将图像大小调整为非常小的n x n维度 - 腾讯云开发者社区

数据结构与算法面试题：实现一个函数 fill(int[] a, int n, int v)，使其将大小为 n 的数组 a 填满为 v。...简介：实现一个函数 fill(int[] a, int n, int v)，使其将大小为 n 的数组 a 填满为 v。...i n; ++i) { // 循环遍历数组a的每个元素 a[i] = v; // 将当前元素赋值为v } } int main() { int a[5] = {0...int v) { for (int i = 0; i n; ++i) { // 循环遍历数组a的每个元素 a[i] = v; // 将当前元素赋值为v...类型数组 Arrays.fill(a, 0); // 先用Arrays.fill方法将数组每个元素填充为0，以确保原内容被覆盖 fill(a, 5, 5); // 调用fill

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2025-03-02：切蛋糕的最小总开销Ⅰ。用go语言，有一个大小为 m x n 的矩形蛋糕，我们需要将其切成 1 x 1 的小

2025-03-02：切蛋糕的最小总开销Ⅰ。用go语言，有一个大小为 m x n 的矩形蛋糕，我们需要将其切成 1 x 1 的小块。...每次切割后的蛋糕都被分成两个独立的部分，切割费用不受影响，始终保持初始值。我们的目标是返回将整个蛋糕切成 1 x 1 小块的最小总切割费用。 1 n x 1 的蛋糕块，开销为 1 。沿着水平线 0 切开 3 x 1 的蛋糕块，开销为 1 。沿着水平线 1 切开 2 x 1 的蛋糕块，开销为 3 。...大体步骤如下： 1.创建一个大小为 m x m x n x n 的缓存数组 cache，用于存储已计算的结果，初始化为 -1； 2.定义一个函数 index，根据给定的行列索引计算在缓存数组中的索引；...总的时间复杂度为 O(m^3 * n^3)。总的额外空间复杂度为 O(m^2 * n^2)。

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2025-03-03：切蛋糕的最小总开销Ⅱ。用go语言，你有一个大小为 m x n 的矩形蛋糕，需要将其切割成 1 x 1 的小

2025-03-03：切蛋糕的最小总开销Ⅱ。用go语言，你有一个大小为 m x n 的矩形蛋糕，需要将其切割成 1 x 1 的小块。...在每次操作中，你可以选择一块不是 1 x 1 大小的蛋糕，并执行下列操作之一： 1.沿着某个水平切割线 i 切割，费用为 horizontalCut[i]。...每次操作都会将蛋糕切割成两个独立的小部分，而每个切割的费用是固定的，不会改变。请你返回将蛋糕完全切分为 1 x 1 小块的最小总开销。 1 n x 1 的蛋糕块，开销为 1 。沿着水平线 0 切开 3 x 1 的蛋糕块，开销为 1 。沿着水平线 1 切开 2 x 1 的蛋糕块，开销为 3 。...沿着水平线 1 切开 2 x 1 的蛋糕块，开销为 3 。总开销为 5 + 1 + 1 + 3 + 3 = 13 。

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2022-08-26：用一个大小为 m x n 的二维网格 grid 表示一个箱子你有 n 颗球。箱子的顶部和底部都是开着的。箱

2022-08-26：用一个大小为 m x n 的二维网格 grid 表示一个箱子你有 n 颗球。箱子的顶部和底部都是开着的。...箱子中的每个单元格都有一个对角线挡板，跨过单元格的两个角，可以将球导向左侧或者右侧。将球导向右侧的挡板跨过左上角和右下角，在网格中用 1 表示。...将球导向左侧的挡板跨过右上角和左下角，在网格中用 -1 表示。在箱子每一列的顶端各放一颗球。每颗球都可能卡在箱子里或从底部掉出来。...返回一个大小为 n 的数组 answer ，其中 answer[i] 是球放在顶部的第 i 列后从底部掉出来的那一列对应的下标，如果球卡在盒子里，则返回 -1。..., ans); } fn find_ball(grid: &mut Vec>) -> Vec { let n = grid.len() as i32; let

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2023-06-26：在大小为 n x n 的网格 grid 上，每个单元格都有一盏灯，最初灯都处于关闭状态给你一个由灯的

