解法:转换题意后，这题就是给定一个序列a，给出m个询问，问[0,k]的第pos小的数.特殊就特殊在是从0开始的。可以保存询问，我们让不同的询问ki从小到大排列，从小到大枚举k，将前ki个数存入树状数组，这时候可以通过二分答案来枚举答案mid，查询小于等于mid的数num，找出num=pos的最小的mid，就是第pos小的数了。时间复杂度是O(nlog^2n)应该能更快...还没去想#include

jjj之间也必定联通，可以floydfloydfloyd三重循环暴力处理，a[u][v]的值为111或000，表示uuu和vvv之间是否连通具体操作见代码附上代码#pragmaGCCoptimize("-Ofa

点击跳转到题目目录题目描述思路每次记录最优点的代码记录询问状态的代码查询pos的代码代码题目描述给定一个长度为n的子序列，有m次询问，每次询问给定一个k和pos，表示求长度为k的最大子序列之和的第pos位是什么数字。同时每个最大子序列之和要求满足字典序最小思路题目给定范围1≤n,m≤2e51\leqn,m\leq2e51≤n,m≤2e5，很容易想到对于询问长度为k的最大求和子序列时，只要贪心的把每

题目：YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection作者：AlexeyBochkovskiy，Chien-YaoWang，Hong-YuanMarkLia【Joseph因为他的作品被用到了军事等领域及给个人隐私带来的风险，今年2月宣布退出CV,向yolo创始人JosephRedmon致敬！】Motivation:作者认为常规的网络在一定程度上解决了一

简介：笔者原本计划接着解读一篇有关NAS的文章的，奈何今天YOLOv4突然闪亮登场，经不住诱惑，那篇有关NAS的文章就只能后面再写了。好了，废话不多说，进入正题。论文链接代码链接本文链接前言：YOLO系列的网络都有一个共同的特点，即追求网络精度也追求网络速度，YOLOv4在此基础上又多了一个追求，那就是降低硬件要求。换句话说，作者希望只有一个GPU的“穷人”也能玩转YOLO，而不是像Google那

最近新出了YOLOV4，我系统的从V1开始整理出稿，传送门：【YOLOv1原文+翻译】YouOnlyLookOnceUnified,Real-TimeObjectDetection【YOLOv2原文+翻译】YOLO9000:Better,Faster,Stronger【YOLOv3原文+翻译】YOLOv3：AnIncrementalImprovement【YOLOv4原文+翻译】YOLOv4：Op

Abstract据说有很多功能提高卷积神经网络（CNN）的准确性。实际测试此类功能的组合需要数据集和结果的理论依据。某些功能仅在某些型号上运行并且仅针对某些问题，或者仅针对小规模问题数据集而一些功能，例如批量归一化和残余连接，适用于大多数模型，任务和数据集。我们假设这样的普遍性功能包括加权残差连接（WRC），跨阶段部分连接（CSP），交叉微型批处理归一化（CmBN），自我对抗训练（SAT）和米什激

作者：AlexeyBochkovskiy,Chien-YaoWang,Hong-YuanMarkLiao作者单位：台湾,中科院信息研究所联系方式：[email protected],[email protected],[email protected]源码：https://github.com/AlexeyAB/darknet摘要这里有大量的特征用于特殊卷积神经网络(

文章目录摘要：一、本文工作（1）本文添加的功能（2）本文对比方法二、相关工作（1）目标检测模型1）backbone2）neck1.附加块2.路径聚合块3）Head1.有锚2.无锚（2）稀疏预测（两阶段）（3）数据增强（4）IoU（5）扩大接受域的模块（6）注意力模块1）channel-wiseattention2）point-wiseattention（7）特征集成（8）激活函数（9）后处理三、方

参考代码：darknet1.概述导读：检测网络发展到现如今已经有很多的改进思路，这些改进思路在狭义或是广义程度上都对检测网络的性能有所提升。在这篇文章中对这些改进的思路进行探究，从理论上分析对检测结果的影响。文章发现一些检测优化的技巧是针对某个数据集，某个问题等较为单一的方面进行设计与优化的，并不具有较高的通用价值，因而这篇文章更加关注于具有通用价值的改进思路。这些思路包括：加权的残差连接（Wei

摘要有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络（CNN）的精度。需要在大型数据集上对这些特性的组合进行实际测试，并对结果进行理论验证。某些特性在特定的建模中起决定性作用，而在特定的强制确定问题中起决定性作用，或仅适用于小规模数据集；而某些特性（如批处理规范化和剩余连接）则适用于大多数模型、任务和数据集。我们假设这些通用特征包括加权剩余连接（WRC）、跨阶段部分连接（CSP）、跨小批量规范化（CmBN）

《YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection》链接地址发表会议：CVPR2020AlexeyBochkovskiyChien-YaoWangHong-YuanMarkLiaoInstituteofInformationScienceAcademiaSinica,TaiwanAbstract：有大量的功能据说可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性。

