前缀和以及差分问题： 导论： 该博客记录前缀和问题以及差分的解题步骤与相应公式; 理解其中变化，有不完善的地方慢慢补全； 如果有错误欢迎指出！...1 开始：为了方便后面的计算，避免下标转换，设为零，不影响结果 前缀和的作用： 快速求出元素组中某段区间的和 一维数组的前缀和问题: 求数组a中（l，r）区间的和 —>用到前缀和 二维数组的前缀和问题:...方法与一维数组大体相同：需要中间数组s[i][j] 差分问题： 首先明白差分的概念：差分其实就是前缀和的逆运算 差分的作用：如果对某个区间需要每个元素加上C则需要使用差分来减少时间复杂度 差分的重点是...，b[]称为S[]的差分 差分的下标也是从1开始 前缀和差分是2个互逆的运算，假设最开始的数组是a[i], 则前缀和数组sum[i]表示从a[1]+…+a[i];而差分数组b[1]+…+b[i]则表示a...[i],即a[i]是差分数组b[i]的前缀和; 一维数组的差分问题： 二维数组的差分问题： 记住：a[][]数组是b[][]数组的前缀和数组，那么b[][]是a[][]的差分数组 二维差分的核心也是构造差分数组
题目 给定一个整数数组和一个整数 k，你需要找到该数组中和为 k 的连续的子数组的个数。...统计「优美子数组」（要复习） 的思路 类似题目： LeetCode 862. 和至少为 K 的最短子数组（前缀和+deque单调栈） LeetCode 525....连续数组（前缀和+哈希） LeetCode 523. 连续的子数组和（求余 哈希） LeetCode 974....unordered_map m;//和，数组个数 int i, sum = 0, count = 0; m[0] = 1;//边界，和为0的子数组数量为...++;不能写在这 count += m[sum-k];//前缀和和为sum-k的有多少个，其后面到i处，和为k m[sum]++;//更新前缀和为sum的数组个数
如果我给你一串长度为n的数列a1,a2,a3......an,再给出m个询问，每次询问给出L，R两个数，要求给出区间[L,R]里的数的和，你会怎么做，若是没有了解过前缀和的人看到这道题的想法可能是对于m...数组a在经过这样的操作之后，对于每次的询问，我们只需要计算a[R]-a[L-1]就能得到我们想要的答案了，是不是很简单呢。 在知道了最简单的前缀和之后，我们再来了解一下什么是差分。...是的，这个时候我们的差分就该派上用场了，我们新开一个数组b，储存每一次的修改操作，最后求前缀和的时候统计一下就能快速的得到正确答案了，详细请看下面代码。...差分讲解完毕，接下来我们终于要开始今天的正题——二维前缀和了。 还是以小问题的形式来讲解二维前缀和吧。...在学完二维前缀和之后，一些同学可能会有疑问，一维前缀和能用上差分，那么二维前缀和能不能用上差分呢？答案是肯定的。 那么怎么差分呢？
前言 微分方程和差分方程的知识我们应该都知道，因为在数字信号处理中微分方程涉及了模拟滤波器，差分方程涉及了数字滤波器。但是有时会搞不清楚，或者说会在概念上混淆。...虽然在做算法过程中可能不会受到太大影响，但是这种基础知识我们是有必要搞清楚的，这是算法人员的基本素养。下面就分别来讲讲微分方程、差分方程以及它们之间的区别和联系。...使用差分方程来逼近微分方程（其中一种） 从高等数学的知识知道，导数本质上是信号值的差除以时间的差，并对它进行求极限，那么从这点，我们就可以推得使用极限形式的表达式来替换导数是可行的，但是如果直接用极限...差分方程 数字信号处理中，线性常系数差分方程的 IIR 滤波器是这样的： [（5）] 它是一个递归函数，那么我们现在提出问题了：式（1）和式（5）能对应起来吗？答案是肯定的。...结论 本篇举例讲解了微分方程和差分方程的基本关系，它们都是对应在时间域上，前者是连续时间变量，后者是离散时间变量；前者是拉普拉斯变换，后者是 z 变换。
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2 时域融合模型 2D CNN：采用了几个改进的2D残差块，每个块由3×3卷积层和ReLU组成。...模型以2T+1个连续帧为输入，首先先在通道维度串联，然后通过一批残差块，输出shape大小为H×W×Cr^2^的残差特征图，通过depth-to-space上采样四倍得到残差图像R~t~^↑^，和双三次上采样的中心帧相加...RNN：时间步骤t处的输入有三部分：（1）先前的输出o~t−1~，（2）先前隐藏状态h~t−1~（3）两个相邻帧和。RNN可以利用上一层的互补信息，进一步细化第t时间步的高频纹理细节。...然而，RNN中存在梯度消失的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种新的循环网络（RRN），它的内部采用残差块（一个卷积层、一个ReLU层和另一个卷积层组成）。...下图可以看出不管是在运行时间、运算复杂度还是PSNR值上，RRN相比其他时域建模方法都具有显著的优势。 ? 对是否为残差块和残差块的个数的消融实验，可以看出残差块能有效的抑制梯度消失。 ?
