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随机增量 -

文章整理自网络 简介 随机增量是计几何的个重要,它对理论知识要求高,时间复杂度低,应用范围广。 写成递归式是: 增量形式简洁,可以应用于许多的几何题目中。 增量往往结合随机化,可以避免坏情况的出现。 问题 题意描述 在个平面上有n个点,求个半径的圆,能所有的点。 假设圆O是前i-1个点得圆,加入第i个点,如果在圆内或边上则什么也做。否,新得到的圆肯定经过第i个点。 令前i-1个点的圆为C 如果第i个点在C内,则前i个点的圆也是C 如果在,那么第i个点定在前i个点的圆上,接着确定前i-1个点中还有哪两个在圆上。 ,在前j个点外加第i个点的圆 固定了2个点,停的在范围内找到第在当前圆的点Pk,当前圆为Pi,Pj,Pk的外接圆。

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史上全解读 | 飞桨模型库重升级,主流模型全

部分,首先看新版本模型库的主要更新点。 本次主要更新点 1.1. PaddleRec 增加 PaddleRec 的更多模型。 飞桨模型库发布全新完整解读 本次新版发布,飞桨模型库增加了 8 类任务下的 40 多个模型,任务门类更全面,模型更丰富,基本可以满足产业应用的各种业务需求,快速助力开发者实际项目的落地实现。 下面,我们将从主流四领域分别为开发者介绍飞桨模型库的些核心内容,因为模型数量众多且受限于篇幅,仅对模型的分类及名称、简介和应用场景、以及在同数据集上的评价指标进行了整理。 方面,对于刚入门的开发者,可以提供模型库的整体宏观视角,另方面,本文也可以作为个速查手册,强烈建议收藏,供开发者快速根据需求选用。 如果迫及待想了解某个的详细内容,可以直接传送门走起!

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    题:实现)栈

    ##题目 实现)栈,即可随时拿出当前栈中)的元素 ##解题思路 这是道非常经典的面试题,目题目也难,但还是很能考察开发人员的基本功的,所以面试官很容易脱口就问到这个题 这道题目的要求其实就是实现个特殊的栈 这个栈能够随时拿到栈中所有元素的)值 这就是题目所有的要求了 所以在已有栈的基础上稍加改进就能实现 比较简单的办就是使用两个栈来实现这个特殊的栈 其中个栈stack正常进出元素 另外个栈 stackMax(stackMin)在进元素的时候,与栈顶的元素做个比较 如果于(于)栈顶元素,则正常入栈 如果于(于)栈顶元素,则将当前栈顶的元素再次入栈 注意:当前元素栈顶并出栈 出栈的时候就跟随 stack正常出栈 这就能保证stackMax(stackMin)跟stack的高度永远致 并且栈顶的元素永远是)值 ##图解 以栈为例进行图解演示 定义两个栈,和堆需要入栈的元素 stackMax栈中,则需要将入栈元素“1”与栈顶元素“3”进行比较 “3”>“1”,所以将栈顶元素“3”,再次入栈 依次类推,知道所有元素入栈 在这个过程中,stackMax栈的栈顶元素,始终是元素

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    博弈之-搜索

    没错,就是机械式穷举,试想下,当你走了步马后,计机准备执行兵,它就会考虑所有兵能走的情况,然后他会再穷举你接下来的步骤然后再继续加深...过回过头来想下你就会发现这种方更适用于些棋盘比较得如上面的 #字棋,这机只需要很少的搜索深度,就能选择佳方案,因此个设计优秀的#字棋AI基本上你是赢了的,除非你也有同他那的穷举能力,那么输赢就要取决于谁先走了 扯远了,回头再谈,这显然是个对立的概念 ,如果你认为所谓就是穷举过程中找到的佳走差走那你就错了,既然是对立的概念,当然对象是两个人了,这里的是当前轮到AI走了,AI进行穷举并选着条对于AI来说佳对于我来说差的走 ,但是再考虑下,机器也是有限的,对于象棋这棋盘较的游戏,穷举完博弈树在当前科技下可能,因此我们的需要个深度即向前走几步,计机能在这个指定的比较的整数能对博弈树进行穷举 接着上面 ,当我们遍历若干树枝后我们总可能就结束了吧,是的,如果在游戏没有结束的情况下我们还需要个评价启发函数,这个函数用于判断当前策略的价值,如果使用某走能赢,就返回的正数;如果这种走会输,就返回的负值

