图像的卷积）来生成一些数字，如何解释和使用这些数字取决于我们。例如，我们有一个生成四个数字（x，y，w，h）集合的头部，那么这四个数字可以表示边界框坐标。...与此类似不同的头部产生不同的数字，我们将根据自己的任务对数字进行解释。 边界框： 边界框由4个坐标（x，y，w，h）组成，（x，y）通常代表一个中心点，（w，h）代表宽度和高度。...2.5总结理论 总之，我们为检测到的每个边界框使用网络产生向量，然后把这些向量与下一帧产生的向量进行匹配，并根据高度相似性进行过滤，以跨多个帧跟踪同一个人。...第4步 开始追踪：已完成所有设置，只需要运行适用于给定视频的Python脚本，然后生成输出并将其保存在上述路径中即可。我已将Python脚本命名为script.py，您可以根据需要对其进行调用。
一个 CPU 中包含许多不同功能的寄存器，我将介绍其中三种比较特殊的寄存器。...让我们以一个相加操作的例子来详细解释程序计数器的执行过程。假设我们有一段程序，其目的是将数字123和456相加，并将结果输出到显示器上。程序在启动时，经过编译和解析后，会被操作系统从硬盘复制到内存中。...下面是一个实现函数跳转的示例：函数调用和返回是非常重要的两个指令，它们分别是call和return指令。...这个阶段的目的是将指令翻译成可执行的操作，为执行指令阶段做准备。执行指令阶段是CPU执行指令的主要阶段。在这个阶段，CPU根据指令的要求完成各种操作，实现指令的功能。...接着，我们介绍了函数调用机制，包括call和return指令的使用，以及如何正确地跳转和返回。最后，我们了解了CPU指令执行过程的五个阶段：取指令、指令译码、执行指令、访存取数和结果写回。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。1.算法原理 基数排序是通过“分配”和“收集”过程来实现排序。...使用这种排序方法对每一个关键码进行排序时，不需要再分组，而是整个对象组。 因为分配和收集阶段，数字符合先入先出的关系。...因此可以用10个队列来保存 0-9 上分配的数字，在收集阶段，按先入先出的顺序取出每个桶中的数字，依次放到原数组中。...： 先根据最高位关键码K1排序，得到若干对象组，对象组中每个对象都有相同关键码K1。...再分别对每组中对象根据关键码K2进行排序，按K2值的不同，再分成若干个更小的子组，每个子组中的对象具有相同的K1和K2值。 依此重复，直到对关键码Kd完成排序为止。
为此，我根据算法初创者的文档，创建了一个Python版本的库。Java代码当然有助于理解本文的某些部分。...对于每个新的序列，TRIE会再次从根节点开始，如果一个元素已经被添加到结构中则跳过。 产生的结构如上所示。这就是预测树如何有效地对训练数据进行压缩。 2....第一步： 插入A,B,C 查找表 先得到一个根节点和一个初始设置为根节点的当前节点。 我们从A开始，检查作为根节点的子节点A是否存在。...现在，我们已经准备好了所有必需的数据结构，可以开始对测试数据集进行预测了。 2. 预测阶段 预测阶段以迭代的方式对测试集中的每个数据序列进行预测。...将每个相似序列的后续项与得分一起添加到字典中。例如，继续上面的示例，随后的[‘E’，‘F’]项的得分计算如下： 计数字典的初始状态= {},是一个空字典。
如果相应的React元素不再从渲染方法中返回，React可能还需要根据关键props在层次结构中移动节点或删除它。...如果是「初次渲染」，React 为render方法返回的每个元素创建一个「新的」fiber节点。 在接下来的「更新中」，现有 React元素的fiber被「重新使用和更新」。...React 可以根据「可用的时间」来处理一个或多个fiber节点，然后停下来，把「已经完成的工作储存起来，并将处理fiber的操作」暂停yield。然后从上次离开的地方继续。...但有时，可能需要丢弃已完成的工作并从头开始。针对在这个阶段执行的工作的暂停操作「不会导致任何用户可见的UI变化」，如DOM更新。相比之下，接下来的「提交阶段总是同步的」。...「只有从子节点开始的所有分支都完成后，它才能执行回溯操作并完成父节点的工作」。