前言 现代密码学的安全性不再依赖于对加密技术本身的保密，而是依赖于算法本身的安全性，其核心任务是使用组合的方式将加解密过程归约到一些基本问题上来构建密码系统。...事实上，现在所有的短密钥加密技术在理论上和实践上都没有直接或间接的证据能证明其能对抗所有的攻击方法，比如目前线性攻击和差分攻击对几乎所有的分组加密算法的攻击还是有效的。...我们通过构建一种全新的编码算法，该算法具有的特征是，对于确定的文本和公开的参数，编码后生成的文本具有理论上的完全随机性。...L位，加密完成后，随机的初始状态直接删掉（不影响解密的正确性），其L位的密文是满足完全随机性条件的。...也即已知明文和密文对，密钥空间中的任意密钥，都能找到正确的加密方式，满足加密条件。 结论 正是基于以上特征，该算法在理论上能对抗一切形式的线性攻击和差分攻击。
这里我找一个库作为说明: https://github.com/3b1b/manim 使用这个 https://docs.manim.org.cn/ https://3b1b.github.io/manim...给出要构建包的依赖包 我们的manim，这里也有写法 配置元数据 有两种类型的元数据：静态和动态。 静态元数据 ( setup.cfg)：保证每次都相同。...setup.py过去是必需的，但在较新版本的 setuptools 和 pip 中可以省略。...从键和值中删除前导和尾随空格。如果解析器配置为允许它1，则可以省略值，在这种情况下，键/值分隔符也可以省略。值也可以跨越多行，只要它们比值的第一行缩进得更深。...根据解析器的模式，空行可能被视为多行值的一部分或被忽略。
有了这些内容，你觉得做笔记还是个头疼的事儿吗？ 一个可以把玩的教学网站 作为一直以来都十分受欢迎的理解数学概念的网站，3blue1brown 的可视化一直都做得非常好。...下面这个互动操作很好地展示了线性代数中的向量和矩阵又具体代表着什么： ? 而所有这些玩法，你都可以点开 3b1b 的网站亲自体验： ?...Grant Sanderson 毕业于斯坦福大学数学系，他的大部分视频和动画引擎是独立完成的，这是他此前在斯坦福学习时的业余项目。...他开发的动画引擎名叫 Manim，在 Python 上运行。 ?...Manim 引擎 Github：https://github.com/3b1b/manim 如果你对自己的学习能力信心不足，或许看看 3b1b 的内容会是一个好主意。
贝叶斯判别：春节期间乘坐公交车10次有9次被偷 “春节期间乘坐公交车10次有9次被偷”就意味着“春节坐公交”被偷的概率P(被偷|春节坐公交)=0.9，假设根据公安局历史记录春节坐公交出行占所有出行方式的占比...P(公交)=0.1、被偷发生的概率是P(被偷)=0.09，那么这时如果发生被偷事件，就可以通过贝叶斯公式判断出“坐公交”的概率P(坐公交|被偷)=P(被偷|坐公交)×P(坐公交)÷P(被偷)=1.0，即该人之所以被偷...逻辑回归模型：不穿工装扣1分、早上迟到扣2分、不爱加班扣10分 公司中HR对员工日常行为的记录过程就非常类似于逻辑回归的算法原理。...其中-1、-2和-10分别就对应于每种行为类别的权重； ?...支持向量机：公司老板致力于将绩效差的人划分出去 对于“绩效差的员工”，一般公司采取的做法是尽量让他们与“绩效好的员工”保持距离，从而相当于在员工间画了一条清晰的分割界线，支持向量机的思想就是如此
ΔEstrain(ζ)和ΔEint(ζ)的相互影响决定了势能面的形状和能垒的位置。...那么ΔEstrain和ΔEint是如何计算的呢？如图1所示，以D-A反应的过渡态为例，首先ΔE是很容易计算的，只需要将过渡态的能量和平衡结构下反应物总能量作差即可。 ? 图1....ΔEstrain的计算也十分简单，只需要将过渡态结构下的两个反应物的片段分别取出来算单点能，再与平衡结构下的反应物能量作差即可。...如图2所示的ASD，展示了反应A和B的ΔE、ΔEstrain和ΔEint随反应坐标的变化趋势。反应A和B在相同的反应坐标下有相同的ΔEstrain，但是反应B的ΔEint更低。...出现这种情况的原因是，不同反应的DIAS分析必须在相同的反应坐标下进行。在图2的例子中，反应A和B的过渡态是在不同的反应坐标下，因此无法比较DIAS分析的结果。 ? 图2. ASD示意图。
