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画解 24-两两交换链表中

swap-nodes-in-pairs/ 打卡链接 https://leetcode-cn.com/problems/swap-nodes-in-pairs/solution/hua-jie-suan-fa-24 你不能只是单纯内部值,而是需要实际进行节交换。 示例: 给定 1->2->3->4, 你应该返回 2->1->4->3. 解题方案 思路 标签:链表 本题递归和非递归解其实原理类似,都是更新每两个链表形完成整个链表调整 其中递归解可以作为典型递归解决思路进行讲解 递归写要观察本级递归解决过程,形成抽象模型 调用栈 其中我们应该关心主要有三: 返回值 调用单元做了什么 终止条件 在本题中: 返回值:交换完成子链表 调用单元:设需要交换两个为head和next,head连接后面交换完成子链表,next 连接head,完成交换 终止条件:head为空指针或者next为空指针,也就是当前无节或者只有一个节,无进行交换 代码 递归解 class Solution { public ListNode

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24游戏 (无脑递归暴力破解)

本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/85318582 题目描述 问题描述:给出4个1-10数字,通过加减乘除,得到数字为 24胜利 输入: 4个1-10数字。 [数字允许重复,但每个数字仅允许使用一次,测试用例保证无异常数字] 输出: true or false 输入描述: 输入4个int整数 输出描述: 返回能否得到24,能输出true,不能输出false 需要注意是用while来输入多组测试用例。 include <bits/stdc++.h> using namespace std; bool is24(vector<double> a,double result) { int sum = 24

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    【Rust日报】2021-09-24 - 用 Rust 编写 GDBT

    Isabella Tromba 用 Rust 编写 GDBT 库 https://www.youtube.com/watch? v=D1NAREuicNs hacking rustc:Esteban Kuber 对编译器贡献 https://www.youtube.com/watch? v=9H9SO2u6Q20 Rocket:Rust Web 框架 Rocket 是一个用 Rust 编写 Web 框架。它提供了简洁 API,并且比您通常在微框架中找到更有主见且功能丰富。

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    【STM32H7DSP教程】第24章 DSP换运-傅里叶

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    【STM32F429DSP教程】第24章 DSP换运-傅里叶

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    【STM32F407DSP教程】第24章 DSP换运-傅里叶

    mod=viewthread&tid=94547 第24章       DSP换运-傅里叶换 本章节开始进入此教程重要知识之一傅里叶换。 这里我们要学是离散信号,对于连续信号我们不作讨论,因为计机只能处理离散数值信号,我们终目是运用计机来处理信号。 每种傅里叶换都分成实数和复数两种方,对于实数方好理解,但是复数方就相对复杂许多了,需要懂得有关复数理论知识,不过,如果理解了实数离散傅里叶换(real DFT),再去理解复数傅里叶就更容易了 24.5.3 傅里叶意义 傅里叶换是数字信号处理领域一种很重要。要知道傅里叶意义,首先要了解傅里叶原理意义。 而根据该原理创立傅里叶利用直接测量到原始信号,以累加方式来计该信号中不同正弦波信号频率、振幅和相位。 和傅里叶对应是傅里叶逆

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    】机器学习和缺

    奥卡姆剃刀原理:使用简单,可以满足您需求,并且只有在严格需要情况下才用更复杂。 根据我自己经验,只有神经网络和梯度增强决策树(GBDT)正在工业中广泛使用。 我目睹Logistic回归和随机森林被弃用不止一次(这意味着它们是好开始)。 从来没有人听说有人在公司中讨论SVM。 优和缺 这里讨论流行。 没有分布要求, 适合少数类别量 计独立分布乘积 受到多重共线性 Logistic回归 逻辑回归仍然是使用广泛,了解更多 一个相当好分类,只要你期望你特征大致是线性,并且问题是线性可分 Lasso 没有分布要求 计L1损失 具有量选择特 遭受多重共线性 Ridge 没有分布要求 计L2损失 不具有量选择 不受多重共线性 何时不用 如果量是正分布且分类量都有5个以上类别 它需要量满足正分布吗? 它是否遭受多重共线性问题? 用分类量做作为连续量是否表现好? 它是否计没有CVCI? 它是否可以不要stepwise而进行量选择? 它适用于稀疏数据吗?