聚合管道是一系列的数据处理阶段，每个阶段都会对输入的数据集进行某种处理，然后输出到下一个阶段。常见的聚合操作包括分组、过滤、排序、投影和计算等。 4. 问题：MongoDB的复制集是什么？...当执行查询时，MongoDB会根据分片键将查询路由到相应的分片上。 6. 问题：在MongoDB中如何处理事务？ 答案：MongoDB从4.0版本开始支持多文档事务。...答案：在MongoDB中，我们使用聚合管道的group阶段来进行分组操作。 group阶段将输入文档组合到具有共同值的组中，并为每个组计算聚合值。...首先使用group来分组文档，并使用 push将每个组的文档添加到一个数组中。...不同的写关注级别会影响数据的持久性、性能和一致性。 MongoDB提供了多种写关注级别，如： acknowledged: 默认的写关注级别。写操作完成后，MongoDB会返回一个确认信息给客户端。
该模型可以帮助您了解如何通过将未完成的工作向左移动来缩短交货时间并缩短反馈周期的长度。（未完成工作是在团队“完成”功能和故事之后发布解决方案所需的额外工作。...图1：DevOps演化模型涵盖了DevOps旅程的四个主要阶段，并直观地展示了您的组织如何从不成熟的模型发展为更成熟的模型 CI/CD管道模型 持续集成/持续交付模型是从我进行的SAFe DevOps培训和后续研讨会中发展而来的...图2：这是具有超过1亿行代码的大型企业产品的CI/CD管道建模示例（单击放大）。每个橙色粘性标签代表一个大组件（节点），而蓝色箭头是描述构建，集成和部署步骤的边缘。...我的建议是尽可能地标准化，同时提供尽可能多的自由。并非所有工具和过程都是标准化的候选对象。软件工厂通常从小规模开始，然后根据采用和用户反馈逐步发展。...如何开始 掌握企业软件和网络物理系统是一项复杂的工作，没有简单的解决方案或灵丹妙药。Scaled Agile Framework和其他一些框架可以为您的数字化转型之旅提供指导和坚实的基础。
它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。...欢迎大家关注我的公种浩【程序员追风】，文章都会在里面更新，整理的资料也会放在里面。 说一下两阶段提交和三阶段提交的过程？分别有什么问题？ 两阶段提交协议 2PC 1....同时在协调者和参与者中都引入超时机制； 2. 在第一阶段和第二阶段中插入一个准备阶段。保证了在最后提交阶段之前各参与节点的状态是一致的。...CanCommit 阶段 3PC 的 CanCommit 阶段其实和 2PC 的准备阶段很像。协调者向参与者发送 commit 请求，参与者如果可以提交就返回 Yes 响应，否则返回 No 响应。...EPHEMERAL_SEQUENTIAL：临时顺序节点，基本特性同临时节点，增加了顺序属性，节点名后边会追加一个由父节点维护的自增整型数字。 Zookeeper 和 Dubbo 的关系？
比如：架构组将操作Redis的库编写成静态类，如果执行测试将会影响Redis数据。令人头疼的是，基本上所有的免费框架都不支持Mock静态类。目前，我采取的方法是使用JustMock的付费功能。...TDD 的好处 严格根据TDD思维，遵循SOLID原则 开发能保证代码质量 TDD 确保了代码与业务需求高度一致性 TDD 鼓励创建更简单、针对性更强的库和API TDD 要落实测试单元，需要鼓励与业务方持续沟通...理解测试驱动开发的理念，能让我们编写更漂亮的代码倒是真的。 TDD 如何完成软件开发 TDD 的三个阶段： 红灯阶段 编写贴合需求的测试代码，尽量保证覆盖需求每个点。...绿灯阶段 编写适当代码，使测试通过。合理命名一个方法名，然后简短完成方法。可能一个范湖bool型的方法只写一个返回代码。 重构阶段 这个阶段是真正完成业务逻辑的阶段。...我目前还是觉得，很艰难能坚持TDD模式开发，很难让你的团队的伙伴都转变思维，从测试代码开始。但不妨碍我们去体会TDD，我们带着测试的思维去写业务代码，时刻都想着，我这样设计会不会很难测试。
2014年3月13日 Go生态洞察：并发模式与管道取消技术 摘要 大家好，我是猫头虎博主！今天要和大家探讨Go的并发模式，尤其是管道和取消技术。...正文 Go中的管道是什么？ 管道是连接通过通道(channel)的多个阶段(stages)的系列，每个阶段是一组运行相同函数的goroutines。...数字平方示例 Go中管道的一个简单例子是数字平方。我们先定义gen函数，它将整数列表转换为发出列表中整数的通道。然后是sq函数，它接收整数并返回其平方的通道。.... */ } 处理树形结构的数据 我们考虑一个更现实的管道，用于计算给定目录下所有文件的MD5校验和。我们通过分离MD5All为两个阶段的管道来实现。...我们展示了如何通过关闭通道来广播给所有由管道启动的goroutines一个“完成”信号，并定义了正确构建管道的指南。
