摘要：  it人员无论是使用哪种高级语言开发东东，想要更高效有层次的开发程序的话都躲不开三件套：数据结构，算法和设计模式。

原题链接文章目录使用前缀和算法解决统计全为1的正方形子矩阵问题题目分析解题思路前缀和算法的基本原理一维前缀和二维前缀和应用代码实现算法解析结论使用前缀和算法解决统计全为1的正方形子矩阵问题题目分析题目要求我们统计在一个由

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一、高效变现:实时竞价驱动,收益最大化FlatAdsSDK凭借其先进的应用内竞价技术和智能算法,能够精准地评估每个广告位的价值,并实时与全球

它提供了一套全面的库、工具和算法，用于几何建模、可视化、网格划分和互操作性。以下是OpenCascade的一些关键方面和组件：几何内核：OpenCascade提供了强大的几何内核，能够表示

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1：网络的底层环境采用apache的httpClient链接池框架2：图片缓存采用基于LRU的算法3：网络接口采用监听者模式4包含图片的OOM处理(及时回收处理技术的应用)importjava.io.FilterInputStream

实现一个LRU（最近最少使用）缓存可以通过使用HashMap和双向链表来实现。HashMap用于快速查找缓存中的元素，而双向链表用于维护元素的使用顺序实现思路：1.使用HashMap存储键值对，以便快速访问。2.使用双向链表维护元素的使用顺序，最近使用的元素放在链表头部，最少使用的元素放在链表尾部。3.每次访问或插入元素时，将该元素移动到链表头部。4.当缓存容量达到上限时，移除链表尾部的元素。5.

目录写在开始需要掌握的数学模型/算法评价体系/评价类问题时间序列处理数据降维聚类问题（无监督）分类问题（有监督）集成学习（Bagging/Boosting）回归问题关联分析统计学方法/统计模型智能优化算法需要掌握的

烈日当空的中午，我和妹妹为了寻找一种神奇的宝石，已经在森林里迷路三天了。听说这种神奇的宝石是在一个幽深的洞穴里，我心想。我有气无力的对妹妹说：“妹妹你说这洞穴到底在哪里呀？

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一、AIOT边缘计算机的特点强大的计算能力AIOT边缘计算机具备高性能的处理器和充足的内存，能够快速处理大量的传感器数据和复杂的算法。这使得它能够实时分析储能系统的状态，预测能源需求，并做出智能决策。

作为有一定算法能力的同学一定会想是否可以自己在有限的物理条件下去定制化自己的大模型。学术界对此也进行了一定的研究，如PromptTuning的技术等（不调试原始大模型，只调试相关的Prompt）。

目录前言应用前景国内外研究现状点云特征提取算法研究现状点云配准算法研究现状相关理论基础2.1深度学习2.1.1深度学习概述2.1.2自编码器2.1.3稀疏编码2.1.4受限玻尔兹曼机2.2多层感知机2.2.1

为了准备华为机考的刷题记录，已压线过背景：数据结构与算法零基础，此前没有刷过题，会Python。

在3D无序抓取中，深度学习算法的应用极大地提升了系统的识别精度和效率。

FAISS是一个低级别的工具，需要开发者对近似最近邻搜索算法和

有过被孤立，有过被诟病。有过自我质疑，也有到过崩坏的边缘。合也无味，孤也无味。党同伐异，这是人性。最终决意做个哑巴。少戾气，不言语，从心过活。亚里士多德说“离群索居者，不是野兽，便是神灵。”

4.垃圾回收算法有哪些?(包含各自优缺点)1.AQS全称和组成部分有哪些?它的基本原理是什么?AbstractQueueSynchronizer抽象队列同步器组成FIFO阻塞队列，i

Fiber架构重新实现了React的调度算法，使得React可以更灵活地控制组件的渲染过程。我们都知道react框架的核心算

一、串行LU分解算法（详细见MIT线性代数）1.LU分解矩阵分解LU分解分解形式L（下三角矩阵）、U（上三角矩阵）目的提高计算效率前提（1）矩阵A为方阵；（2）矩阵可逆（满秩矩阵）；（3）消元过程中没有

要求给出算法和思路!1：入队：将元素进栈A出队：判断栈B是否为空，如果为空，则将栈A中所有元素pop，并push进栈B，栈B出栈；如果不为空，栈B直接出栈。用两个队列实现一个栈的功能?