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    几何 平面对 nlogn分治 求平面中距离

    平面对,即平面中距离 分治: int SOLVE(int left,int right)//求解集中区间[left,right]中对 { double ans 当前集合中对,同属于集合[left,mid]或同属于集合[mid,right] 则ans = min(集合1中所有近距离, 集合2中所有近距离 ans = min( ans, distance(temp[i], temp[j]) ); } 5) return ans; } 时间复杂度 由鸽巢原理,代码中第四步枚举实际上多只会枚举6个,效率极高(一种蒟蒻证明请看下方评论) 本时间复杂度为O(n log n) 代码: #include <stdio.h return sqrt ( (double) ( (a.x - b.x ) * ( a.x - b.x ) + ( a.y - b.y ) * ( a.y - b.y ) ) ); } /*分治求计几何中平面近两距离

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    大盘 | 性能目标检测

    前言 趁近目标检测(Object Detection)方向论文更新较少,Amusi 赶紧做个"强目标检测"大盘。 本文就来盘一下 mAP 目标检测,Amusi 将在COCO数据集上 mAP 认为是"性能强"目标检测。 (COCO数据集是现在主流目标检测数据集,这一顶会论文就知道了) 时间:2019.07.07 盘内容:目标检测 mAP 说到目标检测,大家脑子里先蹦出来应该是 这么多目标检测,究竟哪家强呢?! 性能目标检测 这里 Amusi 罗列几个mAP很强很强,并以时间线角度来展示。 但请放心,Amusi 后续会统计一波 FPS目标检测 和 mAP-FPS Trade-off

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    短路(Floyd规划本质)- HDU 2544

    因此,这里我将从Floyd定义、动转移方程以及滚动数组等重要方面,来简单剖析一下图论中这一重要基于动规划——Floyd。 而在各种资料中,为常见Floyd也都是用了二维数组来表示状。那么,在Floyd中,是如何运用滚动数组呢? 在前面初试Floyd中,计d[k][i][j]时,d[k-1][][]和d[k][][]这两个二维数组情况(d[k-1][][]表示第k-1阶段时,图中两之间短路径长度二维矩阵;d 和k之间短路径长度是不。 相同可以证明,在这两个阶段中,k和j之间短路径长度也是不

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    小浩|一文让你学会如何用代码判断24

    今天就为大家分享一道关于“24题目。 话不多说,直接看题。 题目:你有 4 张写有 1 到 9 数字牌。你需要判断是否能通过 *,/,+,-,(,) 得到 24。 (1e-6:表示1乘以10负6次方。Math.abs(x)<1e-6 其实相当于x==0。1e-6(也就是0.000001)叫做epslon,用来抵消浮中因为误差造成相等无判断情况。 24。 三个数也出来了,我们再加一个判断4个数为24:(排列组合,我想大家都会....) 前方高能!!! 前方高能!!! 前方高能!!! //硬核代码,不服来辩! 小浩:宜信科技中心攻城狮一枚,热爱,热爱学习,不拘泥于枯燥编程代码,更喜欢用轻松方式把问题简单阐述,希望喜欢小伙伴可以多多关注! 原文首发于:「小浩

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    Python大牛带你做,用Python开发24小游戏思路讲解

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    大盘|6D姿估计汇总(上)

    设计了一种自动编码器结构来估计三维坐标和每个像素期望误差。然后将这些像素级预测用于多个阶段,形成2D-3D对应关系,用RANSAC迭代PnP直接计姿。 此外,提出了一种新损耗函数压器损耗,通过将预测引导到接近对称姿来处理对称目标,对包含对称和遮挡目标三个不同基准数据集表明,我们优于仅使用RGB图像新方。 由此产生姿回归损失是微分,不受约束,使训练得容易处理。在两个标准位姿基准数据集上实验表明,我们提出与目前先进基于RGB多阶段位姿估计方相比,具有更好性能。 提出特征比较网络通过比较模板特征映射和场景裁剪特征来计分割遮罩和姿预测。该网络分割结果通过排除不属于目标,提高了姿估计鲁棒性。 我们关键部分是一个新CNN架构,直接预测对象3D边界框投影顶2D图像位置,然后用PnP估计物体6D姿

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    大盘|6D姿估计汇总(下)

    6D目标姿跟踪深度学习方-6-PACK。 这些关键在没有人工监控情况下端到端学习,以便有效地跟踪。实验表明,这种方大大优于现有方NOCS类别6D姿估计基准,并支持物理机器人执行简单基于视觉闭锁循环操作任务。 2、无监督下一个佳视图(NBV)预测,通过基于当前对象假设场景渲染来预测下一个佳摄像机姿,用于目标检测和姿估计。 3、使用物理引擎生成具有真实多对象配置合成数据集。 ? ? ? 我们引入了新采样和投票方案,大大减少了杂波和传感器噪声影响。实验表明,随着我们改进,PPF得比先进更具竞争力,因为它在一些具有挑战性基准测试对象上性能优于它们,而且计成本较低。 主要贡献: 提出了一种更好、更有效抽样策略,加上对前处理和后处理步骤小修改,使得文中先进相比具有竞争力:它以较低成本,在近具有挑战性数据集上击败了它们。 ? ? ?

