数组 深度 步骤dfs

数组 可以存基本数据类型和引用数据类型 集合 集合可以存引用数据类型，不能存基本数据类型，如果一定要存储基本数据类型的话，需要把他们变成对应的包装类 数组和集合的对比 长度： 数组：长度是固定的 集合：集合长度可变 存储类型： 1.数组可以存储基本数据类型，可以存引用数据类型 2.集合可以存引用数据 ......

搜索杂题： 一、基础的BFS与DFS： 深搜和广搜都可以遍历出在一定限制下可能出现的所有情况，但是朴素的搜索一般复杂度极高，成指数级别，需要用到各种五花八门的优化方式，后面会一一介绍，但基础很重要，几乎不用考虑优化，直接模拟题意就可以了。这篇博文讲的是习题ing。 深搜一般处理有分支的情况，广搜一般 ......

一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......

“云渲染”、“渲染农场”在做三维动画的公司以及个人都非常的清楚，这些主要是提升用户的渲染速度，由于动画公司通常制作的时间比较长，在渲染时本地电脑往往满足不了渲染需求。今天以动画云渲染农场，看看渲染农场怎么使用的吧！ 渲染农场使用图文教程 以云渲染商【Renderbus瑞云渲染】客户端为例，新用户注册 ......

云渲染速度到底快多少呢?如何操作云渲染呢?云渲染主要的工作任务就是负责渲染，由原本个人本地渲染的任务，交给云端中大量由电脑组成的强大算力渲染农场，也就是大家所说的：云渲染农场，目前市场上的云渲染发展非常成熟，具备完整得硬件配置，下面一起来看看云渲染平台如何使用，希望帮助大家! 一、云渲染速度快多少? ......

# 列表 集合 & 数组 $_list_collection = collect([['name' => 'John', 'age' => 25],['name' => 'Jane', 'age' => 30]]); $_list_array= [['name' => 'John', 'age' = ......

直接上代码测试： #include <stdlib.h>#include <string.h>#include <stdio.h> int main() { char str[] = "baidu.com"; char *pst = str; int len = strlen(str); print ......

1.需求分析：明确App的目的和功能，确定目标用户群体，进行市场调研。2.设计和开发：根据需求分析结果，进行App的界面设计、功能开发。这一阶段可能需要用到开发工具（如Android Studio、Xcode等），编程语言（如Java、Swift、Objective-C等），以及各种API和SDK。 ......

var Nightmare = require("nightmare"); const fs = require("fs"); const screenshotSelector = require('nightmare-screenshot-selector'); Nightmare.action( ......

Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......

cpp: 指针数组和数组指针 一、基本概念 1、指针数组：指针数组是以指针为元素的数组；指针数组是一个数组；指针数组的元素是指针；定义形式： int *pt[10]; // pt是数组，包含10个整型指针元素； 2、数组指针：数组指针是指向数组的指针；数组指针是一个指针；定义形式： int (*pt ......

树状数组支持两种操作： 单点修改 区间求和 如果我们使用普通数组，这两种操作的时间复杂度分别为 \(O(1)\) 和 \(O(n)\)。虽然修改的时间复杂度很低，但是求和操作在数据量很大的情况下就会很耗时。如果我们使用前缀和，那么区间求和的时间复杂度就会降为 \(O(1)\)，而单点修改会影响到后面 ......

旭帆科技的智能分析网关V4内含近40种智能分析算法，包括人体、车辆、消防、环境卫生、异常检测等等，在消防安全、生产安全、行为检测等场景中应用十分广泛，如常见的智慧工地、智慧校园、智慧景区等等，硬件功能稳定、算法精准，感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验或部署测试。 ......

SC-Depth系列。 SCDepthV1 之前的单目深度估计网络的重投影损失，更多的是利用前后帧的颜色误差进行约束，得到了比较精确的结果。但它们基本上都有一个共性问题：深度值不连续！连续几张图像之间的深度值不连续！也就是说，在不同的帧上产生尺度不一致的预测，因为它们承受了每帧图像的尺度不确定性。这 ......