一种有效的平面光束法平差方法 本文由计算机视觉 life 公众号从零开始学习 SLAM 知识星球翻译 摘要 本方法（PBA, Planar Bundle Adjustment）使用点到面的 cost 同时优化深度相机位姿和三维重...直接用视觉中的 BA 方法来做深度相机三维重建效率很低，这是因为深度 传感器一次观测一个平面上的许多点，计算压力较大。本文改进了 BA 中雅可比矩阵和残差 向量。...和 分别在局 部坐标和全局坐标。设两平面有转换关系 。 有局部坐标系点 和全局坐标下平面 ，则距离为 则 Cost 为? 2 1.2 传统 BA 有 LM 算法，?为残差项，?为步长，?...为雅可比矩阵 1.3 本文的 PBA ????从局部坐标转世界坐标，再求点到平面距离即为残差项???? 定义如下： 则 其中????为常数，???为优化量： PBA 同时优化位姿??和平面参数??。...ATE 分旋转误差和平移误差两种。QR 为 QR 分解的时间，Init 为 Ceres 初始化时间，Optimization 为 LM 算法总时间，Per Iter 为 LM 平均每次迭代时间。
本文总结了之前在指标异常监控和指标告警分析的一些经验，主要包括三个部分： 第一部分是总结指标监控时遇到的问题，常用的指标展示平台对告警的支持情况，如何合理的设置告警阈值； 第二部分是总结指标异常分析时遇到的问题...计算出标准差和平均值后，平均值 +-3 倍标准差就是阈值范围。 ? 指标的波动还有周期性特点，比如有的指标周末偏高或偏低，大部分指标在大的节假日和平时表现也不太一样。...梳理完指标相关的因素后，是否能通过指标数据分析到异常是什么带来的呢？答案是可以的，通过指标之间的相关性分析和对指标下钻分析，可以得到初步分析结果，然后直接找对应的研发和产品就行，不需要拉大群讨论了。...除了看长期趋势，将驳回指标下钻，进行分平台统计，可以通过上涨的数量看出，驳回的上涨和 IOS 发版无关。...04 指标下钻 接着看案例 2，上面通过相关性分析已经知道，驳回指标的异常和客户端版本发布无关，因此这个异常是后台带来的。相关性分析也发现驳回上涨和服务区驳回的上涨相关性极高。
实现这样的效果： ## 侧滑面板（对ViewGroup的自定义） * 应用场景: 扩展主面板的功能 * 功能实现: > 1....触摸优化: 重写ViewGroup里onInterceptTouchEvent和onTouchEvent 新v4、看大小 nineoldandroids.jar 属性动画，兼容9个低版本 ActionBarSherlock...Integer)evaluateColor(percent, Color.BLACK, Color.TRANSPARENT), Mode.SRC_OVER); } /** * 估值器，0-100,一半50百分之...= ObjectAnimator.ofFloat(mHeaderImage, "translationX", 15.0f); mAnim.setInterpolator(new CycleInterpolator...(4)); mAnim.setDuration(500); mAnim.start(); } }); mLeftList.setAdapter(new ArrayAdapter
实现这样的效果： ## 侧滑面板（对ViewGroup的自定义） * 应用场景: 扩展主面板的功能 * 功能实现: > 1....触摸优化: 重写ViewGroup里onInterceptTouchEvent和onTouchEvent 新v4、看大小 nineoldandroids.jar 属性动画，兼容9个低版本 ActionBarSherlock...percent, Color.BLACK, Color.TRANSPARENT), Mode.SRC_OVER); } /** * 估值器，0-100,一半50百分之...= ObjectAnimator.ofFloat(mHeaderImage, "translationX", 15.0f); mAnim.setInterpolator...(new CycleInterpolator(4)); mAnim.setDuration(500); mAnim.start();