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    帝国》:被交易改未来

    上海证券交易所CTO白硕,从交易角度探究如何改未来并统治世界,以及交易在中国引发技术生革。 所以现在大家也在探索很多新方式,像DNA计机、量子计机,包括纳米晶体管,试图去解决机器脑能源问题。后,他寄望于生物智能与机器智能融合,对统治世界未来,持有乐观其开放度。 革中技术生:1.我们看到无论是系统、资讯、硬件、基础设施还是技术标准,都在围绕交易寻找自己发力,合力促进一场深刻到来;2.革围绕三个字:第一是快:追求更高交易效率,第二是轻:新推出交易系统普遍采用更轻便平台 后他总结道:交易首先是在发达国家资本市场引起了技术生全面革,从系统、资讯、硬件到基础设施再到技术标准化,都有一系列革,国内交易已经起步了,从整体上评估,技术生还有很多让人不满意地方 那也就不必对生物和机器做太多人为割裂。同一个宇宙,同一个。也许,后我们会发现,整个宇宙就是一个不断自进化、不断迭代高度复杂。当然,这只是我联想与畅想,与科学无关。 ?

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    规划经典--大子段和

    转移方程: f[i]=max(a[i],f[i-1]+a[i]) //要么舍弃,要么累加 即:前端序列小于0舍去,前子段大于0,不要白不要,加上!

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    性能One-stage目标检测

    本文就来盘一下 One-stage 目标检测,Amusi 将在COCO数据集上 mAP One-stage 认为是"性能强" One-stage 目标检测。 注:下一篇盘应该会介绍 FPS大(速度快)目标检测,如果想尽早看到,请给这篇文章个"在看",如果击"在看"人多,速度目标检测大盘也会尽快推出! 时间:2019.08.07 盘内容:One-stage 目标检测 mAP 说到 One-stage 目标检测,大家脑子里先蹦出来应该是 YOLO系列和 SSD系列。 这么多目标检测,究竟哪家强呢?! One-stage 性能目标检测 这里 Amusi 罗列几个 One-stage mAP很强很强,并以时间线角度来展示。 注意:各个网络使用不同backbone,或加不同tricks,都会有不同 mAP。所以Amusi 只介绍所能查到或者强组合

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    【CV】大盘 | 性能目标检测

    前言 去年7月,Amusi 曾做过一篇整理:大盘 | 性能目标检测,那时收集情况是:改进后 Cascade R-CNN 是截止(2019.07.07)目标检测方向性能,其 时隔9个月,Amusi 再来盘一下 AP 目标检测。根据目前学术论文情况,Amusi 将在COCO数据集上 AP 认为是"性能强"目标检测。 盘时间:2020.04.28 盘内容:目标检测 AP 不严格区分单尺度/多尺度训练,只看数据 Amusi整理,仅个人观,欢迎补充 性能目标检测 这里 Amusi 罗列几个AP 注意:各个网络使用不同backbone,或加不同tricks,都会有不同 AP。所以Amusi 只介绍所能查到或者强组合是目前(2020.04.28)目标检测方向性能,其 AP 为 52.2(单尺度测试)

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    新型可确定基因组突

    导读:冷泉港实验室研究团队设计了一种全新来分析基因组序列——Scalpel,通过复杂精确定位插入或缺失突基因组位,此方可用于患有孤独症、强迫症以及妥瑞士综合症病人。 近,冷泉港实验室(CSHL)一个研究团队设计了一种全新来分析基因组序列,精确定位插入或缺失突基因组位,此方可用于患有孤独症、强迫症以及妥瑞士综合症病人。 CSHL科学家们,包括助理教授Mike Schatz,、Gholson Lyon、Ivan Iossifov和教授Michael Wigler,设计了一个发掘现存基因组数据集以寻找突。 这一方称作Scalpel,它是从集合所给基因组区域所有序列开始。Scalpel,包含了一个计机公式或者说,然后为所给区域创建一个新序列,这就像拼凑谜语破碎片段一样。 CSHL一位研究人员Lyon,也是一位职业精神病医师,他和他团队对一位患有严重妥瑞士综合症和强迫症患者基因组进行分析,确定并证实了超过一千个突,从而展示了此种方精准度。

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    判断对象状及GC

    要执行垃圾回收(GC),需要先判断对象是否还被引用,用通俗话讲,就是需要判断对象是否还存在引用,那么如何判断呢?判断对象状有哪些呢? 这种是:高效。缺是:循环引用情况无有效回收(所谓循环引用:也就是A引用B,同时B也引用A),所以当前主流判断对象是否还被引用,并不采用该。 下面是基于以上两种常见GC: 标记—清除:所谓标记-清除,就是进行遍历,筛选出可以回收对象,做标记。这种主要缺是,标记清除之后,会产生很多碎片化空间。 复制:如何避免出现很多碎片化空间呢,于是出现了复制,将内存空间一分为二,每次只使用一半空间,当使用完毕,则将还存活对象复制到另外一半上面。这种是,每次内存利用率只有一半。 分代收集:当前主流JVM大都采用分代收集,也就是说根据不同区域,使用不同。例如新生代,存活率比较低,可以采用复制;老年代,存活率很高,可以采用标记-清除或者标记-整理

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