2022-07-09：总长度为n的数组中，所有长度为k的子序列里，有多少子序列的和为偶数？答案2022-07-09：方法一：递归，要i还是不要i。方法二：动态规划。需要两张dp表。代码用rust编写。...("测试结束");}fn number1(arr: &mut Vec, k: i32) -> i32 { if arr.len() == 0 || k k > arr.len...i32) -> i32 { if arr.len() == 0 || k k > arr.len() as i32 { return 0; } let n...= arr.len() as i32; // even[i][j] : 在前i个数的范围上(0...i-1)，一定选j个数，加起来是偶数的子序列个数 // odd[i][j] : 在前i...个数的范围上(0...i-1)，一定选j个数，加起来是奇数的子序列个数 let mut even: Vec> = vec!
2021-12-02：给定一个字符串str，和一个正数k。 返回长度为k的所有子序列中，字典序最大的子序列。 单调栈。先进来的元素大，后进来的元素小。 时间复杂度：O(N)。...代码如下： package main import "fmt" func main() { s := "abcba" k := 3 ret := maxString(s, k...) fmt.Println(ret) } func maxString(s string, k int) string { if k k {...size := 0 for i := 0; i < n; i++ { for size > 0 && stack[size-1] k...{ size-- } if size+n-i == k { ret := stack[0:size]
但是固态激光雷达扫描不均匀Livox MID40扫描的图案类似花瓣，相邻的两次扫描距离很远。 非重复扫描，这样可以最大化覆盖率（尽可能多的得到场景中的信息）。...本文采用的是点到平面和点到边缘的匹配方式，为了解决运动畸变的问题，可以在前端进行线性插值，最近有的方法提出也可以在后端利用优化的方法进行畸变矫正。虽然优化的方法更好但是不实时运行。...如果3D点的反射率与其相邻点有很大不同，我们将其视为边缘特征点（由于材料变化而导致反射率的边缘，与由于形状变化而导致几何形状中的边缘相反）。...在某些退化情况下，例如面对带有关闭的门窗的墙壁，这些点是有益的。 迭代的位姿优化 第一节提到的非重复扫描导致提取的特征无法像[12、13、19]中那样不断跟踪。...在每个子图做scan-match的过程中利用子图中最后一个点的位姿把所有的点投影到全局地图中，这样每帧采样的时间仅为原来的三分之一。
从左上角看，可以看到多个子载波组成一个子带。例如，s_1k表示由k个子载波组成的子带1。每个子带进入一个单独的IDFT进程并转换成时域序列，然后被过滤。...实际情况如下图所示，彼此互相分配的多个子带非常常见。由于阻带的抑制已经有了很大的改善，所以与OFDM相比，子带和相邻子带之间的干扰可能要低得多。 ?...3GPP已经确定了各种针对高速和大规模MIMO天线阵列的eMBB部署场景，新的无线空口必须支持高多普勒环境中的高频谱效率，同时支持大量的天线。...这两个问题都是OFDM技术的主要缺点。 ? 在该方案中，每个子载波应用称为脉冲整形滤波器的滤波器，并且在一个步骤中处理每个子载波的多个符号。在该图中，M表示符号数，K表示子载波的数量。 ?...相反，在F-OFDM中，整个频带由多个子带组成，每个子带中的子载波间隔是不同的（例如，N1子带的子载波间隔为delta_f / 2，Nk的子载波间隔为4 * delta_f），并且每个子带具有其自己的CP
智能天线是指使用多个天线组成天线阵列，通过智能算法计算出最佳的天线组合，使各天线发射的信号在信号接收端叠加增强，从而增加信号覆盖距离，提高传输速率。...有3个较为突出的难点需要解决： ·边缘覆盖：普通全向天线的增益有限，对于近距离用户可以提供较好的体验，对于中远距离接近覆盖边缘的用户则无法提供服务或者只能提供较低速率的体验。...·高密场景覆盖：在用户分布密集的环境中，多用户并发会导致空间内的干扰大大增加，即使Wi-Fi 5和Wi-Fi 6相继引入了MU-MIMO和OFDMA等多用户技术，但对接近覆盖边缘的用户体验提升并不明显。...（二）智能天线对比普通天线有哪些好处 智能天线可以有效改善边缘覆盖、跨障碍物覆盖、高密场景覆盖中的用户体验。...图2 天线阵列和振子 天线阵列是一种波束切换技术，由多个小天线组成天线阵列。每个小天线由数个天线振子组成，天线振子可以独立开关，从而让小天线既可做全向天线，也可以做定向天线。
