我们看看这次题目： 给定一个所有元素都是正整数的数组，同时给定一个值target，要求从数组中找到两个不重叠的子数组，使得各自数组的元素和都等于给定数值target，并且要求两个数组元素个数之和最小，例如给定数组为...第二步就是找到不重叠而且两个数组长度之和最小的子数组。这就是cornner case，也是不好调试通过的地方。...要找到长度和最小的两个子数组，我们需要做到，首先记录下当前找到的，位于start左边的长度最小的满足条件的数组。...当移动窗口找到一个满足条件的子数组时，算法查看当前找到的子数组长度与shortest_array_index指向的子数组长度之和是否变小，如果变小了那么就记录下这两个子数组，需要注意的是这两个数组不会发送重合...subarray_list.append((start, end)) current_length = end - start + 1 #记录当前满足条件的两个不重叠数组长度之和的最小值
已有研究表明，作为人类大脑基本特征的大脑功能模块化组织会随着成年期的发展而发生变化。然而，这些研究假设每个大脑区域都属于一个单一的功能模块，尽管已经有趋同的证据支持人类大脑中功能模块之间存在重叠。...推导出一系列的测量来描述重叠模块结构的特征，以及从每个参与者中识别出的重叠节点集(参与两个或多个模块的大脑区域)。年龄相关回归分析发现，重叠模度和模块相似度呈线性下降趋势。...为了捕捉重叠节点的特征，我们首先通过可视化节点重叠概率的分布，勾画出重叠节点的空间格局;将每个节点的重叠概率估计为其模块结构参与者的百分比，相应的大脑区域参与两个或多个模块。...图1 重叠模块的寿命变化(A&B)模块化及其组间比较(C&D)模块相似性及其组间比较。3.2 重叠节点的成年寿命变化从参与者的整个群体和三个年龄组中计算出的节点重叠概率分布(图S1)。...此外，图4显示了重叠概率在组间差异显著的区域，包括1)年轻组和中年组的左额上回；2)年轻组与老年组的左侧丘脑和左侧顶上小叶；3)中间组和老年组之间的左额上回和左丘脑。
2022-06-27：给出一个长度为n的01串，现在请你找到两个区间，使得这两个区间中，1的个数相等，0的个数也相等，这两个区间可以相交，但是不可以完全重叠，即两个区间的左右端点不可以完全一样。...现在请你找到两个最长的区间，满足以上要求。来自百度。答案2022-06-27：这道题取巧了。用动态规划不是取巧的方式。L0=最左0和最右0的长度，L1=最左1和最右1的长度,求L0和L1的最大值即可。
比较两个组件的统计数据显示，尽管原始PacBio CCS数据集的尺寸要小得多（约为190多个序列），但从MIRA组件流出的大型重叠群的总长度范围是从 HiSeq装配。...所得到的混合组装（图2和表S2）包括来自两个平台的未组装的重叠群，提供了平均重叠群长度（PacBio：1475nt，HiSeq：189nt，Hydrid：2056nt）的增加，以及 来自大于10kb的重叠群...具体的示例性问题包括在生物体之间具有低进化分歧的基因的存在或大于测序读取的重复基因组区域（例如，rRNA操纵子）。避免这种情况的一种方法是结合可以克服彼此限制的多种测序技术。...在这里，我们说明PacBio CCS数据可能为宏基因组项目带来的优势，包括增加的重叠群体长度，有问题的基因组区域的组合，改良的系统发生分类以及支配微生物群落的未培养的噬菌体类型的基因组重建。...来自混合组合体的未掺入的重叠群（进入组装体的重叠群体，但未并入混合重叠群体）也被包括在本研究中使用的最终重组基因组中。 也使用MIRA 4.0进行两个平台之间的原始序列的混合组合。
图1 PREDATOR的将注意力集中在重叠区域，并选择该区域的显著点，以便在低重叠情况下仍能进行鲁棒配准。 针对的问题： 1.实际应用中很多情况点云是低重叠的。...2.目前绝大多数的评价数据集都是高重叠率的点云数据，但当两个点云之间的重叠低于30%时，即使是最知名的方法的配准性能也会迅速恶化。 重要的贡献： 1....分析为什么现有的配准体系在低重叠制度下会崩溃 2. 提出一种新颖的重叠注意块，允许两个点云之间的早期信息交换，并将后续步骤集中在重叠区域上。 3....2.重叠注意模块（在bottleneck中）提取两个点云特征编码之间的共同上下文信息，并给每个叠加点分配两个重叠分数，量化叠加点本身及其软对应在两个输入之间重叠位置的可能性。...该模型的核心是一个重叠注意模块，可以在点云的潜在编码之间进行早期信息交换，从而推断哪些点可能位于重叠区域。
