一、排序算法系列目录说明 冒泡排序（Bubble Sort） 插入排序（Insertion Sort） 希尔排序（Shell Sort） 选择排序（Selection Sort） 快速排序（Quick...计数排序（Counting Sort） 桶排序（Bucket Sort） 基数排序（Radix Sort） 二、桶排序（BucketSort） 桶排序（Bucket sort）或所谓的箱排序，是一个排序算法...每个桶再个别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序），最后依次把各个桶中的记录列出来记得到有序序列。桶排序是鸽巢排序的一种归纳结果。...是所有元素个数 为了使桶排序更加高效，我们需要做到这两点： 在额外空间充足的情况下，尽量增大桶的数量 使用的映射函数能够将输入的 N 个数据均匀的分配到 K 个桶中 同时，对于桶中元素的排序，选择何种比较排序算法对于性能的影响至关重要...算法思想和散列中的开散列法差不多，当冲突时放入同一个桶中；可应用于数据量分布比较均匀，或比较侧重于区间数量时。 桶排序最关键的建桶，如果桶设计得不好的话桶排序是几乎没有作用的。
来自苏黎世大学 (UZH) 的研究团队创建了一种算法，以找到最快的轨迹来引导四旋翼飞行器（带有四个螺旋桨的无人机）通过路线上的各个航点。这项研究近日发表在《Science Robotics》。 ...论文链接：http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/ScienceRobotics21_Foehn.pdf 「我们的无人机在实验赛道上超越了两名专家级人类驾驶员的最快圈速，」Davide Scaramuzza...算法凭什么击败人类驾驶员？ 这一算法的新颖之处在于，它充分考虑了无人机的局限性，第一个生成了时间最优轨迹，而以往的研究通常依赖于四旋翼系统简化或飞行路径描述。...他们让算法和两名人类驾驶员驾驶同一个四旋翼飞行器通过赛道，使用外部摄像头来精确捕捉无人机的运动，并向算法提供有关无人机在任何时刻所处位置的实时信息。...从下图可以看到，无论是推重比 3.3 还是 3.15，研究者提出的时间最优轨迹均比专家级人类驾驶员的最佳单圈速要快，并且方差显著降低。
导语： 本文提出一种利用无序数组、双向链表、位标记进行视野管理的算法，可以将每次增、删、查视野列表的复杂度降为O(1)。 1....本文提出一种利用无序数组、双向链表、位标记进行视野管理的算法，可以将每次增、删、查视野列表的复杂度降为O(1)。 2....视野管理算法 2.1 九宫格 游戏中地图用来承载阻挡、静态建筑、NPC（非玩家控制角色：Non-Player-Controlled Character）、WRAP点等。...如果从Me的视野列表中删除He，首先查找He在Me的A数组的索引，单独查找索引的算法并非O(1)的算法，但批量查询索引的算法是O(1)的算法，详情见下文：视野管理的流程。...2.2.3 位标记 游戏中需要频繁的判断两个玩家是否相互可见，然而采用无序数组+双向链表的数据结构，最快只能采用遍历双向链表的方法，该时间复杂度为O(n)，因此采用第三个数据结构：位标记辅助完成这项工作
快捷键清单 显示/隐藏浮框V 加快0.1倍速D 减慢0.1倍速S 前进10秒X 后退10秒Z 以上快捷键皆为大写字母, 小技巧: 如果你想敲出大写字母D, 可以先按住shift, 再敲击小写字符
补充：关键在于算法，可以使用任意其他语言改写程序，但当组合数结果超出了其他语言中长整型变量的表示范围时同样无法使用，使用Python不存在这个问题。
因为其实真正的桶排序要比这个复杂一些，以后再详细讨论，目前此算法已经能够满足我们的需求了。 这个算法就好比有11个桶，编号从0~10。...所以整个排序算法一共执行了m+n+m+n次。我们用大写字母O来表示时间复杂度，因此该算法的时间复杂度是O(m+n+m+n)即O(2*(m+n))。...这是一个非常快的排序算法。桶排序从1956年就开始被使用，该算法的基本思想是由E.J.Issac R.C.Singleton提出来。...之前说过，其实这并不是真正的桶排序算法，真正的桶排序算法要比这个更加复杂。但是考虑到此处是算法讲解的第一篇，我想还是越简单易懂越好，真正的桶排序留在以后再聊吧。...需要说明一点的是：我们目前学习的简化版桶排序算法其本质上还不能算是一个真正意义上的排序算法。为什么呢？例如遇到下面这个例子就没辙了。