一些 padding 操作 [1] Padding 做了一些非常机智的办法来解决这个问题：用额外的「假」像素（通常值为 0，因此经常使用的术语「零填充」）填充边缘。...Stride 是 2 表示卷积核的移动步长是 2，跳过相邻像素，图像缩小为原来的 1/2。...滤波器：卷积核的集合 这两个术语之间有着本质的区别：仅在 1 通道的情况下，滤波器和内核这两个术语等价，在一般情况下，它们是不同的。...使用垂直边缘检测卷积核 对于没有边缘的阵列（例如天空背景），大部分像素是一样的值，所以卷积核在这些点输出为 0。...无论你的探测器有多深，你都无法从 3×3 阵列中检测到人脸。这就是感受域的概念。 感受域 任何 CNN 架构的一个基本的设计选择是输入的大小从开始到网络的末端变得越来越小，而通道的数量越来越深。
一些 padding 操作 [1] Padding 做了一些非常机智的办法来解决这个问题：用额外的「假」像素（通常值为 0，因此经常使用的术语「零填充」）填充边缘。...Stride 是 2 表示卷积核的移动步长是 2，跳过相邻像素，图像缩小为原来的 1/2。...滤波器：卷积核的集合 这两个术语之间有着本质的区别：仅在 1 通道的情况下，滤波器和内核这两个术语等价，在一般情况下，它们是不同的。...使用垂直边缘检测卷积核 对于没有边缘的阵列（例如天空背景），大部分像素是一样的值，所以卷积核在这些点输出为 0。...然而，无论我们的特征探测器能检测到多深，没有任何进一步的改变，它们仍然只能在非常小的图像上运行。无论你的探测器有多深，你都无法从 3×3 阵列中检测到人脸。这就是感受域的概念。
导出可以拆分为多个 TFRecord 文件，每个文件包含一个或多个大小patchSize为 的补丁，这是用户在导出中指定的。以字节为单位的文件大小由用户在maxFileSize参数中指定。...如本例所示，扁平化列表可以拆分为多个单独的像素 . 或者可以像本例一样恢复导出补丁的形状。 为了帮助减少边缘效应，导出的补丁可以重叠。...，在这种情况下，沿最大 x/y 边缘的边界平铺将被丢弃）。...默认值：1 GiB defaultValue 在部分或完全屏蔽的像素的每个波段中设置的值，以及在由阵列波段制成的输出 3D 特征中的每个值设置的值，其中源像素的阵列长度小于特征值的深度（即，对应特征深度为...有关如何管理阵列带的长度/深度的信息，请参阅collapseBands和/或 tensorDepths在上表中。
本文从计算的角度探索了分割和持续跟踪目标能力的起源，表明在原则上可以在不学习、有监督或无监督的情况下解决该问题。 作为对基于图像的分割和跟踪方法的补充，基于几何的方法将视觉视为一个逆向的图形学问题。...环境光学阵列场的视觉环境中包含将物体感知为离散的、持久的单元的完整信息。 1 物体的表面表征 与味觉和触觉不同，视觉使动物无需直接接触就能感受环境。...图 2：目标分割与跟踪的拓扑解决方案 给定一个包含多个物体的复杂场景（图 2A），分割任务旨在识别物体边界（boundary）。...我们无法为包含遮挡轮廓的点的射线空间中的邻域找到与相邻的射线空间的微分同胚映射。...然后，为了计算分割图，我们简单地通过将任何纯纹理区域（即毗邻纹理边缘但从来不拥有单侧区域）的标签重新分配为其相邻的双侧所有者的标签来擦除纹理边缘（图 4D 中）。
Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { int Max=nums[0]; int pre=0; //记录前面的和...int cur=0; //记录当前数 for(int num:nums){ cur=num; if(pre>0){ //如果前面的和>...0,当前数字+前面的和 cur+=pre; } if(cur>Max){ Max=cur;...} pre=cur; //更新前面的和 } return Max; } } ?