我们有一个按钮，点击它将会使屏幕上渲染的数字加1： ?...在我们开始探索活动细节和主要的fiber算法之前，让我们先熟悉 React 内部使用的数据结构。 React 中的每个组件都有一个UI表示，我们可以称之为从render方法返回的一个视图或模板。...如果是初始渲染，React 会为render方法返回的每个元素创建一个新的Fiber节点。在后续更新中，现有 React 元素的Fiber节点将被重复使用和更新。...React 可以根据可用时间片来处理一个或多个Fiber节点，然后停下来暂存已完成的工作，并转而去处理某些事件，接着它再从它停止的地方继续执行。但有时候，它可能需要丢弃完成的工作并再次从顶部开始。...只有在完成以子节点开始的所有分支后，才能完成父节点和回溯的工作。
今天，我将讨论在物体检测器中引入的一个优雅的概念 —— Anchors，它是如何帮助检测图像中的物体，以及它们与传统的两阶段检测器中的Anchor有何不同。...在开始使用anchors之前，让我们看看两阶段物体检测器是如何工作的，以及它们实际上是如何促进单阶段检测器的发展的。...这个过程可以通过外部算法(例如：selective search)或者神经网络来完成。 第二阶段：第二阶段是一个神经网络，它接受这些感兴趣的区域，并将其分类到一个目标物体类中。...单阶段检测器与Faster-RCNN中第一个阶段的网络几乎相同。 我说SSD和RPN几乎是一样的，因为它们在概念上是相同的，但是在体系结构上有不同。 问题：神经网络如何检测图像中的物体？...因此，网络现在输出的不是4+C的数字，而是*N*(4+C)*数字。 取一个大小为H x W x 3的输入图像让它通过一组卷积层得到一个大小为H x W x d的卷积体，d是通道的深度或数量。
今天，我将讨论在物体检测器中引入的一个优雅的概念 —— Anchors，它是如何帮助检测图像中的物体，以及它们与传统的两阶段检测器中的Anchor有何不同。...在开始使用anchors之前，让我们看看两阶段物体检测器是如何工作的，以及它们实际上是如何促进单阶段检测器的发展的。...这个过程可以通过外部算法(例如：selective search)或者神经网络来完成。 第二阶段：第二阶段是一个神经网络，它接受这些感兴趣的区域，并将其分类到一个目标物体类中。...单阶段检测器与Faster-RCNN中第一个阶段的网络几乎相同。 我说SSD和RPN几乎是一样的，因为它们在概念上是相同的，但是在体系结构上有不同。 问题：神经网络如何检测图像中的物体？...因此，网络现在输出的不是4+C的数字，而是*N*(4+C)*数字。 取一个大小为H x W x 3的输入图像让它通过一组卷积层得到一个大小为H x W x d的卷积体，d是通道的深度或数量。 ?
从我开始研究ECS算起, 到现在已经将近20天了。 第一版ECS库终于实现完成了。先不论性能如何，基本功能都实现了。 在我的理解中，ECS中最复杂的地方是EC部分的管理和查询。...最开始，我认为守望先锋的ECS之所以那么复杂，是因为他们使用了C++这种强类型语言。为了解决动态组合（动态添加和删除C）的问题，不得不在API上做出一些让步。...每个System只需要过滤出含有特定“标签”组的Entity, 然后加以处理就行了。 很快我放弃了这一想法，主要原因是我认为作为一个合格的框架或库，它应该提供一些限制。...整个设计大概是这样的： 每个Component类型都有一个数字id称为tid。...每个Component实例都有一个数字id称为cid。我们总是可以根据tid和cid来找到某一个具体的Component实例。
Setting the background 我将在整个系列中使用这个简单的应用程序：有一个按钮，点击可以增加屏幕上呈现的数字： ?...从 React 元素到 Fiber 节点 React 中的每个组件都有一个 UI 表示，我们可以称之为从 render 方法返回的一个视图或模板。...[译者注：这里的类型是 WorkTag 每个类型是一个固定的数字，例如函数式组件对应的是 0 而类组件对应的是 1] 你可以将 Fiber 想象成一种数据结构，用来表示一些要做的工作，或者换句话说，一个工作单元...如果是初始渲染，React 会为 render 方法返回的每个元素创建一个新的 fiber 节点。在后续更新中，现有 React 元素的 fiber 节点将被复用和更新。...React 可以根据可用时间来处理一个或多个 fiber 节点，然后中断并且暂存已完成的工作，转去处理某些事件，接着它再从它停止的地方继续执行。 但有时候，它可能需要丢弃完成的工作然后重新从头开始。
