用户提出内存空间的申请；系统根据申请者的要求，按照一定的分配策略分析内存空间的使用情况，找出能满足请求的空闲区，分给申请者；当程序执行完毕或主动归还内存资源时，系统要收回它所占用的内存空间或它归还的部分内存空间。
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---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】近日，谷歌团队推出了一项新Transformer，可用于优化全景分割方案，还登上了CVPR 2022。 最近，谷歌AI团队受Transformer和DETR的启发提出了一种使用Mask Transformer进行全景分割的端到端解决方案。 全称是end-to-end solution for panoptic segmentation with mask transformers，主要用于生成分割MaskTransfor
人工智能的发展也给脑机接口技术带来了很广阔的空间，目前限制脑机接口技术的走出实验室的主要原因是脑电信号的因人而异性，在线脑机接口的信号传输率，准确率等。下面对目前在脑机接口领域运用的特征提取算法和模式分类算法作简要的总结：
本文介绍商汤科技在AAAI 2020 上的论文《Object Instance Mining for WeaklySupervised Object Detection》。
https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/0190.pdf
来源：机器之心本文约3500字，建议阅读10+分钟本文提出了统一解释 14 种输入单元重要性归因算法的内在机理，并提出评价归因算法可靠性的三大准则。 尽管 DNN 在各种实际应用中取得了广泛的成功，但其过程通常被视为黑盒子，因为我们很难解释 DNN 如何做出决定。缺乏可解释性损害了 DNN 的可靠性，从而阻碍了它们在高风险任务中的广泛应用，例如自动驾驶和 AI 医疗。因此，可解释 DNN 引起了越来越多的关注。 作为解释 DNN 的典型视角，归因方法旨在计算每个输入变量对网络输出的归因 / 重要性 / 贡献
来源 | Object Instance Mining for WeaklySupervised Object Detection
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文提出了统一解释 14 种输入单元重要性归因算法的内在机理，并提出评价归因算法可靠性的三大准则。 尽管 DNN 在各种实际应用中取得了广泛的成功，但其过程通常被视为黑盒子，因为我们很难解释 DNN 如何做出决定。缺乏可解释性损害了 DNN 的可靠性，从而阻碍了它们在高风险任务中的广泛应用，例如自动驾驶和 AI 医疗。因此，可解释 DNN 引起了越来越多的关注。 作为解释 DNN 的典型视角，归因方法旨在计算每个输入变量对网络输出的归因 / 重要性 / 贡献分数。例如，给定一
本文作者提出一个虚实结合的行人再辨识新思路：通过半监督方式联合训练有标签虚拟数据和无标签真实数据，取得更好的可泛化行人再辨识性能，并且其无需人工标注的优点更具有规模化的可扩展性和实际应用价值。
计算机操作系统内存管理是十分重要的，因为其中涉及到很多设计很多算法。《深入理解计算机系统》这本书曾提到过，现在操作系统存储的设计就是“带着镣铐跳舞”，造成计算机一种一种容量多，速度快的假象。包括现在很多系统比如数据库系统的设计和操作系统做法相似。所以在学习操作系统之余我来介绍并总结一些操作系统的内存管理。
数据结构 红黑树 pk 平衡二叉树 hash表处理冲突的方法 算法 手写 最长无重复字符子串 链表的增、删、查、逆序 数组实现队列，要求可以动态扩展，保证较高的空间利用率（即pop出队的空间可以重复利用） 思路 有序数列找最先重复的数？ 无序数列？ 不用辅助内存，交换两个数（异或，加和) 根据起点、终点查询地铁路线？得到路径后如何判断某个节点是否是换乘站？ LRU缓存实现 快排复杂度？什么时候最坏？如何避免最坏？如何优化快排？ x轴上有n个点，已知每个点的位置p和速度v（正表示向右，负表示向左），每当两个点
