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    元素和为目标值的子矩阵数量

    题目描述 解题思路 代码 复杂度分析 题目描述 题目链接 给出矩阵 matrix 和目标值 target，返回元素总和等于目标值的非空子矩阵的数量。...如果 (x1, y1, x2, y2) 和 (x1', y1', x2', y2') 两个子矩阵中部分坐标不同（如：x1 != x1'），那么这两个子矩阵也不同。...示例 1： 输入：matrix = [[0,1,0],[1,1,1],[0,1,0]], target = 0 输出：4 解释：四个只含 0 的 1x1 子矩阵。...示例 2： 输入：matrix = [[1,-1],[-1,1]], target = 0 输出：5 解释：两个 1x2 子矩阵，加上两个 2x1 子矩阵，再加上一个 2x2 子矩阵。...= 0 时，sumi = matrixi - sumi - 1 + sumi - 1 + sumi 解释一下最后一个，对于 (0,0,i,j) 这个矩阵，在已知 (0,0,i-1,j-1) 的情况下，需要加上第

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    最新的目标检测的深度架构 | 参数少一半、速度快3倍+（文末福利）

    Matrix Nets 下图所示为Matrix nets（xNets），使用分层矩阵建模具有不同大小和丛横比的目标，其中矩阵中的每个条目i、j 表示一个层 li,j，矩阵左上角层 l1,1 中宽度降采样...例如，层l3,4是层l3,3宽度的一半。对角层建模宽高比接近方形的目标，而非对角层建模宽高比不接近方形的目标。接近矩阵右上角或左下角的层建模宽高比极高或极低的目标。...对角线层可以从主干的不同阶段获得，也可以使用特征金字塔框架。上三角层是在对角线层上施加一系列具有1x2步长的共享3x3卷积得到的。类似地，左下角层是使用具有2x1步长的共享3x3卷积得到的。...范围需要反映矩阵层特征向量的感受野。矩阵中向右的每一步都有效地使水平维度中的感受野加倍，而每一步都使垂直维度上的感受场加倍。因此，当我们在矩阵中向右或向下移动时，宽度或高度的范围需要加倍。...在传统的目标检测模型中，如RetinaNet，需要一个方形卷积核来输出不同的长宽比和尺度。这与直觉相反，因为不同方面的边界框需要不同的背景。

    1.1K40

    一起来学演化计算-matlab基本数据结构struct

    : 0 然后可以将其动态扩充为数组： x(2).real = 0; % 将x扩充为1×2的结构数组 x(2).imag = 0; 在任何需要的时候，也可以为数组动态扩充字段，如增加字段scale： x(...、scale字段不一定是单个数据元素，它们可以是任意数据类型，可以是向量、数组、矩阵甚至是其他结构变量或元胞数组，而且不同字段之间其数据类型不需要相同。...struct] imag: 3 使用struct函数创建结构 使用struct函数也可以创建结构，该函数产生或把其他形式的数据转换为结构数组。...当valuesx为元胞数组的时候，生成的结构数组的维数与元胞数组的维数相同。而在数据中不包含元胞的时候，得到的结构数组的维数是1×1的。...s = struct('type',{'big','little'},'color',{'blue','red'},'x',{3,4}) s = 1x2 struct array with fields

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    最新的目标检测的深度架构 | 参数少一半、速度快3倍+

    xNets将具有不同大小尺寸和纵横比的目标映射到网络层中，其中目标在层内的大小和纵横比几乎是均匀的。 Matrix Nets 这是一个「矩阵网络」，它的参数少、效果好、训练快、显存占用低。...Matrix Nets 下图所示为Matrix nets（xNets），使用分层矩阵建模具有不同大小和丛横比的目标，其中矩阵中的每个条目i、j 表示一个层 li,j，矩阵左上角层 l1,1 中宽度降采样...对角线层可以从主干的不同阶段获得，也可以使用特征金字塔框架。上三角层是在对角线层上施加一系列具有1x2步长的共享3x3卷积得到的。类似地，左下角层是使用具有2x1步长的共享3x3卷积得到的。...范围需要反映矩阵层特征向量的感受野。矩阵中向右的每一步都有效地使水平维度中的感受野加倍，而每一步都使垂直维度上的感受场加倍。因此，当我们在矩阵中向右或向下移动时，宽度或高度的范围需要加倍。...在传统的目标检测模型中，如RetinaNet，需要一个方形卷积核来输出不同的长宽比和尺度。这与直觉相反，因为不同方面的边界框需要不同的背景。