还有一个“运算符”框，其中包含各种算法和新的AutoML工具。所有数据都在云中存储和分析。 “这就像一块无限大的画布，你可以在这里展示想要的一切。...史上最快AutoML工具：生成近似结果只需几秒 使用VDS，用户现在还可以通过使模型适合其任务（例如数据预测，图像分类或分析复杂图形结构）来对该数据运行预测分析。 ?...他们可以从算法列表中拖出“AutoML”。首先会生成一个空白框，会带出有一个“目标”标签，在这个标签下，再拖出“血液”特征。...研究人员表示，VDS是迄今为止速度最快的交互式AutoML工具，部分原因是他们的定制化“估计引擎”的作用。
作者：runzhiwang，腾讯 TEG 后台开发工程师 本文介绍一种跳点搜索算法 JPS 以及其四个优化算法，其寻路速度最快可是 A*算法的 273 倍。...目前为止只有三届）基于 Grid 网格寻路的比赛 GPPC（The Grid-Based Path Planning Competition）中，JPS 已经被证明是基于无权重格子，在没有预处理的情况下寻路最快的算法...2.JPS 算法 2.1 算法介绍 JPS 又名跳点搜索算法（Jump Point Search），是由澳大利亚两位教授于 2011 年提出的基于 Grid 格子的寻路算法。...该指标衡量最快多久可以跟随路径，在实时交互例如游戏中，该指标很重要。 Max Segment(毫秒)：每条路径最长段的寻路平均时间。该指标衡量在实时交互中，寻路方法最差情况下的表现。...第一列被黑体加粗的算法表示该算法在某些指标（帕累托最优的指标）达到帕累托最优，该算法所在的行被加粗的指标，表示帕累托最优的指标。帕累托最优表示：没有其他算法在帕累托最优的指标上均优于当前算法。
1.1 异常检测适用的场景 异常检测算法适用的场景特点有：（1）无标签或者类别极不均衡；（2）异常数据跟样本中大多数数据的差异性较大；（3）异常数据在总体数据样本中所占的比例很低。...2）异常检测模型要提高精确度（precision）往往要深度结合业务特征，否则效果不佳，且容易导致对少数群体产生算法偏见。...孤立森林算法是基于 Ensemble 的异常检测方法，因此具有线性的时间复杂度。且精准度较高，在处理大数据时速度快，所以目前在工业界的应用范围比较广。...算法步骤为：1）从训练数据中随机选择 Ψ 个样本，以此训练单棵树。 2）随机指定一个q维度（attribute），在当前节点数据中随机产生一个切割点p。...小结：无监督异常检测方法的要素为选择相关的特征以及基于合理假设选择合适的算法，可以更好的发挥异常检测效果。
作者：HelloGitHub-小鱼干 想必每个面过大厂的小伙伴都被考过算法，那么有没有更快了解算法的方式呢？这是一个老项目，hello-algo 用图解的方式让你了解运行原理。...GitHub 地址→https://github.com/bregman-arie/devops-exercises 2.4 图解算法：hello-algo 本周 star 增长数：1,050+ 《Hello...算法》：动画图解、一键运行的数据结构与算法教程，支持 Java, C++, Python, Go, JS, TS, C#, Swift, Rust, Dart, Zig 等语言。...往期回顾 往期回顾： 数据处理的那些事「GitHub 热点速览」 懒人的百宝箱「GitHub 热点速览」
