OpenCV 4.x中提供了强大的统一向量指令（universal intrinsics），使用这些指令可以方便地为算法提速。所有的计算密集型任务皆可使用这套指令加速，非计算机视觉算法也可。目前OpenCV的代码加速实现基本上都基于这套指令。
双边滤波器是同时考虑空间域和值域信息的类似传统高斯平滑滤波器的图像滤波、去噪、保边滤波器。其模板系数是空间系数d与值域系数r的乘积。其思想是：空间系数是高斯滤波器系数，值域系数为考虑了邻域像素点与中心像素点的像素值的差值，当差值较大时，值域系数r较小，即，为一个递减函数（高斯函数正半部分），带来的结果是总的系数w=d*r变小，降低了与“我”差异较大的像素对我的影响。从而达到保边的效果，同时，有平滑的作用。
numpy可以说是Python运用于人工智能和科学计算的一个重要基础，近段时间恰好学习了numpy，pandas，sklearn等一些Python机器学习和科学计算库，因此在此总结一下常用的用法。
力扣(LeetCode)定期刷题，每期10道题，业务繁重的同志可以看看我分享的思路，不是最高效解决方案，只求互相提升。
这次的题目是九月月赛的第二题，相信大家肯定是没问题的 题目描述 给出m个数b1, b2,..., bm,每个数的素数因子都在前t个素数之内，任务是寻找这m个数的非空子集的个数x，使得每个子集的乘积都是一个完全平方数。例如t=3,则前3个素数为2, 3, 5。m=4，这4个数为9, 20, 500, 3， 每个数的素因子都是在前3个素数内，则有x=3个非空子集合{9}， {20， 500}， {9， 20， 500}，满足每个集合内的数的乘积是一个完全平方数，输出这样的集合的个数。 输入 每组
OpenCV 使用C语言来进行矩阵操作。不过实际上有很多C++语言的替代方案可以更高效地完成。
结果是负数！！！！ 这个结果理论上是非常不应该的，这已经违背了我们的常识，毕竟正数的乘积，最后的结果应该还是一个正数，但是这里出现负数的情况，虽然结果不对，但是好在即使我们各种交换顺序，结果都是一致的
在开始先来看一个有意思的东西： root@localhost: lldb (lldb) print (500 * 400) * (300 * 200) (int) $0 = -884901888 (lldb) print ((500 * 400)* 300) * 200 (int) $1 = -884901888 (lldb) print ((200 * 500) * 300) * 400 (int) $2 = -884901888 (lldb) print 400 * (200 * (300 * 500
随着神经网络的发展，embedding的思想被广泛的应用在搜推广、图像、自然语言处理等领域，在实际的工业场景中，我们常常会遇到基于embedding进行文本、图像、视频等物料的相关内容检索问题，这类问题通常要求在几毫秒的时间内完成百万甚至亿级别候选物料上的检索。 在这类问题中，主要需要考虑的三个问题是速度、内存以及准确性，其中速度是必须要解决的问题，同时我们希望能在保证速度的基础上，尽可能的提升准确率，降低内存占用。因此可以想到，我们是不是可以通过一定的方法，利用内存和准确率来换取查询速度的提升。 Faiss是由FacebookAI团队开发的向量检索库，提供了多种向量查询方案，可以实现在亿级别候选物料上的毫秒级查询，是目前最主流的向量检索库。在Faiss中，把具体的查询算法实现称为索引，由于faiss中提供了多种类型的索引，因此了解其中不同索引索引的实现方式对于我们的应用就尤为关键。
我最近与柏林工业大学的学生进行了两次非常有趣的讨论，我了解了机器学习社区和大数据社区之间的鸿沟有多大。
神经网络和深度学习（二）——从logistic回归谈神经网络基础 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 之前学习机器学习的时候，已经学过logistic回归，不过由于神经网络中，一些思想会涉及到logistic，另外会拿一些神经网络用到的解决方案，以logistic来举例，更浅显易懂（例如BP算法）。 因此，这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等，主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容，其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
R是一种用于分析数据的领域特定语言。为什么数据分析需要自己的领域特定语言(DSL) ? R语言擅长些什么，不擅长什么?开发人员该如何利用R语言的优势并减轻其弱点? 在GOTO Conference中，
