参考了dead_X老师了的课件。Part1.扫描线扫描线的核心思路就是将一个序列维转换为一个时间维，然后枚举这个时间维从而达到降维的效果。而剩余的维度我们就可以使用其他的数据结构来维护。但是使用扫描线有一个严苛的要求:原问题中的询问和时间不相关。例题1：P10814【模板】

摘要：为了提升雷达对海面小目标的探测能力，本文提出一种基于双重虚警控制的极限梯度提升（eX⁃tremeGradientBoosting,XGBoost）的目标检测方法，解决高维特征空间中分类器设计难的问题。首先，从时域、频域、时频域中挖掘了海杂波和含目标回波的精细化差异，并将这些差异凝聚为7个

以下是看AttentionIsAllYouNeed这篇文章的一点随想。说实话，我没看懂transformer是咋回事，但突然一个类比念头，让我感觉有点概念了，虽然所有的类比都是不完备的。学习随想记录如下，仅供查考：物理世界高维AI数据一维数据物理对象n维矩阵向量，Word2vec一维数组观察与实验数据

对于容易出现维度灾难的高维向量序列聚类，在不知道聚类数量的情况下，可以使用基于密度的聚类方法dbscan；也可以通过估计聚类数量，再使用kmeans。对于kmeans，一般有以下处理方法：方法一：使用NearestNeighbors估计簇数量，然后用KMeans聚类NearestNeighbors可以通过计算样本

chatgpt3的回答使用HashMap进行KNN（K最近邻算法）和使用KD树进行KNN的主要区别在于数据存储和查询效率。HashMap可以快速存储和访问数据，但在处理高维数据时可能会出现高维诅咒的问题，因此不适合进行空间搜索。KD树通过将数据划分为超矩形区域来组织数据，可以更有效地执行邻近查询，特别

本文将重点探讨一种替代传统单一检测器的方法：不是采用单一检测器分析数据集的所有特征，而是构建多个专注于特征子集(即子空间)的检测器系统。在表格数据的异常检测实践中，我们的目标是识别数据中最为异常的记录，这种异常性可以相对于同一数据集中的其他记录衡量，也可以相对于历史数据

1.背景意义及研究目的1.1研究背景和需求随着江苏移动公司业务应用持续丰富，生产和汇聚的数据不断增加，数据总量大幅上升，数据中台共有数百万张数据表，万亿条数据，存量数据总容量达数PB，增量数据日均约10TB。面对海量数据，快速查询定位数据、及时获取最新数据的用户诉求日益强烈。而主

编译器从上世纪50年代开始，编程语言五花八门，编译器和解释器层出不穷。此处只列出常见编程语言的编译器和解释器信息，不常见的编程语言有单独文章介绍。C/C++cc此处代表UnixC编译器，其他平台可能借用cc软链接到真正的C编译器。MSVC微软MSVC对C语言标准的支持一直

webview2设置过滤器//进行网址过滤//webView.CoreWebView2.AddWebResourceRequestedFilter("http://test.com:8080/xx",CoreWebView2WebResourceContext.All);webView.CoreWebView2.WebResourceResponseReceived+=CoreWebView2_WebR

       

ASKAWA安川机器人DX100轴控制基板的维修是一项复杂而精细的工作，要求具备丰富的知识和实践经验。通过与子锐机器人维修联系，希望能企业提供一些有益的参考和帮助，在面对轴板故障时能够迅速准确地找到问题所在并妥善处理。一、YASKAWA安川机器人维修步骤与方法1、故障诊断：通过YASKA

之前做了一道高维前缀和题做着做着忘掉怎么写了，遂记一发。你说的对，但是我谈的真的很浅。铺垫回忆一下我们求前缀和是怎么求的。一维前缀和：for(inti=1;i<=n;i++){ s[i]=s[i-1]+a[i];}没有任何问题对吧。而求二维前缀和时，我们通常会使用如下方法求前缀和（如果不是当我没说

算法介绍——高维前缀和引入我们都知道二维前缀和有这么一个容斥的写法:for(inti=1;i<=n;i++){for(intj=1;j<=m;j++){s[i][j]=s[i-1][j]+s[i][j-1]-s[i-1][j-1]+a[i][j];}}那换成三维前缀和，就有如下容斥代码:\[s[i][j][k]=a[i][j][k]+s[i-1][j][k]+s[

上午三个多小时考四道题的DP。赛时会的分：[100]（？）+100+[30]（？）+100。估分：100+100+0+100。实际分：10+100+0+100。挂巨量的分，挂了120分。下面是一些值得注意的点：T1就是分组背包。DP数组下标要考虑负数可以直接全体加一个值变成非负的，[或者用map之类的]（？）（&不

目录1.Faiss概述1.1Faiss的背景与重要性1.2Faiss的基本概念与特点2.Faiss的安装与环境配置2.1环境要求2.2Faiss的安装2.3验证安装3.Faiss的基本使用3.1创建索引与添加向量3.2执行查询3.3向量的压缩与内存优化4.Faiss的高级功能与优化4.1GPU加速与多G

思路高维前缀和高维前缀和把数的二进制看成一个集合，二进制的每一位为\(1\)为全集\(V\)。根据题目描述，若两数\(a,b\)相容，则\(a\operatorname{and}b=0\)，容易发现，\(b\in\complement_{V}a\)，所以我们只需要用高维前缀和处理出\(\complement_{V}a\)的一个元素即可。

二维前缀和是总所周知的，它长这样：\[f[i][j]=f[i-1][j]+f[i][j-1]-f[i-1][j-1]\]这实际上是容斥原理。但我们还可以这样求\(f\)的前缀和：for(inti=1;i<=n;i++)for(intj=1;j<=n;j++)f[i][j]+=f[i][j-1];for(inti=1;i<=n;i++)

OI-Wiki看不懂啊，学了一上午。常见的二维前缀和求法多为容斥原理，虽然这样的计算相对直观且便于记忆，但是当维数往上升高时其复杂度会大大提高，对于更高维度的前缀和可以使用“高维前缀和”这一方法，本质上是基于DP的。首先我们可以了解一种一般的优化，我们先对每一“行”求前

向量相似性搜索在处理大规模数据集时，往往面临着内存消耗的挑战。例如，即使是一个包含100万个密集向量的小数据集，其索引也可能需要数GB的内存。随着数据集规模的增长，尤其是高维数据，内存使用量会迅速增加，这可能导致内存管理问题。乘积量化（PQ）是一种流行的方法，能够显著压缩高维

基于秃鹰算法的投影寻踪模型-附代码文章目录基于秃鹰算法的投影寻踪模型-附代码1.秃鹰算法2.投影寻踪模型3.秃鹰算法结合投影寻踪4.测试结果5.参考文献6.Matlab代码摘要：投影寻踪(projectionpursuit，PP)是处理和分析高维数据的一类新兴统计方法，其基本思想是将高

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