基本的算法，如排序或哈希，在任何一天都被使用数万亿次。随着对计算需求的增长，这些算法的性能变得至关重要。尽管在过去的2年中已经取得了显著的进展，但进一步改进这些现有的算法路线的有效性对人类科学家和计算方法都是一个挑战。在这里，论文展示了人工智能是如何通过发现迄今为止未知的算法路线来超越目前的最先进的方法。为了实现这一点，论文将一个更好的排序程序制定为单人游戏的任务。然后，论文训练了一个新的深度强化学习代理AlphaDev来玩这个游戏。AlphaDev从零开始发现了一些小型排序算法，它优于以前已知的人类基准测试。这些算法已经集成到LLVM标准C++排序库中。对排序库的这一部分的更改表示用使用强化学习自动发现的算法替换组件。论文还在额外的领域中提出了结果，展示了该方法的通用性。
“free store” VS “heap” 当我问你C++的内存布局时，你大概会回答： “在C++中，内存区分为5个区，分别是堆、栈、自由存储区、全局/静态存储区、常量存储区”。 如果我接着问你自由存储区与堆有什么区别，你或许这样回答： “malloc在堆上分配的内存块，使用free释放内存，而new所申请的内存则是在自由存储区上，使用delete来释放。” 这样听起来似乎也没错，但如果我接着问： 自由存储区与堆是两块不同的内存区域吗？它们有可能相同吗？ 你可能就懵了。 事实上，我在网上
MySQL8.0之前，做数据排名统计等相当痛苦，因为没有像Oracle、SQL SERVER 、PostgreSQL等其他数据库那样的窗口函数。但随着MySQL8.0中新增了窗口函数之后，针对这类统计就再也不是事了，本文就以常用的排序实例介绍MySQL的窗口函数并将常用的几个窗口函数进行小结。
贵有恒，何必三更眠五更起；最无益，只怕一日曝十日寒。毛爷爷年轻时用这幅对联激励自己。这段话我查了一下，其实原文来自于明代学者胡居仁自勉联。这席话的意思就是如果真的有恒心，又何必半夜刚睡下，天不亮就起床（拖延症患者经常有的症状）。最没有好处的，莫过于晒一天而又冻十天(激情四射想要热血干一场，结果一天之后就放弃了)。所以对于我们来说，就得天天持之以恒的输出。so，今天我们来研究 numberrange分片大法。
2022年8月12日，东京大学Ryuichiro Ishitani研究团队在Journal of Chemical Information and Modeling期刊上发表论文《Molecular Design Method Using a Reversible Tree Representation of Chemical Compounds and Deep Reinforcement Learning》，提出了RJT-RL，这是一个基于强化学习（reinforcement learning, RL）的分子生成和优化模型。
对于Adaptive AUTOSAR，经常会看到这句话：Write once, Adopt everywhere。但实际上理想很丰满，现实很骨感。毕竟Classic Platform（后面简称：CP）搞了这么多年大家都还没玩转，更何况这刚出没两年的Adaptive Platform（后面简称：AP），但楼主也相信随着Autosar标准的不断推进和应用，我们不断在向这个目标接近。
在用户定义的比较函数中，复杂的通用实现与追求性能的组合，使得通用高性能排序实现在避免每种使用场景下的未定义行为（UB）方面特别困难。即使只使用内存安全的抽象来实现排序，也不能保证相邻逻辑是无未定义行为的。
系统将按照作业到达的先后次序来进行作业调度，或者说它是优先考虑在系统中等待时间最长的作业，而不管该作业所需执行时间的长短，从后备作业队列中优先选择几个最先进入该队列的作业，将他们调入内存，为他们分配资源和创建进程。然后把它放入就绪队列。当在进程调度中采用FCFS算法时，每次调度是从就绪的进程队列中选择一个最先进入该队列的进程，为之分配处理机，使之投入运行。该进程一直运行到完成或发生某事件而组赛后，进程调度程序才将处理机分配给其他进程。 在进程调度中采用先来先服务算法的时候，每次调度就从就绪队列中选一个最先进入该队列的进程，为之分配处理机，即谁第一排队谁就先被执行。
①首次适应算法(First Fit) FF算法要求空闲分区链以地址递增的次序链接。 — 在分配内存时，从链首开始顺序查找，直至找到一个大小能满足要求的空闲分区为止； — 然后再按照作业的大小，从该分区中划出一块内存空间分配给请求者，余下的空闲分区仍留在空闲链中。 — 若从链首直至链尾都不能找到一个能满足要求的分区，则此次内存分配失败，返回。
无论是在批处理系统还是分时系统中，用户进程数一般都多于处理机数、这将导致它们互相争夺处理机。另外，系统进程也同样需要使用处理机。这就要求进程调度程序按一定的策略，动态地把处理机分配给处于就绪队列中的某一个进程，以使之执行。