摘要 抓取物体堆叠和重叠场景中的特定目标是实现机器人抓取的必要和具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一种基于感兴趣区域（RoI）的机器人抓取检测算法，以同时检测目标及其在物体重叠场景中的抓取。...请注意，我们希望检测器预测不同对象的不同抓取，而不是被属于其他对象的抓取混淆，特别是在两个对象边界框之间的重叠中。...这些示例表明，对象之间的过度重叠可能使我们提出的算法无效，尤其是当重叠位于属于同一类别（前两列）的两个对象之间时。此外，具有相似外观的物体会使物体探测器混淆，如第三栏所示。...它固定在比地面高1米的位置。夹具有两个平行的手指，有效范围有限（约4厘米）。受到夹具有效范围的限制，在每次实验之前，我们将夹具设置在合适的位置，以便夹具能够成功地抓住目标。...五，结论 在本文中，我们提出了一种基于兴趣区（RoI）的机器人抓取检测算法，该算法可以同时检测物体重叠场景中的目标及其抓取。我们提出的算法通过检测到的对象和抓取之间的关联来检测RoI池特征的抓取。
点云拼接，配准，注册说的是同一个概念，就是寻找对齐不同点云之间的空间变换的过程。...2、提取点云特征，进行特征匹配，找到点云重叠部分进而可求得点云之间空间变换矩阵。特征提取有很多种方法，公众号前面也有相关文章，此处不详细介绍。可能以后会将这一部分专门整理一下。...拼接成功的判定 拼接成功的判定，最关键的是“成功”的定义。一般是计算两个点云的重叠区域的大小，重叠区域可以根据点云特征来加权计算。当重叠区域面积或者比例大于一定的阈值，就判定为成功。...去除重叠，只取一帧的做法，可以保留住点云的细节。 ·点云去除重叠，需要有个重叠判定条件，一般是设置一个点云的影响范围，范围内的点会被过滤掉。就如同一个筛子一样，过滤范围越大，筛子的缝隙越小。...一般可以取点云的平均间距作为过滤范围，如果点云误差比较大，可以增大过滤范围。避免出现不同帧的点云在重叠处相互渗透的情况，相互渗透会产生噪音。但去除重叠的时候，在重叠交界处，会有接缝痕迹。
本文提出的两两配准算法对小的重叠区域、噪音和变化的网格分辨率具有较高的准确性和鲁棒性，提出的多视图配准算法也非常准确。与现有算法的相比，表明了该算法的优越性。...粗配准可以手动或自动实现，人工算法需要人工干预(例如，校准扫描仪和转盘，或附加的标记)确定任意两个重叠范围图像之间的初始变换。由于对象必须放置在完全受控的环境中所以它们的应用会受到严格限制。...图1 三维物体建模框架 成对配准算法 粗配准：全自动粗配准通常是通过局部特征的匹配来查找点的对应关系而完成的。 精配准：对两幅距离图像之间的变换进行估计，为了得到更精确的估计采用了两两配准算法。...Besl和McKay[1]提出了一个ICP算法最小化两个距离图像之间最近点对的平均点对点距离。然而，原有的ICP算法要求距离图像有明显的重叠，对异常值缺乏鲁棒性。...第一个任务是恢复输入范围图像之间的重叠信息，第二个任务是在任意两个重叠的范围图像之间计算刚性变换，首先将基于自旋图像的两两粗配准算法应用于所有对范围图像，构造了一种基于自旋图像的粗糙配准算法模型图，然后在这个图中搜索生成树
为了减轻非线性皮肤变形的负面影响，提出了指纹密集配准技术来测量两个指纹之间的像素级位移。...在本研究中，作者将从增强指纹的重叠区域提取的全局表示与从原始指纹相应感兴趣区域（ROI）获得的局部表示进行融合。...从指纹对中提取重叠区域的流程图如图5所示。...值得注意的是，由于对齐失败的风险，作者不会从增强指纹对（ I^{\prime}_{oe1} 和 I_{oe2} ）中选择重叠区域进行相似性评估，这可能导致重叠区域极度有限。...在有限数量的手指背景下，开发的IFViT可以考虑原始指纹对的ROI和增强指纹对的重叠区域，以减少指纹图像之间的差异，从而提高模型的泛化能力。
HCrain跨越了病例的年龄范围，可以预测18至64岁之间的人群。剩余的269名对照(52.04%为男性，年龄范围为18-62岁)被作为一个测试集，以建立与每个临床组比较的规范性基准(图2c)。...例如，在HCresr中观察到的跨区域最大回路水平重叠为33%，在临床组中范围在39% (ADHD)和53% (SCZ)之间。...然而，这些靶点可能只与一小部分患者相关，在不同疾病中观察到的重叠范围在10%到50%之间。因此，目前大多数试图为每种诊断确定单一共同治疗靶点的方法只能取得有限的成功。...综上所述，回路水平重叠的组差异是根据两个零模型来评估的，一个基于组标签的排列，另一个基于个体偏差图的空间排列。基于组的排列测试识别在电路级重叠中显示差异的区域，而不考虑偏差负担。...Δoverlap地图量化了每个诊断组和对照组之间在每个区域观察到的重叠差异。因此，通过减去两个重叠图，我们直接测试了与区域水平相比，电路中重叠的病例控制差异是否更大。6.
