前言想象我在口胡三样我都不熟悉的东西并尝试称之为“学习笔记”。其实不过是我自己对于它的一点小理解，甚至可能是错误的！无所谓，口胡！口胡！口胡！口胡！口胡！一些备注\(dfn_u\)为点\(u\)的dfn序，\(nfd_i\)表示第\(i\)个dfs到的点是啥（前者的反数组）dfs序求lca这个很简单，想

虚树给定一棵树，树上有一些关键点，你要建另一棵树，保留关键点，以及任意一对关键点的\(\text{LCA}\)。当你发现对于一棵树，你只有一些关键点有用的时候，就可以尝试建虚树。两次排序思路先把所有点按\(\text{dfn}\)序排序，然后把\(\text{dfn}\)相邻的两个点取出来，再把它们的\(\t

引言在上一篇文章中，我们介绍了开发淘宝在线扭蛋机小程序的基本步骤和前期准备。但在实际开发过程中，还有一些关键点和实战技巧需要特别注意。本文将为您详细阐述这些关键点和技巧。一、关键点用户体验：简洁明了的界面设计，使用户能够快速上手。流畅的页面加载速度和交互体

在MATLAB中，对于扩展卡尔曼滤波（EKF）的误差估计，主要涉及对系统状态估计的准确性和精度的评估。EKF是一种适用于非线性系统的状态估计方法，它通过递归的方式，结合系统的动态模型和观测模型，来预测和更新系统的状态。以下是MATLAB中扩展卡尔曼滤波误差估计的关键点：1.**初始化**： 

基于深度神经网络的人脸识别相关问题1、DNN与CNN的关系CNN可以看作是一种特殊的DNN，它们之间的关系是包含和被包含的关系。CNN的核心是卷积层，该层可以有效地识别图像中的局部模式，并使用池化层来减少特征映射的维度。此外，CNN还包括其他类型的层，例如全连接层和激活函数层，用于将卷

前言 第一个以「泛化」能力为核心设计原则的可学习图像匹配器来了！欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。本文转载自机器之心仅用于学术分享，若侵权请联系删除CV方向的准研究生们，未来三年如何度过？招聘高光谱图像、语

        本篇将介绍一下YOLOv8关键点检测网络的训练流程，同样在看此篇文章之前先去看一下预测流程[YOLOv8_pose预测流程-原理解析[关键点检测理论篇]，还有目标检测任务的训练流程YOLOv8训练流程-原理解析[目标检测理论篇]，这两篇都是前置课程，下图是YOLOv8实例分割的网络

对技术Leader来讲，团队的开发模式多以项目制或敏捷迭代为主，不论哪种方式，项目管理都是最主要的工作之一。在互联网公司中，日常迭代和重点项目的同步进行几乎成了常态，你也会遇到一些特殊的项目，比如“一号工程（老板项目）”“技改项目（核心系统重写）”“倒排期的重大业务（11.11和618

P3523[POI2011]DYN-Dynamite二分+树上贪心首先这题可以二分\(K\)，转化为判定性问题：是否存在\(m\)个点使得所有关键节点的\(dis\leK\)。那么意思就是，每个点可以控制\(K\)距离以内的关键点。那么我们可以从叶子节点向上贪心，实在覆盖不到了再选点。那么我们要判断该点是

关于虚树对于一些在树上进行某些询问的查询，且每个询问实际用到的点并不多的时候，可以考虑建虚树来查询。虚树的建立复杂度是\(O(m\logn)\)的，\(m\)是虚树节点数量，\(n\)是原树节点数量。也有方法可以做到\(O(m\logm)\)。例题题目链接。分析注意到范围：\(\sumk_i\le5

虚树详见OI-Wiki。其实就是把原树浓缩成\(k_i\)数量级的小树，题目会保证\(\sumk_i\)和\(n\)同阶，于是每次询问暴力dp就是对的了。但是OI-Wiki并未提到为什么dp用到的所有点是关键点本身和排完序后每相邻两个关键点的LCA呢？证明虚树的建立：ilboolcmp(inta,i

11，我初中阶段那么努力地学习！学习成绩直线上升，为什么还像个傻子一样！而如今却好了很多！最大原因是当时不看书，没有形成新的价值观！从现在开始，每天晚上20-21点看书，然后回寝玩两个人小时，然后睡觉，我的学习效率应该会提升很多很多的！2，为什么有些人就能很简单的成功！这就好比“闻烟”

