该文讲述了如何利用单调栈实现一个高效的算法，求解输入整数N的最大单调递增数字。该算法的时间复杂度为O(n)，其中n是输入整数N的位数。该算法利用了单调栈的特性：当从左到右扫描数组时，如果栈顶元素等于当前遍历的元素，那么栈顶元素会保持不变；否则，栈顶元素会一直单调递减。因此，该算法只需要从左到右扫描一遍数组，即可找到最大的单调递增数字，并将其作为结果返回。
CGAL 一般多边形 : rigid motions and area 标签 c++ geometry transformation area cgal
这是我开始选择的方法，非常直白，但是直白简单的方法往往不是最佳的解法，提交到LeetCode上，给我抛出一个超时，可见效率有多低。首先写一个函数，判断一个数是否是符合要求的，如果不符合要求，就将这个数递减，直到找到符合的数为止，试想假如这个数是95555555555，那么符合题意的数是9，想想看要做多少次减法啊！！！！
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 448 Accepted Submission(s): 147
大家好，又见面了，我是全栈君。 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5187 Problem Description As one
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟本书为一阶凸优化方法提供了强大的更高层次的见解。 我们写这本书是为了分享一个优雅的视角，它为一阶凸优化方法提供了强大的更高层次的见解。一阶凸优化方法更有效地解决大规模优化问题的研究始于20世纪60年代和70年代，但当时该领域的重点是二阶方法，后者更有效地解决较小的问题。21世纪初，随着计算能力的提高和大数据的可用性，一阶优化方法成为主流。在这个现代时代，作者进入优化领域，发现(但没有发明)上述观点，我们希望通过本书分享它。 https://large-scale-boo
首先我说说我研究CGAL的背景，由于，早一阵子，有一个需求，需要求出在一堆二维线中（包括直线和弧线），找出所有的最小区域和最大外包。如下图所示。
今天分享一篇新出的论文 Scale Match for Tiny Person Detection，作者贡献了一个细小人物目标检测的数据集 TinyPerson，同时提出一种对预训练数据进行尺度调整的Scale Match（尺度匹配）的方法，显著改进了小目标检测。
本文对NeurlPS'22推荐系统相关论文进行梳理，后续选择感兴趣的论文进行单独解读，相关论文可在公众号后台回复NeurlPS2022-RecSys-Papers获取，我也会更新到Github-Currently_Awesome-RecSys-Papers中 (部分未公开的论文后面再补充，欢迎关注/Star)。
题目：https://leetcode-cn.com/problems/monotone-increasing-digits
Background Multidimensional Data Flat relational tables Multimedia feature vectors Data warehouse data Spatial data Text documents Attribute Types Attributes of multidimensional tuples may have variable types Ordinal (e.g., age, salary) Nominal categorical
给定一个非负整数 N，找出小于或等于 N 的最大的整数，同时这个整数需要满足其各个位数上的数字是单调递增。
作者：Adam Breuer,Eric Balkanski,Yaron Singer
如果一个由 '0' 和 '1' 组成的字符串，是以一些 '0'（可能没有 '0'）后面跟着一些 '1'（也可能没有 '1'）的形式组成的，那么该字符串是单调递增的。
在建模问题或项目中，通常情况下，可接受模型的函数形式会以某种方式受到约束。这可能是由于业务考虑，或者由于正在研究的科学问题的类型。在某些情况下，如果对真实关系有非常强烈的先验信念，可以使用约束来提高模型的预测性能。
这样，git仓库就已经配置好了，你可以像平常使用github提交代码一样，向你的服务器提交代码了~~
给定一个非负整数N，找出小于或等于N的最大的整数，同时这个整数需要满足其各个位数上的数字是单调递增。当且仅当每个相邻位数上的数字x和y满足x <= y时，我们称这个整数是单调递增的。
7月30日，文摘菌曾报道过，被谷歌XLNet全面刷爆的BERT，被Facebook升级后，变身"Robustly optimized BERT approach"——强力优化BERT方法，重新称霸GLUE、SQuAD和RACE三个排行榜。
版本控制是协助软件开发的重要工具之一，根据维基百科中“版本控制”词条的描述，版本控制（英语：Version control）是维护工程蓝图的标准作法，能追踪工程蓝图从诞生一直到定案的过程。此外，版本控制也是一种软件工程技巧，借此能在软件开发的过程中，确保由不同人所编辑的同一程序文件都得到同步。
如何使用CGAL轻松检索两条相交多边形的相交线（从第一个交点到最后一个交点）。看到图像的澄清，绿线是我想要的。使用CGAL获取多边形相交线
本文介绍了Git的基本概念、发展历程、基本概念、工作原理、安装配置、仓库管理、添加文件、提交更改和查看日志等基本操作。旨在帮助读者快速掌握Git的基本概念和工作流程，以便更好地使用Git进行版本控制。
作者：Yulun Tian,Kasra Khosoussi,Jonathan P. How
be two sequences of real numbers. Assume that
Amusi 在2019年整理并分享了很多目标检测相关的论文，其中个人觉得较为亮眼或者说热门的两大阵营就是：Anchor-Free和基于NAS的目标检测。
这次是关于欧拉函数的单调非递减序列，他通过初等论证证明了一个名为M(x)函数的渐近式。
这里是我的blog：有更多算法分享。排版可能也会更好看一点=v= https://endlesslethe.com/monotone-queue-and-stack-tutorial.html