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    训练 公倍数

    问题描述 已知个正整数N,问从1~N中任选出三个数,他们的公倍数可以为多少。 输入格式 输入个正整数N。 输出格式 输出个整数,表示你找到的公倍数。 例输入 9 例输出 504 数据规模与约定 1 <= N <= 106。 (PS:下面是我的代码。) 数学结论知道,真心知道那些参加ACM的同学是怎么挺过来的。。。)

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    ——Python实现】堆和

    # _*_ encoding:utf-8 _*_ """ 堆 """ class MaxHeap(object): # def __init__(self): # self.data self.count += 1 self.shiftup(self.count) def shiftup(self, count): # 将插入的元素放到合适位置,保持堆 self.shiftDown(1) return ret def shiftDown(self, count): # 将堆的索引位置元素向下移动到合适位置,保持堆 [count-1] count = j ---- class MinHeap(object): """堆""" def __init__(self): self.count += 1 self.shiftup(self.count) def shiftup(self, count): # 将插入的元素放到合适位置,保持

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    相关冗余(mRMR)

    在特征选择中,“好的m个特征定是m个好的特征”,从相关度与冗余度来看,好的m个特征是指与分类相关的特征,但由于好的m个特征之间可能存在冗余,因此相关的m个特征并定比其他m个特征产生更好的分类准确率 考虑特征x与分类目标c,计I(x,c),I(x,c)的代表了x与c之间的关联度的。从所有特征中选出与c之间互信息的m个特征,就可以得到与c相关的m个特征。 相关度与冗余度 设S表示特征{xi}的集合,|S|=m. 为了选出m个相关特征,使得S满足如下公式: ? 可见目标是选出m个平均互信息的集合S。 为了达到此目的,可以分两步进行:第步,利用mrmr选出候选特征集;第二步,利用其它方选出精简特征集。 流程如下图所示 ? 主要步骤: 将数据进行处理转换的过程(注:为了计两个特征的联合分布和边缘分布,需要将数据归化到[0,255]之间,并且将每维特征使用合理的数据结构进行存储) 计特征之间、特征与响应变量之间的分布及互信息

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    【Python】实现距离

    # 距离的Python实现 # 数据集形式data=[[],[],...,[]] # 聚类结果形式result=[[[],[],...],[[],[],...],...] # 其中[]为个模式本 ,[[],[],...]为个聚类 import math def start_cluster(data, t): zs = [data[0]] # 聚类中心集,选取第个模式本作为第个聚类中心 Z1 # 第2步:寻找Z2,并计阈值T T = step2(data, t, zs) # 第3,4,5步,寻找所有的聚类中心 get_clusters(data, zs , T) # 按近邻分类 result = classify(data, zs, T) return result # 分类 def classify(data, zs, T T T = t * distance return T # 计两个模式本之间的欧式距离 def get_distance(data1, data2): distance =

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    佬的快速排序,果然

    的基本思想很简单,然而想要写出个高效的快速排序是那么简单。基准的选择,元素的分割等都至关重要,如果你清楚如何优化快速排序,本文你该错过。 假如有个元素集合A: 选择A中的任意个元素pivot,该元素作为基准 将于基准的元素移到左边,于基准的元素移到右边(分区操作) A被pivot分为两部分,继续对剩下的两部分做同的处理 直到所有子集元素再需要进行上述步骤 这就把于等于基准的移到了右边,于等于基准的移到了左边 重复上面的步骤,直到i和j交错 将基准元素与i所指向的元素交换,使得基准元素将整个元素集合分割为于基准和于基准的元素集合 在们采用三数中值得方选择基准的情况下 如果是这的情况,那么实际上需要把基准元素和个元素交换,而只需要和倒数第二个元素交换即可,因为个元素肯定于基准,这可以减少交换次数。 第九步,i和j已经交错,因此后将基准元素与i所指元素交换: ? 如何对子集进行排序到这步的时候,我们发现i的左边都是于i指向的元素,而右边都是于i的元素。后在对子集进行同的操作即可。

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    模板——Dinic费用

    实现功能:输入M,N,S,T;接下来M行输入M条弧的信息(包括起点,终点,流量,单位费用);实现功能是求出以S为源点,T为汇点的网络流的费用 其实相当的像Dinic流呐= = 还是spfa处理出短路径 (注意,这次是短路径,所以时空复杂度将有所提高,害得我都开循环队列了TT),然后顺着短路径顺藤摸瓜找回去,求出流的费用,然后,没有然后了,程序还是的好懂么么哒(HansBug:感觉Dinic 真心超级喜感,为啥我之前就没发现呢= =,还有鸣谢wnjxyk神犇提供的C++模板么么哒 Wnjxyk:^_^) (本程序为BZOJ1927的AC程序,模板题么么哒,还有其实感觉spfa函数里面每次清空 k then swap(j,k); 89 add(j,k+n,1,l); 90 end; 91 flow:=0;ans:=0; //flow表示流 ;ans表示费用 92 while spfa do calc; 93 writeln(ans); 94 readln; 95 end.

