OpenCV.putext:仅大小为1的数组问题_大小为1的数组声明_仅解决大小为1的数组可转换为Python标量错误 - 腾讯云开发者社区

#include int main() { int a[10]; printf("a的值为：\t%d\n",a); printf("&a的值为：\t%d\...n",&a); printf("a+1的值为：\t%d\n",a+1); printf("&a+1的值为：\t%d\n",&a+1); /**把int a[10]变下形，为：...int *(&a)[10]，这样就可以直观的看出来，&a就相当于指向一个int [10]类型的指针变量，于是&a到&a+1的变化就是它指向的变量所占用的内存单元的大小

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使用Numpy广播机制实现数组与数字比较大小的问题

在使用Numpy开发的时候，遇到一个问题，需要Numpy数组的每一个元素都与一个数进行比较，返回逻辑数组。我们在使用Numpy计算是可以直接使用数组与数字运算，十分方便。...当我尝试使用广播机制来处理数组与数字比较大小问题的时候发现广播机制同样适用，以下是测试代码：示例一，二维数组与数字大小比较： import numpy as np a = np.linspace(1,12,12...).reshape(3,-1) print("a is /n", a) b = 3 c = a > b print("c is /n", c) 结果：由此可以看出c被广播成了一个3x4，各元素值都为3的二维数组...12.]] c is [[False False False True] [ True True True True] [ True True True True]] 实例二，二维数组与一维数组大小比较...a) print("d is \n", d) e = a > d print("e is \n",e ) 结果：表明d被广播成了3x4的二维数组，列向量分别为[2. 3. 4.] a is [[ 1.

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寻找大小为n的数组中出现次数超过n2的那个数

问题描述: 在一个大小为n的数组中，其中有一个数出现的次数超过n/2，求出这个数。...这题看似很简单，但是找到最优解不容易，一般情况我们首先想到最笨的方法，每选一个数，遍历一次数组，复杂度O(N^2),或者先排序再找那个数，复杂度一般为O(NlgN),或者用hash，时间复杂度O(N)，...所以这些都不是最优解，我们先分析一下这个题目，设该数出现的次数为x，则x满足，n/2+1 #include using namespace std; /*在大小为n的数组中寻找次数超过n/2的数*/ int find_data(vector

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为实习准备的数据结构（1）-- 详尽数组篇

今晚我打开LeetCode，看到以前写过的一道题，想着写个循环，突然发现我只会写for i in XXX了，这时候我知道，问题有点严重了。第一篇不是指针，直到倒数第二篇也不会出指针，放心吧。...解释： [在这里插入图片描述] 其实我也不知道为什么不把这个问题给办了，所以就参考我前边那句话吧，我读书少，不要问我。...数组的大小是固定的，不能额外增加元素，当想定义不固定大小的字符时，使用vector vector vec; // 创建向量用于存储整型数据 int m; // 显示vec初始大小 cout...test2 再看一个vectortest3(10); 创建一个vector容器，大小为10，内容默认置空不是很建议这种做法啊，往里面插成段的值的时候只能插入第一个，后面就无法插入了。...------ Vector的数据结构所谓动态增添大小，并不是在原有空间之后再开辟空间，显然那也不太现实。而是以原大小的两倍大小寻找一块新空间，将内容真实的拷贝过去，然后释放原空间。

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LeetCode 1. Two Sum（数组中和为某数的两个整数的角标数组）

Example: Given nums = [2, 7, 11, 15], target = 9, Because nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9, return [0,...1]....核心思想：利用hashmap在遍历一次的情况下，先存储数组中数字和角标的对应关系和判断是否含有target-this。.../** * 整形数组，找出和为某数的两个数字 * @param nums 整型数组 * @param target 目标数字 * @return 满足和为target...，找出和为某数的两个数字 * @param nums 整型数组 * @param target 目标数字 * @return 满足和为target的两个整数 *

