什么是红黑树？ 性质 每个节点不是红色就是黑色 不可能有连在一起的红色节点 根节点都是黑色 root 每个红色节点的两个子节点都是黑色。叶子节点都是黑色：出度为0 满足了性质就可以近似的平衡，不一定要红黑，可以为其他的 为了满足红黑树的性质，因此出现了旋转： 三种变换： 改变颜色：最简单 红变黑 黑变红 左旋：针对于点旋 右旋 旋转和颜色变换规则：所有插入的点默认为红色 变颜色的情况： 当前节点的父亲是红色，且它的祖父节点的另一个子节点也是红色（叔叔节点）： 把父节点设为黑色 把叔叔也设为黑色 把祖父也就
参考：https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/prog-control.html
WAF 的全称为 Web Application Firewall，顾名思义 WAF 是一款针对 web 端的防火墙产品。通过对 HTTP(S) 请求进行检测，识别并阻断 SQL 注入、跨站脚本攻击、网页木马上传、命令/代码注入、文件包含、敏感文件访问、第三方应用漏洞攻击、CC 攻击、恶意爬虫扫描、跨站请求伪造等攻击，保护 Web 服务安全稳定。
list是新队列的head指针, 包括的元素从原head队列的第一个元素到entry, head队列仅包括余下的元素
二分搜索树是为了快速查找而生，它是一颗二叉树，每一个节点只有一个元素（值或键值对），左子树所有节点的值均小于父节点的值，右子树所有的值均大于父节点的值，左右子树也是一颗二分搜索树，而且没有键值相等的节点。它的查找、插入和删除的时间复杂度都与树高成比例，期望值是O(logn)。
学习过2-3树之后就知道应怎样去理解红黑树了，如果直接看「算法导论」里的红黑树的性质，是看不出所以然。我们也看看一颗二分搜索树满足红黑的性质：
如果说 Pandoc 里文档界的瑞士军刀，那么 ImageMagick 就是图形界的瑞士军刀。 上周在为 Growth 制作插图的时候，需要：1. 合并不同的图像；2. 对图片进行缩放。考虑到图片的数
画了一系列树的动画，从二分搜索树，到AVL树，再到2-3树，再到基于2-3树的红黑树，都可以发现这些树都跟二叉查找树很像啊。
每个结点不是红色就是黑色 不可能有连在一起的红色结点 根结点都是黑色 每个红色结点的两个子结点都是黑色 任一结点到其子树中每个叶子节点的路径都有相同数量的黑色结点
CSDN中的数据库保存是不是有问题，我之前写了很多的，存在草稿箱里的最后竟然没有在了。真是郁闷死个人。亏我写了这么多，以后写完要保存了。泪目。
这里可以总结为括号内的index的范围为[-a.dim()-1, a.dim()+1)。注意是包含前面不包含后面（括号类型）。
随着深度学习的不断发展,卷积神经网络(CNN)作为计算机视觉领域的杀手锏,在几乎所有视觉相关任务中都展现出了超越传统机器学习算法甚至超越人类的能力。一系列CNN-based网络在classification、localization、semantic segmentation、action recognization等任务中都实现了state-of-art的结果。
莱文斯坦距离可以解决字符串相似度的问题。 在莱文斯坦距离中，对每一个字符都有三种操作:删除、添加、替换 例如有s1和s2两个字符串，a和b是与之对应的保存s1和s2全部字符的数组，i/j是数组下标。莱文斯坦距离的含义，是求将a变成b(或者将b变成a)，所需要做的最小次数的变换。
这篇文章是15年谷歌DeepMind团队推出的一个可以学习一种变换，这种变换可以将进行了仿射变换的目标进行校正的网络——Spatial Transformer Network(STN)。STN具有空间不变性特点，也就是说STN可以使图片经过各种变换后的识别效果和未变换前的识别效果保持不变。
我们回忆一下AVL树，它在插入和删除节点时，总要保证任意节点左右子树的高度差不超过1。正是因为有这样的限制，插入一个节点和删除一个节点都有可能调整多个节点的不平衡状态。频繁的左旋转和右旋转操作一定会影响整个AVL树的性能，除非是平衡与不平衡变化很少的情况下，否则AVL树所带来的搜索性能提升不足以弥补平衡树所带来的性能损耗。
本科是网络工程，由于没有学<<编译原理>>这门课，打算两个月把国科大的编译原理梳理完，把其中我认为的精髓概括一下，三天一篇，作为笔记。
顾名思义，编辑距离（Edit distance）是一种距离，用于衡量两个字符串之间的远近程度，方式是一个字符串至少需要多少次基础变换才能变成另一个字符串，可应用在拼写检查、判断 DNA 相似度等场景中。根据可操作的基础变换不同，可分为以下几种：
It is much more difficult to judge yourself than to judge others. If you successfully judge yourself correctly, then you are a true wise man.