2023-06-26：在大小为 n x n 的网格 grid 上，每个单元格都有一盏灯，最初灯都处于关闭状态给你一个由灯的位置组成的二维数组 lamps 其中 lamps[i] = [rowi,...] 是被照亮的则查询结果为 1 ，否则为 0 。...3.遍历灯的位置，将灯的状态记录到相关的map中，并将点的状态记录到points map中。 4.创建一个结果数组 ans，用于存储每个查询的结果。 5.对于每一个查询位置，初始化结果为0。...6.如果查询位置所在的行、列、左上到右下对角线或者右上到左下对角线上有灯，将结果设为1。 7.遍历查询位置周围的8个方向，如果有灯，则关闭该灯，并在相关的map中减去相应的数量。...• 结果数组 ans 的空间复杂度为 O(queries)，其中 queries 是查询的数量。 • 因此，总的空间复杂度为 O(lamps + queries)。

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2023-05-13：你现在手里有一份大小为 n x n 的网格 grid, 上面的每个单元格都用 0 和 1 标记好了其中 0 代表海洋，1 代表陆地。

2023-05-13：你现在手里有一份大小为 n x n 的网格 grid,上面的每个单元格都用 0 和 1 标记好了其中 0 代表海洋，1 代表陆地。...我们这里说的距离是「曼哈顿距离」（ Manhattan Distance）：(x0, y0) 和 (x1, y1) 这两个单元格之间的距离是 |x0 - x1| + |y0 - y1| 。...2.初始化变量：将l、r、find、seas和distance全部初始化为0或-1，将visited数组全部设为false；遍历整个网格，对于每个陆地单元格，将其标记为已访问，并将其加入队列中；对于每个海洋单元格...，将seas增加1。...时间复杂度：初始化visited数组、queue数组和一些变量的时间复杂度是O(n^2)，其中n为网格边长；遍历整个网格的时间复杂度也是O(n^2)；BFS搜索的时间复杂度最坏情况下是O(n^2)，因为最多需要遍历整个网格

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2023-05-07：给你一个大小为 n x n 二进制矩阵 grid 。最多只能将一格 0 变成 1 。返回执行此操作后，grid 中最大的岛屿面积是多少

2023-05-07：给你一个大小为 n x n 二进制矩阵 grid 。最多只能将一格 0 变成 1 。返回执行此操作后，grid 中最大的岛屿面积是多少？...2.遍历矩阵 grid，对于每个位置上的值，如果当前位置上的值为非零正整数，则更新答案为当前岛屿的大小。...3.遍历矩阵 grid，当当前位置上的值为 0 时，分别查看该位置上、下、左、右四个方向是否有与其相邻且已经被访问过的岛屿，并将它们的大小累加起来。...如果这些岛屿的大小之和加上当前位置上自身的大小可以更新最大岛屿面积，则更新答案。4.返回答案。时间复杂度：$O(n^2)$ ，遍历了三次矩阵，每次遍历的时间复杂度均为 $O(n^2)$。...空间复杂度：$O(n^2)$，使用了两个二维数组，每个数组都是 $n \times n$ 的大小。

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2022-04-22：给你一个大小为 m x n 的矩阵 board 表示甲板，其中，每个单元格可以是一艘战舰 X 或者是一

2022-04-22：给你一个大小为 m x n 的矩阵 board 表示甲板，其中，每个单元格可以是一艘战舰 'X' 或者是一个空位 '.' ，返回在甲板 board 上放置的战舰的数量。...换句话说，战舰只能按 1 x k（1 行，k 列）或 k x 1（k 行，1 列）的形状建造，其中 k 可以是任意大小。两艘战舰之间至少有一个水平或垂直的空位分隔（即没有相邻的战舰）。...输入：board = [["X",".",".","X"],[".",".",".","X"],[".",".",".","X"]]。输出：2。力扣419. 甲板上的战舰。来自米哈游。...数战舰的左上角，统计左上角的点的个数就行。时间复杂度：O(N**2)。代码用rust编写。代码如下： fn main() { let m: Vec> = vec!...['X', '.', '.', 'X'], vec!['.', '.', '.', 'X'], vec!['.', '.', '.