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盘点4种计算数组中元素值为1的个数方法

a = [1,0,2,0,1] b = list( filter(lambda x:x==1,a)) print(b) print(f"1的个数：{len(b)}") 方法二这个方法来自【广州-数据分析...a = [1, 0, 2, 0, 1] b = [x for x in a if x == 1] print(len(b)) print(f"1的个数：{len(b)}") 方法三这个方法来自【广州...a = [1, 0, 2, 0, 1] print(a.count(1)) print(f"1的个数：{a.count(1)}") 总结大家好，我是Python进阶者。...这篇文章主要基于粉丝提问，寻找数组中数值为1的所有个数，题目倒是挺基础的，文中给出了四个方法，分别用到了匿名函数、filter()函数、Counter()函数、count()函数等，顺利帮助粉丝解决了问题...最后感谢粉丝【MR.旭】提问，感谢【北京-算法-斯阔以】和【广州-数据分析-瑜亮】大佬的代码分享，文中针对该问题，给出了4个方法，也欢迎大家积极尝试，挖掘更多的方法，欢迎分享。

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刷题-给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2。请你找出这两个有序数组的中位数

题目：给定两个大小为 m 和 n 的数组 nums1 和 nums2。请你找出这两个有序数组的中位数方法：很简单的办法就是利用list的函数来实现。...nums1.extend(nums2) nums1.sort() length = len(nums1) if length % 2 == 1:...return nums1[length // 2] else: return (nums1[length // 2] + nums1[length // 2 -...1]) / 2 这个方案当然是没有问题的，也是最简单的方法。.../ 2 print(Solution().findMedianSortedArrays([3],[-2,-1])) 发现做题其实不难，难的可能是最后的解法，我感觉上面的解法，存在的bug的

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子数组累加和为aim(小于等于aim)的三个问题

子数组累加和为aim(小于等于aim)的三个问题累加和等于aim的最长子数组的长度（数组可正可负可零）累加和等于aim的最长子数组的长度（数组只有正数）累加和小于等于aim的最长子数组的长度（数组可正可负可零...）累加和等于aim的最长子数组的长度(数组可+,-,0) 这道题我另有文章讲解了，这里就不多说了累加和等于aim的最长子数组的长度（数组只有正数）这个和上面唯一的不同就是数组中只有正数，这里使用类似窗口移动的做法...（数组可+,-,0) 两个数组sum和ends，sum[i]表示的是以arr[i]开头(必须包含arr[i])的所有子数组的最小累加和，对应的ends[i]表示的是取得这个最小累加和的右边界。...ends[arr.length-1] = arr.length-1; for(int i = arr.length - 2; i >= 0; i--){ //求出sums数组和ends数组...,所以是长度为R-start R = Math.max(R,start + 1); //有没有可能扩不出去 } return res; }

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2021-08-03：完美洗牌问题。给定一个长度为偶数的数组

2021-08-03：完美洗牌问题。...给定一个长度为偶数的数组arr，假设长度为N*2，左部分：arrL1……Ln，右部分： arrR1……Rn，请把arr调整成arrL1,R1,L2,R2,L3,R3,…,Ln,Rn。...arr) fmt.Println(arr) } // 数组的长度为len，调整前的位置是i，返回调整之后的位置 // 下标不从0开始，从1开始 func modifyIndex1(i int,...} } // 数组的长度为len，调整前的位置是i，返回调整之后的位置 // 下标不从0开始，从1开始 func modifyIndex2(i int, len2 int) int {...trigger都进行下标连续推 // 出发位置是从1开始算的，而数组下标是从0开始算的。

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【问题篇】使用GROUP_CONCAT函数组合多个字段的值并设置为空处理

当我在使用GROUP_CONCAT函数合并字段的值时，若某个字段的值为空就导致数据查不出来了，使用COALESCE函数进行为空处理，返回一个默认值，如下： GROUP_CONCAT( user.a...合并a字段和b字段的值，：号隔开，若b字段的值为空则返回0然后继续跟a字段合并。...合并a字段的值，通过‘+’号分割，例如：1+2+3+4。

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2022-03-18：arr数组长度为n, magic数组长度为m 比如 arr = { 3, 1, 4, 5, 7 }，如果完全不改变arr中的值，那么收益

