AP9195[JOIOpen2016]JOIRIS逆天构造。直接看题解吧，主要是将列进行k染色，然后瞎jb做一下。BCF461EApplemanandaGame我们可以先建出SAM，设\(dp_{i,u}\)表示当前处理到\(i\)位，SAM上到\(u\)节点当前最小答案。由于答案具有单调性，考虑二分答案，也就是二分\(mid

  每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://

来源：晓飞的算法工程笔记公众号，转载请注明出处论文:SAM4MLLM:EnhanceMulti-ModalLargeLanguageModelforReferringExpressionSegmentation论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.10542论文代码：https://github.com/AI-Application-and-Integration-Lab/SAM4MLLM创

发现很久不写字符串所有模板都忘了，还是要复习一遍。SA后缀排序令\(sa_{i}\)表示排名为\(i\)的后缀编号，\(rk_i\)表示后缀\(s[i:n]\)的排名。有两种求法：朴素倍增，时间复杂度\(\mathcalO(n\log^2n)\)。每次更新两个关键字，暴力sort，重新编号\(sa\)。基数排序，时间复

参考了一些博客，如有侵权，请告知。内部资料，包不外传。定义后缀自动机（SAM）的结构包含两部分，有向无环单词图（DAWG）和parent树。SAM中的每个节点都同时存在于这两个结构中。以下假设我们是关于字符串\(s\)的SAM。DAWGDAWG是一个DAG。我们令起始结点为\(st\)，\(st\)在DAWG

meta在2023.4.5又发了imagesematicsegmentation的文章，名字就叫SegmentAnything；学术圈有个潜规则：title越简单，事情越大，比如7年前的那篇attentionisallyouneed，直接提升了nlp的层次！这次的SegmentAnything同样也很简单，这次又有哪些breakthroughinnovation？1、（1）论文

在前面的工作中，我们成功使用了gmapping+move_base实现自主导航，并且成功在仿真环境中运行了liosam，今天打算结合，采用LIO-SAM建图和定位，move_base实现导航。大致内容如下：仿真环境准备在之前的内容中，已经介绍了仿真实验环境怎么搭建，具体可以参考链接：https://www.cnblogs.com/binb

练习情况P1040[NOIP2003提高组]加分二叉树区间dp，枚举区间加子树的根并记录。Code:P1040P4933大师\(O(n^2)\)的dp，枚举在\(i\)之前的\(j\)与其的公差。公差为负的情况，将所有公差加上一个正数。Code:P4933P2832行路难一眼最短路，结果假了。正解\(BFS\)加

【SAM模型应用于遥感影像|论文解读2】突破边界与一致性：SAM模型革新遥感影像语义分割【SAM模型应用于遥感影像|论文解读2】突破边界与一致性：SAM模型革新遥感影像语义分割文章目录【SAM模型应用于遥感影像|论文解读2】突破边界与一致性：SAM模型革新遥感影像语义分割二、R

【视觉分割新SOTA】一种最先进的图像分割模型！SegmentAnythingModel(SAM)如何使用？附代码和解释。【视觉分割新SOTA】一种最先进的图像分割模型！SegmentAnythingModel(SAM)如何使用？附代码和解释。文章目录【视觉分割新SOTA】一种最先进的图像分割模型！SegmentAnyth

Statement先把串reverse，多次给\(l,r\)，求\[\max_{l\lei<j\ler}\{\text{LCP}(i,j)\}\]Solution\(\text{sqrtlog}\sim\text{sqrt}\)：莫队+线段树/树状数组/set，用SA做\(nm/\omega\)：bitset乱搞\(\log^2\)：SAM+LCT+BIT在parent树上，LCP等于LCA的

针对口令强度攻击字典攻击把使用概率高的口令用不同的变异规则组成猜测字典。强力攻击用足够快的计算机尝试所有可能的口令。组合攻击在字典单词末尾串接任意字母和数字，介于字典攻击和强力攻击之间。撞库攻击收集已泄露的用户名和密码，登录其他网站（利用很多人只有一套用户

SamAltman，作为OpenAI的CEO，不仅在人工智能领域取得了显著成就，还在多个高科技和新兴行业中进行了广泛的投资。本文将详细介绍SamAltman自2019年以来通过其个人及其相关实体（如HydrazineCapital和ApolloProjects）的投资组合，涵盖AI、生物科技、航空技术、区块链等多个领域。主

