Lens

2024-09-08Day07 字符串part01| LeetCode 344. 反转字符串，541. 反转字符串II，卡码网：54.替换数字
反转字符串344.反转字符串classSolution{publicvoidreverseString(char[]s){intlens=s.length;intright,left;if(lens%2!=0)//奇数个{right=lens/2+1;left=lens/2-1
2024-09-04代码随想录算法训练营|Day07 LeetCode 344.反转字符串，541.反转字符串||，卡玛网54.替换数字
344.反转字符串344.反转字符串-力扣（LeetCode）classSolution{public:voidreverseString(vector<char>&s){intlens=s.size();intright,left;if(lens%2!=0)//奇数个{right=lens/2+1;left=l
2024-08-29各种注意力评分函数的实现
预备知识本文基于MXNet进行实现，需要对于注意力机制有一定初步了解。也需要对Python有足够了解。另外这里稍加说明，在注意力机制中，本质上是“注意”的位置，即加权计算后进行Softmax回归的结果。在Nadaraya-Watson核回归中，首先具有一个键值对（key-value），输入称为一个查询（query），对于
2024-07-14Lookback Lens：用注意力图检测和减轻llm的幻觉
在总结文章或回答给定段落的问题时，大语言模型可能会产生幻觉，并会根据给定的上下文回答不准确或未经证实的细节，这也被称为情境幻觉。为了解决这个问题，这篇论文的作者提出了一个简单的幻觉检测模型，其输入特征由上下文的注意力权重与新生成的令牌(每个注意头)的比例给出。它被
2024-07-12Lookback Lens：用注意力图检测和减轻llm的幻觉
在总结文章或回答给定段落的问题时，大语言模型可能会产生幻觉，并会根据给定的上下文回答不准确或未经证实的细节，这也被称为情境幻觉。为了解决这个问题，这篇论文的作者提出了一个简单的幻觉检测模型，其输入特征由上下文的注意力权重与新生成的令牌(每个注意头)的比例给出。它被称为回
2024-05-09基于harris角点和RANSAC算法的图像拼接matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.算法理论概述 Harris角点检测是一种局部特征检测方法，它寻找图像中具有显著局部曲率变化的位置，即边缘转折点或角点。主要通过计算图像窗口内的自相关矩阵M，并对其特征值进行评估。Harris响应函
2024-03-26光学镜头相关术语-英文翻译1
光学镜头制造行业PM一枚，对接国外客户，日常分享英文术语。abaxialsphericalaberration轴外球差Abbeimagingtheory阿贝成像理论Aberrationcurve像差曲线Aberrationoflight光行差absolutecoordinatesystem绝对坐标系统absolutemagnitude绝对量absoluterefractiveinde
2024-03-20MK Glow - Bloom & Lens & Glare
MKGlow（Ultimate）是一种使用简单、功能丰富且效果超级迅速的后处理效果，可以模拟明亮表面的光照散射。除了散光效果之外，还提供一些高度自定义的特效，比如镜头表面、镜头眩光和强光。该着色器兼容传统、轻便、通用和高分辨率渲染管线。两大直观工作流程：阈值：根据像素亮度、阈值和
2024-03-15Leetcode刷题-动态规划-最长回文子串
链接：5.最长回文子串-力扣（LeetCode）给你一个字符串s，找到s中最长的回文子串，如果字符串的反序与原始字符串相同，则该字符串称为回文字符串。示例1：输入：s="babad"输出："bab"解释："aba"同样是符合题意的答案。示例2：输入：s="cbbd"输出："bb"提示：1<=s.length<=1000s
2024-01-26Leetcode刷题第四天-双指针-二分法
15:三个数之和链接：15.三数之和-力扣（LeetCode）em...双冲for循环，从头去遍历，0-（a+b)是否在列表中，最终timeout数组从小到大排序，设置三个指针，i从头遍历到lens-1，j从i+1开始，k从lens-1开始，sums==0，放入结果，大于0，k-1，小于0，j+1如果i和i+1比较，相同跳过的话，会丢结果，i和i-1相等跳过，因为i-1已
2024-01-21day38 K8S管理平台-Lens - K8S管理平台-Kuboard （11.1-11.2）
11.1、K8S管理平台-Lens（两节）Lens简介lens是一款开源的KubenretesIDE，也可以作为桌面客户端，官方网站https://k8slens.dev，具有以下特性：完全开源，GitHub地址https://github.com/lensapp/lens实时展示集群状态内置Prometheus监控多集群，多个namespace管理原生K
2024-01-05K8s客户端软件Lens与OpenLens
最近公司将系统部署迁移到k8s集群上，但是多个环境（sit\uat\pre)并未将日志集成入elk，且并未将多环境集群的kubeconfig文件合并。查看日志属于高频操作，每次都需要kubectlusecontext、kubectl-n$namespacelogs-f$pod_name，极其麻烦。在此背景下，开始寻找比较好用的k8s
2023-12-26div4 题目