具有面部识别功能并可以标记出面部的关键点和肌肉区域的软件有多种，以下是一些常用的选择：1.**Face++（百度AI开放平台）**：该平台提供了人脸关键点定位的功能，可以识别并返回人脸的关键点坐标，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等区域的多个关键点。这些关键点有助于分析面部肌肉结构。2.**Dl

艾科瑞特科技：计算机视觉-通用领域3D人体关键点检测模型关键词：目标检测、目标跟踪、图像识别、图像分类、视频分析、自然语言处理、自然语言分析、计算机视觉、人工智能、AIGC、AI、大模型、多模态大模型、API、Docker、镜像、API市场、云市场、国产软件、信创内容摘要：通用领

目录1.MTCNN-的原理2.损失函数4.升华Paper地址：https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/github链接：https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment1.MTCNN-的原理图像金字塔对图片进行Resize操作，将原始图像缩放成不同的尺度，生

作者：K.Fire|来源：计算机视觉工坊前言角点时图像中存在物体边缘角落位置的点或者一些特殊位置的点，角点检测(CornerDetection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法，是运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别的基础。本篇文章将介绍opencv中常用的几种角点检

通过K线判断市场的强弱上涨趋势的K线是什么样子的，下跌趋势的K线是什么样子的，然后观察盘面看实际走势是否和自己想的一样，如果一致则维持原猜想以及对应的持股策略那么你要熟悉明白上涨趋势的K线是什么样子的，下跌趋势的K线是什么样子的，并将图像走势和判断标准烂熟于心上涨趋势的K

  

 倒排索引倒排索引是什么？为什么es、hbase、doris、starrocks都有倒排索引？倒排索引（英文：InvertedIndex），是一种索引方法，常被用于全文检索系统中的一种单词文档映射结构。现代搜索引擎绝大多数的索引都是基于倒排索引来进行构建的，这源于在实际应用当中，用户在使用搜索引擎查找信息

新方法get法一：我们考虑最终的答案，一定是从某一个关键点\(A\)走到另一个关键点\(B\)，那我们要找一种最短路径，保证中途经过两个关键点，而且能够覆盖所有的关键点对。所以我们考虑把其中一部分关键点作为起始点的下一个点，剩下的关键点作为终点的上一个点，于是我们建立两个虚点\(s\)

之前负责了一个数字人应用平台的建设，其中一个核心功能是用摄像头实时捕捉用户的脸部图像，然后通过表情识别算法分析出用户的表情信息，驱动数字人做出同样的表情。这个功能已经在动画电影制作和游戏动画人物制作中频繁使用，目前更多的是穿戴专业的动捕服在专业的动捕篷中完成，制作成

PDF：https://arxiv.org/pdf/1912.13192.pdfCODE:https://github.com/sshaoshuai/PV-RCNN一、大体内容前面介绍了基于Point的3D目标检测网络（PointRCNN、3DSSD）以及基于voxel的3D目标检测网络（VoxelNet、SECOND、PointPillar），基于Voxel的方法比较高效，其多尺度的特征可以生成较高质量

斯坦纳树问题平面上有一些点，其中一些是关键点。给出一些点之间的线段，选择一些线段连通这些关键点并且线段总长度最小。最小斯坦纳树——在图论中的运用一张无向连通图，选择一个部分结点的生成树，结点包含点集\(S\)，求生成树的最小边权和。\(n\le100,\spacem\le1000,\space|S

考虑树的\(\text{dfs}\)（根据当前节点\(u\)找到\(v\)满足存在\((u,v)\)，然后走向\(v\)进入更深的搜索）为和能做到\(O(n)\)的复杂度。原因是没有环的情况，到每个点只有一条路径。回到这个题，有\(m\)条边导致到每个点可能有多条路径了。能发现其实还是能\(\text{dfs}\)

看了一下题解里面的方法，好像跟我一样的就只有一个然而按照那篇题解的描述：乱七八糟的细节比较少，其实还是很多啊。。。这题的代码的话，有空就写一下吧来讲一下做法，先建虚树，然后考虑每一条虚树边同理，虚树边的两个端点在原树上一条路径，我们画出来红色点是虚树上的两个端点那么考