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剑指Offer题解 - Day31

机器人的运动范围」力扣题目链接[1] 地上有一个 m 行 n 列的方格，从坐标 [0,0] 到坐标 [m-1,n-1] 。...一个机器人从坐标 [0, 0] 的格子开始移动，它每次可以向左、右、上、下移动一格（不能移动到方格外），也不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于 k 的格子。...首先给出代码，然后再具体分析。...首先初始化一个二维数组，用来存储某个节点是否已访问的标志位，默认都初始化为false 。然后开始搜索。进入深度优先遍历函数。首先给出递归终止条件。这里的终止条件分为三种，分别是：行或者列越界。...分析： DFS和BFS的大体思路是一样的，只不过BFS是使用了队列来代替深层次的调用栈。这里队列的每一项是一个数组，方便进行解构。当不满足条件时，直接进入下一次循环。

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用于组合优化的强化学习：学习策略解决复杂的优化问题

从人类诞生之初，每一项技术创新，每一项改善我们生活的发明都是经过奇思妙想后设计出来的。从火到车轮，从电力到量子力学，我们对世界的理解和我们周围事物的复杂性，已经增长到难以直观地掌握它们的程度。...使用基于图形的状态表示非常有意义，因为许多COP可以通过这种方式非常自然地表达，如TSP图的示例中所示： ? 节点代表城市，边缘包含城市间距离。...可以在没有边缘属性的情况下构建非常相似的图形（如果由于某种原因不假设距离的知识）。...将输入作为图形处理比给它一系列节点更好，因为它消除了对输入中给出城市的顺序的依赖性，只要它们的坐标不变。这意味着，无论我们如何对城市进行排列，给定的图神经网络的输出都将保持不变，这与序列方法不同。...解码器顺序产生城市直到游览完成，然后根据游览的长度给出奖励。作者使用了一种增强学习算法来训练模型，这是一种基于策略梯度的算法。版本的伪代码如下： ?

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开发 | Kaggle实战：这才是使用数据降维&可视化工具 HyperTools 的正确姿势!

这里的思路是，我们能够创建一系列（更少）新的特征，每一项新特征都由几项旧特征合并得到。举个例子，其中一项新特征也许会同时代表形状和颜色，另一项代表尺寸和毒性。...大体上，每一项新特征都会由原始特征的加权和得到。下面，是一副帮助你直觉性理解数据降维的图示。假设你有一个三维数据集（左），你想要把它转化为右边的二维数据集。...PCA 会在原始 3D 空间找出主要的坐标轴，即点与点之间的差别最大。当我们把两条最能解释数据差异的坐标轴确定下来（左图中的黑线），就可以在这两条坐标轴上重新为数据作图。...具有相似特征的蘑菇，是空间中距离相近的点，特征不同的，则距离更远。用这种方式做 DataFrame 可视化，一件事马上变得很清楚：数据中有多组簇。...换句话说，蘑菇特征的所有组合并不是等可能的（equally likely），而特定的组合，会倾向于聚到一起。为更好理解这一空间，我们可以根据所感兴趣的数据特征，对每个点上色。

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使用 HyperTools 的正确姿势! | Kaggle 实战教程

这里的思路是，我们能够创建一系列（更少）新的特征，每一项新特征都由几项旧特征合并得到。举个例子，其中一项新特征也许会同时代表形状和颜色，另一项代表尺寸和毒性。...大体上，每一项新特征都会由原始特征的加权和得到。下面，是一副帮助你直觉性理解数据降维的图示。假设你有一个三维数据集（左），你想要把它转化为右边的二维数据集。...PCA 会在原始 3D 空间找出主要的坐标轴，即点与点之间的差别最大。当我们把两条最能解释数据差异的坐标轴确定下来（左图中的黑线），就可以在这两条坐标轴上重新为数据作图。...在绘制 DataFrame 上，我们实际上创建了一个三维的“蘑菇空间”。具有相似特征的蘑菇，是空间中距离相近的点，特征不同的，则距离更远。...换句话说，蘑菇特征的所有组合并不是等可能的（equally likely），而特定的组合，会倾向于聚到一起。为更好理解这一空间，我们可以根据所感兴趣的数据特征，对每个点上色。