目录1深度神经网络的稀疏性：2剪枝算法分类：3具体的剪枝方法包括：4剪枝算法流程：5几种常见的剪枝算法：6结构化剪枝和非结构化剪枝各有其优缺点：7剪枝算法对模型精度的影响8影响剪枝算法对模型精度的因素模型压缩中的剪枝算法是一种应用广泛的模型压缩方法

目前参与一款在研SLG研发，目前在开发实时战斗部分的表现，今天要分享的是实时战斗头像自动排布算法的实现。

文章目录前言一、单辆车轨迹的聚类与分析1.引入库2.聚类3.聚类评价二、整个数据集多辆车聚类1.聚类2.整体评价前言  空间聚类是基于一定的相似性度量对空间大数据集进行分组的过程。空间聚类分析是一种无监督形式的机器学习。通过空间聚类可以从空间数据集中发现隐含的信息。  作者在科研工作中，需要对某些车辆的轨迹数据进行一些空间聚类分析，以期望发现车辆在行驶过程中发生轨迹点”聚集“的行为。当等时间间隔的

图解析介绍2、sensor-raw图解析程序详解常规raw10-to-raw16数据解析sc2310-raw10-to-raw16图像解析gc2053/gc2093raw图像解析3、sensor-awb及常用算法程序

CreatedonFriMay2409:04:232024"""importosimportsysimportmathimportheapqimportmatplotlib.pyplotaspltimporttime'''传统A*算法

classNode:def__int__(self):self.unable=Falseself.distanceFromDes=-1#距离终点的距离self.distanceFromOri=-1#距离起点的距离self.allDistance=-1self.added=Falseself.closed=Falseself.parent=Noneself.x=-1self.y=-1defGener

前言关于A*算法的实现是很早之前的一次开发中的成果，并做了一些改进。当然，在这里就不记录改进部分了，因为其中还有一些争议。这里仅是对A*算法的理解和使用Python实现。

通过软件算法对机器人各个关节的运动角度、位置和速度进行限制。例如，当机器人的手臂接近工作空间的边缘或者可能与其他设备发生碰撞的位置时，软限位可以使机器人自动减速或停止运动。

A*算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索算法，也是解决许多搜索问题的有效算法，广泛应用于机器人路径搜索、游戏动画路径搜索等。它是图搜索算法的一种。

就像流传了很多年的“狼来了”的故事，玩套路次数太多，终会孤立无援。信任，取决于人品；人品，才是最重要的底牌。

因此，引入自动化的安全帽佩戴检测算法，可以显著提高监控的效率和准确性。WSH(WearingSafetyHelmet，安全帽佩戴检测)算法是一种基于计算机视觉和深度学

近年来，随着人工智能技术的发展，工业排污检测算法应运而生，为解决这一难题提供了新的思路。

它具备实时监控和分析视频数据的能力，通过运用先进的人工智能算法，能够对视频中的人、车、物等进行精确识别和跟踪，从而实现对异常行为的预警和报警。首先，羚通视频智能分析平台的视频监控汇聚功能非常强大。

image.pnggithubofficesite框架语言依赖项服务端开发语言客户端调用语言是否支持restful支持算法是否支持hdfs大规模是否支持同时部署多个模型服务是否支持模型切换是否支持模型跟踪是否支持

以此建立的时间片轮询的算法，成为了工程师必备的本领，不同人的实现方式可能不一样，但是实现逻辑是差不多的。下面我们以一个实际的单总线半双工通信的发送情况来进行描述，希望能帮助你更好的理解时间片。

刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天

写在前面操作系统内存管理的页面置换算法，因为懒得看老师给的代码（太长了而且据说好像还有错误）就自己写了一个python版本的，因为比较菜，所以写的一般般，仅供大伙参考一下Orzpython版本的代码如下

最小二乘法（LeastSquaresMethod）是一种常用的拟合方法，用于在数据点之间找到最佳的直线（或其他函数）拟合。以下是一个用C#实现简单线性回归（即一元最小二乘法）的示例代码。1.最小二乘法简介对于一组数据点(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2),\ldots,(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)，最小二乘

文本分析之关键词提取：解锁信息精髓的钥匙在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的文本数据所包围。无论是新闻报道、学术论文、社交媒体帖子，还是电子邮件和聊天记录，文本都是我们获取知识和信息的主要载体。然而，面对如此庞大的数据量，如何快速准确地提取出其中的关键信息，成为了文本分析领域的一个重要课题。关键词提取，作为文本分析的核心技术之一，正是帮助我们解锁文本信息精髓的关键工具。一、什么是关键词提取？关键词

Windows优先级调度算法系统维护了一个全局的处理器数组KiProcessorBlock，其中每个元素对应于一个处理器的KPRCB对象。

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决策树由节点和边两种元素组成的结构，决策树中不包含一下哪种结点？A.根结点（rootnode)B.内部结点（internalnode）C.外部结点（externalnode）D.叶结点（leafnode）数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专项练

海拔在1500-l800米之间，森林覆盖率达70%，土壤以红壤为主，表土肥沃，气候温和，降雨适中。

这些案例将涵盖数据处理、算法、文件操作、数据可视化、网络编程、机器学习等多个领域.以下是具体的操作步骤和示例代码：基础操作1.计算两个数的和defadd(a,b):returna+bprint(add(