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用go语言，给定一个大小为 m x n 的二维矩阵 grid，我们需要判断每个格子

用go语言，给定一个大小为 m x n 的二维矩阵 grid，我们需要判断每个格子 grid[i][j] 是否符合以下两个条件： 1.如果下方的格子存在，则该格子必须与其下方格子相等，即 grid[i]...如果矩阵中的所有格子都满足这两个条件，则返回 true；否则返回 false。 1 n, m <= 10。 0 的元素是否存在，即判断 j+1 是否小于矩阵的列数，如果小于且右侧的元素与当前元素相等，则返回 false。...4.时间复杂度： • 假设矩阵的维度为 m x n，那么总共需要遍历 m x n 个元素。 • 因此，总的时间复杂度为 O(mn)。...5.额外空间复杂度： • 除了存储输入二维矩阵 grid 的空间外，没有额外的空间开销。 • 因此，总的额外空间复杂度为 O(1)。

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2022-08-26：用一个大小为 m x n 的二维网格 grid 表示一个箱子你有 n 颗球。箱子的顶部和底部都是开着的。箱子中的每个单元格都有一个对角

2022-08-26：用一个大小为 m x n 的二维网格 grid 表示一个箱子你有 n 颗球。箱子的顶部和底部都是开着的。...箱子中的每个单元格都有一个对角线挡板，跨过单元格的两个角，可以将球导向左侧或者右侧。将球导向右侧的挡板跨过左上角和右下角，在网格中用 1 表示。...将球导向左侧的挡板跨过右上角和左下角，在网格中用 -1 表示。在箱子每一列的顶端各放一颗球。每颗球都可能卡在箱子里或从底部掉出来。...返回一个大小为 n 的数组 answer ，其中 answeri 是球放在顶部的第 i 列后从底部掉出来的那一列对应的下标，如果球卡在盒子里，则返回 -1。..., ans);}fn find_ball(grid: &mut Vec>) -> Vec { let n = grid.len() as i32; let m =

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2024-12-30：所有球里面不同颜色的数目。用go语言，给定一个整数 limit 和一个大小为 n x 2 的二维数组 qu

2024-12-30：所有球里面不同颜色的数目。用go语言，给定一个整数 limit 和一个大小为 n x 2 的二维数组 queries，其中包含若干操作。...我们有 limit + 1 个球，它们的编号为 [0, limit]，每个球的编号都是独特的。一开始，所有的球都是无色的。每个操作的形式为 [x, y]，表示将球 x 染成颜色 y。...在每次操作后，我们需要计算并返回所有球中不同颜色的数量。请返回一个长度为 n 的数组 result，该数组的第 i 个元素表示第 i 次操作后不同颜色的总数。...更新球 x 的颜色为 y，同时更新颜色计数表 cnt 中相应颜色的球数量加一。 3.d. 将当前不同颜色的总数记录在结果数组 ans 中。 4.返回结果数组 ans。...总的时间复杂度取决于操作次数n和limit的数量，程序中需要遍历所有的操作，故时间复杂度为O(n)。

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听六小桨讲AI | 第2期：卷积的批量计算及应用案例

，分别用大小为 ? 的卷积核在大小为 ? 的二维数组上做卷积。将这 ? 个通道的计算结果相加，得到的是一个形状为 ? 的二维数组。...1，右边的像素点取值为0 img = np.ones([50,50], dtype='float32') img[:, 30:] = 0. # 将图片形状调整为[N, C, H, W]的形式 x = img.reshape...N, C, H, W]形式 # 此处N, C=1，输出数据形状为[1, 1, H, W]，是4维数组 # 但是画图函数plt.imshow画灰度图时，只接受2维数组 # 通过numpy.squeeze函数将大小为...[1,1,3,3]调整为[1,3,3,3] w = np.repeat(w, 3, axis=1) # 创建卷积算子，输出通道数为1，卷积核大小为3x3， # 并使用上面的设置好的数值作为卷积核权重的初始化参数...x = np.transpose(x, (2,0,1)) # 将数据形状调整为[N, C, H, W]格式 x = x.reshape(1, 3, img.height, img.width) x =