SAM-VMNet：用于冠状动脉造影血管分割的深度神经网络摘要冠状动脉疾病(CAD)是心血管领域最为普遍的一种疾病，也是全球范围内导致死亡的重要因素之一。冠状动脉造影(CTA)图像被视为冠心病诊断的权威标准，通过对CTA图像进行血管分割和狭窄检测，医生能够更精确地诊断冠心病。为了结合基

SegmentAnythingModel2（SAM2）作为Meta公司发布的SegmentAnythingModel（SAM）的升级版本，在图像和视频分割领域展现出了显著的优点和特性。论文连接：https://arxiv.org/pdf/2408.00714Demo:https://sam2.metademolab.comCode:https://github.com/facebookresearch/segme

基本子串结构xtq的2023年集训队论文《一类基础子串数据结构》提及。能够对子串问题减少一定思维量。相比于sam只能固定endpos向前扩展，基本子串能方便处理子串前后扩展。这个东西有点科技了，我不是能有自信能解释清楚，这里指自己认为写的比较详细的博客供参考。crashed|12

LVI-SAM激光点云辅助视觉特征深度提取1.坐标系转换2.构建单位球面坐标系下的图像特征点和激光点云3.构建深度直方图并过滤激光点云4.最近邻搜索与深度估计5.深度投影与可视化总结这段代码的核心任务是将激光点云中的点与图像上的特征点进行对应，并计算图像特征

深入浅出视觉分割大模型SAM（原理解析+代码实践）视频地址：视觉分割大模型SAM（原理解析+代码实践）_哔哩哔哩_bilibili大家好，这里是肆十二，近两年来大模型的成果在一些领域的应用已经深入人心，由于我本人主要感兴趣的方向为计算机视觉，所以今天我们来一起看下计算机视觉领域中这个

上午做了一个很板的广义SAM题，算是练了一下广义SAM，当时基本上能自己写出广义SAM了，但是还是写错了两个地方（好像是把p写成了q）。大概是做完这道题之后我去看了看lr的博客，发现他的博客里有计划。于是我也写了一个最近的计划。在这之后我就去挑了个较基础的SA题来写。后缀

在不断发展的人工智能领域，Meta刚刚投下了一颗重磅炸弹，它将彻底改变计算机视觉领域。SegmentAnythingModel2（简称SAM2）问世了。这不仅仅是另一个增量更新；这是人工智能理解和与视觉内容交互能力的一次巨大飞跃。让我们深入了解是什么让SAM2成为游戏规则改变者，以及为什么它

论文：https://arxiv.org/pdf/2408.04326代码：https://github.com/BellyBeauty/MDSAM论文的研究动机就是使用SAM来解决显著性检测（SOD）问题，主要有两个改进：提出了LightweightMulti-ScaleAdapter,LMSA来微调SAM提出了Multi-LevelFusionModule,MLFM和DetailEnhancementM

如何发明SAM我们想做一个结构，接受全部的子串，我们发现，如果考虑增量构造，每次加1个字符，增多的字串就是原来的后缀加上这个。那么我们就这样做。所以我们一直需要一个集合，这些点接受全部后缀。（以上由红线组成的到根的路径就是我们每个时刻维护的集合，即所有后缀）那么当在abc上

2023年4月，Meta公司发布了SegmentAnythingModel(SAM)，号称能够「分割一切」，犹如一颗重磅炸弹震荡了整个计算机视觉领域，甚至被很多人看作是颠覆传统CV任务的研究。时隔1年多，Meta再度发布里程碑式更新——SAM2能够为静态图像和动态视频内容提供实时、可提示的对

题意给定一个主串\(S\)和\(n\)个询问串，求每个询问串的所有循环同构在主串中出现的次数总和。分析后缀自动机好题。循环同构的过程可以看作从该串的头部删除一个字符，并在尾部加入一个字符。在后缀自动机上，跳parent树的过程就相当于删除头部的若干个字符。所以我们可

引言源码地址：https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2过去几年，人工智能领域在文本处理的基础人工智能方面取得了显著进步，这些进步改变了从客户服务到法律分析等各个行业。然而，在图像处理方面，我们才刚刚开始。视觉数据的复杂性以及训练模型以准确解释和分