两个月以前YOLO之父JosephRedmon发文称不能忍受自己的研究被用于军事等带来的负面影响，放弃继续推进YOLO的研究，群里师兄弟们都在为之惋惜，这辈子看不到YOLOv4的出现了，但是没想到昨天突然各大公众号都开始疯狂推送YOLOv4的消息，点开一看YOLOv4的作者确实不是JosephRedmon而是AlexeyBochkovskiy。AlexeyBochkovskiy何许人也？在Wind

闲谈：今年初YOLO之父JosephRedmon宣布推出CV界，引起轩然大波，大家纷纷猜测YOLO是否不会再出v4版，退出历史舞台。今天，YOLOv4重磅发布，作者为俄罗斯开发者AlexeyBochkovskiy和两位中国台湾开发者Chien-YaoWang、Hong-YuanMarkLiaoYOLOv4没有理论创新，而是在原有YOLO目标检测架构的基础上增加了近年CNN改进的众多技术，从数据处理

目录2.Relatedwork2.1.Objectdetectionmodels2.2.Bagoffreebies2.3.Bagofspecials3.Methodology3.1.Selectionofarchitecture3.2.SelectionofBoFandBoS3.3.Additionalimprovements3.4.YOLOv44.Experiments4.1.Experimen

今天刷看到了YOLOv4之时，有点激动和兴奋，等了很久的YOLOv4，你终究还是出现了论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdfGitHub地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet觉得作者很地道，论文附上开源，没有比这更开心的事情了吧！首先附上对论文总结的思维导图，帮助大家更好的理解！（思维导图和论文译文PDF均可在公众号

很久没写长博文了，试着找回青春的感觉，跟以前懵懂时光相比自我感觉有了很大的进步，现在码字的时候会提前安排好思路跟布局，会更加关注系统性，追本溯源；面对一些新鲜的知识也懂得了引用，方便以后再次复习阅读。回想最初只是翻译题目+粘贴代码，现在更佳珍惜每一次写作的机会，每写一篇就是对自我的总结。当所有人以为JosephRedmon会带着YOLO一起退出AI界的时候，历史的车轮似乎并不愿意停下,，只是换了一

https://leetcode.com/problems/optimal-account-balancing/description/NPComplete问题,O(n!)

https://discuss.leetcode.com/topic/76158/11-liner-9ms-dfs-solution-detailed-explanationSolution：思路：TimeComplexity:O(N!)SpaceComplexity:O(N)SolutionCode：classSolution{publicintminTransfers(int[][]trans

Author:TaoDengPublish:arXivKeywords:delay-optimal;device-to-device欲解决的问题：However,thereisacleartrade-offbetweenoffloadinganddelay

中心思想：在提出YOLOv4之前，作者先对现有的主流改进思路，进行了分类&综述基于上述的改进思路进行尝试，整合，最终提出了YOLOv4。主要的贡献在于：能够实现低成本的训练（只用1张卡）验证了训练&预测过程中的一些trickBagofFreebiesBagofFreebies指的是通过更好的训练方式来得到性能的提升，而这种训练方式不会对模型的预测(inference)带来比较大的负担最常见的Fre

题目Givenalistofpositiveintegers,theadjacentintegerswillperformthefloatdivision.Forexample,[2,3,4]->2/3/4.However,youcanaddanynumberofparenthesisatanypositiontochangethepriorityofoperations.Youshouldfin

1函数原型：scipy.cluster.hierarchy.linkage(y,method='single',metric='euclidean',optimal_ordering=False)函数功能

目录摘要1、简介2、前言2.1问题的定义2.2Kempe等人的贪心算法2.3Borge等人的方法3、方法提出3.1节点选择3.2参数估计3.3合并4、扩展4.1改进参数估计4.2归纳到触发模型参考资料文章的基本逻辑是这样，首先对前人的工作做了一些总结，针对RIS算法存在计算复杂度高的问题提出了新的算法优化，整个文章围绕为什么要优化以及如何优化一步步展开，本文难得之处在于其有充足的理论证明保证。以C

InthetraditionalRMQ(RangeMinimumQuery)problem,wehaveastaticarrayA.Thenforeachquery(L,R)(L1):wedoaleft“circularshift”ofA

629145600sectorsUnits=sectorsof1*512=512bytesSectorsize(logical/physical):512bytes/512bytesI/Osize(minimum/optimal

dev/sdb4.对新磁盘进行分区，由于fdisk仅支持2T以内磁盘分区，但该磁盘大于2T，所以使用parted进行GPT格式分区：#parted/dev/sdb5.参数计算，克隆一个新会话获取参数值（optimal_io_size

ProblemDescriptionInthetraditionalRMQ(RangeMinimumQuery)problem,wehaveastaticarrayA.Thenforeachquery(L,R)(L1):wedoaleft“circularshift”ofA

题目链接：【POJ】点击打开链接【caioj】点击打开链接算法：1：跑一遍弗洛伊德，求出点与点之间的最短路径2：二分答案，二分”最大值最小“3.1：建边，将原点与每头奶牛连边，流量为1，记dist[i][j]为i到j的最短路径，若dist[i][j]#include#include#include#include#include#include#include#include#include#in

