hdu 2993

高通Camx功能feature分析之一:remosaic功能导通 本文详细介绍了S5K3P9S传感器前置场景中SW Remosaic功能的实现流程。首先需在sensorxml中确认支持SW Remosaic类型,并集成remosaic相关库文件(libremosaic_wrapper.so等)。核心实现包括:初始化阶段调用InitFrontSamsungRemosaic();执行线程DeferFrontInitThread()读取校准数据;通过DoSamsungRemosaic()执行remosaic算法处理;最后在析构函数中调用DeinitFrontSamsungRem 阅读详情

这个应该就是斜率优化了。(由于用到单调队列,好像也有叫单调队列优化的)

题目的意思很简单,给出N个正整数,求最大的,长度大于K的某一段的平均值。设部分和数组为S,则容易得到方程 (S[j]-S[i-1])/(j-i+1),这可以看做(i,S[i])和(j,S[j])的斜率,那么问题转化为求n个点中水平距离至少为k的最大斜率。

#include<stdio.h>
#define LL long long
typedef struct
{
    int x,y;
}Node;
Node pp[100010];
Node tmp,now; double res; int sum[100010]; int head,tail;
LL multi(Node a,Node b,Node c)
{
    return (LL)(b.x-a.x)*(c.y-a.y) - (LL)(b.y-a.y)*(c.x-a.x) ;
}
void read(int &r) {
    char c;
    while (c = getchar(), c < '0' || c > '9');
    r = c - '0';
    while (c = getchar(), c >= '0' && c <= '9') r = r * 10 + c - '0';
}
int main()
{
    int n,k,i,j; double tt;
    while(~scanf("%d%d",&n,&k))
    {
        sum[0]=0; head=tail=0; tt=res=0.0;
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            read(sum[i]);      //为什么要卡这个,我搞不清楚
            sum[i]+=sum[i-1];
        }
        for(i=k;i<=n;i++)
        {
            tmp.x=i-k;
            tmp.y=sum[i-k];      //对于每个新的点(i,sum[i]),会有新的点tmp要考虑是否加入到队列里
            while( tail-head>=2 && multi(pp[tail-2],pp[tail-1],tmp)<=0 )  //判断新的点是否是当前凸包的点,是的话,去掉多余的点(tail--)
                tail--;
            pp[tail]=tmp; tail++;          //加入新的点
            now.x=i; now.y=sum[i];
            while(tail-head>=2 && multi(pp[head],pp[head+1],now)>=0 )    // 这句话是要找到点p(i,sum[i])与折线的切点q( 切点的特征是K(q左边的点,q) < K(p,q) < K(q,q右边的点)  ) 所以说p与q的斜率在一个固定的范围内,这个范围与点q有关。  至于为什么要把q前面的点删除呢,是因为下凸线的斜率是递增的,如果存在点S(s,sum[s])(s>i),S与折线的切点是q点之前的某个点T的话,那么 K(S,T)的斜率肯定小于K(q,p);为什么?前面已经解释了,是因为下凸线斜率的单调递增的性质决定的;所以说q点前的点都可以删除; 
                head++;
            tt=(double)(now.y-pp[head].y)/(now.x-pp[head].x);
            res= tt>res?tt:res;
        }
        printf("%.2lf\n",res);
    }
    return 0;
}



【异常】OpenClaw LLM Request Timeout 超时问题的快速定位与落地解决 摘要:OpenClaw系统在执行任务时频繁出现"LLM request timed out"异常。通过分析发现主模型自动调度导致响应延迟,且缺乏超时配置兜底。解决方案包括:1)将主模型切换为低延迟的豆包2.0 Lite;2)保留豆包2.0 Pro和Kimi作为备用;3)重启Gateway服务验证。优化后系统响应速度显著提升,未再出现超时异常。后续建议增加显式超时配置、优化任务拆分和Prompt指令,并建立网络监控机制。(148字) 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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