swap-nodes-in-pairs/ 打卡链接 https://leetcode-cn.com/problems/swap-nodes-in-pairs/solution/hua-jie-suan-fa-24 你不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换。 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 本题的递归和非递归解法其实原理类似，都是更新每两个点的链表形态完成整个链表的调整 其中递归解法可以作为典型的递归解决思路进行讲解 递归写法要观察本级递归的解决过程，形成抽象模型 调用栈 其中我们应该关心的主要有三点： 返回值 调用单元做了什么 终止条件 在本题中： 返回值：交换完成的子链表 调用单元：设需要交换的两个点为head和next，head连接后面交换完成的子链表，next 连接head，完成交换 终止条件：head为空指针或者next为空指针，也就是当前无节点或者只有一个节点，无法进行交换 代码 递归解法 class Solution { public ListNode
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的数字，通过加减乘除，得到数字为 24就算胜利 输入： 4个1-10的数字。 [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点，能输出true，不能输出false 需要注意的是用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
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
Isabella Tromba 用 Rust 编写最快的 GDBT 算法库 https://www.youtube.com/watch? v=D1NAREuicNs hacking rustc：Esteban Kuber 对编译器的贡献 https://www.youtube.com/watch? v=9H9SO2u6Q20 Rocket：Rust 的 Web 框架 Rocket 是一个用 Rust 编写的 Web 框架。它提供了简洁的 API，并且比您通常在微框架中找到的更有主见且功能丰富。
mod=viewthread&tid=94547 第24章 DSP变换运算-傅里叶变换 本章节开始进入此教程最重要的知识点之一傅里叶变换。 这里我们要学的是离散信号，对于连续信号我们不作讨论，因为计算机只能处理离散的数值信号，我们的最终目的是运用计算机来处理信号的。 每种傅里叶变换都分成实数和复数两种方法，对于实数方法是最好理解的，但是复数方法就相对复杂许多了，需要懂得有关复数的理论知识，不过，如果理解了实数离散傅里叶变换(real DFT)，再去理解复数傅里叶就更容易了 24.5.3 傅里叶变换的意义 傅里叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅里叶变换算法的意义，首先要了解傅里叶原理的意义。 而根据该原理创立的傅里叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。 和傅里叶变换算法对应的是傅里叶逆变换算法。
奥卡姆的剃刀原理：使用最简单的算法，可以满足您的需求，并且只有在严格需要的情况下才用更复杂的算法。 根据我自己的经验，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（这意味着它们是好的开始）。 从来没有人听说有人在公司中讨论SVM。 优点和缺点 这里讨论最流行的算法。 没有分布要求， 适合少数类别变量 计算独立分布的乘积 受到多重共线性 Logistic回归 逻辑回归仍然是使用最广泛的，了解更多 一个相当好的分类算法，只要你期望你的特征大致是线性的，并且问题是线性可分的 Lasso 没有分布要求 计算L1损失 具有变量选择特点 遭受多重共线性 Ridge 没有分布要求 计算L2损失 不具有变量选择 不受多重共线性 何时不用 如果变量是正态分布的且分类变量都有5个以上类别 它需要变量满足正态分布吗？ 它是否遭受多重共线性问题？ 用分类变量做作为连续变量是否表现好？ 它是否计算没有CV的CI？ 它是否可以不要stepwise而进行变量选择？ 它适用于稀疏数据吗？
平面最近点对，即平面中距离最近的两点 分治算法： int SOLVE(int left,int right)//求解点集中区间[left,right]中的最近点对 { double ans 当前集合中的最近点对，点对的两点同属于集合[left,mid]或同属于集合[mid,right] 则ans = min(集合1中所有点的最近距离, 集合2中所有点的最近距离 ans = min( ans, distance(temp[i], temp[j]) ); } 5) return ans; } 算法的时间复杂度 由鸽巢原理，代码中第四步的枚举实际上最多只会枚举6个点，效率极高（一种蒟蒻的证明请看下方的评论） 本算法时间复杂度为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 ) ) ); } /*分治法求计算几何中平面点最近两点距离