OpenVDB 是一个获得奥斯卡奖的数据结构，在github上有对应的C++开源库，包含一个分层数据结构和一套工具，用于高效存储和操作在三维网格上离散化的稀疏体积数据。它由 DreamWorks Animation 开发，用于故事片制作中通常遇到的体积应用程序，现在由 Academy Software Foundation (ASWF) 维护，采用 MPL2.0 协议。
本文介绍了虚拟现实技术的主要技术和应用，并结合作者本人参加的国家重点实验室的自然科学基金项目，重点讨论了基于图像的建模与绘制在虚拟现实中的重要地位与应用，详细分析了近15年来国际上基于图像的建模与绘制技术的发展状况与当今世界上最先进的研究热点，并详细阐述了作者在国家重点实验室精心基于图像绘制技术科研工作中所参与的系统开发。文章最后，说明了作者所参加的科研项目的开发成果，并简单介绍了作者在试验项目中所发表的论文，対未来几年中虚拟现实技术的发展趋势作出了较为科学的预测并提出了作者本人独到的见解。
加油，奥利给！。这是励志网红冬泳怪鸽的口头禅。这位怪蜀黍喜欢冬泳，照顾一个智力障碍的弟弟。但是他并没有烦恼，而是坚持在凌晨4点起来做直播。这位正能量大叔面对生活的艰辛和困苦，没有被打败，给我们传递了正能量。我们现在只是吃点学习的苦算不了什么。今天我们继续来介绍patternrange分区算法。
垃圾收集器是一种动态存储分配器，它自动释放程序不再需要的已分配的块，这些块也称为垃圾。在程序员看来，垃圾就是不再被引用的对象。自动回收垃圾的过程则称为垃圾收集（garbage collection）。在一个支持垃圾收集的语言中，程序显式地申请内存，但从不需要显式的释放它们。垃圾收集器会定期识别垃圾块，并将垃圾块放回空闲链表中。显然，C语言的malloc包不是一个带GC功能的分配器，程序员显式 调用malloc分配内存，也需要显式调用free释放它。而像java、C#这些语言等则提供了垃圾收集器。这篇文章的内容为介绍一些常用的GC算法，同时简单提一下C++的GC机制。
国际惯例，先报成绩，熬了无数个夜晚，最后依旧被绝杀出了第一页，最终排名第 21 名。前十名的成绩分布为 413.69~416.94，我最终的耗时是 422.43。成绩虽然不是特别亮眼，但与众多参赛选手使用 C++ 作为参赛语言不同，我使用的是 Java，一方面是我 C++ 的能力早已荒废，另一方面是我想验证一下使用 Java 编写存储引擎是否与 C++ 差距巨大(当然，主要还是前者 QAQ)。所以在本文中，我除了介绍整体的架构之外，还会着重笔墨来探讨 Java 编写存储类型应用的一些最佳实践，文末会给出 github 的开源地址。
ELF是一个用于游戏研究的应用广泛的（Extensive）、轻量级的（Lightweight）、灵活的（Flexible）平台，特别适用于实时战略（RTS）游戏。在C++方面，ELF采用C++线程来并发运行多个游戏。在Python方面，ELF可以一次性返回一批游戏状态，使其对现代RL（强化学习）非常友好。另一方面，在其他平台（例如OpenAI Gym）中，一个Python接口只能包含一个游戏实例。这使得游戏的并发运行有点复杂，而这又是许多现代强化学习算法的要求。 对于RTS游戏的研究，ELF配备了一个快速的
举一个典型的例子：男士到超市买尿布会顺带买一些啤酒，通过大数据分析出的结果促使超市在尿布的货架附近放一些啤酒，从而增大销量，买尿布与买啤酒之间没有因果关系，但是存在着某种相关关系。
选自arXiv 机器之心编译 参与：Panda 大规模分类技术对人脸识别等任务的实际应用有着切实的价值。中国香港中文大学和商汤科技近日公布的一篇 AAAI 2018 论文介绍了一种旨在高效解决大规模分类问题的方法。机器之心对该研究成果进行了编译介绍。 近些年来，在深度学习的发展和数据集的爆发式增长的推动下，人工智能领域已经见证了一波突破浪潮（Shakirov 2016）。伴随着这一趋势，涉及极大数量类别的大规模分类变成了一项重要的任务。这种任务常常出现在使用了工业级数据集的人脸识别（Sun
💡💡💡本文主要内容:通过实战基于YOLOv8的摔倒行为检测算法，从数据集制作到模型训练，最后设计成为检测UI界面
随着深度学习的出现，基于神经网络的个性化和推荐模型已经成为包括 Facebook 等公司构建推荐系统的重要工具。然而，这些模型与其他深度学习模型有很大的不同，因为它们必须能够处理用于描述高级属性的分类数据。对于一个神经网络来说，有效地处理这类稀疏的数据是很有挑战性的，而且由于公开的代表性模型和数据集细节的缺乏，减缓了其研究进展。