红黑树是自平衡的二叉查找树，在许多地方都有实际应用比如JAVA的HashMap，在链表长度大于8就会转化为红黑树；在linux经典的epoll中也使用了红黑树来保存文件描述符的插入删除操作。++如果频繁地对数据进行插入删除，还要保证效率，使用红黑树是比较好的选择。++
transform 算法函数原型 : 下面的函数原型作用是 将 一个输入容器 中的元素 变换后 存储到 输出容器 中 ;
在需要扫描文件时，附近没有打印店怎么办？今天分享如何使用Python实现文档转pdf扫描。
回顾 在上一篇GPUImage详细解析（八）视频合并混音介绍了如何使用GPUImage进行视频的合并，以及混音。这次使用AVFoundation框架来实现这个功能。 概念 AVPlayer 视频播放类，本身不显示视频，需创建一个AVPlayerLayer层，添加到视图 AVAssetTrack 资源轨道，包括音频轨道和视频轨道 AVAsset 媒体信息 AVURLAsset 根据URL路径创建的媒体信息 AVPlayerItem媒体资源管理对象，管理视频的基本信息和状态 AVMutableVid
OT的英文全称是Operational Transformation，是一种处理协同编辑的算法。当前OT算法用的比较多的地方就是富文本编辑器领域了，常用于作为实现文档协同的底层算法，支持多个用户同时编辑文档，不会因为用户并发修改导致冲突，而导致结果不一致甚至数据丢失的问题。
Linux下批量替换多个文件中的字符串的简单方法。用sed命令可以批量替换多个文件中的字符串。
github项目地址：https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection
前言 ---- 红黑树顾名思义数中的节点只能是黑色或红色，是自平衡二叉树 实现思路 红黑树的规则 节点只能是红色或黑色 根节点是黑色 叶子节点都是黑色的NIL空节点 每个红色节点的两个子节点都是黑色（每个叶子节点到根节点的路径不能有两个连续的红色节点） 任意节点到叶子节点的路径包含黑色节点的数量相同 插入节点的情况 声明N代表插入节点默认红色,P代表父节点，U代表父节点的兄弟节点，G代表祖节点 根节点为空 父节点是黑色 父节点是红色，叔节点是红色，祖节点是黑色 父节点是红色，叔节点是黑色，祖节点是黑色，插入
在Matlab中，做短时傅里叶变换需要使用函数spectrogram，而在Matlab2019中，引入了一个新的函数stft，下面我们就来看下这两个函数都如何使用。
级别的查询、插入和删除节点复杂度。相对于 AVL 树单纯的对每个节点的平衡因子进行判断，红黑树给节点赋予了颜色属性，并通过对树中节点的颜色进行限制，来保持整棵树的平衡。
在本教程中，您将学习如何使用称为空间变换器网络的视觉注意机制来扩充您的网络。你可以在 DeepMind paper阅读有关空间变换器网络的更多内容。
红黑树是自平衡的排序树，自平衡的优点是减少遍历的节点，所以效率会高。如果是非平衡的二叉树，当顺序或逆序插入的时候，查找动作很可能会遍历n个节点 红黑树的规则很容易理解，但是维护这个规则难。 一、规则 1.每个节点要么是红色、要么是黑色 2.根节点一定是黑色 3.红色节点不可以连续出现（父节点、子节点不可同时为红） 4.从任意节点出发，到树底的所有路线，途径的黑节点数量必须相同 在修改红黑树的时候，切记要维护这个规则。一般默认插入红色节点（除非是root节点），插入后再进行旋转和颜色变换 二、旋转、变换技巧
要使用 Quartz Core 框架，你需要将其添加到你的工程中 。 然后 #import
2-3-4树是一种阶为4的B树。它是一种自平衡的数据结构，可以在O(lgn)的时间内查找、插入和删除，这里的n是树中元素的数目。2-3-4树和红黑树是等价的，也就是每个红黑树都可以转化为一颗2-3-4树，每个选择操作也和2-3-4树中的分裂操作对应。 2-3-4树是这样一种数据结构，满足如下性质: 1) 每个节点每个节点有1、2或3个key，分别称为2-node，3-node，4-node。 2) 每个节点的keys把区间进行了划分，以4-nde为例，key1、key2、
