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LeetCode 85 | 如何从矩阵当中找到数字围成的最大矩形的面积？

题意 给定一个只包含0和1的数字矩阵，要求在这个矩阵当中找到一个由1组成的最大面积的矩形，返回这个面积。...题解 还是老规矩，我们从最简单的方法入手，一点点推导出最佳的思路。 暴力 首先最简单的当然是暴力，这题让我们寻找一个矩形，直接寻找矩形是有点麻烦的。...锁定一个矩形的方法一般有两种，第一种是用矩形的中心点和长宽来确定。这一种在各种图像识别和目标检测算法当中经常用到，模型预测的结果就是图像中心点的坐标以及长宽的长度。 ?...所以我们需要遍历作为底层的行，然后用这种方法寻找最大面积，全局当中找到的最大面积就是答案。...在单调栈的使用当中，有两个细节，一个细节是栈在初始化的时候插入了-1，插入-1是作为一个标兵，也就是所有情况能够达到的最左侧的边界。

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    如何从40亿个整数中找到不存在的一个

    前面我们曾经提到过《如何对1千万个整数进行快速排序》，我们使用位图法解决了这个问题。32位整型最多有4294967296个整数，而很显然40亿个数中必然会至少缺一个。...我们同样也可以尝试使用位图法解决该问题，使用536 870 912个字节，约512M内存存储这40亿整数，存在该整数的位置1，最后遍历比特位，输出第一个比特位为0的位置即可。...那如果仅借助几个“临时”文件，使用几百字节的内存的情况下该如何处理呢？ 能否使用二分搜索呢？这40亿个整数是随机排列的，因此普通的二分搜索不能找到那个不存在的数。但是我们可以基于二分搜索的思想。...从最高比特位开始： 将最高比特位为0的放在一堆，为1的放在另外一堆 如果一样多，则随意选择一堆，例如选0，则该位为0 如果不一样多，选择少的一堆继续，如1更少，则该位为1 这里需要做一些解释： 由于...总结 本文从一个特别的角度用最常见的二分搜索解决了该问题，最多拆分32次，便可从中找到不存在的整数。你有什么更好的思路或优化点，欢迎留言。

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    我是如何从3亿IP中找到CISCO后门路由器的

    接到某单位通知让查找中国具有SYNful Knock后门的CISCO路由器，按照曼迪安特分析的报告称中国已经发现3台具有SYNful Knock后门的路由器，如何快速从全国3亿IP地址中快速查找出3个IP...一、获取IP地址 为保证中国IP的全面性，从apnic重新获取亚洲区域所分配到的IP，过滤出CN的IP，结果如下。...二、IP地址格式调整 将IP地址格式调整成zmap的CIDR格式，如下： 三、使用zmap检测80端口开放ip 命令：zmap -w china_ip_cidr.txt -p 80 -o 80.txt...检测出5184575个开放80端口的IP地址。...四、POC制作思路 互联网搜索发现还没有此后门的POC（现在CISCO已经发布自己的POC,后期我的POC也参考CISCO的POC做了适当调整），没办法自给自足仔细研读了曼迪安特的报告，经过多次改版最终

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    如何从有序数组中找到和为指定值的两个元素下标

    如何从有序数组中找到和为指定值的两个元素下标?...2, 7, 17, 26, 27, 31, 41, 42, 55, 80} target=72.求得值为17和55,对应下标为:2,8 思考下,只要将元素自己与后面的所有元素相加计算一下,就能找到对应的两个值...换个思路,在这个有序数组中,可以使用2个指针分别代表数组两侧的两个目标元素.从目标数组的两侧,向中间移动;当两个指针指向的元素计算值,比预定值target小了,那左侧指针右移下,重新计算;当计算值大于target...时,右侧指针左移下,直到两个元素和与target相等.这种方法叫做搜索空间缩减,这也是这道题的关注点.这种方法的时间复杂度只有O(2*n)(非严谨说法),是非常高效的一种方法了....一起看下指针如何移动的, 1. 2+80>72,j左移; 2. 2+55<72,i右移 3. 7+55<72,i右移 4. 17+55=72,计算结束 可见,两个指针只移动了3次,就计算出结果

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    如何使用 AngularJS 构建功能丰富的表格？