.Dashboard-CodeforcesRound898(Div.4)-Codeforces1.Problem-G-Codeforces这一题我们首先进行分类讨论，因为情况很多第一种情况当首尾存在一个B的情况时，我们可以吃掉所有的A,这个时候只需要计算出A的数量就可以第二种情况是当首尾都是A，但是中间有连续的B的时候，这个
2023-10-24《动手学深度学习 Pytorch版》 10.3 注意力评分函数
上一节使用的高斯核的指数部分可以视为注意力评分函数（attentionscoringfunction），简称评分函数（scoringfunction）。后续把评分函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。最后，注意力汇聚的输出就是基于这些注意力权重的值的加权和。该过程可描述为下图：用数学语言描述为：\[f(\b
2023-10-12点分治
点分治1.给定一个带边权的树，共有$m$个询问，询问距离为$k$的点对是否存在做法1：暴力dfs做法2：$lca$(时间复杂度$O(n^2\logn)$）做法3：点分治(时间复杂度$O(n\logn)$)思路：1.取一个节点$u$2.统计经过$u$的链经过$u$的链两端点必定在不同子树中记录子节
2023-10-04图像缩放
<!DOCTYPEhtml><html><head><metaname="viewport"content="width=device-width,initial-scale=1.0"><style>*{box-sizing:border-box;}.img-zoom-container{position:relative;}.img-zoom-lens{p
2023-09-28KMP
写在前面本篇代码来源于皎月半撒花大佬的博客（指路）加上了一些自己的理解，重写了代码注释，可能算转载plus罢（好像每次都是这样的）（找好看的代码来背）代码注释以洛谷P3375为例。#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;constintN=1e6+6;intnex[N],lens,lent;char
2023-09-22[代码随想录]Day51-单调栈part02
题目：503.下一个更大元素II思路：总之就是走两次nums，可以拼接，也可以用下面的取余方式。代码：funcnextGreaterElements(nums[]int)[]int{lens:=len(nums)res:=make([]int,lens)fori:=0;i<lens;i++{res[i]=-1}stack:=make(
2023-09-20[代码随想录]Day49-动态规划part17
题目：647.回文子串思路：整体上是两种，就是s[i]与s[j]相等，s[i]与s[j]不相等这两种。当s[i]与s[j]不相等，那没啥好说的了，dp[i][j]一定是false。当s[i]与s[j]相等时，这就复杂一些了，有如下三种情况情况一：下标i与j相同，同一个字符例如a，当然是回文子串情况二：下标i与j相差为1，例如aa
2023-09-15[代码随想录]Day45-动态规划part13
题目：300.最长递增子序列思路：dp[i]状态取决于dp[0]-dp[i-1]中小于dp[i]的元素中最大的值+1，即:forj:=0;j<i;j++{ifnums[i]>nums[j]{dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1)}}代码：动态规划funclengthOfLIS(nums[]int)int{lens:=len(nums)
2023-09-12[代码随想录]Day42-动态规划part10
题目：121.买卖股票的最佳时机思路：贪心做起来更简单；dp多此一举……状态0是有买入，状态1是代码：funcmaxProfit(prices[]int)int{lens:=len(prices)iflens==0{return0}dp:=make([][]int,lens)fori:=0;i<lens;i++{
2023-09-0910.3 注意力评分函数
1.torch.bmm()的用法先说一般的矩阵乘法torch.mm()。torch.mm()用于将两个二维张量(矩阵)相乘，求它们的叉乘结果。如：我们创建一个2*3的矩阵A，3*4的矩阵B，它们的值都初始化为均值为0方差为1的标准正态分布，用torch.mm()求它们的叉乘结果：importtorchfromtorchimportnnfromd
2023-08-28[代码随想录]Day29-贪心算法part03
题目：1005.K次取反后最大化的数组和思路：思路是：先把负数从小到大变成正数(即绝对值由大到小)如果还需要变化(k>0)，就变化最小的数在第一步变化的同时顺便记录一个数组和，那么结束之后会有三种情况：k==0；也就是说负数的个数大于等于k，直接返回结果k%2==0;此时全是正整数，
2023-08-25[代码随想录]Day27-贪心算法part01
题目：455.分发饼干思路：贪心，思路是尽量先给胃口值小的分，饼干也是从小的开始分：如果饼干满足了胃口值，结果+1换下一个人，下一个饼干如果饼干满足不了胃口值，换下一个饼干(满足不了胃口值小的一定满足不了大的)代码：funcfindContentChildren(g[]int,s[]int)int{res:=
2023-08-16m基于GMDH网络模型的数据训练和分类matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 GMDH神经网络的主要思想是由系统各输入单元交叉组合产生一系列的活动神经元,其中每一神经元都具有选择最优传递函数的功能,再从已产生的一代神经元中选择若干与目标变量最为接