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滑动窗口最新视觉报道_滑动在线观看完整版(2024年12月全程跟踪)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

滑动窗口

滑动窗口最大值：单调递减队列的奥秘难度：⭐️ ⭐️ ⭐️ ⭐️ ⭐️ 1. 单调递减队列的理解较难，需要仔细思考。这里有一些详细的笔记和思考过程，帮助你理解；程序中容易出错的地方已经标注出来，需要注意。 𐟓Š 滑动窗口最大值问题给定一个整数数组nums，和一个大小为k的滑动窗口从数组的最左侧移动到最右侧。你只能看到滑动窗口内的k个数字。每次滑动窗口只向右移动一位。返回滑动窗口中的最大值。 𐟔 示例1 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出: [3,3,5,5,6,7] 解释: 滑动窗口的位置和最大值如下： [1 -3 3] -1 [3 -3] -1 [5 1 3] 6 [7 3] 5 [6 7] 3 [-3 1 5] 5 [1 3] 6 [7] 𐟔 示例2 输入: nums = [1], k = 1 输出: [1] 提示: 1 <= nums.length <= 10^5, -10^4 <= nums[i] <= 10^4, 1 <= k <= nums.length 𐟓 解决方案使用单调递减队列来解决问题。队列中存储的是当前窗口内的元素，并且队列中的元素是单调递减的。在每次滑动窗口时，将新的元素加入队列，并从队列中移除超出窗口范围的元素。返回队列中的最大值即可。 𐟑颀𐟒𛠤𛣧 实现 class Solution { public: class MySeq { public: deque seq; void push(int value) { while (!seq.empty() && seq.back() < value) { seq.pop_back(); } seq.push_back(value); } void pop(int value) { if (!seq.empty() && seq.front() == value) { seq.pop_front(); } } int front() { return seq.front(); } }; vector maxSlidingWindow(vector& nums, int k) { MySeq seq; vector result; for (int i = 0; i < k; i++) { seq.push(nums[i]); // 将前k个元素压入队列中 result.push_back(seq.front()); // 保存前k个元素的最大值 } for (int i = k; i < nums.size(); i++) { seq.pop(nums[i-k]); // 移除超出当前窗口的元素 seq.push(nums[i]); // 将新的元素加入队列中 result.push_back(seq.front()); // 保存当前窗口的最大值 } return result; } };

LeetCode209，双指针+滑动 𐟌Ÿ 官方难度：中等 𐟔 方法：双指针+滑动窗口（不定长） 𐟎›‡：找到最小长度的结果 𐟒ᠦ€路：在这道题中，我们使用外层的while循环来控制右指针的移动范围。我们从最短长度为1的窗口开始向右滑动，直到窗口内的元素和大于等于目标值。这时，我们进入子循环。子循环的结束条件是窗口内的元素和小于目标值，即固定j，同时不断增大i，缩短窗口长度，直到总和小于目标值。当j=len时，外层循环结束，保留result。 𐟓 PS： 1️⃣ 为什么使用min而不是直接令result=j-i？因为result会不断更新，这点容易出错。 2️⃣ 为什么要令result=len+1？当子循环永远无法进入时（所有数相加都不满足目标值），result依旧等于初始值。为了返回题目要求的0，我们设置result=len+1。 3️⃣ 为什么不令result=len？因为当i一直为0，并且所有数被加起来时，j=len。这样在子循环中最终result=len。但当我们进入if判断时，明明有最小长度=len这个结果，但却返回0，判断错误！

同济新突破！DL-SLOT助力SLAM 在自动驾驶领域，同步定位与建图（SLAM）和动态物体跟踪是两个至关重要的任务。然而，这两个任务在动态道路场景中常常面临挑战，因为它们需要处理不断变化的物体和复杂的交通环境。为了解决这个问题，同济大学提出了一种名为DL-SLOT的新型方法，旨在同时求解SLAM和动态物体跟踪。 DL-SLOT的核心在于将自动驾驶汽车和环境中静止与动态物体的状态估计集成到一个统一的优化框架中。首先，通过对象检测识别出所有潜在的动态物体点。接着，利用过滤后的点云进行激光雷达里程计。为了准确地关联被跟踪对象，提出了一种基于滑动窗口的对象关联方法，这种方法根据对象的历史轨迹进行关联。在基于滑动窗口的协同图优化中，静态和动态对象的状态被集成在一起。随后，从潜在动态对象集中恢复出静止对象。最后，实现了全局姿态图，消除了累积误差。在KITTI数据集上的实验表明，DL-SLOT比单独的SLAM和目标跟踪基线方法具有更高的精度。这证明了同时求解SLAM和目标跟踪是相互有利的，极大地提高了两者在动态道路场景中的鲁棒性和准确性。本文的主要贡献包括：提出一个统一的优化框架，同时估计车辆状态和潜在动态物体。提出一种利用固定时间间隔滑动窗口内轨迹信息的鲁棒高效数据关联方法。通过这些创新，DL-SLOT为自动驾驶系统在复杂动态环境中的定位和跟踪提供了新的解决方案。

