nD 张量底层实现是使用一块连续内存的一维数组，由于 PyTorch 底层实现是 C 语言 (C/C++ 使用行优先的存储方式)，所以 PyTorch 中的 nD 张量也按照行优先的顺序进行存储的。
LATEX 模板(中国运筹学会年会论文模板) %% Paper …关键词位于摘要下方,行首不缩进。 摘要使用小五号(…以上这些词后均不换行。 中文关键词之间以中文分号……
setAttribbute(attrname.attrvalue)--用来设置元素节点的属性名和属性值，可以替代属性节点的设置
有的时候，在看别人代码时会时不时看到ascontiguous()这样的一个函数，查文档会发现函数说明只有一句话：“Return a contiguous array (ndim >= 1) in memory (C order).”
AttributeError: incompatible shape for a non-contiguous array
JavaScript 中的数组有很多特性：存放不同类型元素、数组长度可变等等，这与数据结构中定义的数组结构或者C++、Java等语言中的数组不太一样，那么JS数组的这些特性底层是如何实现的呢，我们打开V8引擎的源码，从中寻找到了答案。V8中对数组做了一层封装，使其有两种实现方式：快数组和慢数组，快数组底层是连续内存，通过索引直接定位，慢数组底层是哈希表，通过计算哈希值来定位。两种实现方式各有特点，有各自的使用情况，也会相互转换。
在Go语言中，数组是一种基本的数据结构，用于存储一系列相同类型的元素。虽然数组在应用中非常常见，但了解其在内存中的存储方式和分配机制仍然是一个重要的课题。本文将深入探讨Go语言数组的内存分析，揭示数组在内存中的布局和分配策略。
PyTorch 中改变张量形状有 view、reshape 和 resize_ (没有原地操作的resize方法未来会被丢弃) 三种方式，「其中 resize_ 比较特殊，它能够在修改张量形状的同时改变张量的大小，而 view 和 reshape 方法不能改变张量的大小，只能够重新调整张量形状。」
在使用OpenCV进行图像处理时，可能会遇到一个常见的错误消息："Layout of the output array img is incompatible with cv::Mat (step[ndims-1] !"。本文将详细解释这个错误的原因以及如何解决它。
首先我们考虑 一维 情况(即通过一维坐标来获取随机值),如果我们仅使用一般随机方法的话,得到的随机数值是这样的:
前天推送的文章《两道腾讯技术面试题（二面经历）》，收到了不少留言，感兴趣的可以去哪篇文章下查看精选留言，有一多半同学没有正确理解题目，可分享的留言寥寥无几，根据留言我实现了一套方案。
年龄估计尝试根据面部图像预测实际年龄值或年龄组，这是计算机视觉中的一项重要任务，广泛应用于各个场景如视觉监控，人机交互，社交媒体和人脸检索等。尽管已经对该问题进行了多年的广泛研究，但从单张图像中估算出人的年龄仍非常困难。
图是一个非线性数据结构，本文将讲解图的基本运用，将图巧妙运用，并用TypeScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
导语：使用nvidia dali库来做图片加载和transforms得到的tensor，比pillow+torchvision得到的tensor，在模型推理时候慢三倍。对比tensor，虽然存在精度上的损失，但没发现其他任何问题，最终定位出来是显存中tensor不连续。
这里就要分情况了，要看你有么有“以太网”，或者说是“本地连接”，如果没有，那就不用继续这一趴了，直接划到下面故障解决部分吧。
视频是由一帧帧的图片组成. 以一个时长 1小时,帧率为30fps, 分辨率为1080P的视频举例, 一帧未压缩的图片(yuv420)大小为
给定一个字符串 s，计算具有相同数量 0 和 1 的非空（连续）子字符串的数量，并且这些子字符串中的所有 0 和所有 1 都是连续的。
光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。其计算方法可以分为三类：