    本文将详细介绍 AngularJS 中的表格相关知识，并演示如何使用 AngularJS 构建功能丰富的表格。先决条件在开始之前，请确保您已经正确安装并配置了 AngularJS 环境。...如果尚未安装，请根据AngularJS官方文档的指引执行安装步骤。创建基本的表格在 AngularJS 中，我们可以使用 ng-repeat 指令迭代一个数组，以动态生成表格的行。...以下示例演示如何使用输入框实现表格数据的过滤： 的表格相关知识。我们学习了如何使用 ng-repeat 指令动态生成表格的行和表头，以及如何通过排序和过滤器对表格进行排序和过滤。...此外，我们还了解了如何使用分页外部模块实现表格的分页功能。通过合理运用 AngularJS 提供的表格功能，我们可以轻松构建功能丰富、交互性强的表格组件，提升用户体验。

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    在Python中如何使用BeautifulSoup进行页面解析

    网络数据时代，各种网页数据扑面而来，网页中包含了丰富的信息，从文本到图像，从链接到表格，我们需要一种有效的方式来提取和解析这些数据。...然而在处理网页数据时，我们常常面临着需要从页面中提取特定元素或者分析页面结构的问题。这些问题可能包括从网页中提取标题、链接、图片等内容，或者分析页面中的表格数据等。...可以使用pip命令来安装pip install beautifulsoup4接下来，我们可以使用以下代码示例来演示如何在Python中使用BeautifulSoup进行页面解析：from bs4 import...BeautifulSoup解析页面soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")# 示例：提取页面中的标题title = soup.title.textprint...例如，我们可以使用find方法来查找特定的元素，使用select方法来使用CSS选择器提取元素，使用get_text方法来获取元素的文本内容等等。

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    如何只用2GB内存从204080亿个整数中找到出现次数最多的数

    公众号：苦逼的码农 作者：帅地 这几天小秋去面试了，不过最近小秋学习了不少和位算法相关文章，例如 【面试现场】如何判断一个数是否在40亿个整数中？...小秋：key 和 value 都是 int 型整数，一个 int 型占用 4B 的内存，所以哈希表的一条记录需要占用 8B，最坏的情况下，这 20 亿个数都是不同的数，大概会占用 16GB 的内存。...面试官:你的分析是对的，然而我给你的只有 2GB 内存。 小秋：（感觉这道题有点相似，不过不知为啥，没啥思路，这下凉凉），目前没有更好的方法。...小秋：刚才你说，我的那个方法，最多只能记录大概 2 亿多条的不同记录，那么我可以把这 20 亿个数映射到不同的文件中去，例如，数值在 0 至 2亿之间的存放在文件1中，数值在2亿至4亿之间的存放在文件2...面试官：那如果我给的这 40 亿个数中数值都是一样的，那么你的哈希表中，某个 key 的 value 存放的数值就会是 40 亿，然而 int 的最大数值是 21 亿左右，那么就会出现溢出，你该怎么办？

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    如何从失焦的图像中恢复景深并将图像变清晰？

    是的，我们今天就来看看另外一种图像模糊——即失焦导致的图像模糊——应该怎么样处理。 我今天将要介绍的技术，不仅能够从单张图像中同时获取到全焦图像（全焦图像的定义请参考33....b 反向使用用去卷积的思想，就可以得到卷积核c。...此时，聪明的你一定想到如何获取全焦图像了，我猜你是这样想的： 先提前标定好各个失焦距离的PSF 对输入的模糊图像每一个点，用这些不同的PSF分别做去卷积操作，根据输出的图像的清晰程度，判断哪个是这个点对应的正确尺寸的...2.3 完整的过程 有了前面所讲的两点作为基础，作者就进一步解释了如何来获取全焦图像。 提前标定好不同尺度的编码光圈卷积核 ? 对每个像素i，选择一个局部窗口 ? ，对应的图像为 ?...因此，不管是从肉眼上观察，还是通过振铃效应导致的过大的卷积误差，我们都很容易判断哪个是正确尺度的卷积核。

