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2024-10-13【算法题解记录】_1
目录【算法题解记录】_1leetcode_115题【算法题解记录】_1还是干这个事了，要吃饭嘛，决定把在解题或者解完题进一步优化的时候，发现的有意思的地方记录一下leetcode_115题动态规划解的字符串匹配，矩阵全部都遍历，用时比较长，发现排在网友们的末尾纸上画了一下矩阵，行数代表被匹配串s
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:=