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2022-04-22：给你一个大小为 m x n 的矩阵 board 表示甲板，其中，每个单元格可以是一艘战舰 ‘X‘ 或者是一个空位 ‘.‘ ，返回在甲板 b

2022-04-22：给你一个大小为 m x n 的矩阵 board 表示甲板，其中，每个单元格可以是一艘战舰 'X' 或者是一个空位 '.' ，返回在甲板 board 上放置的战舰的数量。...换句话说，战舰只能按 1 x k（1 行，k 列）或 k x 1（k 行，1 列）的形状建造，其中 k 可以是任意大小。两艘战舰之间至少有一个水平或垂直的空位分隔（即没有相邻的战舰）。...输入：board = ["X",".",".","X",".",".",".","X",".",".",".","X"]。输出：2。力扣419. 甲板上的战舰。来自米哈游。...数战舰的左上角，统计左上角的点的个数就行。时间复杂度：O(N**2)。代码用rust编写。代码如下： fn main() { let m: Vec> = vec!...['X', '.', '.', 'X'], vec!['.', '.', '.', 'X'], vec!['.', '.', '.

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训练高分辨率图像任务，突破 GPU 内存限制，Jetson Nano 上也能起飞！

Image Classification 令 X\in\mathbb{R}^{M\times N\times c} 表示一个尺寸为 M\times N 的 c 通道输入图像。...作者首先将 X 分割成大小为 M/m\times N/n\times c 的非重叠图像块，并使用 \theta_{1} 提取特征。...作者称这个块为全局块。全局块的维度为 M/m\times N/n\times c 。...作者将新的合成图像调整为[32]中图像大小相当的800 \times 1024，并训练FCOS算法。...SODA-D：作者遵循[23]中的协议。平均图像大小为3407 \times 2470。作者将图像调整为4096 \times 4096。作者在表4中呈现作者的结果。

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CS231n：6 训练神经网络（二）

数据预处理对于一个数据矩阵 X ，假设数据的大小为，N 表示数据的个数， D 表示数据的维度，一共有三种数据预处理的方法。...一种是将每个维度除以其标准差：X /= np.std(X, axis = 0)。这种预处理的另一种形式是对每个维度进行归一化处理，使其在该维度下的取值为。...的原始数据集减少到大小为的数据集，保留了包含差异最大的100个维度的数据。...请注意，在上述代码中加入了1e-5（或一个小常数）以防止被零除。这种做法的一个缺点是它会大大夸大数据中的噪声，因为它把所有的维度都拉长到相同大小。...我们也可以尝试用CIFAR-10数据集将这些转换可视化。CIFAR-10的训练集大小为 50,000 x 3072，其中每个图像都被拉伸成 3072 维的行向量。

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【YOLO算法改进】ALSS-YOLO：无人机热红外图像｜野生动物小目标检测

对于给定的x ∈ RN×1×H×W TIR图像，其中N是样本数（批量大小），1是通道数，H和W分别是高度和宽度。...在SIOU的基础上，作者考虑了边界框回归与真实框大小之间的密切关系（对于小目标的回归难度大于大目标），通过调整形状损失来强调真实框的大小和形状，显著提高了小目标检测的准确性。...当θ被赋予1的值时，形状优化过程将被优先考虑。作者的实验结果表明，将其设置为6可以获得良好的结果。经过改进的形状成本更加关注真实框的大小，特别是对于以小目标为主的航空图像。...在 YOLOv8-n 基准模型的基础上，为了保持模型参数量的大致一致性，我们将模型的宽度超参数从 0.25 调整为 0.18，并将其标记为 YOLOv8-N’（尽管我们还尝试调整了深度超参数，但效果不佳...为探究ALSS模块作为模型核心组件的有效性，本研究对 YOLOv8-N’ 进行了改进，将原始的 C2F 模块替换为 ALSS 模块，并调整了不同特征尺度通向检测头的通道比例。新的网络结构命名为M1。