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    如何使用 Python 隐藏图像中的数据

    在这篇文章中，我们将重点学习基于图像的隐写术，即在图像中隐藏秘密数据。 但在深入研究之前，让我们先看看图像由什么组成： 像素是图像的组成部分。...每个 RGB 值的范围从 0 到 255。 现在，让我们看看如何将数据编码和解码到我们的图像中。 编码 有很多算法可以用来将数据编码到图像中，实际上我们也可以自己制作一个。...在这篇文章中使用的一个很容易理解和实现的算法。 算法如下： 对于数据中的每个字符，将其 ASCII 值转换为 8 位二进制 [1]。 一次读取三个像素，其总 RGB 值为 3*3=9 个。...考虑我们之前编码的图像。...程序执行 数据编码 数据解码 输入图像 输出图像 局限性 该程序可能无法对 JPEG 图像按预期处理，因为 JPEG 使用有损压缩，这意味着修改像素以压缩图像并降低质量，因此会发生数据丢失。

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    如何只用2GB内存从204080亿个整数中找到出现次数最多的数

    小秋：key 和 value 都是 int 型整数，一个 int 型占用 4B 的内存，所以哈希表的一条记录需要占用 8B，最坏的情况下，这 20 亿个数都是不同的数，大概会占用 16GB 的内存。...面试官:你的分析是对的，然而我给你的只有 2GB 内存。 小秋：（感觉这道题有点相似，不过不知为啥，没啥思路，这下凉凉），目前没有更好的方法。...小秋：刚才你说，我的那个方法，最多只能记录大概 2 亿多条的不同记录，那么我可以把这 20 亿个数映射到不同的文件中去，例如，数值在 0 至 2亿之间的存放在文件1中，数值在2亿至4亿之间的存放在文件2...显然，相同的数一定会在同一个文件中，我们这个时候就可以用我的那个方法，统计每个文件中出现次数最多的数，然后再从这些数中再次选出最多的数，就可以了。...面试官：那如果我给的这 40 亿个数中数值都是一样的，那么你的哈希表中，某个 key 的 value 存放的数值就会是 40 亿，然而 int 的最大数值是 21 亿左右，那么就会出现溢出，你该怎么办？

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    从文本到图像：AIGC 如何改变内容生产的未来

    从文本到图像：AIGC 如何改变内容生产的未来 在过去的几年里，人工智能生成内容（AIGC）技术迅速崛起，从基础的文本生成到更复杂的图像、音频甚至视频生成。...在这篇文章中，我们将探索AIGC是如何将文字转化为生动的图像，以及这种技术如何改变内容生产的未来。...但随着技术的进步，AIGC逐渐进入了图像、音频、视频生成等领域。尤其是近年来图像生成技术的突破，让AIGC成为了视觉内容生产的新利器，实现了从文本描述到图像生成的跨越。...版权与法律问题 生成内容的版权归属尚未有明确规定，尤其是在涉及商业应用时，AIGC生成的图像或视频是否属于原始模型的创造者或使用者，这是一个悬而未决的法律问题。 3....因此，如何规范AIGC的使用，避免技术被滥用，是行业需要面对的重要课题。 六、AIGC改变内容生产的未来 尽管面临诸多挑战，AIGC无疑已经在内容生产领域掀起了一场革命。

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    如何使用 Google 的 AutoAugment 改进图像分类器

    本文将解释什么是数据增强，谷歌AutoAugment如何搜索最佳增强策略，以及如何将这些策略应用到您自己的图像分类问题。...它还有助于防止过度拟合，因为网络几乎从来不会看到完全相同的两次输入然后仅仅记住它们。典型的图像数据增强技术包括从输入图像中随机裁剪部分，水平翻转，应用仿射变换，如平移、旋转或剪切等。 ?...由于重复训练带来的验证集性能的随机波动，很难确定这些增加的旋转是否提高了模型性能，因为您可以从两次不同的训练中获得随机的改进，而这些改进并不是因为使用了数据增强。...一个主要策略由5个子策略组成，每个子策略依次应用2个图像操作，每个图像操作都有两个参数:应用它的概率和操作的幅值(70%的概率执行旋转30度的操作) 这种策略在训练时是如何应用在图片上的呢?...如何训练AutoAugment ? AutoAugment像NASNet一样训练——一个源自Google的用于搜索最优图像分类模型结构的增强学习方法。