AI 科技评论按，随着深度学习的出现，基于神经网络的个性化和推荐模型已经成为包括 Facebook 等公司构建推荐系统的重要工具。然而，这些模型与其他深度学习模型有很大的不同，因为它们必须能够处理用于描述高级属性的分类数据。对于一个神经网络来说，有效地处理这类稀疏的数据是很有挑战性的，而且由于公开的代表性模型和数据集细节的缺乏，减缓了其研究进展。
本文翻译自OpenCV 2.4.9官方文档《opencv2refman.pdf》。 前言 Originally, support vector machines (SVM) was a techni
这是数据魔术师的第5篇算法干货文 ▲ 一 什么是遗传算法？ 遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，是一种随机全局搜索优化方法，它模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉(crossover)和变异(mutation)等现象，从任一初始种群（Population）出发，通过随机选择、交叉和变异操作，产生一群更适合环境的个体，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域，这样一代一代不断繁衍进化，最后收敛到一群最适应环境的个体（Individual），从
渣土车密闭运输识别算法通过python+yolov7网络模型技术，渣土车密闭运输识别算法对渣土车的密闭运输情况进行实时监测，检测到有未密闭的渣土车进入作业区域或者行驶在道路上时，算法将自动发出警报提示现场人员及时采取措施。本算法中用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。
算了吃啥午餐啊，我直接放大招，把我自己整理的所有操作系统八股文一次性放出来给大家好了！
STL(standard template libaray-标准模板库)：是C++标准库的重要组成部分，不仅是一个可复用的组件库，而且是一个包罗数据结构与算法的软件框架。
答：C++是在C语言的基础上开发的一种面向对象编程语言，应用广泛。C++支持多种编程范式 －－面向对象编程、泛型编程和过程化编程。其编程领域众广，常用于系统开发，引擎开发等应用领域，是最受广大程序员受用的最强大编程语言之一,支持类：类、封装、重载等特性!
监控室值班人员脱岗睡岗识别算法基于python+Yolov7深度学习神经网络算法，python+Yolov7算法模型可以7*24小时不间断自动识别现场画面人员行为，算法鲁棒性强。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
【简 介】 Java的堆是一个运行时数据区，类的实例(对象)从中分配空间。Java虚拟机(JVM)的堆中储存着正在运行的应用程序所建立的所有对象，这些对象通过new、newarray、anewarray和multianewarray等指令建立，但是它们不需要程序代码来显式地释放。 引言 Java的堆是一个运行时数据区，类的实例(对象)从中分配空间。Java虚拟机(JVM)的堆中储存着正在运行的应用程序所建立的所有对象，这些对象通过new、newarray、anewarray和multianewarray等指令建立，但是它们不需要程序代码来显式地释放。一般来说，堆的是由垃圾回收 来负责的，尽管JVM规范并不要求特殊的垃圾回收技术，甚至根本就不需要垃圾回收，但是由于内存的有限性，JVM在实现的时候都有一个由垃圾回收所管理的堆。垃圾回收是一种动态存储管理技术，它自动地释放不再被程序引用的对象，按照特定的垃圾收集算法来实现资源自动回收的功能。 垃圾收集的意义 在C++中，对象所占的内存在程序结束运行之前一直被占用，在明确释放之前不能分配给其它对象；而在Java中，当没有对象引用指向原先分配给某个对象的内存时，该内存便成为垃圾。JVM的一个系统级线程会自动释放该内存块。垃圾收集意味着程序不再需要的对象是"无用信息"，这些信息将被丢弃。当一个对象不再被引用的时候，内存回收它占领的空间，以便空间被后来的新对象使用。事实上，除了释放没用的对象，垃圾收集也可以清除内存记录碎片。由于创建对象和垃圾收集器释放丢弃对象所占的内存空间，内存会出现碎片。碎片是分配给对象的内存块之间的空闲内存洞。碎片整理将所占用的堆内存移到堆的一端，JVM将整理出的内存分配给新的对象。 垃圾收集能自动释放内存空间，减轻编程的负担。