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    KITTI数据集应用指南1：坐标转换

    KITTI数据集是自动驾驶领域最知名的数据集之一。可以用来从事立体图像、光流估计、三维检测、三维跟踪等方面的研究。...坐标转换的原因是多传感器的存在，KITTI数据采集汽车装载了4部摄像机和1部激光雷达，获得的图像和点云分别处于不同的坐标系，因此当我们需要同时利用图像和点云时，就涉及到了坐标转换。...已知，KITTI提供的原始点云数据的坐标在笛卡尔坐标系中。 首先将点云由笛卡尔坐标系转换到参考坐标系中，需要乘变换矩阵V2C。...np.transpose(np.dot(self.R0, np.transpose(pts_3d_ref))) 最后，把位于矫正坐标系中的点云投影到图像中，这一过程需要乘投影矩阵P。...calib文件中都提供了，而且四个投影矩阵，分别可以将矫正坐标系中的点投影到4个摄像机对应的图像中。

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    机器学习（1） - TensorflowSharp 简单使用与KNN识别MNIST流程

    我们所说的“训练”，也就是不停的计算一个图，获得图的计算结果，再根据结果的值调整节点变量的值，然后根据新的变量的值再重新计算图，如此重复，直到结果令人满意（小于某个阈值），或跑到了一个无穷大/小（这说明图的变量初始值设置的有问题...会话（Session）：为了获得图的计算结果，图必须在会话中被启动。图是会话类型的一个成员，会话类型还包括一个runner，负责执行这张图。会话的主要任务是在图运算时分配CPU或GPU。...实现KNN识别MNIST（1） 什么是KNN K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。...该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则认为该样本也属于这个类别。 ? 　　...在进行计算时，KNN就表现为： 首先获得所有的数据 然后对一个输入的点，找到离它最近的K个点（通过L1或L2距离） 然后，对这K个点所代表的值，找出最多的那个类，那么，这个输入的数据就被认为属于那个类

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    geotrellis使用（三十八）COG 写入和读取

    前言 上一篇中简单介绍了 COG 的概念和 Geotrellis 中引入 COG 的原因及简单的原理，本文为大家介绍如何在 Geotrellis 中使用 COG 来写入和读取 GeoTIFF数据。...layers 是 Map[ZoomRange, RDD[(K, GeoTiff[V])]] 对象，ZoomRange 即为上述元数据中的每层的 zoom 最大和最小值，RDD[(K, GeoTiff[V...])] 是 spark rdd 对象，即每一个层级范围对应一个 Tiff 对象，从此可以看出，COG 方式 ETL 后每层存储的不再是 Tile，而是 Tiff 文件，这个 Tiff 文件是 COG 类型的...，当用户请求某个瓦片的时候直接从对应的 Tiff 文件中读出需要的部分即可。...三、总结 本文介绍了如何在 Geotrellis 中如何进行 COG 方式的 ETL 操作，实现了全新的数据写入和读取方式。

    1K50

    matlab 循环矩阵_matlab循环输出数组

    标量的情况最简单,如果是向量和矩阵,就要考虑你打算用什么样的形式存储了.通常采用两种方法(以标量为例)：1、把新的结果存在下标为end+1的 matlab随机上三角矩阵生成问题 上三角矩阵最后一行最多只有...1个非零元,怎么可能每行分配5个1再问：抱歉打错了，是上三角内随机分配1才对，跟每行无关谢谢再答：下面是一种方法，不过效率不高n=6;k=5;B=rand(n,n);B=tr 如何用matlab生成循环矩阵...,用到的只有for循环和函数rand)2.随机生成一个对角元素均大于0的对角矩阵B(这个更容易了,就是生成几个随机正数而已) matlab 生成矩阵问题 简单点,现在excel中把nx3表整出,很容易,...(l matlab生成特殊矩阵 代码如下,复制粘贴到editor里运行即可：clearclc%生成24个矩阵p=perms([1234]);%给出4*4矩阵中1在每行中列位置的排列组合n=size(p,...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

    3.3K40

    tensorflow（一）windows 10 64位安装tensorflow1.4与基本概念解读tf.global_variables_initializer

    一个节点获得 0 个或者多个张量 tensor，执行计算，产生0个或多个张量。...构建图 例2，计算矩阵相乘： import tensorflow as tf # 创建一个 常量 op, 返回值 'matrix1' 代表这个 1x2 矩阵. matrix1 = tf.constant...]]) # 创建另外一个 常量 op, 返回值 'matrix2' 代表这个 2x1 矩阵. matrix2 = tf.constant([[2.],[2....一个tensor包含一个静态类型rank和一个shape。 阶 在Tensorflow系统中，张量的维数被描述为阶。但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念。...张量的阶是张量维数的一个数量描述，下面的张量（使用python中list定义的）就是2阶： t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 你可以认为一个二阶张量就是我们平常所说的矩阵