前言 趁最近目标检测（Object Detection）方向的论文更新较少，Amusi 赶紧做个"最强目标检测算法"大盘点。 本文就来盘点一下 mAP 最高的目标检测算法，Amusi 将在COCO数据集上 mAP 最高的算法认为是"性能最强"目标检测算法。 （COCO数据集是现在最主流的目标检测数据集，这一点看最新的顶会论文就知道了） 时间：2019.07.07 盘点内容：目标检测 mAP 最高的算法 说到目标检测算法，大家脑子里最先蹦出来的算法应该是 这么多目标检测算法，究竟哪家最强呢？！ 性能最强的目标检测算法 这里 Amusi 罗列几个mAP很强很强的算法，并以时间线的角度来展示。 但请放心，Amusi 后续会统计一波 FPS最快的目标检测算法 和 mAP-FPS Trade-off 最佳的算法。
因此，这里我将从Floyd算法的状态定义、动态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的基于动态规划的算法——Floyd算法。 而在各种资料中，最为常见的Floyd算法也都是用了二维数组来表示状态。那么，在Floyd算法中，是如何运用滚动数组的呢？ 在前面最初试的Floyd算法中，计算状态d[k][i][j]时，d[k-1][][]和d[k][][]这两个二维数组的情况（d[k-1][][]表示第k-1阶段时，图中两点之间最短路径长度的二维矩阵；d 和点k之间的最短路径长度是不变的。 相同可以证明，在这两个阶段中，点k和点j之间的的最短路径长度也是不变的。
今天就为大家分享一道关于“24点”的算法题目。 话不多说，直接看题。 题目：你有 4 张写有 1 到 9 数字的牌。你需要判断是否能通过 *，/，+，-，(，) 的运算得到 24。 (1e-6：表示1乘以10的负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，用来抵消浮点运算中因为误差造成的相等无法判断的情况。 24的方法。 三个数的也出来了，我们再加一个判断4个数为24点的方法：（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，热爱算法，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，希望喜欢的小伙伴可以多多关注！ 原文首发于：「小浩算法」
Python大牛带你做算法，用Python开发24点小游戏的思路讲解 ?
设计了一种自动编码器结构来估计三维坐标和每个像素的期望误差。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迭代的PnP算法直接计算姿态。 此外，提出了一种新的损耗函数变压器损耗，通过将预测引导到最接近的对称姿态来处理对称目标，对包含对称和遮挡目标的三个不同基准数据集的计算表明，我们的方法优于仅使用RGB图像的最新方法。 由此产生的姿态回归损失是微分的，不受约束的，使训练变得容易处理。在两个标准位姿基准数据集上的实验表明，我们提出的方法与目前最先进的基于RGB的多阶段位姿估计方法相比，具有更好的性能。 提出的特征比较网络通过比较模板的特征映射和场景的裁剪特征来计算分割遮罩和姿态预测。该网络的分割结果通过排除不属于目标的点，提高了姿态估计的鲁棒性。 我们的方法的关键部分是一个新的CNN架构，直接预测对象的3D边界框的投影顶点的2D图像位置，然后用PnP算法估计物体的6D姿态。
6D目标姿态跟踪的深度学习方法-6-PACK算法。 这些关键点在没有人工监控的情况下端到端学习，以便最有效地跟踪。实验表明，这种方法大大优于现有方法上的NOCS类别6D姿态估计基准，并支持物理机器人执行简单的基于视觉的闭锁循环操作任务。 2、无监督下一个最佳视图（NBV）预测算法，通过基于当前对象假设的场景渲染来预测下一个最佳摄像机姿态，用于目标检测和姿态估计。 3、使用物理引擎生成具有真实多对象配置的合成数据集。 ? ? ? 我们引入了新的采样和投票方案，大大减少了杂波和传感器噪声的影响。实验表明，随着我们的改进，PPF变得比最先进的方法更具竞争力，因为它在一些具有挑战性的基准测试对象上的性能优于它们，而且计算成本较低。 主要贡献： 提出了一种更好、更有效的抽样策略，加上对前处理和后处理步骤的小修改，使得文中的方法与最先进的方法相比具有竞争力：它以较低的计算成本，在最近具有挑战性的数据集上击败了它们。 ? ? ?
上海证券交易所CTO白硕，从算法和算法交易的角度探究算法如何改变未来并统治世界，以及算法交易在中国引发的技术生态变革。 所以现在大家也在探索很多新的方式，像DNA计算机、量子计算机，包括纳米晶体管，试图去解决机器脑的能源问题。最后，他寄望于生物智能与机器智能的融合，对算法统治的世界未来，持有乐观其变的开放态度。 变革中的技术生态：1.我们看到无论是系统、资讯、硬件、基础设施还是技术标准，都在围绕算法交易寻找自己的发力点，合力促进一场深刻变革的到来；2.变革围绕三个字：第一是快：追求更高的交易效率，第二是轻：最新推出的交易系统普遍采用更轻便的平台 最后他总结道：算法交易首先是在发达国家资本市场引起了技术生态的全面变革，从系统、资讯、硬件到基础设施再到技术标准化，都有一系列的变革，国内算法交易已经起步了，从整体上评估，技术生态还有很多让人不满意的地方 那也就不必对生物算法和机器算法做太多的人为割裂。同一个宇宙，同一个算法。也许，最后我们会发现，整个宇宙就是一个不断自进化、不断迭代的高度复杂算法。当然，这只是我的一点联想与畅想，与科学无关。 ?