是一个稀疏矩阵，它包含关于两个节点之间连接的信息。如果有“1”，则表示两个特定节点之间存在连接。矩阵中的a_ij元素中i是行，j是列，表示节点Vi和Vj之间是否有连接。...社区重叠特征 节点级和图级特性无法收集邻近节点之间的相关信息[1]。邻域重叠特征帮助我们预测两个节点之间是否有连接及其类型，并测量了图中局部和全局的重叠。...区域重叠 局部重叠度量是量化两个节点之间邻域的相似性的度量。这些度量标准中的大多数都非常相似，只是在标准化常数方面略有不同[1]。...常用的方法之一是Katz索引，它计算两个特定节点之间所有可能的路径: Katz索引。 邻接矩阵A有一个有趣的性质。它的i次幂表示在两个节点u和v之间是否有一条长度为i的路径[10]。...邻域重叠特征，例如，Sorensen索引或LHN相似性，创建了度量两个节点之间共同邻域的特征。 在本文中，我总结了最流行的图形特征提取方法。当然，还有很多，我没有在这里说。
场模型 对于模拟具有一定空间内连续分布特点的现象来说，基于场的观点是合适的。例如，空气中污染物的集中程度、地表的温度、土壤的湿度水平以及空气与水的流动速度和方向。...2.点对象 点是有特定的位置，维数为零的物体。...3.线对象 线对象是 GIS 中非常常用的维度为 1 的空间组分，表示对象和它们边界的空间属性，由一系列坐标表示，并有如下特征： 实体长度：从起点到终点的总长； 弯曲度：用于表示像道路拐弯时弯曲的程度；...面状实体有如下空间特性： 面积范围； 周长； 独立性或与其它的地物相邻，如中国及其周边国家； 内岛或锯齿状外形，如岛屿的海岸线封闭所围成的区域等； 重叠性与非重叠性，如报纸的销售领域，学校的分区，菜市场的服务范围等都有可能出现交叉重叠现象...，一个城市的各个城区一般说来相邻但不会出现重叠。
每个文件内的数据按key有序存储。level 0的文件是由内存中的Immutable Memtable做campaction导出来的。该层文件之间的key范围可能会存在重叠。...其他层的sstable是由本省的文件和上一层的文件做归并排序（compaction）导出来的。文件可能在归并后被删除。除了level0，其他层level内不同文件之间key的范围不会存在重叠。...（1）触发时机：满足一下任意一个条件 level0的文件个数太多，超过指定值。（level0 的sst文件是由memmtable做compaction生成的，文件之间的key范围有可能重叠。）...level0比较特殊，文件之间可能会有key范围重叠。所有这时候会把level0中，跟选中文件key范围重叠的文件也加进来。 最终做归并排序的文件要放到下面数据结构的inputs数组里面： ?...inputs[0] 就是前面找的文件集合。 inputs[1]选取算法：当前level被选中文件的smallkey，lagest_key拿到level+1查找有跟这个范围重叠的文件。
x轴表示花瓣长度，y轴表示数据集的萼片长度。...，但它们也可用于比较两个或更多变量的分布。...它表示四分位数范围(IQR)，即第一和第三四分位数之间的范围。中位数由框内的直线表示。须状图从盒边缘延伸到最小值和最大值的1.5倍IQR。异常值是落在此范围之外的任何数据点，并会单独显示出来。...在该图中，每个数据点表示为一个点，并且这些点的排列使得它们在分类轴上不会相互重叠。...，可以展示两个变量之间的关系(二元关系)。
是最小包围两个bbox的框的对角线长度,Loss完整公式定义如下： ? 因此DIoU中对anchor框和目标框之间的归一化距离进行了建模。直观的展示如下图所示： ?...Complete IoU loss DIoU Loss 只是考虑了边界框的重叠面积和 ? 与 ? 中心点距离，然而anchor框和目标框之间的w,h比的一致性也是极其重要的。...定义可以看出来，损失函数会更加倾向于往重叠区域增多方向优化： ? ? 最后，CIoU loss的梯度类似于DIoU loss，但还要考虑 ? 的梯度。w,h取值范围[0,1]的情况下， ?...Non-Maximum Suppression using DIoU 在原始的NMS中，IoU指标用于抑制多余的检测框，但由于仅考虑了重叠区域，经常会造成错误的抑制，特别是在bbox包含的情况下。...因此，可以使用DIoU作为NMS的标准，不仅考虑重叠区域，还考虑了中心点距离。