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    tensorflow（一）windows 10 64位安装tensorflow1.4与基本概念解读tf.global_variables_initializer

    一个节点获得 0 个或者多个张量 tensor，执行计算，产生0个或多个张量。...构建图 例2，计算矩阵相乘： import tensorflow as tf # 创建一个 常量 op, 返回值 'matrix1' 代表这个 1x2 矩阵. matrix1 = tf.constant...]]) # 创建另外一个 常量 op, 返回值 'matrix2' 代表这个 2x1 矩阵. matrix2 = tf.constant([[2.],[2....一个tensor包含一个静态类型rank和一个shape。 阶 在Tensorflow系统中，张量的维数被描述为阶。但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念。...张量的阶是张量维数的一个数量描述，下面的张量（使用python中list定义的）就是2阶： t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 你可以认为一个二阶张量就是我们平常所说的矩阵

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    AI的张量世界，直面维度灾难

    在从存储层次的下层向上层运行的过程中，由于时间局部性，矩阵会递归式分块；由于空间局部性，矩阵会压缩打包。最终，矩阵会变成微面板，即小块行或列，并为软件微内核或GPU着色内核所用。 3....张量包，相当于微通道或MM中的方形子矩阵，是最基本的张量单元。它必须按照原子级运行，以利用所有维度的空间局部性。由张量包构成的张量块也是一种张量单元。...如A(:, :, w)表示采用了IFM w中的所有瓦片图，可表示IFM w。 CNNs在结构上和MMs相同 主流想法认为必须把张量平滑展开为矩阵，以便于利用MMs的并行性和数据共享模式。...而如果将特征图分为瓦片图，如4*4规模，那么快速算法，如Winograd就可以得到应用，则这2304条并行运行仅需576个MAC就可以完成了。 张量递归划分 在计算单元中，张量包是基本单元。...软件和/或硬件中的换位机制需要在运行过程中从一种格式转换到另一种格式，如下图所示。 张量块换位 由换位导致的延迟可以由双缓冲来解决。

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    Cesium入门之十：Cesium加载3DTiles数据

    3DTiles数据结构 在3DTiles中，一个瓦片集(Tileset)是由一组瓦片(Tile)按照空间数据结构(树状结构)组织而成的，它至少包含一个用于描述瓦片集的JSON文件(包含瓦片集的元数据和瓦片对象...以及创建基于属性（如高度、分类或时间）的动态样式。...该方法将返回一个包含指定要素的所有属性值的JavaScript对象，这些属性值位于批量表对象中，并且属性的键的名称与其在批量表中的名称相同。 该方法主要用于在Cesium中与3D瓦片交互和操作。...computedTransform：一个包含从父瓦片到当前瓦片的4x4矩阵的数组。该矩阵用于将当前瓦片的内容对象转换为父瓦片的坐标系。computedTransform在更新瓦片转换矩阵时被重新计算。...如果当前瓦片没有父瓦片，则parent属性将为null。 transform：一个从模型坐标系到世界坐标系的4x4矩阵。该矩阵用于将3D瓦片内容对象从模型坐标系转换为世界坐标系。

    5.2K10

    学废了系列 - WebGIS vs WebGL图形编程

    最简单的图是一个二元组，由顶点（vertex）和边（edge）组成，表达式为： G = (V,E) 在 WebGIS 领域，路网在是一种有向带权图。...前端拿到的地图数据中绝大多数是墨卡托坐标，很小一部分是经纬度坐标。墨卡托或经纬度坐标需要先被换算成屏幕坐标，最后被CSS拼接或WebGL渲染。...MVP矩阵 简单聊一下上文提到的 MVP 矩阵，细节的技术实现方案后续的分享中再说。...矩阵即观察矩阵，作用是将世界空间的顶点坐标映射到可以简单理解为摄像机（即观察者，camera是一个抽象对象）为中心的观察空间中； P代表Projection，Projection矩阵即投影矩阵，图形编程中两种投影方式...三角剖分是典型的动态规划算法，对于多边形三角剖分最简单的场景就是三个点，也就是三角形，这种根本不需要分割。

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