2023-06-02：给定一个二进制数组 nums 和一个整数 k，k位翻转 就是从 nums 中选择一个长度为 k 的 子数组，同时把子数组中的每一个 0 都改成 1 ，把子数组中的每一个 1 都改成...返回数组中不存在 0 所需的最小 k位翻转 次数。如果不可能，则返回 -1。子数组 是数组的 连续 部分。输入：nums = 0,1,0, K = 1。输出：2。...答案2023-06-02：大体步骤如下：1.初始化一个大小为 $n$ 的队列 queue，用于存储需要翻转的子数组的起始下标。...空间复杂度也是 $O(n)$，因为需要使用一个大小为 $n$ 的队列来存储需要翻转的子数组的下标。同时，由于只保存了子数组的起始下标，因此空间复杂度不会超过 $n$。...需要注意的是，在 C 和 C++ 中，使用指针代替数组时需要手动分配和释放内存，因此还需要额外的空间来存储指向动态分配内存的指针。
里程计模块提供一个初始位姿，然后通过局部建图模块进一步细化，最后将多个局部地图合并成子图送入全局建图模块中优化。所有的这些模块都是通过多线程并行运行。...VGICP 将每个输入点 pk∈Pi 建模为高斯分布 pk=(μk,Ck)，协方差矩阵 Ck 由 pk 的相邻点计算得出。初始点云首先是被体素格化，然后再进行计算高斯分布以及协方差。...然后，为后续点的协方差估计找到 k 个相邻点。我们假设点的邻域关系在接下来的去偏过程中不会发生很大变化，并在去偏之后使用预先计算的最近邻结果进行协方差估计。...局部建图模块将多个局部帧合并为一个子图，以减少全局建图模块中优化变量的数量。 首先使用边缘化状态重新执行点云去偏斜和协方差估计，这将改进在里程计估计开始时所做的初始预测。...为了解决这些问题，我们为每个子图xi引入了两个称为端点（xiL 和 x^i_R）的状态；它们保存子图中第一帧和最后一帧相对于子图位姿的状态 假设子图给定Nsub个传感器状态，那么定义子图的原点位姿为中间状态
如图所示，中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。...同一组中的相邻尺度（由于k的取值关系，肯定是上下层）之间进行寻找 ?...s=3的情况 在极值比较的过程中，每一组图像的首末两层是无法进行极值比较的，为了满足尺度变化的连续性（下面有详解） ，我们在每一组图像的顶层继续用高斯模糊生成了 3 幅图像，高斯金字塔有每组S+3层图像...σ,kσ; 2nd-octave两项分别是2σ,2kσ;由于无法比较极值，我们必须在高斯空间继续添加高斯模糊项，使得形成σ,kσ,k2σ,k3σ,k4σ这样就可以选择DoG space中的中间三项kσ,...通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度（达到亚像素精度），同时去除低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点(因为DoG算子会产生较强的边缘响应)，以增强匹配稳定性、提高抗噪声能力，在这里使用近似Harris
传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘，对环境的适应能力较差，急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。...如图所示，中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。...同一组中的相邻尺度（由于k的取值关系，肯定是上下层）之间进行寻找，在极值比较的过程中，每一组图像的首末两层是无法进行极值比较的，为了满足尺度变化的连续性，我们在每一组图像的顶层继续用高斯模糊生成了3幅图像...space中，1st-octave两项分别是σ,kσ; 2nd-octave两项分别是2σ,2kσ;由于无法比较极值，我们必须在高斯空间继续添加高斯模糊项，使得形成σ,kσ,k2σ,k3σ,k4σ这样就可以选择...关键点匹配 生成了A、B两幅图的描述子，（分别是k1*128维和k2*128维），就将两图中各个scale（所有scale）的描述子进行匹配，匹配上128维即可表示两个特征点match上了。