一般语言都会提供一些逻辑容器的实现，各个语言的实现方式不同；底层的数学算法应该差不多； # 动态数组， 这个没啥可说的，就是一个数组，满了时候，再创建一个数组，把之前的数组里的数据移过来，销毁之前数组； ......

全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......

一、安装docker 二、安装Jenkins 三、系统配置 四、创建任务 五、测试 六、运行项目 简述实现步骤：在docker安装jenkins，配置jenkins基本信息，利用Dockerfile和shell脚本实现项目自动拉取打包并运行。 一、安装docker docker安装社区版本CE 1. ......

查pod kubectl get pod -n amadeus -o wide 查pod日志 kubectl logs -f --timestamps -n amadeus weyo-server-66ffd9bf5f-nlq4b --tail=200 没权限，给权限 kubectl create ......

深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......

可能有帮助的链接：https://paperswithcode.com/task/single-image-deraining 合成数据集 Rain100H 出自 CVPR 2017 论文 Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Ima ......

CHAT GPT全称为Conversational Generative Pre-trained Transformer，是一种由OpenAI开发的自然语言处理模型。该模型旨在生成流畅且连贯的对话回复，从而在聊天机器人应用中表现出卓越的性能。 CHAT GPT的发展起始于OpenAI提出的GPT架构 ......

1、数组元素量级大而合并次数少时，性能对比： concat() > push() > […array1,…array2] 2、数组元素少但合并次数多时，性能对比： push() > concat() > […array1,…array2] 参考资料：http://www.seozhijia.net/ ......

本文主要介绍几类线段树和树状数组优化动态规划的方法。 本文的理论部分比较简单，所以主要以题目讲解为主。 这是本蒟蒻的第一篇日报，如有问题，请指出，感谢。 Part 0. 前置知识 动态规划 线段树 Part 1. 属性在一个区间的进行转移 这是讨论的是形如 \(f_i=Y(i)+\max\limit ......

1 题目 给你一个整数数组 nums ，除某个元素仅出现 一次 外，其余每个元素都恰出现 三次 。请你找出并返回那个只出现了一次的元素。 你必须设计并实现线性时间复杂度的算法且使用常数级空间来解决此问题。 示例 1： 输入：nums = [2,2,3,2] 输出：3 示例 2： 输入：nums = ......

Java利用fastjson解析复杂嵌套json字符串、json数组；json字符串转Java对象，json数组转list数组 首先要明白，以 { } 开头的是JSONObject，以 [ ] 开头的是JSONArray，如果本身就是json字符串的格式（即格式类型为String），那就不用转换，直 ......

数据操作 import torch x=torch.arange(12) # x的output为 tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) # 可以通过张量的shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数 x.shape # output: torch.Size([1 ......

1.一维数组 写一个函数用于打印数组中的每一个元素，注意数组在传递时，元素个数传递不过去，仅传递数组内存首地址，所以sizeof(a)/sizeof(int)的值永远是1，无法算出数组元素真正的个数。 可以单步调试观察内存中变量值的变化。原理是编译器在编译时，只传递了数组的起始地址，故在子函数中可以 ......

腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......

题目描述 思路 原地哈希： 找到数字i时，将位置i-1处的数字翻转为负数 如果位置i-1上的数组已经为负数，则不进行任何操作 再次遍历数组，将数值大于0的元素的下标+1加入到结果集中 方法一： class Solution { public List<Integer> findDisappeared ......

题目描述 思路 原地哈希： 利用值域与数组下标空间大小的等同关系，我们可以构造一种对应"关系" 找到数字i时，将位置i-1处的数字翻转为负数 如果位置i-1上的数组已经为负数，则i是出现两次的数字，并将其加入到结果集中 方法一： class Solution { public List<Intege ......