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闲鱼上哪些商品抢手？Python 分析后告诉你

).wait_for_appearance() print('进入闲鱼主界面') 进入到闲鱼首页之后，应用端会拿到剪切板的数据，当存在特定规律的口令的时，会立马弹出一个对话框，因此需要模拟关闭对话框的操作...为了保证爬取数据的高效性，获取计算出每次滑动的最佳距离。首先先拿到当前界面的 UI 控件树，然后通过控件的属性 ID 拿到商品的坐标，进而得到每一项商品的高度。...最后，通过观察屏幕中出现商品的数目得到最佳滑动距离。...() # 保存当前的UI树到本地 element.get_current_ui_tree() # 第一个商品Item的坐标 position_item = element.find_elment_position_by_id_and_index...对于上一步满足条件的商品，点击商品 Item 进入到商品详情页面。接着点击右上角的分享按钮，会立即弹出分享对话框。 ? 然后点击口令控件，会提示口令复制到系统剪切板成功。

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使用 HyperTools 的正确姿势! | Kaggle 实战教程

这里的思路是，我们能够创建一系列（更少）新的特征，每一项新特征都由几项旧特征合并得到。举个例子，其中一项新特征也许会同时代表形状和颜色，另一项代表尺寸和毒性。...大体上，每一项新特征都会由原始特征的加权和得到。下面，是一副帮助你直觉性理解数据降维的图示。假设你有一个三维数据集（左），你想要把它转化为右边的二维数据集。...PCA 会在原始 3D 空间找出主要的坐标轴，即点与点之间的差别最大。当我们把两条最能解释数据差异的坐标轴确定下来（左图中的黑线），就可以在这两条坐标轴上重新为数据作图。...在绘制 DataFrame 上，我们实际上创建了一个三维的“蘑菇空间”。具有相似特征的蘑菇，是空间中距离相近的点，特征不同的，则距离更远。...换句话说，蘑菇特征的所有组合并不是等可能的（equally likely），而特定的组合，会倾向于聚到一起。为更好理解这一空间，我们可以根据所感兴趣的数据特征，对每个点上色。

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一图看遍9种距离度量，图文并茂，详述应用场景！

我们从最常见的距离度量开始，即欧几里得距离。它是一种距离度量，最好解释为连接两点的线段的长度。这个公式相当简单，因为距离是从这些点的笛卡尔坐标用勾股定理计算出来的。 ?...此外，由于它不是可能的最短路径，它比欧几里得距离更有可能给出一个更高的距离值。这并不一定会带来问题，但这是你应该考虑的。...切比雪夫距离定义为两个向量在任意坐标维度上的最大差值。换句话说，它就是沿着一个轴的最大距离。由于其本质，它通常被称为棋盘距离，因为国王从一个方格到另一个方格的最小步数等于切比雪夫距离。 ?...缺点切比雪夫通常用于非常特定的用例，这使得它很难用作通用的距离度量，如欧氏距离或余弦相似度。因此，建议只在绝对确定它适合你的用例时才使用它。...缺点就像Jaccard指数一样，它们都夸大了很少或没有ground truth的集合的重要性。因此，它可以主宰多盘比赛的平均分。它将每一项的权重与相关集合的大小成反比，而不是同等对待它们。

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哈工大SCIR力作：Attention！注意力机制可解释吗？

此外还有一些数据项需要抛弃来防止破坏实验效果，例如，有些情况下哪怕擦除到只剩一个中间表示，模型的决策都不会翻转；或者输入序列长度本身就为1，没法排序。...图11展示了各个数据集下构造出的权重分布和原始权重分布的最大JS距离，其中纵坐标表示的是其对应的数量比例，由于实验只选取了数据集中的一部分样例进行，故而柱状图的每一项求和不一定为1。...如图12所示，这同样也是一个heatmap图，其中横坐标是最大的JS距离，纵坐标是最大的原始Attention权重。...如图15所示，这与之前的heatmap一样，横坐标是JS距离，纵坐标是最大Attention权重范围。...，也就是说输出的Softmax函数中的每一项都有研究价值，并不仅仅是那个作为结果的概率最大项。