ChannelPruningviaOptimalThresholding代码链接：https://github.com/yeyun11/netslim论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.04566该方法于上个月开源。摘要结构化剪枝，特别是通道剪枝(channelpruning)，被广泛用于降低计算成本和与现成的硬件设备的兼容性。在现有作品中，通常使用预定义的全局阈值或从

目录主题：慢性病的预防。炎症（慢性炎症）是导致慢性病的原因。减少慢性炎症->保健医学，营养科学，预防医学->一些措施，杜克博士的行动策略（见“轻松达到最佳健康状况的25项建议”）主要慢性病的危险因素//本文介绍四种主要慢性病。//危险因素是能增加你患某一特定疾病概率的生活方式、生物特性或其他特征。心脏病的危险因素。…癌症的危险因素。…肥胖（肥胖症）的危险因素。…2型糖尿病和（代谢综合征）胰岛素抵抗

http://conversionxl.com/website-information-architecture-optimal-user-experience/在网站上应该有什么类型的content？

题目：Agroupoffriendswentonholidayandsometimeslenteachothermoney.Forexample,AlicepaidforBill'slunchfor$10.ThenlaterChrisgaveAlice$5forataxiride.Wecanmodeleachtransactionasatuple(x,y,z)whichmeanspersonxga

_adf.ctrl-state=zm396viw3_9&_afrLoop=326564084785384R11itoR12AssetsErrorListingsfor:APP-OFA-47039,APP-OFA

原题网址：https://leetcode.com/problems/optimal-account-balancing/Agroupoffriendswentonholidayandsometimeslenteachothermoney.Forexample

1）如何在Editor中监听Prefab修改后AutoSave的事件2）关于动画文件的Optimal选项的开启优点3）一个大地形拆成多个MeshCollider，对性能有帮助吗4）Camera.SetReplacementShader

原文地址：https://advancedweb.hu/what-is-the-optimal-password-length/原文作者：TamásSallai1.引言如何选择一个密码，最好的保护您，防止数据泄漏

题目描述：Agroupoffriendswentonholidayandsometimeslenteachothermoney.Forexample,AlicepaidforBill'slunchfor$10.ThenlaterChrisgaveAlice$5forataxiride.Wecanmodeleachtransactionasatuple(x,y,z)whichmeanspersonx

possiblesolutions—>optimal(time&space)codetestcases这里一定要记得和面试官要几个测

感觉有一种第一次就想追求optimal的solution，暴力法的doubleloop想都没去想。感觉两个Forloop表示subarray的方法在我脑袋里仿佛完全不存在一样。。。

所以初以为YOLOV4就是一个YOLOV3optimal版本，这几天真正看了下YOLOV4，并把它在自己数据集上跑起来后才知道V4和V3的确有较大的一些改

二：优化思路2.1：Unity引擎对导入的AnimationClip提供三种压缩格式，Off、KeyframeReduction和Optimal。其中，Off表示不采用压缩处理；KeyframeR

AI：2020年6月24日北京智源大会演讲分享之机器学习前沿青年科学家专题论坛——10:40-11:10金驰《Near-OptimalReinforcementLearningwithSelf-Play》导读：首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶级教授，博主受益匪浅，此文章为博主在聆听各领域教授或专家演讲时，一张一张截图进行保存，希望与大家一起学习，共同进步，一起见证或筑起人工智能的下一个十

67108864sectorsUnits=sectorsof1*512=512bytesSectorsize(logical/physical):512bytes/512bytesI/Osize(minimum/optimal

前言YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection[Submittedon23Apr2020]【是的，你没看错，2020年04月23日，YOLOv4终于来了。】YOLOv4论文：https://arxiv.org/abs/2004.10934YOLOv4开源代码：https://github.com/AlexeyAB/darknetYOLOv4的作者

在启动tomcat的时候发现日志里有这么个奇怪的东西:信息:TheAPRbasedApacheTomcatNativelibrarywhichallowsoptimalperformanceinproductionenvironmentswasnotfoundonthejava.library.path:C:\ProgramFiles\Java\jre1.6.0_05\bin;D:\java\ap

问题描述springboot程序在启动时提示信息[2018-10-2421:59:05.214]-440信息[restartedMain]---org.apache.catalina.core.StandardService:Startingservice[Tomcat][2018-10-2421:59:05.220]-440信息[restartedMain]---org.apache.catal

来源于文档的主要内容：ORCA主页文档来源本文要解决的问题：n(n>0)n(n>0)n(n>0)个个体导航向目标点移动过程中，对于其它个体或者障碍物进行动态避让，并寻找最佳路径向目标点移动。和A星寻路算法有什么异同？相对而言，ORCA是局部导航，导航目标是在个体自己的周围，让个体自身避开与自己接近的其它个体目标和障碍，ORCA只能感知到靠近自身周围的情况，没有全局环境的信息，所以它只管

total30218842sectorsUnits=sectorsof1*512=512bytesSectorsize(logical/physical):512bytes/512bytesI/Osize(minimum/optimal

Givenalistofpositiveintegers,theadjacentintegerswillperformthefloatdivision.Forexample,[2,3,4]->2/3/4.However,youcanaddanynumberofparenthesisatanypositiontochangethepriorityofoperations.Youshouldfindo