IMU部分的处理差别不大，所以LIO系统的计算效率主要与点云算法和后端算法相关，我们大致分三个方面： 点云最近邻的数据结构。...FastLIO2里提出使用增量式的kdtree来处理最近邻，我们则认为增量的体素更适合LIO系统。 点云残差的计算方式。自动驾驶里普遍偏向不直接使用点到点的残差，而是使用点到线或点到面的残差。...LIO和VIO中普遍会使用介于单帧EKF和批量优化之间的方案，例如IEKF、MSCKF、Sliding Window Filter等等。...32线雷达的详细步骤算法耗时如下图所示： 在精度方面，考虑到LIO默认不带回环检测，所以我们主要评价每百米的漂移误差指标（百分比形式），见下表 与LeGO-LOAM对比 总结 本文提出了一种更快速的...LIO方法，使用iVox作为最近邻方案，在同等精度指标下可以明显提升LIO计算速度。
x(t)一般可以是对数股价收益（或差分），而不是价格本身。 如果一个时间序列的一阶差分平稳了，就是所谓的一阶单整I(1)。...不同之处在于： 1、coint实际上是Engle-Granger协整检验，有2个时间序列输入，计算残差、对残差做检验； 2、adfuller是一个时间序列的输入，检验的是单变量的单位根。...它是一只懒狗，只知道如何执行三个命令： 坐 站 啥也不做 为了训练小狗，他的主人经常给他一套命令（State），包括“坐”，“站”和“跳”。...但是，偶尔他可以做正确的动作并得到了奖励（Reward），并逐渐建立他们之间的联系（更新Policy）。 经过多次试验，这个狗终于知道，只要听到“坐”或“站”这个词，他就应该坐/站立。...历史窗口： 从60分钟到600分钟，每60分钟一步 b. 交易窗口: 从120分钟到1200分钟，每60分钟一步 c. 交易阈值： 增加/减少的访问时1-5， 每步是1 d.
而产品卖的不好，到底有百分之多少归罪于用户，百分之多少归罪于销售，百分之多少归罪于营销，很难完全剥离清楚。可能还得上个ABtest测试一下。如果每一次波动都这么折腾去找原因，公司就可以关门了。...这是企业里做分析和大学里做研究的根本区别。 小结一下 分析指标下跌的时候，本着：清晰情况 + 突出重点 + 够用就行的三原则，就能应付实际工作中各种场景。...截止到这里，字写了很多，可实际操作的时候非常轻松。因为以上所有分析只要基于一张指标日报和有分渠道/分用户群两个维度的日报就能搞掂。...难点不是跑一个神奇的指标出来，而是去认真解读指标曲线走势，如收集和指标相关的数据。...是因为：解读指标才是数据分析师的看家本事，而这些年过度迷信技术，沉迷可视化，沉迷阿尔法大狗子，搞得新入行的数据分析师们的看家本事的水平越来越差。无论是求职还是工作都有很多让人尴尬的事。
由以上四个方程即可解算出待测点的坐标x、y、z 和接收机的钟差Vto。公式的理解 为什么需要引入第四颗卫星：接收机的时间和卫星的时间都不是标准时间，都有误差。...所以，接收机就这么计算8：06-8：02=4分钟，信号传播了4分钟，而实际上，信号传播了5分钟。图片产生此误差的原因就是接收机和卫星用的不是同一时间。...， 而卫星钟差可以通过卫星控制器或其他途径获得，所以卫星钟差也是已知的，未知的有接收机坐标x y z 和接收机钟差 4个未知数。...但是，这只是假象的情况，卫星和接收机的距离如此之近，以至于卫星和接收机的时钟必须完全同步和准确【而实际上卫星时间和接收时间是不统一的，所以需要引入标准时间，也就是（卫星时间-卫星钟差）（接收机时间-接收机钟差...原子钟的话，定出来的位置肯定差了个十万八千里。?原子钟的价格我也不太清楚，反正肯定是比你坐的汽车要贵了。所以，由于时间需要校准，这就需要四颗卫星。
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