噪音标注（noisy label）是机器学习领域的一个热门话题，这是因为标注大规模的数据集往往费时费力，尽管在众包平台上获取数据更加快捷，但是获得的标注往往是有噪音的，直接在这样的数据集上训练会损害模型的性能。许多之前处理噪音标注的工作仅仅对特定的噪音模式（noise pattern）鲁棒，或者需要额外的先验信息，比如需要事先对噪音转移矩阵（noise transition matrix）有较好的估计。我们提出了一种新的损失函数，
XGBoost 模型对比随机决策森林以及XGBoost模型对泰坦尼克号上的乘客是否生还的预测能力
由于无法发送超过5万字文章，内容见附件 leetcode算法笔记.pdf 目录： 概念和理论 主定理 基础数据结构 栈 例子：转逆波兰式 例子：132 Pattern 例子：# Lexicographical Numbers 例子： Shortest Unsorted Continuous Subarray 最小/最大堆 例子：最小堆的实现 例子：Merge k Sorted Lists 例子：Find Median from Data Stream 例子：窗口下的最大值 例子：Bathroom Stall
如果使用常规方法，需要找规律得到每个位置变换后的位置，比较繁琐。一种巧妙的方法是将图像旋转 90° 等价于先将图像转置，然后再将每一行数字反转。因此，需要遍历两次 matrix，先转置再反转每一行，时间复杂度为 O(n)。
昨天，一则消息在疯传，GitHub宣布免费创建无限的私有仓库，这意味着，作为GitHub的用户，可以免费、无限制的使用私有仓库了，具体可以参考 https://blog.github.com/2019-01-07-new-year-new-github/ 。
实际上，这道题和 贪心算法之活动安排问题 很类似，贪心策略应该是每次选取结束时间最早的活动。直观上也很好理解，按这种方法选择相容活动为没有安排的活动留下尽可能多的时间。这也是把各项活动按照结束时间单调递增排序的原因。
leetcode每日一题：738. 单调递增的数字：https://leetcode-cn.com/problems/monotone-increasing-digits/
本文是第三十三届神经信息处理系统大会（NeurIPS 2019）入选论文《L_DMI：一种对噪音标注鲁棒的基于信息论的损失函数（L_DMI: A Novel Information-theoretic Loss Function for Training Deep Nets Robust to Label Noise）》的解读。该论文由北京大学前沿计算研究中心助理教授孔雨晴博士和北京大学数字视频编解码技术国家工程实验室教授、前沿计算研究中心副主任王亦洲共同指导，由2016级图灵班本科生许逸伦、曹芃（共同一作）合作完成。
导语：可视化不只是画画那么简单，它或许是我们理解神经网络的世界的方法。PS：标题是作者说的，不是我说的，要打，就打他（逃
版本控制(Revision control)是一种软体工程技巧，籍以在开发的过程中，确保由不同人所编辑的同一档案都得到更新。
CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Y andex在2017年开源的机器学习库，也是Boosting族算法的一种，同前面介绍过的XGBoost和LightGBM类似，依然是在GBDT算法框架下的一种改进实现，是一种基于对称决策树（oblivious trees）算法的参数少、支持类别型变量和高准确性的GBDT框架，主要说解决的痛点是高效合理地处理类别型特征，这个从它的名字就可以看得出来，CatBoost是由catgorical和boost组成，另外是处理梯度偏差（Gradient bias）以及预测偏移（Prediction shift）问题，提高算法的准确性和泛化能力。
现在，网络上有数百个新冠疫情跟踪器。首先我想知道他们把数据放在了哪里。经过研究，很快确定了两个主要来源。我最初使用了其中的一个。那就是约翰·霍普金斯大学。他们在 GitHub上发布了一些有用的csv文件。但是，那里的数据每天仅更新一次，所以我开始寻找一些实时服务。我找到了 TheVirusTracker(https://thevirustracker.com/)。我最终使用了他们的 API。他们有每个国家的摘要，但还有时间表。这对我来说更有趣。我没有找到有关请求限制的任何信息，而且似乎没有任何限制信息。
这几天群里打卡的几道题都是十分经典的面试题，经典是因为这些题都是一题多解的。在这些高效的解法中，单调栈是一个很有技巧的解法，所以这一次我们来聊聊这个单调栈。
kaggle实战：机器学习建模预测肾脏疾病 本文是针对kaggle上面一份肾脏疾病数据的建模 原数据集地址： https://www.kaggle.com/datasets/mansoordaku/
每个密文都由加密器用一组描述性属性标记。 每个私钥都与一个访问结构相关联，该结构指定密钥可以解密哪种类型的密文。
本文精选了上周（0612-0618）最新发布的19篇推荐系统相关论文，主要研究方向包括语言指导的音乐推荐系统、基于扩散模型的推荐系统、字体推荐系统、来自谷歌的推荐中的排序探究、语音对话推荐系统、大型语言模型赋能推荐系统综述等。
HLS合成为一整个视频拓展篇 一文中讲述了HLS合成为一个MP4视频时出现了时间戳不连续导致的合成失败的问题.
我们需要识别出TR群体进行营销刺激，对于TN和CR群体可以不发放优惠券以减少成本。而CN群体比较特殊，如果想尽可能的减少成本，可以选择不发放优惠券，若想提高用户的转化则可以选择发放优惠券进行刺激。
很多人应该都知道git的开发，最早是用来管理linux的内核源码的。在git之前，linux用的是一个叫做BitKeeper的商业软件进行源码管理和patch merge。
第42届ICML会议（每年一次）将于7月21-27日在奥地利维也纳举办，中稿的小伙伴可以开始准备了！
知乎地址：http://www.zhihu.com/people/meng-di-76-92
给定 n 个非负整数，用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻，且宽度为 1 。
【1】 Choice functions based multi-objective Bayesian optimisation 标题：基于选择函数的多目标贝叶斯优化 链接：https://arxiv.org/abs/2110.08217
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