老师想给孩子们分发糖果，有 N 个孩子站成了一条直线，老师会根据每个孩子的表现，预先给他们评分。
网络信号经过传递会逐层衰减，且遇到阻隔物无法直接穿透，在此情况下需要计算某个位置的网络信号值。
Linux 内核 初始化 完成之后 , 就会 丢弃 引导内存分配器 , 如 : bootmem 分配器 , memblock 分配器 ;
来看一个生活中的例子：周末和朋友一起吃火锅，人非常多，我们需要在等候区等候，这个等候区就与顺序表有非常多的相似之处，借助它去理解顺序表的特点。首先，在等候区有非常多的椅子，这些椅子往往是排成一排连续排放的，中间不会空出很大的空间造成浪费。这就与在顺序表中选取存储单元的方法是一样的，我们会选取一段地址连续的存储单元去存放顺序表。接着工作人员会安排我们在椅子上连续的坐下等候。在存储单元当中去进行数据的存放是一样的，也是依次地存放线性表当中的数据元素，中间也不会空出许多存储单元造成空间的浪费。最后结伴而行的朋友也会坐在相邻的椅子上，这与顺序表的存放是相同的。在逻辑上相邻的两个元素在物理位置上也要保证它相邻，也会把它存放在相邻的存储单元上。在这个例子当中，其实椅子就代表着存储单元，而每一个等候的人就是要存放的数据元素。来总结一下顺序表的特点：
笔者言： 之前的循环VSR方法大多将相邻帧参考帧以及前一时刻的SR输出作为输入，本文将未来的SR输出也参与进参考帧的重建，通过伪相邻SR的方式精进细节，这让笔者眼前一亮。
行是指多维数组一维展开的方式，对应的是列优先。C/C++中使用的是行优先方式（row major），Matlab、Fortran使用的是列优先方式（column major），PyTorch中Tensor底层实现是C，也是使用行优先顺序，因此也称为 C order。
综上所述，Redis的压缩列表在存储和查询大量小数据时更加高效，因为它可以节省内存，具有更好的数据局部性，减少内存分配和释放的开销，并且对范围查询具有良好的支持。
单一连续分配:内存分为系统区和用户区,只有一道用户程序占据整个用户区,无外部碎片,有内部碎片,内存利用率低 固定分区分配:分为系统区和用户区,用户区划分多个分区,每个分区一个程序,无外部碎片,有内部碎片,利用率低
今天将分享Unet的改进模型SAU-Net，改进模型来自2020年的论文《SAU-Net Effient 3D Spine MRI Segmentation Using Inter-Slice Attention》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
在计算机里，所有的数据结构本质上其实都可以归为两类：数组和链表。对于链表，我将会在第03 与第 04 讲中着重讲解。今天我将要和你一起探索数据结构中最基本的知识点——数组（Array）。
https://blog.aksy.space/CCF-CSP/201312-3.html
顺序表也就是数组，重点要知道数组是随机存取的，知道下标就能取出数据。时间复杂度为O(1)。
页表指出逻辑地址中的页号与所占主存物理块号的对应关系。页式存储管理在用动态重定位方式装入作业时，要利用页表做地址转换工作。
前些日子，星球里讨论风控建模面试中的一些问题，其中就提到了 “卡方分箱”。大家对卡方分箱都有或多或少的疑问，应星球朋友要求，最近整理了一下我对卡方分箱的理解，也借此分享给公众号的朋友们。
请实现一个铁路购票系统的简单座位分配算法，来处理一节车厢的座位分配。 假设一节车厢有20排、每一排5个座位。为方便起见，我们用1到100来给所有的座位编号，第一排是1到5号，第二排是6到10号，依次类推，第20排是96到100号。 购票时，一个人可能购一张或多张票，最多不超过5张。如果这几张票可以安排在同一排编号相邻的座位，则应该安排在编号最小的相邻座位。否则应该安排在编号最小的几个空座位中（不考虑是否相邻）。 假设初始时车票全部未被购买，现在给了一些购票指令，请你处理这些指令。
「以扣会友」线下活动所在场地由若干主题空间与走廊组成，场地的地图记作由一维字符串型数组 grid，字符串中仅包含 “0"～"5” 这 6 个字符。 地图上每一个字符代表面积为 1 的区域，其中 “0” 表示走廊，其他字符表示主题空间。 相同且连续（连续指上、下、左、右四个方向连接）的字符组成同一个主题空间。