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    距离——模式识别

    参考链接: #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstdio> #include <cmath> #include <cstring 0.5 int main() {     int x[100][3],z[100][3],b[100];//x[][]:输入点坐标;z[][]:标记第几个聚类中心;w[][]用于标记各点到聚类中心距离值     int i,j,h,N,flag,k=1,f=1;//f:聚类中心个数    ;b[]用于记录与聚类中心距离的点标号;dd[][]:在循环体中记录各点与聚类中心距离     float w 100][100],dd[100][100],Q,max1,max2,distance[100];//distance[]:记并求出录第二个聚类点     b[0]=0;     printf("    距离分类 ,这会导致后打印出第类的各点;                 {w[i][0]=dd[i][j];                     w[i][2]=j;}             }

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    dotnet C# 图片等比限制缩放

    本文只是告诉家如何计缩放之后的宽度和高度,包含实际的图片缩放方 如下图,我要将图片的进行等比缩放,此时我要求图片的宽度和高度尺寸,但是要求宽度和高度都尺寸,如果这两个规则冲突 原因是等比缩放对于长图计友好,如果我有张图片的宽度和高度比例是 1:1000 那么此时如果没有限制高度,那么将宽度缩放到宽度需要缩放10倍,此时的高度就太了 下面就是计 先定义这个类 minScale = Math.Max(minScale, 1.0); 计图片和宽度和高度的缩放,同时拿到缩放里面的个,这缩放完成之后就的宽度和高度 /// <para/> /// 规则: /// <para/> /// - 如果有,那么缩放到这于等于 // / <para/> /// - 如果边缩放之后,那么限制能超过 /// <para/> /// - 尽可能让接近

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    GraphCuts解析,Graphcuts流,割实例

    图割论文合集下载: http://download.csdn.net/detail/wangyaninglm/8292305 代码: /* graph.h */ /* Vladimir Kolmogorov 这块主要就是要理解,什么是maxflow,以及节点后分割的类型是SOURCE还是SINK分别意味着什么 graphcuts时间复杂度与其他的比较: ? 添加几篇文章地址: graphcuts资料博客合集 http://vision.csd.uwo.ca/code/ http://lincccc.blogspot.tw/2011/04/graph-cut-and-its-application-in.html

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    | 求公约数和公倍数

    学数学就学习了如何计公约数(Greatest Common Factor,GCF)和公倍数(Lowest Common Multiple,LCM)。 例如15和25的公约数是5,公倍数是75,数学老师会厌其烦的用质数分解的方讲解。那么,能能用计机来? 古希腊数学家欧几里得提出了公约数GCF的: 给出两个整数A和B if B==0 以上致思路是:如果B等于0,则转为求B和A%B的公约数,并通过递归调用。来看个例子 求35和25的公约数,过程如下表 ? 有了求GCF的,求LCM就很简单了。 欧几里得的《几何原本》(Elements)是西方文明史上有名气的著作之,古往今来都作为标准教科书使用,书中展现了他师级的逻辑推理。事实上,“证明题”就源自他的《几何原本》。

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    蓝桥杯 训练 公倍数

    问题描述 已知个正整数N,问从1~N中任选出三个数,他们的公倍数可以为多少。 输入格式 输入个正整数N。 输出格式 输出个整数,表示你找到的公倍数。 分析 如果 n <= 2, 那么公倍数为 n 如果 n 是奇数,那么公倍数的值为末尾的三个数相乘 如果是偶数的话,如果同时出现两个偶数肯定会能构成值了,因为会被除以2分两种情况: 如果 n 是偶数且是三的倍数, 比如8,那么跳过n-2这个数而选择 8 7 5 能保证公倍数被除以2所以公倍数的值为n * (n – 1) * (n – 3) 如果 n 是偶数且为三的倍数 ,比如6,如果还像上面那选择的话,6和3相差3会被约去个3,又能构成值了。 那么公倍数的值为(n – 1) * (n – 2) * (n – 3) C++ #include "iostream" #include "algorithm" using namespace