滑动窗口敏感词汇字符串替换嘿，大家好！今天咱们聊聊笔记数据差的问题，特别是那些容易被忽略的违禁词。你知道吗？有时候，笔记数据差就是因为用了这些违禁词，结果被平台限流了。所以，咱们得学会替换这些词，才能更好地引流和获客。违规词替换技巧 𐟓 “最”的替代词 “最”这个字在笔记里用得特别多，但很多时候会被认为是违规词。比如，“最新研究成果”可以改成“科学研究、数据表明”，“最全”可以改成“齐全、很全”，“最优”可以改成“很好”。总之，把“最”换成这些更中性一点的词，效果会更好。 “极”的替代词 “极”这个字也是个热门违规词。比如，“极佳/绝佳”可以改成“一有效”，“终极”可以改成“成熟的”，“极致”可以改成“精致”。这些词不仅听起来更舒服，还能避免违规。 “独”和“无”的替代词 “独家”和“无痕无创不留疤不留痕”这些词也很容易被认为是违规词。你可以把它们改成“有且仅我们家”，“轻微”或者“微痛”。这样既保留了原意，又避免了违规。其他常见违规词还有一些常见的违规词，比如“加急发货”、“全球”、“世界上”、“天花板”、“最后几单”、“美白”、“品牌”、“秒杀”、“福利”、“变现”、“微信”、“京东”、“抽奖”、“夜宵”、“找我”、“枣我”等等。这些词都可以根据具体情况进行替换。流量来源和转化方式 𐟌 除了替换违规词，我们还得考虑流量来源和转化方式。比如，是通过看了你的产品来的，还是通过认可你的个人IP来的？不同的流量来源有不同的转化方式。以产品或者某个信息的引流方式更短平快，但粉丝不精准，没有固定的消费意愿和需求。而以个人IP去转化的粉丝有极强的消费意愿，但需要长时间的私域输出更多的价值才能转化变现。总结 𐟓 总之，笔记数据差很多时候是因为用了违规词。我们可以通过替换这些词来避免违规，同时还需要根据具体情况制定合适的引流方案和选定渠道。希望这些技巧能帮到你们，让你们的笔记数据更上一层楼！

滑动窗口是TCP的流控措施，接收方通过通告发送方自己的可以接受缓冲区大小，从而控制发送方的发送速度。「计算机网络知识大讲堂」

cnn卷积神经网络 𐟌ˆ 卷积神经网络（CNN）是一种专门用于图像识别和处理的人工神经网络，它的设计灵感来自动物视觉皮层的复杂结构。CNN 由大量带有可学习权重和偏差的神经元组成，这些神经元通过卷积运算来处理输入数据。 𐟔 卷积是什么？卷积是一种特殊的线性运算，它在至少一个层中使用，而不是一般的矩阵乘法。简单来说，卷积就是通过一个滑动窗口（也叫卷积核）来提取输入数据中的局部特征。这个过程有点像用刷子在画布上刷出不同的图案。 𐟒᠃NN的基本组成部分输入层：接收原始图像数据。卷积层：通过卷积核来提取图像中的局部特征。激活层：引入非线性因素，增强网络的表达能力。池化层：通过下采样来减少数据的维度，防止过拟合。全连接层：将所有特征连接到一起，进行最终的分类或回归。 𐟓ˆ CNN的应用图像分类：识别图像中的物体或场景。目标检测：定位图像中的特定目标。人脸识别：通过面部特征进行身份验证。自然语言处理：处理文本数据，生成图像描述等。通过这些组件和技术的应用，CNN在人工智能领域取得了显著的进展，尤其是在计算机视觉方面。希望这篇文章能帮你更清晰地理解CNN的原理和应用！

力扣怎么刷python 这份LeetCode刷题计划真的太棒了！一周内全部搞定，常见考点一网打尽，简单、中等、困难题目全覆盖。每个题目点击标题还能直接跳转到LeetCode题目页面，简直是贴心到家！ 𐟓… 刷题计划第1天：数组与双指针题目：旋转图像、组短车、放车、数组短车模拟、二维数组等难度：中等第2天：哈希表与模拟题目：生命游戏、对角线追踪、移动婴儿、数组双指针等难度：中等第3天：排序与算法题目：快速排序、选择排序、插入排序、颜色分类等难度：中等第4天：滑动窗口与动态规划题目：最长消流子数组、数组滑动密口动态规划等难度：中等第5天：二分查找与前缀和题目：二分查找、数组前和等难度：中等第6天：树状数组与线段树题目：树状数组、线段树二分查找等难度：中等第7天：其他高频题型题目：多数元素、快速排序、归并排序等难度：中等 𐟓š 常见题型分类旋转图像、组短车、放车、数组短车模拟、二维数组：这些题目主要考察数组和双指针的使用。生命游戏、对角线追踪、移动婴儿、数组双指针：哈希表和模拟题，需要一定的空间和逻辑能力。快速排序、选择排序、插入排序、颜色分类：经典排序算法，适合练习算法基础。最长消流子数组、数组滑动密口动态规划：滑动窗口和动态规划的结合，考验你的编程技巧。二分查找、数组前和等：二分查找是解决许多问题的利器，而数组前和则是常见的数学问题。树状数组、线段树二分查找：树状数组和线段树是高级数据结构，适合提升编程能力。多数元素、快速排序、归并排序：这些题目涵盖了常见的算法和数据结构，是刷题的经典选择。 𐟌Ÿ 额外推荐除了以上的高频题型，还有一些额外的推荐题目，比如K个一组翻转链表、删除链表中的重复元素等，这些题目不仅能帮助你巩固基础，还能提升你的编程能力。这份刷题计划不仅全面，而且有针对性，希望能帮助你在一周内快速提升LeetCode的解题能力！加油吧，勇闯面试的你！𐟒ꀀ