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Python NumPy高维数组广播机制与规则

在Python的NumPy库中，广播机制是进行数组操作时非常强大且实用的特性。广播机制允许NumPy在不同形状的数组之间执行算术运算，而不需要显式地对数组进行复制或调整。...例如，在数组加法操作中，一个形状为(3, 1)的数组可以与一个形状为(3, 4)的数组相加，NumPy会自动将(3, 1)的数组广播为(3, 4)的形状来完成加法运算。...维度兼容：在逐个维度进行比较时，如果满足以下两个条件之一，则该维度是兼容的：两个数组在该维度上的大小相同；其中一个数组在该维度的大小为1。...广播扩展：如果某个数组的维度大小为1，则会沿该维度复制扩展，直到与另一个数组的维度相同。...NumPy自动将array1扩展为(2, 3)的形状以匹配array2。

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卷积神经网络新手指南之二

要做到这个，我们可以将大小为2的零填充（zero padding）应用到该层。零填充（zero padding）在边界周围填充了值为零的输入量。...如果有1的步幅并且将零填充（zero padding）的大小设置为 K是过滤器大小，输入和输出量将会一直保持同样的空间维度对于任何给定的卷积层输出大小的计算公式 O是输出大小，K是过滤器大小，P是填充...它也有助于缓解消失的梯度问题，这是因为网络训练较低层的速度非常缓慢，梯度通过不同的层级指数下降。ReLU层的采用的函数f（x）= max（0，x）所有值的输入量。基本上，这一层将所有的负激活变成了0。...重要的一个这一层只在训练过程中使用，而不是在测试中。网络层网络网络层网络指的是一个使用1 x 1大小的过滤器的卷积层。...然而，我们必须记住这些1x1卷积跨度有一定的深度，所以我们可以认为它是一个1 x 1 x N的卷积，其中N是该层中过滤器应用的数量。实际上这层是执行一个N-D 元素级的相乘，其中N是输入量成层深度。

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WTConv：小参数大感受野，基于小波变换的新型卷积 | ECCV24

论文将解决方案基于小波变换（与例如傅里叶变换不同），因为小波变换保留了一定的空间分辨率。这使得小波域中的空间操作（例如卷积）更加具有意义。...通过将WTConv嵌入到ConvNeXt中进行图像分类，验证了WTConv的有效性，展示了其在基本视觉任务中的实用性。...给定一个图像 $X$ ，在一个空间维度（宽度或高度）上的一层Haar小波变换由核为 $1,1/\sqrt{2}$ 和 $1,-1/\sqrt{2}$ 的深度卷积组成，之后是一个缩放因子为2的标准下采样操作...\frac{1}{S_W} \cdot \frac{1}{S_H},\end{align}$$其中 $C$ 为输入通道数， $(N_W,N_H)$ 为输入的空间维度， $(K_W,K_H)$ 为卷积核大小...cdot \frac{N_H}{2^i},\end{align}$$因为这四个卷积核的大小为 $2\times2$ ，在每个空间维度上的步幅为2，并且作用于每个输入通道。

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tensorflow 层_win7怎么扩展屏幕

假设 M M M为变换矩阵， N N N为图像，为了简化表达，设 M M M的维度是 ( 2 , 2 ) (2,2) (2,2)， N N N代表像素点坐标，则维度是 ( 2 , 1 ) (2,1) (...2,1)，以下操作均为对像素位置的调整操作，而非对像素值的操作。...] 错切(shear)：类似于将字的正体变成斜体 M × N = [ 1 m n 1 ] × [ x y ] = [ x + m y y + n x ] M\times N=\begin{bmatrix...比如有3张不同方向的数字7的图像，池化是通过图像上的小网格来检测7，不受7的位置影响，因为通过聚集的像素值，我们得到的信息大致一样。个人觉得，作者的本意是单看小网格，是有很多一样的块。...具体就是：网格生成器首先产生于输入图像 U U U大小相同的标准网格，然后将仿射变换应用到网格。

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数据结构与算法面试题：实现一个函数 fill(int[] a, int n, int v)，使其将大小为 n 的数组 a 填满为 v。

2025-03-02：切蛋糕的最小总开销Ⅰ。用go语言，有一个大小为 m x n 的矩形蛋糕，我们需要将其切成 1 x 1 的小

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