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Attention！注意力机制可解释吗？

此外还有一些数据项需要抛弃来防止破坏实验效果，例如，有些情况下哪怕擦除到只剩一个中间表示，模型的决策都不会翻转；或者输入序列长度本身就为1，没法排序。...图11展示了各个数据集下构造出的权重分布和原始权重分布的最大JS距离，其中纵坐标表示的是其对应的数量比例，由于实验只选取了数据集中的一部分样例进行，故而柱状图的每一项求和不一定为1。...如图12所示，这同样也是一个heatmap图，其中横坐标是最大的JS距离，纵坐标是最大的原始Attention权重。...如图15所示，这与之前的heatmap一样，横坐标是JS距离，纵坐标是最大Attention权重范围。...，也就是说输出的Softmax函数中的每一项都有研究价值，并不仅仅是那个作为结果的概率最大项。

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SLAM面试问题大全

推导相机投影模型的雅克比矩阵 J，以及 J 的每一项代表的含义 10，求解 BA 问题用的最多的 G2o，说明 G2o 的顶点和边代表的含义以及类型 11，解释图优化中图的稀疏性，图优化流程 12，边缘化过程及可能存在的问题...13，解释鲁棒核函数 14，推导直接法 BA，直接法的分类，三个假设及优劣 15，解释图像非凸性的概念 16， ICP 算法的流程，哪个坐标系下？...怎么提取连通像素组成的区域？ 27，像素之间的距离：欧氏距离，城市距离（ D4 距离），棋盘距离（ D8 距离）怎么计算区域之间的距离？...算子， ORB 算子，并比较异同 32，如何获取尺度不变性和旋转不变性 33，解释特征描述子，基于直方图的描述子和二进制描述子，特点 34，特征匹配；距离度量（欧式距离，马氏距离，汉明距离）及匹配策略...（最近邻搜索和最近邻距离比） 35，点的齐次坐标和向量齐次坐标的区别，应用 36，相机模型成像过程，及逆过程，逆变换，畸变模型中理想像素点和畸变点的对应数学表达式，并用它解算矫正原理 37，解释归一化像平面和像平面

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JavaScript数组5种迭代方法各有什么妙用？

1、forEach() 迭代数组每一项，没有返回值 2、every() 迭代数组每一项，每项都符合条件的才返回true，反之false 3、some() 迭代数组每一项，只要有一项符合条件就返回true...，如果全部不符合才返回false 4、map() 迭代数组每一项，可以给特定条件会返回重新组成新的数组 5、filter() 迭代数组每一项，可以给特定的条件进行筛选返回新的数组下面我们就来仔细品味一下它们...forEach() forEach() 方法，对数组的每一项迭代，没有返回值 ?...，给特定的条件返回重新组成数组。...，根据给出的条件进行筛选且返回新数组 ?

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使用CNN进行2D路径规划

创建地图的过程非常简单：从一个 100x100 像素的方形空矩阵 M 开始。对于矩阵中的每一项（像素），从0到1均匀分布抽取一个随机数r。...该选择同样是随意的，但这次必须确保 s 和 g 之间的欧几里得距离大于给定阈值（使实例具有挑战性）。最后需要找到从 s 到 g 的最短路径。这是我们训练的目标。...卷积算子的一个关键特征是它是位置不变的。卷积滤波器学习的实际上是一种特定的像素模式，这种像素模式在它所训练的数据分布中反复出现。例如下面的图案可以表示角或垂直边缘。...可学习的模式现在只依赖于相对于给定点的距离，而不是地图上每个可能的位置。距离s或g相同距离的2个相等的图案现在将触发相同的过滤器激活。经过实验这个小技巧在收敛训练中非常有效。...也就是说，该算法使用模型给出的得分图可以在 48556 个样本中找到从 s 到 g 的路径，而对于其余 2547 个样本则无法找到。总测试样本的 87% 提供了有效的解决方案。

