生成图片的过程，很像艺术家雕刻雕像的过程。艺术家从一块石头开始，逐渐的雕刻出优美的雕像。同样的，扩散模型从全是噪音的图片开始，逐步降噪，最终生成想要的图片。目录基本思想Q&ADenoise的内部结构如何训练NoisePredicter文生图怎么做基本思想扩散模型生成图片分为以下几个步

有数组A[N]，初始时元素都为0，另外还有初始为空的集合S。依次处理以下Q组查询：给出整数x[i]，如果S包含x[i]，则从S中移除x[i]，否则将x[i]加入S，记此时S的大小为|S|，把|S|加到集合中的每个元素i对应的A[i]中。求最终A[i]是多少。1<=N,Q<=2E5;1<=x[i]<=N分析：记录每个时刻集合S的大小，设元素u

卡尔曼滤波（KalmanFilter）：从噪声中提取信号的利器什么是卡尔曼滤波？卡尔曼滤波（KalmanFilter）是一种高效的递归滤波器，专为处理包含噪声的线性动态系统而设计。它能够从一系列不完全且含有噪声的测量中，估计出系统的内部状态。卡尔曼滤波通过结合系统的预测和观测数据，实现对系

一、题目描述题目描述：流浪地球计划在赤道上均匀部署了N个转向发动机，按位置顺序编号为 0~N初始状态下所有的发动机都是未启动状态发动机启动的方式分为“手动启动”和“关联启动”两种方式如果在时刻1一个发动机被启动，下一个时刻2与之相邻的两个发动机就会被“关

文档中的词很少是完全独立的，它们的出现会影响文档中的其他词或者收到文档中其他词的影响：Thestolencarspedintothearena.Theclowncarspedintothearena.这两句话可能会产生两种完全不同的情感感受。这两个句子的形容词、名词、动词、介词短语结构式完全相同的，但

 「2.1」收集雪花题目描述不同的雪花往往有不同的形状。在北方的同学想将雪花收集起来，作为礼物送给在南方的同学们。一共有n个时刻，给出每个时刻下落雪花的形状，用不同的整数表示不同的形状。在收集的过程中，同学们不希望有重复的雪花。你可以从任意a时刻开始，在b时刻停

共享，奥运夺金时刻。  巴黎奥运会的高光片段中国奥运的夺金时刻动漫风格下的别样风态以下AI动漫视频内容BY阿里云视频云智能生成从首金到21金镜头倒转尽情回顾......  更多巴黎奥运高光时刻更多AIGC精彩内容可在新华社官方新媒体账

倪海夏短解《易经》1、知其不可奈何，而安之若命。心若有所往，何惧道阻且长。无能为力的时候人总是会讲顺其自然，来敷衍自己的不作为和怯懦，来掩盖路上的坎坷荆棘。可事实上真正的顺其自然是竭尽所能之后对结果不强求，凡事有胜败，若是一味追求结果往往会堕入功利的陷阱，尽其力而不能至者

一、什么是卡尔曼。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！1960年卡尔曼在他的博士论文和发表的论文《ANewApproachtoLinearFilteringandPredictionProblems》（线性滤波与预测问题的新方法中提出了这种算法

特斯拉今年大幅提升AI投资，自动驾驶累计投资预计超100亿美元。AI加速之下，Robotaxi预计在10月发布。此外，人形机器人OptimusGen2搭载与车辆同源的AI，借助视觉神经网络和FSD芯片，模仿人类训练。从萝卜快跑Robotaxi看特斯拉的AI时刻特斯拉的AI时刻。AI头号玩家，为了不受算力限制，特

介绍DiddusionModel是2020年出现的一种新模型，论文中将其用于生成任务中。与GAN模型不同的是，他不需要使用判别器来进行训练。其训练过程与通常的生成器有很大的不同，他并不是直接训练一个生产模型，而是训练一个正态分布，并使用其对原始噪声图片去噪来生成图片。至于如何为什么使用

峰终定律是心理学中一个关于记忆形成的重要理论，该理论揭示了人们如何记忆过去的体验，特别是那些包含多个环节和情感变化的复杂体验，具体来说，人们在回顾一段体验时，记忆中最鲜明的部分是体验中的高峰和结束时的感受（无论是正面还是负面的）。换句话说，个体对整个体验的整体评价很大程