2022-03-18：arr数组长度为n, magic数组长度为m 比如 arr = { 3, 1, 4, 5, 7 }，如果完全不改变arr中的值，那么收益就是累加和 = 3 + 1 + 4 + 5...+ 7 = 20 magicsi = {a,b,c} 表示arra~b中的任何一个值都能改成c 并且每一种操作，都可以执行任意次，其中 0 <= a <= b < n 那么经过若干次的魔法操作，你当然可能得到...arr的更大的累加和返回arr尽可能大的累加和 n <= 10^7 m <= 10^6 arr中的值和c的范围 <= 10^12 答案2022-03-18：线段树。...{ ans += getMax(query[i], arr[i]) } return ans } // 为方法三特别定制的线段树 // 区间上维持最大值的线段树 // 支持区间值更新 //...为本道题定制了一个方法： // 假设全是单点查询，请统一返回所有单点的结果(一个结果数组，里面有所有单点记录) type SegmentTree3 struct { max []int change

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2021-07-27：给定一个数组arr，长度为N，arr中的值只有1

2021-07-27：给定一个数组arr，长度为N，arr中的值只有1，2，3三种。...arri == 1，代表汉诺塔问题中，从上往下第i个圆盘目前在左；arri == 2，代表汉诺塔问题中，从上往下第i个圆盘目前在中；arri == 3，代表汉诺塔问题中，从上往下第i个圆盘目前在右。...那么arr整体就代表汉诺塔游戏过程中的一个状况。如果这个状况不是汉诺塔最优解运动过程中的状况，返回-1。如果这个状况是汉诺塔最优解运动过程中的状况，返回它是第几个状况。...福大大答案2021-07-27： 1-7的汉诺塔问题。 1-6左→中。 7左→右。 1-6中→右。单决策递归。 k层汉诺塔问题，是2的k次方-1步。时间复杂度：O(N)。...other // arr[0..index]这些状态，是index+1层汉诺塔问题的，最优解第几步 func step(arr []int, index int, from int, to int, other

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2021-07-27：给定一个数组arr，长度为N，arr中的值只有1，2，3三种。arr == 1，代表汉诺塔问题中，从

2021-07-27：给定一个数组arr，长度为N，arr中的值只有1，2，3三种。...arr[i] == 1，代表汉诺塔问题中，从上往下第i个圆盘目前在左；arr[i] == 2，代表汉诺塔问题中，从上往下第i个圆盘目前在中；arr[i] == 3，代表汉诺塔问题中，从上往下第i个圆盘目前在右...那么arr整体就代表汉诺塔游戏过程中的一个状况。如果这个状况不是汉诺塔最优解运动过程中的状况，返回-1。如果这个状况是汉诺塔最优解运动过程中的状况，返回它是第几个状况。...福大大答案2021-07-27： 1-7的汉诺塔问题。 1. 1-6左→中。 2. 7左→右。 3. 1-6中→右。单决策递归。 k层汉诺塔问题，是[2的k次方-1]步。时间复杂度：O(N)。...other // arr[0..index]这些状态，是index+1层汉诺塔问题的，最优解第几步 func step(arr []int, index int, from int, to int, other

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2021-08-03：完美洗牌问题。给定一个长度为偶数的数组arr，假设长度为N*2，左部分：arr，右部分：

2021-08-03：完美洗牌问题。...给定一个长度为偶数的数组arr，假设长度为N*2，左部分：arr[L1……Ln]，右部分：arr[R1……Rn]，请把arr调整成arr[L1,R1,L2,R2,L3,R3,…,Ln,Rn]。...arr) fmt.Println(arr) } // 数组的长度为len，调整前的位置是i，返回调整之后的位置 // 下标不从0开始，从1开始 func modifyIndex1(i int,...} } // 数组的长度为len，调整前的位置是i，返回调整之后的位置 // 下标不从0开始，从1开始 func modifyIndex2(i int, len2 int) int {...trigger都进行下标连续推 // 出发位置是从1开始算的，而数组下标是从0开始算的。

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2021-07-04：股票问题1。给定一个数组 prices ，它的第 i 个

2021-07-04：股票问题1。给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 pricesi 表示一支给定股票第 i 天的价格。...你只能选择某一天买入这只股票，并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。...遍历的时候，记录最小值，然后收集所有的【pricesi-最小值】，其中的最大值就是需要返回的值。时间复杂度：O(N)。空间复杂度：O(1)。代码用golang编写。...代码如下： package main import "fmt" func main() { arr := []int{7, 1, 5, 3, 6, 4} ret := maxProfit...(arr) fmt.Println(ret) } func maxProfit(prices []int) int { N := len(prices) if N <= 1 {

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2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度，给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字，所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为

2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度，给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字，所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为3的数组，叫做达标数组。返回达标数组的数量。...1 i32 { //repeat(vec!