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【哈工大SCIR Lab】Attention！注意力机制可解释吗？

此外还有一些数据项需要抛弃来防止破坏实验效果，例如，有些情况下哪怕擦除到只剩一个中间表示，模型的决策都不会翻转；或者输入序列长度本身就为1，没法排序。...图11展示了各个数据集下构造出的权重分布和原始权重分布的最大JS距离，其中纵坐标表示的是其对应的数量比例，由于实验只选取了数据集中的一部分样例进行，故而柱状图的每一项求和不一定为1。...如图12所示，这同样也是一个heatmap图，其中横坐标是最大的JS距离，纵坐标是最大的原始Attention权重。...如图15所示，这与之前的heatmap一样，横坐标是JS距离，纵坐标是最大Attention权重范围。...，也就是说输出的Softmax函数中的每一项都有研究价值，并不仅仅是那个作为结果的概率最大项。

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你知道如何计算CNN感受野吗？这里有一份详细指南

这意味着某一个特征不仅仅是受限在输入图片中某个特定的区域（感受野），并且呈指数级聚焦在区域的中心。这个重要的发现会在下一篇文章中讲。现在，我们关注如何计算一个特定感受野的中心位置和大小。...注意感受野（其实是特征图第一个特征的感受野）的中心坐标就等于这个特征的中心坐标，就如前面可视化中所示。...第四个式子计算输出特征图的第一个特征感受野的中心坐标，其等于第一层的中心坐标加上(k-1) / 2 * j_in，再减去p j_in，注意两项都要乘以前一层的间隔距离以得到实际距离。...图3给出了一个如何计算感受野的实例，图中的坐标系统中，输入层的第一个特征中心位置记为0.5。通过利用上面公式迭代地进行计算，你可以计算出CNN中所有特征图的感受野信息。 ?...我也写了一个简单的Python程序来计算某个特定CNN架构的各个层的感受野信息。它可以通过输入某一个特征图的姓名或者索引值，给出相应的感受野大小和位置信息。

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闲鱼上哪些商品抢手？Python 分析后告诉你

).wait_for_appearance() print('进入闲鱼主界面') 进入到闲鱼首页之后，应用端会拿到剪切板的数据，当存在特定规律的口令的时，会立马弹出一个对话框，因此需要模拟关闭对话框的操作...为了保证爬取数据的高效性，获取计算出每次滑动的最佳距离。首先先拿到当前界面的 UI 控件树，然后通过控件的属性 ID 拿到商品的坐标，进而得到每一项商品的高度。...最后，通过观察屏幕中出现商品的数目得到最佳滑动距离。...() # 保存当前的UI树到本地 element.get_current_ui_tree() # 第一个商品Item的坐标 position_item = element.find_elment_position_by_id_and_index...对于上一步满足条件的商品，点击商品 Item 进入到商品详情页面。接着点击右上角的分享按钮，会立即弹出分享对话框。 ? 然后点击口令控件，会提示口令复制到系统剪切板成功。

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路径规划算法之A*算法

如图2所示，我们将要搜寻的区域划分成了正方形的格子。这是搜索路径的第一步：简化搜索区域。将搜索区域简化为2维数组。数组的每一项代表一个格子，它的状态就是可走和不可走。...先给出结论：选择具有最小F值的那个格子。路径排序计算出组成路径的方格的关键是下面这个等式： F=G+H G代表从起点S移动到这个节点的代价，沿着到达该节点而生成的路径。...H是从指定的节点移动到终点D的估算成本。因为在这个时候我们还不知道到终点的真正距离，所以H只是对剩余距离的估算值，在这里我们采用曼哈顿方法对其进行估算。...例如，在平面上，坐标为（x1，y1）的i点与坐标为（x2，y2）的j点的曼哈顿距离为d（i，j）=|x1-x2|+|y1-y2|。要注意的是，这里用曼哈顿方法计算H时要忽略路径中的障碍物。...采用这种方式，我们可以看到起点S左边的方格到终点D有5个方格的距离，因此H=5。这个方格上方的方格到终点D有6个方格的距离，所以H=6。用同样的方法可以计算出其他的方格的H值。