这使Java 虚拟机具有一些优点。首先，它能使编程效率提高。在没有垃圾收集机制的时候，可能要花许多时间来解决一个难懂的存储器问题。在用Java语言编程的时候，靠垃圾收集机制可大大缩短时间。其次是它保护程序的完整性， 垃圾收集是Java语言安全性策略的一个重要部份。 垃圾收集的一个潜在的缺点是它的开销影响程序性能。Java虚拟机必须追踪运行程序中有用的对象， 而且最终释放没用的对象。这一个过程需要花费处理器的时间。其次垃圾收集算法的不完备性，早先采用的某些垃圾收集算法就不能保证100%收集到所有的废弃内存。当然随着垃圾收集算法的不断改进以及软硬件运行效率的不断提升，这些问题都可以迎刃而解。 垃圾收集的算法分析 Java语言规范没有明确地说明JVM使用哪种垃圾回收算法，但是任何一种垃圾收集算法一般要做2件基本的事情：（1）发现无用信息对象；（2）回收被无用对象占用的内存空间，使该空间可被程序再次使用。 大多数垃圾回收算法使用了根集(root set)这个概念；所谓根集就量正在执行的Java程序可以访问的引用变量的集合(包括局部变量、参数、类变量)，程序可以使用引用变量访问对象的属性和调用对象的方法。垃圾收集首选需要确定从根开始哪些是可达的和哪些是不可达的，从根集可达的对象都是活动对象，它们不能作为垃圾被回收，这也包括从根集间接可达的对象。而根集通过任意路径不可达的对象符合垃圾收集的条件，应该被回收。下面介绍几个常用的算法。 1、 引用计数法(Reference Counting Collector) 引用计数法是唯一没有使用根集的垃圾回收的法，该算法使用引用计数器来区分存活对象和不再使用的对象。一般来说，堆中的每个对象对应一个引用计数器。当每一次创建一个对象并赋给一个变量时，引用计数器置为1。当对象被赋给任意变量时，引用计数器每次加1当对象出了作用域后(该对象丢弃不再使用)，引用计数器减1，一旦引用计数器为0，对象就满足了垃圾收集的条件。 基于引用计数器的垃圾收集器运行较快，不会长时间中断程序执行，适宜地必须 实时运行的程序。但引用计数器增加了程序执行的开销，因为每次对象赋给新的变量，计数器加1，而每次现有对象出了作用域生，计数器减1。 2、tracing算法(Tracing Collector) tracing算法是为了解决引用计数法的问题而提出，它使用了根集的概念。基于tracing算法的垃圾收集器从根集开始扫描，识别出哪些对象可达，哪些对象不可达，并用某种方式标记可达对象，例如对每个可达对象设置一个或多个位。在扫描识别过程中，基于tracing算法的垃圾收集也称为标记和清除(mark-and-sweep)垃圾收集器. 3、compacting算法(Compacting Collector) 为了解决堆碎片问题，基于tracing的垃圾回收吸收了Compacting算法的思想，在清除的过程中，算法将所有的对象移到堆的一
Description of Java Conceptual Diagram（java结构）
在软件开发中，性能优化是一个重要的课题。当我们开发C++程序时，掌握一些优化技术可以显著提高程序的性能。本文将介绍一些常用的优化技术，帮助你优化C++程序并获得更好的性能。
因为JavaScript具有自动垃圾回收机制，所以对于前端开发来说，内存空间并不是一个经常被提及的概念，很容易被大家忽视。特别是很多不是计算机专业的朋友在进入到前端之后，会对内存空间的认知比较模糊，甚至有些人干脆就是一无所知。
Hey，代码的朋友们，猫头虎博主又来啦！🐯 今天我们要聊聊一个超级有趣也非常实用的话题——C++ 程序员入门需要多久，怎样才能学好？🤔 对，就是那个强大到可以用来编写操作系统的语言！无论你是计算机科学的学生，还是在全栈领域摸爬滚打的老兵，C++总能给你带来一些新的启发和挑战。那么，让我们一起深入探讨学习C++的过程中可能遇到的问题、技巧和最佳实践吧！
主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法，其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异,也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，与因子分析类似。
低端内存映射 : 内核启动过程中 , 将 " 低端内存 " 交给 " 引导内存分配器 " 管理 ,
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