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    TimSort:自适应的排序大师

    TimSort 的创新点 TimSort 由 Python 核心开发者 Tim Peters 于 2002 年设计,它巧妙地融合了归并排序 (Merge Sort)和插入排序 (Insertion Sort...实践路线图 实现一个简单的插入排序和归并排序 阅读并理解 TimSort 的核心算法逻辑 尝试实现简化版的 TimSort,如上述示例 在不同数据集上测试 TimSort 的性能,并与其他排序算法对比...推荐资源 Python 官方实现的 TimSort Java 中的 TimSort 实现 书籍《算法导论》中的排序算法章节 六、进阶拓展思路 1....跨领域应用 将 TimSort 思想应用于非传统排序场景,如图形处理、网络路由 开发针对特定数据分布的自适应排序算法 探索 TimSort 在量子计算环境下的变体 3....理论研究 分析 TimSort 在不同数据分布下的性能边界 研究 TimSort 的稳定性和适应性理论基础 比较 TimSort 与其他自适应排序算法的优劣 结语 TimSort 作为一种 "自适应"

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    深入了解 Python 中标准排序算法 Timsort

    为什么 Python 中的标准排序算法使用 Timsort? Python 中的标准排序算法之所以使用 Timsort,是因为这种排序算法非常适合处理实际应用中常见的各种数据。...以下是使用 Timsort 的几个主要原因: 稳健性:Timsort 是一种稳健的排序算法,能够在排序后保持等值元素间的相对顺序不变。...Timsort 的算法设计还启发了 Rust 中使用的排序算法。...Timsort 的关键原理和具体实现 Timsort 的关键在于它利用了实际数据中经常出现的有序序列(称为 “run”),并通过智能地将这些 run 合并,达到较高的排序效率。...以下是 Timsort 排序算法的一些独特优势 自适应性:Timsort 能够根据数组的实际情况调整其策略,针对部分有序的数据集表现出色。

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    2021-01-14:timsort是什么,如何用代码实现?

    从版本2.3开始,Timsort一直是Python的标准排序算法。如今,Timsort 已是是 Python、 Java、 Android平台 和 GNU Octave 的默认排序算法。...思想: 针对现实中需要排序的数据分析看,大多数据通常是有部分已经排好序的数据块,Timsort 就利用了这一特点。...Timsort 称这些已经排好序的数据块为 “run”,我们可以将其视为一个一个的“分区”。...timsort改进自归并排序,因为待排序数据中是一定存在一些连续递增和连续严格递减子序列的,那么timsort会找到这样的子序列,称其为run。...Timsort——自适应、稳定、高效排序算法 2021-01-14:timsort是什么,如何用代码实现? 评论

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    工厂人员违规行为监控系统

    一、引言 我国制造业年均因人员违规操作导致的直接经济损失超320亿元(《2026年中国制造业安全生产白皮书》),典型违规场景包括“漏放零部件、工具使用错误、工序顺序颠倒”等。...传统监控依赖“人工巡检+视频监控回放”,存在响应滞后(平均处置耗时5-8分钟)、漏检率高(复杂工位漏检率达35%)、误判率高(将“正常调整”误判为违规)等痛点。...联动控制单元​ 即时干预:输出硬接线信号(24V DC/10A)​ 联动PLC控制器(触发工位急停),同时通过工位终端屏显示违规类型(如“漏放螺栓:工位3-步骤2”); 证据留存:抓拍违规前后5秒视频片段.../班次追溯违规记录。...工厂人员违规行为监控系统基于YOLOv12和Transformer架构深度学习算法,工厂人员违规行为监控系统通过集成AI大模型可以自动检测工人在生产过程中是否按照正确的顺序执行任务,是否使用正确的工具,

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    高速道路交通违规事件识别检测系统

    一、引言 高速公路作为交通主动脉,其违规事件(违停、拥堵、逆停、车祸、侧翻、占道)是引发二次事故的主要诱因。...平台开发,支持实时路况可视化(GIS地图标注违规点位)、报警日志(含时间戳、违规截图/短视频、车辆轨迹)、证据链管理(关联ETC数据、执法记录); 移动端APP:通过WebSocket协议推送告警(含实时画面...基于LSTM网络构建违规分析引擎,输入为YOLOX连续10帧检测结果(车辆坐标、速度、姿态角),输出违规概率:import torch.nn as nn class TrafficViolationRNN...(二)技术创新优势 多违规融合识别:单次检测同时输出6类违规状态,解决传统系统“单违规独立检测”的冗余问题(实验室数据显示算力消耗降低38%); 时序趋势预测:RNN网络捕捉“车速骤降→车距缩小→拥堵形成...高速道路交通违规事件识别检测系统基于 YOLOX+RNN 的深度学习算法,高速道路交通违规事件识别检测系统通过现场摄像机可以高效地识别出多种交通违规行为,如机动车违停、车辆拥堵、车辆逆停、车祸、车辆侧翻和机动车违停占道等

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    违规摆摊占道经营识别系统

    系统已在深圳龙岗区(覆盖2300个重点路段)部署,日均处理违规事件3800+次,识别准确率提升至86%。...ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov7.yaml') model.model.nc = 6 # 6类:流动摊贩/固定违建/占道停车/堆物/违规广告...(叫卖音频)、WiFi探针数据 动态阈值调整:节假日提升摊位密度检测阈值至0.75 (三)软件平台功能 边缘预警终端​ 集成定向声波模块(声压级≥95dB,支持20米内定向提醒) LED警示屏动态显示违规类型...(如“此处禁止摆摊”) 云端管理平台​ 实时热力图展示高风险区域(如学校周边、商业街) 自动生成结构化报告(含时间、位置、违规类型、处置状态) 支持与城市大脑系统联动,自动触发执法工单 三、关键技术突破

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