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2021-08-25：给定数组father大小为N，表示一共有N个节点，father = j 表示点i的父亲是点j， fa

2021-08-25：给定数组father大小为N，表示一共有N个节点，father[i] = j 表示点i的父亲是点j， father表示的树一定是一棵树而不是森林，queries是二维数组，大小为M...*2，每一个长度为2的数组都表示一条查询，[4,9], 表示想查询4和9之间的最低公共祖先…，[3,7], 表示想查询3和7之间的最低公共祖先…，tree和queries里面的所有值，都一定在0~N-1...返回一个数组ans，大小为M，ans[i]表示第i条查询的答案。福大大答案2021-08-25：树链剖分。代码用golang编写。...= this.h { cnum[father[i]]-- this.tree[father[i]+1][cnum[father[i]]] = i + 1...[f] + 1 this.siz[u] = 1 maxSize := -1 for _, v := range this.tree[u] { this.dfs1(

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2021-07-31：给定数组father，大小为N，表示一共有N个节点，father = j 表示点i的父亲是点j， f

2021-07-31：给定数组father，大小为N，表示一共有N个节点，father[i] = j 表示点i的父亲是点j， father表示的树一定是一棵树而不是森林，给定数组values，大小为N，...1)让某个子树所有节点值加上v，入参：int head, int v；2)查询某个子树所有节点值的累加和，入参：int head；3)在树上从a到b的整条链上所有加上v，入参：int a, int b,...// 权重数组原始的0节点权重是6 -> val[1] = 6 val []int // father数组一个平移，因为标号要+1 fa []int // 深度数组...= 0 j i这个节点，重儿子是j son []int // siz[i] i这个节点为头的子树，有多少个节点 siz []int // top[i] = j i这个节点...= this.son[u] { this.dfs2(v, v) } } } } // head为头的子树上，所有节点值+

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2023-06-18：给定一个长度为N的一维数组scores, 代表0~N-1号员工的初始得分， scores = a,

2023-06-18：给定一个长度为N的一维数组scores, 代表0~N-1号员工的初始得分， scores[i] = a, 表示i号员工一开始得分是a，给定一个长度为M的二维数组operations...返回一个长度为N的一维数组ans，表示所有操作做完之后，每个员工的得分是多少。 1 <= N <= 10的6次方， 1 <= M <= 10的6次方， 0 <= 分数 <= 10的9次方。...答案2023-06-18：具体步骤如下： 1.创建一个长度为N的一维数组scores，表示每个员工的初始得分。 2.创建一个长度为M的二维数组operations，表示操作序列。...空间复杂度分析： • 创建一个长度为N的数组scores，空间复杂度为O(N)。 • 创建一个长度为M的数组operations，空间复杂度为O(M)。...• 结果数组ans的长度为N，空间复杂度为O(N)。 • 总体空间复杂度为O(N + M)。

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重参架构的量化问题解决了 | 粗+细粒度权重划分量化让RepVGG-A1仅损失0.3%准确性

据作者所知，作者的方法是首个能使后训练量化适用于重参化网络的工作。例如，量化的RepVGG-A1模型仅损失了0.3%的准确性。...作者进一步研究了基于转换过程的问题（如图3所示），其中身份分支和1x1卷积的权重只影响合并的3x3核的中心点。...对称均匀量化 Q 是最常见的方法[1]，其形式为： X^{q}=Q(X,s)=\text{clip}(\text{round}(\frac{X}{s}),-2^{k-1},2^{k-1}-1) \tag...作者进一步研究了基于转换过程的问题（如图3所示），其中身份分支和1x1卷积的权重只影响合并的3x3核的中心点。...上述分析为作者寻求更好的量化技术提供了动机，以对中心权重进行更好的量化。为了解决这个问题，作者提出了一种粗粒度与细粒度权重划分（CFWS）方法，分别对中心权重和周围权重进行量化。

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a为整型数组，&a+1的含义

使用Numpy广播机制实现数组与数字比较大小的问题

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