5月底的一个周末，参加了Jim老师的CSPO培训。老师不只是介绍Scrum概念和流程，更是教给了我们各种思维方式，方法论，以及最大化商业价值的理念。让我印象最深的是，PBIpriority管理，竞品分析，Sprint计划，以及最重要的那个理念：客户满意度等同于商业价值。不过光说这些可能太抽象，还是给大家分

滚动轴承故障形成后，故障区与其他零部件表面接触将产生循环平稳的瞬态脉冲。由于受到系统传递函数、轴转频和环境噪声的干扰，故障脉冲特征受到大幅衰减，在测得信号中表现十分微弱甚至完全不可见。盲解卷积算法通过搜索一个最优的有限脉冲响应滤波器来降低信号传输路径、轴转频和环

给定一个下标从0开始的只包含正整数的数组nums，你可以将数组中任意元素的值增加至多1，修改后，从数组中选择一个或多个元素，并确保这些元素升序排列后是连续的，求它的最大长度。将数组排序，然后从大到小处理，每个元素分别计算以它开始能得到的长度，包含它本身和加1后两种情况，递推即可。cl

windows平台首先通过代码实现窗口最大化inttitle_bar_height=style()->pixelMetric(QStyle::PM_TitleBarHeight);//获取标题栏高度QRectprimary_rect=QApplication::desktop()->availableGeometry();this->setGeometry(0,title_bar_height,primary_rect.width(),p

给定数组st[n]，其中st[i]表示第i座城市的供电数目，每个供电站的供电范围是r，一座城市的电量是所有能给它供电的供电站数目之和，现在还可建k座发电站，求所有城市中最小电量的最大值。1<=n<=1e5;0<=st[i]<=1e5;0<=r<n;0<=k<=1e9最大化最小值，或者最小化最大值，常用的方法是二分答案。

运输问题（TransportationProblem）是运筹学中的经典问题，通常涉及将资源从供应点转移到需求点，以最小化运输成本或满足需求。这个问题在各种实际场景中都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：供应链管理：在供应链中，最小化运输问题可用于确定最有效的货物运输方式，以满足各个节点之间的

intlargestSumAfterKNegations(int*nums,intnumsSize,intk){intt[201]={0};intsum=0;for(inti=0;i<numsSize;i++){t[100+nums[i]]++;sum+=nums[i];}while(k>0){for(inti=0;i<201;i++){

黄金一直以来都是投资者们青睐的避险资产，而现货黄金交易则是让投资者有机会参与到黄金市场波动中获取收益的方式之一。而在现货黄金交易中，利用杠杆可以帮助投资者在有限的资本下最大化投资回报。首先，了解杠杆交易的基本概念是至关重要的。杠杆交易是指借用资金来进行投资，以提高投

GAN模型优化训练在训练过程中，生成网络的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而网络D的目标就是尽量把网络G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。这个博弈过程具体是怎么样的呢？先了解下纳什均衡，纳什均衡是指博弈中这样的局面，对于每

高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。gmm可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。在本文中，将首先探讨混合模型，重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使

本文深入探讨了期望最大化（EM）算法的原理、数学基础和应用。通过详尽的定义和具体例子，文章阐释了EM算法在高斯混合模型（GMM）中的应用，并通过Python和PyTorch代码实现进行了实战演示。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

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智能监控系统应用的场景十分广泛，其中，公共安全场所的需求尤为重要，为保障公共区域的安全，提升人民群众的归属感，增强公共场所的安全性，智慧安防EasyCVR智能视频监控系统做出了极大努力。具体细节如下：1、预防犯罪智能视频监控系统可以通过实时监控公共场所，帮助预防犯罪行为。例如，摄像头可

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将数据映射到高维空间，在其中找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开。它可最大化边际，使得不同类别的数据点离超平面的距离最大化。

上一篇文章写了如何创建自定义窗体：使用WindowChrome或者WindowStyle=“None”这两种方式。本文将讲述如何设置窗体的效果（以阴影效果为例），以及在效果模式下，窗体各功能的配合。一、窗体的空间范围：窗体的范围，就是白色区域部分：包括窗体的边框，标题栏，以及内部的空白部分。出了白色

给你一个长度为n下标从0开始的整数数组receiver和一个整数k总共有n名玩家，玩家编号互不相同，且为[0,n-1]中的整数。你需要从n名玩家中选择一名玩家作为游戏开始时唯一手中有球的玩家，球会被传恰好k次定义函数f(x)表示从编号为x的玩家开始，k次传球内所有

Python最大化窗口命令在使用Python编写图形界面应用程序时，经常需要控制窗口的大小和位置。对于某些情况，我们可能需要最大化窗口以提供更好的用户体验。本文将介绍如何使用Python实现最大化窗口的命令。什么是最大化窗口最大化窗口是指将窗口的大小调整为屏幕的最大尺寸，以充分利

思考为什么最大化会导致下面有空白这个时候我们去看这个时候就会发现其实他并没有任何去设置了他的一个高度我们的一个高度只不过是基于我们的弹框设置了多少高度那么他就是多少高度最终需要最大化处理一下他的那个方法 需要去获取到他的谈款的iframe这个引入然后去处理掉他。

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这时一篇2015年的论文，但是他却是最早提出在语义分割中使用弱监督和半监督的方法，SAM的火爆证明了弱监督和半监督的学习方法也可以用在分割上。这篇论文只有图像级标签或边界框标签作为弱/半监督学习的输入。使用期望最大化(EM)方法，用于弱/半监督下的语义分割模型训练。背景知识1

WorkingContent:1.学到的关于VCL方法的几个点：（1）最小化KL散度=最大化ELBO（EvidenceLowerBound）。tyxe的源代码应该用的就是最大化ELBO，这里loss是由关于ELBO的函数得到的（具体怎么得到的不太知道）。（2）源代码用了Pyro库中的SVI，是一种类。

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给你一个整数数组nums和一个整数k，按以下方法修改该数组：选择某个下标i并将nums[i]替换为-nums[i]。重复这个过程恰好k次。可以多次选择同一个下标i。以这种方式修改数组后，返回数组可能的最大和。输入：nums=[4,2,3],k=1输出：5解释：选择下标1，nums变为[4,