在表达式求值时，先按运算符的优先级别顺序执行，例如先乘除后加减。如果在一个运算对象两侧的运算符的优先级别相同，则按照结合方向“自左至右”即先左后右执行。
上一篇Hello, TensorFlow!中的代码还未解释，本篇介绍TensorFlow核心编程的几个基本概念后，那些Python代码就很容易理解了。 与TensorFlow核心（Core）相对的是T
2019年6月18日，Facebook发布了数字货币Libra的技术白皮书，我也第一时间体验了一下它的智能合约编程语言MOVE，发现这个MOVE是用Rust编写的，看来想准确理解MOVE的机制，还需要对Rust有深刻的理解，所以又开始了Rust的快速入门学习。
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
在C语言中，可以使用算法来计算欧拉函数（Euler's Totient Function）。欧拉函数，也被称为φ函数，用于计算小于或等于给定数字n的正整数中与n互质的数的个数。
这道理放在C语言学习上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数，我们大多数人想要从C语言小白进阶到高手，需要经历的是日积月累的学习。
模运算，又称模算数(modular arithmetic)，是一个整数的算术系统，其中数字超过一定值后(称为模)会“卷回”到较小的数值，模运算最早是卡尔·弗里德里系·高斯在1801年出版的《算术研究》中书面公开，但在这之前模运算的方法已经深入到人类社会的方方面面，例如在时间上的运用，我国古时的《中国十二时辰图》就把一天划分为子、丑、寅、卯等十二个时辰，每个时辰相当于现在的两个小时，每过完十二个时辰又重新开始计算，这种计数方式的模就为12。 模运算在数论、群论、环论、电脑代数、密码学、计算机科学等学科中都有着
“*”是乘号，乘号前⾯和后⾯的数叫做因数，“=”是等于号，等于号后⾯的数叫做积。在打印乘 法⼝诀时我们需要两个元素⽤来记录两个因数，并且需要使⽤两个嵌套的 for 循环来迭代⾏和列。
31、chr函数，获取指定的字符 例子： #获取指定的字符for i in range(65,70): print str(chr(i)) 结果： A BCDE 32、random.shuffle 例子： ll=range(9)#返回列表print ll #shuffle函数随机打乱列表中的元素顺序print random.shuffle(ll) print ll 结果： [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] None [8, 5, 1, 4, 2,
本次文章和上两篇文章完全相反，原来的两篇文章是从一个宏观的角度自上而下的介绍什么是自然语言处理。从本篇文章开始将从语言的最底层开始研究，并开始数学分析。
人工智能不但可以理解语音或图像，帮助医学诊断，还存在于人们生活的方方面面，机器学习可以理解为系统从原始数据中提取模式的能力。
让我们先看个图回顾一下小学学过的计算整数乘法的竖式计算过程 然后再来看如何使用Python来模拟上面的过程，虽然在Python中计算任意大的数字乘法都没有问题，但下面的代码作为一个算法的理解还是不错的
其基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解，经分解得到子问题往往不是互相独立的，举个简单的例子：你知道两个1相加等于2，问你三个1相加你是拿前面的两个1相加的结果加上1呢，还是再用1+1+1，你肯定会用前面的那种方法对吧，这就是动态规划，（1+1）就是（1+1+1）的子问题，且并不是相互独立，你得到了（1+1）就好得到（1+1+1）了
在上一章中，我们已经介绍了Cg语言的基础数据类型（7种）、内置数据类型，以及数组、结构、接口等类型，本章将在此基础上讨论Cg中的表达式，表达式由操作符（operator）关联一个或多个操作数（operand）构成，我们首先阐述各种类型的操作符，并结合数据类型讲解操作符的具体使用方法。
Breif 本来只打算理解JS中0.1 + 0.2 == 0.30000000000000004的原因，但发现自己对计算机的数字表示和运算十分陌生，于是只好恶补一下。 本篇我们一起来探讨一下基础——有符号整数的表示方式和加减乘除运算。 Encode 有符号整数可表示正整数、0和负整数值。其二进制编码方式包含 符号位 和 真值域。 我们以8bit的存储空间为例，最左1bit为符号
1、从树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点之间的路径，路径上的分支数目称做路径长度。
构造特定路由访问即可控制反向引用2处的值，又因为这里是双引号可以解析变量，利用PHP复杂变量进行命令执行.