（Graph theory）产生,其中图论中的两个点表示两个read，而两点之间的连线表示两条read的重叠区域。...对于数据量很大的数据或者全基因组数据来说，形成的olc图非常复杂，会消耗大量内存。 OLC算法共有三步： Overlap 对所有reads计算任意两条之间的重叠区域，挑选出满足筛选条件的reads。...这一步，通常会将一个reads分成若干个长度比较短的序列（kmer/seed/word），要求是每个片段序列之间至少有若干个碱基的重叠区域。 layout garph 简单化过程。...对reads进行排序，确定reads之间的位置，建立overlap图，将重叠的reads组合成contig。...与OLC不同之处在于，这个算法将已经非常短的reads再分割成更多个kmer短序列（k 小于reads 序列的长度），相邻的kmers序列通过（k-1）个碱基连接到一起（即每次只移动一个位置），进而降低算法计算重叠区域的复杂度
是欧氏距离， 是最小包围两个bbox的框的对角线长度,Loss完整公式定义如下： 因此DIoU中对anchor框和目标框之间的归一化距离进行了建模。...Complete IoU loss DIoU Loss 只是考虑了边界框的重叠面积和 与 中心点距离，然而anchor框和目标框之间的w,h比的一致性也是极其重要的。...由 定义可以看出来，损失函数会更加倾向于往重叠区域增多方向优化： 最后，CIoU loss的梯度类似于DIoU loss，但还要考虑 的梯度。...Non-Maximum Suppression using DIoU 在原始的NMS中，IoU指标用于抑制多余的检测框，但由于仅考虑了重叠区域，经常会造成错误的抑制，特别是在bbox包含的情况下。...因此，可以使用DIoU作为NMS的标准，不仅考虑重叠区域，还考虑了中心点距离。
如果映射长度 len 在规定的映射地址范围内，内核则会根据我们指定的映射起始地址 addr，以及映射长度 len，开始在文件映射与匿名映射区，为本次 mmap 映射寻找一段空闲的虚拟内存区域 vma 出来...，内核则不会按照我们指定的 addr 开始映射，而是会自动查找一段空闲的 len 长度的虚拟内存区域。...addr+len] 这段范围的虚拟内存区域目前已经存在映射关系了，不能采用 addr 作为映射起始地址 // 这里还有一种情况是 addr 落在 prev 和 vma 之间的一块未映射区域...vm_unmapped_area(&info); } 4.4 find_vma_prev 查找是否有重叠的映射区域 find_vma_prev 的作用就是根据我们指定的映射起始地址 addr，在进程地址空间中查找出符合...中 // length 表示本次映射区域的长度 // low_limit ，high_limit 表示在进程地址空间中哪段地址范围内查找，一个地址下限（mm->mmap_base），另一个标识地址上限
1、将 nums[0] 和 nums[n - 1] 的平方值添加到结果中（如果数组长度不大于 1，则不需要添加 nums[n - 1] 的影响）； 2、从 2 到 sqrt(n) 的范围内遍历所有元素下标...（排序 + 二分查找） 根据题目操作描述，每个元素都可以修改为范围在 [nums[i] - k, nums[i] + k] 之间的任意元素，我们把两个元素的差视为元素的相似度，那么差值小于 2*k 的两个数就能够转换为相等数...由于美丽值和数组顺序无关，我们先对数组排序，然后枚举元素作为左值，再寻找最远可匹配的右值（nums[i] + 2 * k），可以使用二分查找寻找不大于右值的最大元素。...题解二（排序 + 同向双指针） 根据题目操作描述，每个元素都可以修改为范围在 [nums[i] - k, nums[i] + k] 之间的任意元素，我们把这个范围视为一个可选区间。...会议室 II 问题 由于区间重叠数和顺序无关，我们可以对所有元素排序（由于区间长度相等，等价于按照结束时间排序），使用同向双指针求解： 维护重叠区间的左右指针 i 和 j 如果当前区间 [j] 与左指针指向的区间不重叠
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