分子图模型 通常使用一种模型，在该模型中，化合物以原子为节点，键为边的图形表示，通常省略氢。节点存储信息（标签），例如原子类型、电荷、多重性和质量，而边存储键合顺序。...每个都可以具有关于芳族和立体异构的信息。至于键序，最好以π电子而不是边缘的形式给出节点，以反映实际的原子轨道和三维结构 ? 分子图通常表示为无边的无向图。具有边缘方向（存在单向路径）的图称为有向图。...环结构检测 化学结构中的环对应于图论中的一个循环（更确切地说，这是一个简单的循环，因为它是一个循环不多次通过同一节点的循环）。可以通过跟随某个节点中的相邻节点来判断图是否具有循环。...这种情况下，经常选择最小化环数和环大小的组合。可以使用确定图表最小权重循环基础的算法来确定SSSR。 ? 无论选择哪种循环组合，上一个生成树中未包含的四个边始终会包含在每个循环中。...可以说这是一个子图，仅通过切割一个边就不能将其分解为两个或更多部分。相反，如果切割一个边缘分解为两个或多个组件，则该边缘称为桥。可以通过应用Hopcroft-Tarjan算法来检测桥梁。
另一方面，单载波波形在频率选择性信道下会出现链路退化，并且通常需要使用均衡器来在多径情况下实现高频谱效率。 恒定包络波形 高传输效率的最简单解决方案是采用恒定包络波形。...在UMTS中，HPSK加扰用于消除具有(2k,2k+1)索引的任何码片对之间通过原始码片的任何路径。该方法依赖于这样一个事实，即至少使用2的扩展因子来扩展调制符号。...在SC-FDMA中分配带宽有两种常见方式： 本地化SC-FDMA（LFDMA）：为每个用户分配连续的子载波。这种方法的一个示例是在LTE上行链路数据和上行链路控制信道中。...对于其他频域复用方案，如使用RRC滤波来分离相邻子信道，如图3所示，情况并不总是如此。...因此，具有WOLA的CP-OFDM是图12的特殊情况，具有： 改进原型滤波器p(n)，使其具有比常规CP-OFDM中使用的矩形滤波器更好的频率响应 旁路b(n) 在实践中，通过使用时域开窗方法，将软边缘添加到
正在阅读一本机器学习书，并了解到边缘是机器的重要特征输入，用于了解图片中是否有物体，在这种情况下是面部。看看左边只有边缘的图，可以很容易地说出它是人眼所面孔的，不是吗？这有助于机器以同样的方式。...从上到下，从左到右扫描所有像素 如果像素与右侧或底部的相邻像素非常不同，请将其标记为边缘。 履行 用Python代码实现了这个，但算法本身与语言无关。...0,0,0]，白色像素B为[255,255,255]，因此A和B之间的平方根差异为： sqrt(([255–0]**2 + [255–0]**2 + [255–0]**2)/3) = sqrt(255*...在平方根之前将和除以3，因此理解像素差异更直观。它变得像三个颜色值的平均差异。 然后从上到下，从左到右迭代图像阵列。...如果像素与其右侧或底部相邻像素之间的平方根差异大于预定义阈值，请将其标记为边缘像素并将其设置为黑色[0,0,0]，否则将其设置为白色[255,255,255] ]为背景。
如果不同通道的相位满足等差数列（相邻通道的相位差为常数），经过相干叠加后，波前的方向发生改变，从而实现光束偏转。不同的相位差大小，对应不同的调节角度。...下镜面为DBR结构，上镜面为高对比度光栅(HCG)。施加电压后，HCG的位置发生变化，引起光场的相位变化。整个OPA由多个这样的单元构成。 ?...3）基于光波导阵列的相控阵列 该方案主要利用波导材料的电光效应或者热光效应，通过调节电压，使得相邻通道的相位差为常数。该方案的优势是可以片上集成，成本低，调制速度较快。...作为硅光潜在的应用领域之一，笔者会持续关注。 文章中如果有任何错误和不严谨之处，还望大家不吝指出，欢迎大家留言讨论。 ---- 参考文献： M. J. R....K.
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