我会将其称为“解析树”，这意味着你可以从“解析树的顶部开始，然后“遍历”它，直到你访问每个节点来分析整个程序。当你了解BSTree和TSTree数据结构时，你已经做了这样的事情。...为了编写分析器，你需要一种方法来访问解析树中的每个节点，分析错误，并修复任何缺少的信息。有三种通用方法可以用于实现它： 你创建一个分析器，它知道如何更新每个语法产生式。...通过许多方式，你将使用一组新的类来映射语法分析器的语法产生式，这些新的类接受全局状态，语法产生式，并配置其__init__，使其为分析后的结果。 我建议你现在使用 #2 或 #3 来完成挑战练习。...如果你决定，你的语法产生式将为解释器生成另一组类（请参阅练习 35），那么每次analyze的调用都将返回一个新对象，该对象将放入列表中以供以后使用，或将其作为子树附加到当前对象。...为了演示这个，我写了一个小型的伪造的PunyPyAnalyzer，它仅仅使用访客模式打印出解析。我只完成一个语法产生式的样例，所以你可以理解这是如何完成的。我不想给你太多的线索。
教你如何从头开始构建一个类似DeepSeek-R1的推理模型！ 推理大模型课程简介 LLM 在许多生成任务上表现出色。然而，直到最近，它们还在解决需要推理的复杂问题上举步维艰。...如果我们给自己布置了解决以下问题的任务，我们可能会这样想： 问题：“我有 3 个苹果和 2 个橙子。我总共有多少个水果？” 想法：“我需要将苹果和橘子的数量相加，得到水果的总数。”...训练过程 训练过程 R1 是一个多阶段的过程。让我们分解一下各个阶段以及每个阶段中的关键创新。 最终形成两种模型： DeepSeek-R1-Zero：纯粹使用强化学习训练的模型。...GRPO 训练器将为每个提示生成多个完成，并使用奖励函数对它们进行比较。 2.奖励函数 奖励函数至关重要——它决定了模型如何学习。...应根据我们的计算资源和任务的复杂性来选择组大小。
答案是用深思熟虑的方法和行之有效的手段来把事情做好。 4 如何估算开发时间：要考虑的各个阶段 要计算出总体的软件开发时间，我们应将预期的开发过程划分为多个阶段。...然后估计每个阶段需要多长时间并汇总数据。 发现阶段 在这个阶段，参与项目的开发人员需要获得尽可能多的项目信息。这一阶段还需要准备原型和框架。...测试阶段 如果没有经过彻底的测试，任何产品都不能被认为是完整的。此外，软件解决方案必须从一开始就进行测试。为什么？因为解决潜在错误的成本会低不少，毕竟它们会更快被发现和修复。...5 如何估算软件项目的工时 工时估算通常是将一个个任务汇总起来完成的，这样可以简化工作并让结果更加透明。估算开发时间的一种方法是估算每位专家可以在项目上花费多长时间。...此外还有三张没有数字的牌，它们分别画一个无穷大符号、一个问号和一个咖啡杯。 每个用户故事都用一张卡片评分，其值等于估计的工作量（故事点数）。带有数字 1 的卡片表示用户故事很容易完成。
一开始，一批训练图像将通过一个分类器网络，这个网络将学习识别每个MNIST图像的真实数字标签（这是学习使用神经网络进行分类的基本课程）。...如果这个网络真的擅长生成数字4和6，那它在生成数字7的图像时将会有困难。这就是为什么我在前面的模型中添加一个VAE组件来让它通过VAE训练过程可以生成整组数字。...较大权重的初始化 通常在神经网络训练中，一个常用的经验是选择一组小的权重，与节点数量的平方根成反比，以避免过度拟合数据。开始的时候，权重被初始化为趋近于零，优化器将用正则项来惩罚大权重。...用一组大的随机权重生成的图像比小的权重看起来更有趣，而且我发现如果权重开始的时候接近零，它们只会大到足以解决手头的任务，但不会超过这个。...当它试图生成全部10个数字时，我们可以看到一些限制和挣扎： [l2o0qmrypq.png] 我还训练了比6个阶段更长的模型，并且我发现在24个训练阶段之后，网络在生成更好的MNIST数字方面做得更好，
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