状态转移方程： 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！
本文就来盘点一下 One-stage 最强的目标检测算法，Amusi 将在COCO数据集上 mAP 最高的 One-stage 算法认为是"性能最强" One-stage 目标检测算法。 注：下一篇盘点应该会介绍 FPS最大（速度最快）的目标检测算法，如果想尽早看到，请给这篇文章点个"在看"，如果点击"在看"的人多，速度最快的目标检测算法大盘点也会尽快推出！ 时间：2019.08.07 盘点内容：One-stage 目标检测 mAP 最高的算法 说到 One-stage 目标检测算法，大家脑子里最先蹦出来的算法应该是 YOLO系列和 SSD系列。 这么多目标检测算法，究竟哪家最强呢？！ One-stage 性能最强的目标检测算法 这里 Amusi 罗列几个 One-stage mAP很强很强的算法，并以时间线的角度来展示。 注意：各个网络使用不同backbone，或加不同的tricks，都会有不同的 mAP。所以Amusi 只介绍所能查到最强的算法或者最强组合算法。
前言 去年7月，Amusi 曾做过一篇整理：大盘点 | 性能最强的目标检测算法，那时收集的情况是：改进后的 Cascade R-CNN 算法是截止(2019.07.07)目标检测方向性能最强的算法，其 时隔9个月，Amusi 再来盘点一下 AP 最高的目标检测算法。根据目前学术论文情况，Amusi 将在COCO数据集上 AP 最高的算法认为是"性能最强"目标检测算法。 盘点时间：2020.04.28 盘点内容：目标检测 AP 最高的算法 不严格区分单尺度/多尺度训练，只看数据 Amusi整理，仅个人观点，欢迎补充 性能最强的目标检测算法 这里 Amusi 罗列几个AP 注意：各个网络使用不同backbone，或加不同的tricks，都会有不同的 AP。所以Amusi 只介绍所能查到最强的算法或者最强组合算法。 算法是目前(2020.04.28)目标检测方向性能最强的算法，其 AP 为 52.2（单尺度测试）
导读：冷泉港实验室的研究团队设计了一种全新的方法来分析基因组序列——Scalpel，通过复杂的算法精确定位插入或缺失突变的基因组位点，此方法可用于患有孤独症、强迫症以及妥瑞士综合症的病人。 最近，冷泉港实验室（CSHL）的一个研究团队设计了一种全新的方法来分析基因组序列，精确定位插入或缺失突变的基因组位点，此方法可用于患有孤独症、强迫症以及妥瑞士综合症的病人。 CSHL的科学家们，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变位点的方法。 这一方法称作Scalpel，它是从集合所给基因组区域的所有序列开始。Scalpel，包含了一个计算机公式或者说算法，然后为所给区域创建一个新的序列，这就像拼凑谜语的破碎片段一样。 CSHL的一位研究人员Lyon，也是一位职业精神病医师，他和他的团队对一位患有严重妥瑞士综合症和强迫症的患者基因组进行分析，确定并证实了超过一千个突变位点，从而展示了此种方法的精准度。
要执行垃圾回收（GC），需要先判断对象是否还被引用，用通俗的话讲，就是需要判断对象是否还存在引用，那么如何判断呢？判断对象状态的算法有哪些呢？ 这种算法的优点是：高效。缺点是：循环引用的情况无法有效回收（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，并不采用该算法。 下面是基于以上两种常见的GC算法： 标记—清除算法：所谓标记-清除算法，就是进行遍历，筛选出可以回收的对象，做标记。这种算法的主要缺点是，标记清除之后，会产生很多碎片化的空间。 复制算法：如何避免出现很多碎片化的空间呢，于是出现了复制算法，将内存空间一分为二，每次只使用一半的空间，当使用完毕，则将还存活的对象复制到另外一半上面。这种算法的缺点是，每次内存的利用率只有一半。 分代收集算法：当前主流的JVM大都采用分代收集算法，也就是说根据不同的区域，使用不同的算法。例如新生代，存活率比较低，可以采用复制算法；老年代，存活率很高，可以采用标记-清除或者标记-整理算法。
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