（5）对每个节点，从该节点到其所有后代叶节点的简单路径上，均包含相同数目的黑色节点。
传统的CNN都是在图像的「空间域」上进行特征学习，受限于「显存限制」，CNN的输入图像不能太大，最常见的尺寸就是224x224。而常用的预处理(Resize)，以及CNN中的下采样，会比较粗暴的损失数据的信息。阿里达摩院联合亚利桑那州大学提出了基于「DCT变换」的模型，旨在「通过DCT变换保留更多原始图片信息」，并「减少CPU与GPU的通信带宽」，最后的实验也证明该模型的有效性
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了数据之间的组织方式和关系，以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
不包括全部内容 基础部分包括大O记号和小o记号的意义，P问题和NP问题和NP hard问题 B树和B+树 AVL平衡树和红黑树 KMP
二叉查找树中，每个结点上有一个键和两个链接，我们称这种结点为2-结点。所以，有着两个键和三个链接的结点我们称之为3-结点。由2-结点和3-结点构成的树称为2-3树。
Xilinx快速傅立叶变换（FFT IP）内核实现了Cooley-Tukey FFT算法，这是一种计算有效的方法，用于计算离散傅立叶变换（DFT）。
HTTP 【HTTP】分布式session的管理 【HTTP】Cookie和Session 【HTTP】当我在谈论RestFul架构时我在谈啥？ 【HTTP】HTTP状态码详解 【HTTP】无状态协议
－计算机系统中存储器一般分为内存储器和辅助存储器两级 －内存可以分成系统区和用户区两部分，系统区用来存储操作系统等系统软件，用户区用于分配给用户作业使用
上周的时候，我们介绍了关于 SNP 的一些基本内容 [[SNP是什么东西？]]。对于基因组上 SNP 变化只是单个核苷酸的改变，在基因组上，除了单个核苷酸的改变，也会发生多个核苷酸的变化。这个就是基因组变异的另外一种形式：突变 (mutation)。
在深度学习中，经常需要对张量进行形状变换和维度扩展操作。PyTorch库提供了丰富的函数和方法来方便地操作张量的维度。本文将重点讲解torch.unsqueeze和torch.unsqueeze_函数，它们可以用来扩展张量的维度。
看了网上关于红黑树的大量教程，发现一个共性，给出定义，适用情况，然后大量篇幅开始讨论它如何旋转，这就一发不可收拾了，各种情况的讨论，插入删除，插入删除，看的云里雾里，好不容易搞清楚，过段时间就给忘了。本文还是着重描述红黑树的诞生过程，尽量理清它背后的设计哲学。
研究人员于是乎把目光转到了这片领域，即模型的稀疏化（Sparsification）。
单应性原理被广泛应用于图像配准，全景拼接，机器人定位SLAM，AR增强现实等领域。这篇文章从基础图像坐标知识系为起点，讲解图像变换与坐标系的关系，介绍单应性矩阵计算方法，并分析深度学习在单应性方向的进展。
SQL 起源于上世纪七十年代的 IBM R 系统，是一个针对关系型数据库的声明式查询语言。一句话引出三个点：
教程 OpenGL ES入门教程1-Tutorial01-GLKit OpenGL ES入门教程2-Tutorial02-shader入门 这次是三维图形变换。 OpenGL ES系列教程在这里。
识别道路上的车道是所有司机的共同任务，以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内，并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。
给你单链表的头指针 head 和两个整数 left 和 right ，其中 left <= right 。请你反转从位置 left 到位置 right 的链表节点，返回 反转后的链表 。
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