提到C语言很多初学者都觉得，学到中间就进行不下去了，尤其是学到指针内存管理的部分，没写过几个野指针、没有debug过内存越界那都不叫完整的“人生”啊！
解题思路：最大公因数，也称最大公约数、最大公因子，指两个或多个整数共有约数中最大的一个；最小公倍数是指两个或多个整数公有的倍数叫做它们的公倍数，其中除0以外最小的一个公倍数就叫做这几个整数的最小公倍数。最小公倍数=两整数的乘积÷最大公约数 ， 所以怎么求最大公约数是关键。
假设集合A={a, b}，集合B={0, 1, 2}，则两个集合的笛卡尔积为{(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}。
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？ （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
相比于计算机视觉，NLP可能看起来没有那么有趣，这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶，我们要面对的，几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是，对于人工智能的征途来说，NLP才是皇冠上的那颗珍珠，NLP是AI完全问题，当NLP的问题解决了，机器才真正具备了理解、思考的能力，我们才敢说实现了真正的“智能”。
个人主页：天寒雨落的博客_CSDN博客-C,CSDN竞赛,python领域博主 💬 刷题网站：一款立志于C语言的题库网站蓝桥杯ACM训练系统 - C语言网 (dotcpp.com) 特别标注：该博主将长期更新c语言内容，初学c语言的友友们，订阅我的《初学者入门C语言》专栏，关注博主不迷路！ 目录 一、最大公约数与最小公倍数 1.题目 2.思路 3.代码 4.运行结果 5.易错点 二、求三个数字的最大值 1.题目 2.思路 3.方法一 代码 运行结果 4.方法二 三目运算符？： 代码 执行结
DPI是直接编程接口的缩写，它是SystemVerilog和C/C++等外语编程语言之间的接口。DPI允许在接口两边的语言之间直接进行跨语言函数调用。在C语言中实现的函数可以在SystemVerilog中调用(import)，在SystemVerilog中实现的函数可以使用DPI层在C语言中调用(export)。DPI支持跨语言边界的function(零时间执行)和task(耗时执行)。SystemVerilog数据类型是惟一能够在任何方向上跨越SystemVerilog和外部语言之间的边界的数据类型。
数组可以看作是带有多个下标类型相同的元素集合。 维度向量(dimension vector)是一个正整数向量。如果它的长度为k，那么该数组就是k-维的。
随着大语言模型Chatgpt的横空出世，大语言模型（Large Language Model, LLM）频繁地出现在公众的视野中，成为了商业、娱乐、教育等领域讨论的热点。在LLM众多的出色能力中，其强大的检索能力（Information Retrieval）能力备受瞩目。大语言模型本身不联网，但却好像能回答互联网上能搜到的大部分问题，包括包括事情发生的具体时间、人物关系和前因后果等等。然而，LLM的记忆能力和检索能力也不是无限的。比如，LLM的幻觉（Hallucination）问题就是学术界和工业界目前致力于解决的问题 [1]。幻觉指的是即使在不确定答案的情况下，LLM不但不会承认无法回答，还会以自信的口吻凭空捏造出事实，通常可以以假乱真。为了解决这一现象，许多研究方向被提了出来，而检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）就是其中的一种方法。对于用户的提问，RAG首先生成信息检索请求，然后在数据库中寻找相关的信息，最后，结合相关信息和用户的提问向大语言模型进行提问（流程示意图见图1）。因为在数据库中寻找到的信息都是真实可靠的，大语言模型会根据提供的真实数据进行回答，减少其幻觉的可能。不仅如此，RAG的范式极大的扩展了大语言模型的应用场景，使得其可以实现大规模内容的记忆与整理。许多应用也由此催生出来，包括虚拟人设、文章理解/总结等。在RAG中，如何在大量的内容向量（数以万计）中找到与检索向量相匹配的内容直接决定了生成的质量和效率。能否在短时间内得到丰富翔实的内容对于最后回答的生成起到了近乎决定行性的作用。在本篇文章中，我们将介绍近似近邻搜索的概念，并介绍其中三种常见的方法。
向量相似性搜索是从特定嵌入空间中的给定向量列表中找到相似的向量。它能有效地从大型数据集中检索相关信息，在各个领域和应用中发挥着至关重要的作用。
Python这些年风头一直很盛，占据了很多领域的位置，Web、大数据、人工智能、运维均有它的身影，甚至图形界面做的也很顺，乃至full-stack这个词语刚出来的时候，似乎就是为了描述它。 Python虽有GIL的问题导致多线程无法充分利用多核，但后来的multiprocess可以从多进程的角度来利用多核，甚至affinity可以绑定具体的CPU核，这个问题也算得到解决。虽基本为全栈语言，但有的时候为了效率，可能还是会去考虑和C语言混编。混编是计算机里一个不可回避的话题，涉及的东西很多，技术、架构、
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-53 最小乘积(基本型)
公约数，亦称“公因数”。 它是一个能同时整除几个整数的数 。 如果一个整数同时是几个整数的 约数 ，称这个整数为它们的“公约数”。
生活中，我们经常会遇到或者使用一些时序信号，比如自然语言语音，自然语言文本。以自然语言文本为例，完整的一句话中各个字符之间是有时序关系的，各个字符顺序的调换有可能变成语义完全不同的两句话，就像下面这个句子：
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