我在两年前的博客里曾经写过 SSE图像算法优化系列七：基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀（最大值和最小值）算法 一文，通过SSE的优化把矩形核心的腐蚀和膨胀做到了不仅和半径无关，而且速度也相当的快...，当时在被博文的评论里有博友提出了如下的问题： #1楼 2018-02-21 20:26 | 胡一谭 博主的思路很巧妙，只是这个算法本身还是不够快，优化效果与商业软件还是有比较大差距，4096X8192...但我采用OpenMP对本文算法进行优化后达不到3倍的加速比。还是需要寻找更好的思路。 ...，我在博客里有多篇文章提到了局部均值的终极优化，特别是SSE图像算法优化系列十三：超高速BoxBlur算法的实现和优化（Opencv的速度的五倍）一文中提到的方式，效率及其高，针对4096X8192的二值图也就是...halcon中的腐蚀和膨胀也有圆形半径的，同样的半径下圆形半径在halcon中的耗时大概是矩形半径的8倍左右，我相信halcon的圆形半径的算法也是通过EDM算法来实现的，详见SSE图像算法优化系列二十五
用积分图也确实能解决很多实际的问题，比如我博客中的基于局部均方差相关信息的图像去噪及其在实时磨皮美容算法中的应用 一文我就在网上看到很多人用累计积分图和乘积积分图来实现了。...第二，就是积分图的计算的优化，很多博客也都描述了他们的优化方式，虽然他们都是描述的同一个算法，比如百度上比较靠前的博文： 【图像处理】快速计算积分图 中就用下述前两幅图描述了他的优化过程： ? ...通过积分图技术实现的均值模糊和之前我在文章解析opencv中Box Filter的实现并提出进一步加速的方案（源码共享） 中介绍的方式（非SSE优化的代码）耗时基本差不多，内存占用也差不多，但是积分图技术有个优势，就是如果某个算法需要计算同一个图像的多个半径的模糊值...，则积分图只需要计算一次，只在众多的基于多尺度模糊的算法中也是能提速的方案之一。
本文介绍了如何通过优化生成主机的方式，提高应对突发访问压力的能力。通过制作系统盘镜像、关机打包CBS系统盘、确保弹性伸缩的启动配置等方式，实现了快速生成新主机以...
不过自去年以来，很多研究者发现 Adam 优化算法的收敛性得不到保证，ICLR 2017 的最佳论文也重点关注它的收敛性。...在本文中，作者发现大多数深度学习库的 Adam 实现都有一些问题，并在 fastai 库中实现了一种新型 AdamW 算法。根据一些实验，作者表示该算法是目前训练神经网络最快的方式。...在实践中，几乎都是通过向梯度 wd*w 而实现算法，而不是真正地改变损失函数。因为我们并不希望增加额外的计算量来修正损失，尤其是还有其它简单方法的时候。...实现 AdamW 那么我们要如何才能实现 AdamW 算法呢？...机器之心也曾从适应性学习率算法出发分析过这一篇最佳论文：Beyond Adam。
所以我们选择框架并不是要选最快的，而是要又快又好用的。
automake工具会根据config.in中的参量把Makefile.am转换成Makefile.in文件。在使用Automake之前，要先手动建立Makef...
Isabella Tromba 用 Rust 编写最快的 GDBT 算法库 https://www.youtube.com/watch?
我要再和生活死磕几年。要么我就毁灭，要么我就注定铸就辉煌。如果有一天，你发现我在平庸面前低了头，就向我开炮。———杰克.凯鲁亚克《在路上》
Airflow是Apache用python编写的，用到了 flask框架及相关插件,rabbitmq,celery等（windows不兼容）；、
3、当前 anchor base检测算法的完整优化思路。 4、anchor free算法及检测的最新进展。...那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断...Learning Objectness with Convolutional Networks》 提出时间：2015年ICCV 主要针对和尝试解决问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案...其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 ?...创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 ?
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