对象图描述某一时刻系统的对象的静态状态，或者是类图某一时刻的实例包含元素对象对象名格式为对象名:类名,对象名称下面加下划线用于区分对象图和类图,对象名字可以省略属性没有方法，并且每个属性都有当前的值链直线表示，没有箭头，没有多重性电脑组成的

原题链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P5017题意解读：先将问题进行抽象、建模。设一条数轴，从左到右，每个点对应一个时刻，每个时刻可能有多个人到达，然后有若干个发车时刻，每两个发车时刻间隔必须>=m，每个人的等待时长就是到最近一个发车时刻的时间累加，计算所有人等待时间最小值。

        浅谈智能意识体    chatgpt-4o问世，掀起热潮，掩盖不住的也是我这躁动的意识潮……    未来自主意识智能领域或将是科技的重头支撑，谁能更快突破自主意识领域的算法，就能主导新一代智能革命，显然如很多人预测那样，极其危险的领域，因为能让人

生成模型核心原理解释：将观测变量（数据集图片）进行编码为具有某个确定分布（一般为正太分布）的隐变量，然后再将该隐变量解码为观测变量。在推理过程中就可以通过在隐变量的分布中进行随机采样，然后将其解码为生成的图片，进而实现生成内容的多样性。DDPMDDPM相比VAE，在将观测变量编码为

原题链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P1070题意解读：1~n个环形机器人工厂，相邻工厂之间的道路是1~n，每个时刻可以从任意工厂购买机器人，走不超过p时间，不同工厂购买机器人花费不同的金币，不同时刻走到不同道路也能得到不同的金币，问一共m时间，最多可以得到多少金币（需减去购买机器人

P9753[CSP-S2023]消消乐这题想到了50pts，想不出来怎么优化了。50pts：考虑枚举子串左端点，模拟操作过程，直接用栈模拟，遇到相同的则删去，如果某个时刻栈为空，那么合法子串数加一。考场上只想到为空的时候可消除，下面的性质才是关键的。因为我们枚举左端点，每次只判断了\([l,r]\)的

概述长短期记忆LSTM（LongShortTermMemory），该类型的神经网络可以利用上输入数据的时序信息。对于需要处理与顺序或时间强相关数据的领域（自然语言处理、天气预测等）相当合适。GRU（GateRecurrentUnit）可以视为LSTM的简化版本。运算量更小，却能达到LSTM相当的性能。介绍LSTM

ADAS多传感器后融合算法解析-上篇附赠自动驾驶学习资料和量产经验：链接ADAS系统是一种高自动化的软件应用，对系统的鲁棒性与可靠性要求很高，单一传感器往往存在一定限制，此时便需要多传感器融合。多传感器融合会带来如下收益：可以在部分场景提升整体感知精度。某一传感器出现

题目背景扶苏的梦想是在椰奶国生活。这个国度的成员都是可爱的椰奶，椰奶们无需在意外面的世界，快乐地生活在椰奶国里。题目描述椰奶国的一天共有 n 个小时。第 i 个小时（0≤i<n）共有 i+1 分钟，第 i 个小时的第 j 分钟（0≤j≤i）共有 10j+1 秒。注意，这里小时、分钟、秒

传送门题意：给定一张字符地图，#代表墙，.代表空地，D代表门。初始每个空地都有一个人。每个人可以在一秒内向上下左右移动一格。一个空地可以站任意多人。一个人走到门视作逃生成功。但是门很窄，一个时刻内只能有一个人进门。问所有人逃生的最短时间。\(n\le12\)。注意到门一个

个人学习使用，内容来源于网络，侵权删1.基本原理传统网络的结构：RNN的结构：使用场景：语音识别，要按顺序处理每一帧的声音信息，有些结果需要根据上下文进行识别；自然语言处理，要依次读取各个单词，识别某段文字的语义这些场景都有一个特点，就是都与时间序列有关，且输入的序列数

个人学习使用，内容来源于网络，侵权删双向RNN如下，做两遍计算：第一遍先正向计算隐状态h，保存成一个序列，顺序是t时刻从1到T。第二遍，将输入反转，计算隐状态h，保存为一个序列，这样顺序就是t时刻从T到1.最后在计算output，这样在计算output时，所有时刻的隐状态都是已经计算出来了。参考来源