假设是 3 个朋友一起坐高铁出去玩，希望能预定到相邻的座位。现在这趟车某个车厢里每排的座位的编号是 A、B、C、D、F，其中，A 和 F 是靠窗位置，C 和 D 之间是过道。即使隔着过道，C 和 D 仍是可以看作是相邻的座位。
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在菜鸟教程看到了css组合选择符的“相邻兄弟选择器”，刚开始对这个概念有些不太理解，通过查阅资料并且经过一些试验总算有了些头绪。
正文之前 我要东山再起了！！没错CCF迫在眉睫（其实是我以为报名之后一个月才考，结果报名截止之后一周就考试！(╯‵□′)╯︵┻━┻！！！还能好好做朋友吗！！）所以今天火急火燎的就开始写题目了！结果，二
在计算机程序设计中，图也是一种非常常见的数据结构，图论其实是一个非常大的话题，在数学上起源于哥尼斯堡七桥问题。
说到选择器，大家可能会想到层叠样式表。在css中，选择器可以获取元素，为其添加css样式；但zepto框架与css选择器相比，它更加强大，因为zepto选择器为元素添加的是行为，行为的添加使得页面的交互更加丰富多彩。今天就来介绍一下zepto的常用选择器——层次选择器、属性选择器。
1. 父子关系 .a:hover .b{color:red}; 2. 同级相邻元素 .a:hover + .b{color:red}; 3. 同级不相邻元素 .a:hover ~ .b{color:red}; ps: 1. 同级相邻或者不相邻都可以使用 ~； 2. 这里的同级指b标签必须在a的后面，若是前面，则不起效果，使用js控制。
现代操作系统都采用的是逻辑地址，即我们在程序中定义的地址都是逻辑上的并不是真正的物理地址，原因是因为在多道程序中是不能确定到程序运行后的物理地址的，有可能被其他程序占用，有可能会动态的改变其地址，例如物理地址在02位置，当01位置的数据变大后导致数据02的空间需要被占用，此时物理地址会发生变化。逻辑地址可以让每个进程自己的地址都是连续的即在逻辑上是连续的。
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
在很多App的首页顶端都会有一个广告轮询视图（大多数App都在这个位置），轮询广告至少是3页。通常轮询广告下方中心的位置是若干个小点（有的可能是其他效果，如横杠），小点数目和广告页面数目相同，当显示某个广告页面时，表示该广告页面的小点就会处于选中状态（一般是变颜色）。通过点击小点，可以切换到指定的广告页面，也可以通过手指左右滑动来切换相邻的广告页面。效果如图1所示。
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下： 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。整个算法分为以下几个部分： 1. 构建尺度空间 这是一个初始化操作，尺度空间理论目的是模
光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。
1. FASTN算法的动机 大部分特征检测算法的效果较好，但是达不到实时，因此提出FAST （Features from Accelerated Segment Test） 2. FASTN算法的基本原理 用一句话来讲FASTN算法的原理就是：看一个像素周围有一定数量的像素与该点像素值不同，则认为其为角点。步骤如下： 1）在图像中任选一点p， 假定其像素（亮度）值为 Ip 2）以r为半径画圆，覆盖p点周围的M个像素，如下图所示: r=3， M=16 3）设定阈值t，如果这周围的16个像素中有连续的N个像素的
今年六月，来自加州大学伯克利分校等机构的一个研究团队开源了 vLLM（目前已有 6700 多个 star），其使用了一种新设计的注意力算法 PagedAttention，可让服务提供商轻松、快速且低成本地发布 LLM 服务。
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