掌握15模式，LeetCode无忧！在人工智能行业飞速发展的今天，对人才的需求也在不断增加。许多人对此行业产生了兴趣，而LeetCode在其中起到了重要作用。然而，LeetCode的题目数量庞大，如何在短时间内掌握并抓住机遇呢？掌握以下15种模式，再来刷LeetCode，你还会担心自己无法把握住吗？𐟑𐟑 𐟔𔠥Œ指针 𐟔𔠦𛑥Š觪—口 𐟔𔠥🫦…⦌‡针 𐟔𔠩“𞨡襰𑥜𐥏转 𐟔𔠥•调栈 𐟔𔠥‰K个元素 𐟔𔠩‡叠区别 𐟔𔠤🮦”𙧚„二分搜索 𐟔𔠥‰缀和（Prefix Sum） 𐟔𔠢€梀毼ˆfull version𐟑‰【力扣】#c语言学习）掌握这些模式，再来挑战LeetCode，你一定会游刃有余！𐟌Ÿ

Gemma2发布！AI新标杆 𐟎‰ Google刚刚发布了Gemma2，这款AI聊天机器人有两个版本：9B和27B。它们在Google AI Studio中可以直接使用，并且得到了Ollama的第一时间支持。 𐟓Š Gemma2 27B的表现令人惊艳，接近Meta的Llama 3 70B。在Chatbot Arena的评估中，Gemma2 27B与AnthropicAI的Claude 3 Sonnet、Llama 3 70B以及OpenAI的GPT4处于同一水平线上，表现相当出色。 𐟔 模型细节如下： 9B和27B版本都有指令微调和base版本，支持8192的上下文窗口。 27B版本训练了13T的令牌，而9B版本则是8T。采用了滑动窗口注意力和分组查询注意力（GQA）。 9B在MMLU上的得分为71.3，在AGIEval上的得分为52.8，在HumanEval上的得分为40.2。 27B在MMLU上的得分为75.2，在AGIEval上的得分为55.1，在HumanEval上的得分为51.8。 Gemma2的强大表现证明了Google在AI聊天机器人领域的持续进步。

微软GRIN MoE，编码数学双赢！最近，微软的研究人员开放了一个新型的混合专家大模型——GRIN MoE。这个模型因其独特的训练方法和在编码及数学任务中的卓越表现而备受关注。GRIN MoE与微软之前开源的Phi-3.5模型规模相当，但采用了全新的训练技术。 GRIN MoE的创新点主要体现在两个方面：首先，它采用了新一代的SparseMixer来精确估计专家路由的梯度，解决了传统方法中使用门控梯度代替路由梯度的问题；其次，该模型放弃了专家并行，转而采用数据、pipeline和张量并行，避免了传统方法中丢弃token的问题。在多个基准测试中，GRIN MoE表现优异，特别是在编码和数学测试中。例如，在GSM-8K数学问题解决能力测试中，GRIN MoE得分为90.4，而在编码任务基准HumanEval上得分为74.4。在MMLU多任务语言理解基准测试中，GRIN MoE得分79.4，超过了Mixtral和Phi-3.5。 GRIN MoE由常规的Transformer块构成，采用分组查询注意力（GQA）和滑动窗口注意力提高计算效率，并使用RoPE进行位置编码，以实现长上下文能力。在MoE架构中，模型通过路由网络为每个输入token挑选适合的专家模块。传统的MoE训练采用专家并行，但这会导致负载不均衡和token丢弃问题。GRIN MoE则利用数据并行、pipeline并行和张量并行来训练，避免了这些问题。此外，Megablocks的grouped_GEMM内核和包装器在没有专家并行的MoE计算中表现出更好的性能。这些新的工程化方法使GRIN MoE在训练效率上比密集模型提升了超过80%。在并行实验中，通过结合pipeline并行和张量并行，系统支持的最大专家数量扩展到52个，总共132B参数。这表明，如果有更多GPU，模型可以进一步扩展。尽管使用更复杂的并行可能会降低计算吞吐量，但通过精心安排计算，可以减少开销。 GRIN MoE还通过调整负载均衡损失来调节全局的负载均衡，与传统方法不同，它通过计算全局的token比例来调节专家负载，以达到全局平衡。虽然这种调整会产生额外的通信开销，但这些通信可以与计算重叠，从而减少额外的延迟。

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