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    智慧之排序(

    准备好组数据 private int[] data={12,5,78,33,9,33,11}; 、排序 、冒泡排序 如何实现 思路:依次比较相邻的两个数,将比较的数放在前面,比较的数放在后面 重复上步骤,将数放在前面,数放在后面,直到比较到后的两个数,全部排序完成。 3.在上面趟比较完成后,个数定是数组中个数,所以在比较第二趟的时候,个数是参加比较。 二、选择排序 如何实现 思路:在长度为N的无序数组中,第n次遍历N-n个数,找到的数值与第n个元素交换 步骤: 1.第次遍历N个数,找出的数与第个数交换。 内层循环控制需要参与比较的元素个数,和外层循环的轮数有关,终比较的次数是的。 2.两种进行交换的结构是相同的。 二、同点 1.冒泡每轮每个数据比较需要交换数据,选择每轮只要交换次数据。所里理论上,选择排序效率高点。

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    2021-08-02:按公因数计组件。给定个由

    2021-08-02:按公因数计组件。 给定个由同正整数的组成的非空数组 A,考虑下面的图:有 A.length 个节点,按从 A0 到 AA.length - 1 标记;只有当 Ai 和 Aj 共用于 1 的公因数时,Ai 和 Aj 之间才有条边。 返回图中连通组件的。 福 答案2021-08-02: 出每个的公因数,然后并查集。 时间复杂度: O(N*sqrt(V))。 空间复杂度: O(N)。 代码用golang编写。 } } } } return unionFind.maxSize() } // O(1) // m,n 要是正数,能有任何个等于

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    公约数、公倍数、数学归纳

    公约数: 如果数a能被数b整除,a就叫做b的倍数,b就叫做a的约数。 几个整数中公有的约数,叫做这几个数的公约数;其中个,叫做这几个数的公约数。 12、16的公约数有1、2、4,其中个是4,4是12与16的公约数,般记为(12,16)=4。 公约数的用途就是约分: 把个分数的分子和分母同时除以它们的公约数,分数的值变,这个过程就叫约分; 约分让这个分数用起来更简单 公倍数: 几个自然数公有的倍数,叫做这几个数的公倍数,其中个自然数 如果你想对两个分数进行加减运,那么好让他变成分母相同的两个分数,才方便计。 这时候你可以找出这两个分数的分母的公倍数,然后就有办做了。 在数论中,数学归纳是以同的方式来证明任意个给定的情形都是正确的(第个,第二个,第三个,直下去概例外)的数学定理。

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    O(1)值的均值滤波

    介绍 之前做过值滤波基本上复杂度是非常高的,因为涉及到遍历w*h的滑动窗口中的所有值然后求出这个窗口所有值的值。 尽管可以使用sse优化,但速度仍然快起来,近在ImageShop博主的篇博客中遇见了这篇论文,https://files-cdn.cnblogs.com/files/Imageshop/O(1)% E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%80%BC%E6%9C%80%E5%B0%8F%E5%80%BC%E7%AE%97%E6%B3%95.pdf ,讲的就是O(1)实现值滤波,所以希望与起分享这个 在这里插入图片描述 关于值滤波 上面的是对个序列进行求长度为w的维窗口的值,我们只需要把2维的Mat看成2个维的序列,分别求下然后综合下2个维度的结果即可。 我们后可以发现整个值滤波的复杂度和滤波的半径没有任何关系,确实是个很优雅的

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    之路()----求子序列

    所以近开始撸和设计模式,重新开个集记录的学习之路。在用户量比较少,或者计量比较的时候,影响确实,但是到达定数量级的时候,的优劣就会极的影响程序的顺畅程度。 优秀的甚至能给人amazing的感觉。 今天记录《数据结构与分析------C语言描述》中的个求子序列的问题。 第三种情况,需要加入些计,可以通过求出前半部分包含个元素的和,后半部分包含第个元素的和,然后将这两个和加在起。 如果subSum于0,就将subSum重置为0,因为后面即使是正数,也比加上这个负数和要。当出现subSum比之前记录的maxSum时,就将其赋值给maxSum。直遍历到个元素为止。 分析可以去掉必要的计,来减时间。 4只对数据进行次扫描,旦Ai被读入并被处理,它就再需要被记忆。

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