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『深度应用』目标检测coco数据集格式介绍

，每一项对应一张图片，"file_name"对应图片名称，"id"对应图片序号，"height"和"width"分别对应图像的高和宽。..."annotations": 该关键字对应的数据中，每一项对应一条标注，"image_id"对应图片序号，"bbox"对应标注矩形框，顺序为[x, y, w, h]，分别为该矩形框的起始点x坐标，起始点...y坐标，宽、高。"..."categories": 该关键字对应的数据中，每一项对应一个类别，"id"对应类别序号，"name"对应类别名称。关键字关联说明： 1."..."可以找到对应的图像为"cat.jpg"，通过"category_id"可以找到对应的类别为"cat" 背景图片说明： "annotations"中的元素，"category_id":0对应的是背景。

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列线图增加彩色风险分层和箭头

，没有任何难度： plot(nom, lplabel="Linear Predictor", xfrac = 0.2, # 左侧标签距离坐标轴的距离 #varname.label...#pdf("nomogram.pdf") plot(nom, lplabel="Risk Stratification", xfrac = 0.2, # 左侧标签距离坐标轴的距离...#pdf("nomogram.pdf") plot(nom, lplabel="Risk Stratification",#名字就不改了 xfrac = 0.2, # 左侧标签距离坐标轴的距离...一模一样的思路，选择一个你想展示的病人，然后计算它每一项的分数，然后使用arrows函数在合适的位置绘制箭头即可。下面随便展示下，我这里并没有认真计算这个人的各项分数。...#pdf("nomogram.pdf") plot(nom, lplabel="Risk Stratification",#名字就不改了 xfrac = 0.2, # 左侧标签距离坐标轴的距离

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级数-无穷是否无穷

大概就这样函数图像就是这样其次所谓的收敛就是指某个东西的极限存在不收敛的（即不存在极限，不接近/趋向于任何特定的数字，而是一直增长到无穷大）调和级数是发散的：不收敛的样子整数指数幂，数学术语...幂级数重要的地方之一在于相当多函数在某一点的值都可以换成一个幂级数来展开表达（只要在这点有任意阶导数）这样好处是，一个不易求导的函数，可以使用幂级数展开以后，每一项分别求导数（因为（u＋v）'=u'+...v'),比如x^n的每一项导数都非常好求，另外如果不好求值的函数也可以这样展开然后算出一个近似值单变量的幂级数，请看后面的函数形式牛逼牛逼这个是常见的幂级数展开；函数项级数，是无数个幂函数之和。...牛顿发现了二项式以后：就给出了求任意函数积分的办法；先把函数转换成幂级数，再一项一项地算各个幂函数的值，利用积分的可叠加原理，最后再合并各项的值，就求出了该函数的积分值，这便是我上面说的泰勒公式。...还有一个精彩的回答，但是我有点没看懂：学习过线性代数就知道，x的整数次幂可以理解为线性空间的一组线性无关的基，系数可以理解为相应的坐标。

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QTreeView 使用

3、indentation:int 树控件中每一项的缩进，默认为20。 4、itemsExpandable:bool 树控件是否能展开或收缩。...5、rootIsDecorated:bool 树控件的顶层项用以表示展开和收缩的小控件是否显示。如果只有一个层级的树结构，可以设置该属性为false，让他看起来更像简单的list结构。...默认为false; 当执行排序前，必须保证items全部插入到tree中。这样可以避免错误。 7、uniformRowHeights:bool 每一项是否有相同的高度。默认为false。...8、wordWrap:bool 每一项文字在遇到换行符时候是否换行。默认为false。注意：即使设置该属性为true，也不能保证文字在过长的时候被完全显示，都会出现省略号。...常用接口： 1、折叠操作（collapse） 2、展开操作（expand） 3、根据像素坐标X，定位列。

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