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    你说：公主请学点爬虫吧！

    在大数据时代，数据的处理已成为很关键的问题。如何在茫茫数字的海洋中找到自己所需的数据呢？不妨试试爬虫吧！ 本文，我们从最基本的 python 爬虫入门。谈谈小白如何入门！...('https://blog.bbskali.cn') # 返回网页内容 print(x.text) beautifulsoup4 和前者一样，利用beautifulsoup4库也能很好的解析 html...# 安装 pip install beautifulsoup4 小试牛刀 这里，我们以Quotes to Scrape这个简单的网站为例。 我们可以看到，当前页面主要有标题 作者 标签等信息。...这包含： HTML 元素中的引用文本 HTML 元素中的引用作者 元素中的标签列表，每个标签都包含 HTML 元素中 现在我们来学习如何使用 Python...这里，我们已博客园的数据为例，如我想爬取博客园的文章标题、作者、发布时间、点赞数等信息。 然后提交后，等待抓取完成。

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）

    您可以在此文档中找到有关 pandas 的简单安装说明。 从源代码安装 请参阅贡献指南以获取有关从 git 源代码树构建的完整说明。此外，如果您希望创建 pandas 开发环境，请参阅创建开发环境。...如何读取和写入表格数据？ 如何选择 DataFrame 的子集？ 如何在 pandas 中创建图表？...如何从现有列派生新列 如何计算摘要统计信息 如何重新设计表格布局 如何合并来自多个表的数据 如何轻松处理时间序列数据 如何操作文本数据 pandas 处理什么类型的数据...使用 Python 字典列表时，字典键将用作列标题，每个列表中的值将用作DataFrame的列。...前往用户指南 关于 DataFrame 和 Series 的更详细解释可在数据结构介绍中找到。 如何读取和写入表格数据？

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    如何使用Python自动给Excel表格中的员工发送生日祝福

    下面是使用Python自动给Excel表格中的员工发送生日祝福的步骤： 首先，我们需要安装pandas和openpyxl这两个库。...可以使用以下命令进行安装： pip install pandas openpyxl 接下来，我们需要准备一个包含员工姓名和生日信息的Excel表格。...假设这个表格的文件名为employees.xlsx，并且包含两列：“姓名”和“生日”。...使用pandas库读取Excel表格： import pandas as pd data = pd.read_excel('employees.xlsx') 现在我们可以遍历表格中的每一行，检查员工是否生日与当天相同...这里使用一些模拟的方法来代替实际的邮件发送操作： import datetime today = datetime.date.today() for index, row in data.iterrows

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    使用Python和OCR进行文档解析的完整代码演示（附代码）

    来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文中将使用Python演示如何解析文档(如pdf)并提取文本，图形，表格等信息。 文档解析涉及检查文档中的数据并提取有用的信息。...而文档图像分析(Document Image Analysis)是指从文档的图像的像素数据中获取信息的技术，在某些情况下，预期结果应该是什么样的没有明确的答案(文本、图像、图表、数字、表格、公式……)。...幸运的是，Detectron能够完成这项任务，我们只需从这里选择一个模型，并在代码中指定它的路径。 我将要使用的模型只能检测4个对象(文本、标题、列表、表格、图形)。...提取 我们已经对图像完成了分割，然后就需要使用另外一个模型处理分段的图像，并将提取的输出保存到字典中。 由于有不同类型的输出（文本，标题，图形，表格），所以这里准备了一个函数用来显示结果。...总结 本文是一个简单教程，演示了如何使用OCR进行文档解析。使用Layoutpars软件包进行了整个检测和提取过程。并展示了如何处理PDF文档中的文本，数字和表格。

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    使用Python和OCR进行文档解析的完整代码演示

    在本文中将使用Python演示如何解析文档(如pdf)并提取文本，图形，表格等信息。 文档解析涉及检查文档中的数据并提取有用的信息。它可以通过自动化减少了大量的手工工作。...而文档图像分析(Document Image Analysis)是指从文档的图像的像素数据中获取信息的技术，在某些情况下，预期结果应该是什么样的没有明确的答案(文本、图像、图表、数字、表格、公式……)。...幸运的是，Detectron能够完成这项任务，我们只需从这里选择一个模型，并在代码中指定它的路径。 我将要使用的模型只能检测4个对象(文本、标题、列表、表格、图形)。...提取 我们已经对图像完成了分割，然后就需要使用另外一个模型处理分段的图像，并将提取的输出保存到字典中。 由于有不同类型的输出（文本，标题，图形，表格），所以这里准备了一个函数用来显示结果。...使用Layoutpars软件包进行了整个检测和提取过程。并展示了如何处理PDF文档中的文本，数字和表格。

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