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我也要
距离之和最小 X轴上有N个点，求X轴上一点使它到这N个点的距离之和最小，输出这个最小的距离之和。 输入格式
第1行：点的数量N。(2 <= N <= 10000) 第2 - N + 1行：点的位置。（-10^9 <= P[i] <= 10^9) 输出格式
输出最小距离之和
输入样例
5 -1 -3 0 7 9
输出样例
20
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n;
long long sum;
int p[10005];
int main (){
cin>>n;
for(int i=1;i<=n;i++){
cin>>p[i];
}
sort(p+1,p+1+n);
for(int i=1;i<=n/2;i++){
sum+=p[n+1-i]-p[i];
}
cout<<sum;
}
错因：p范围为-10^9~10^9；故p数组应用long long定义
sum up:sort排序，中间的数即要找的点
CST实战：变容二极管电容曲线提取全流程（附S参数设置技巧）
本文详细介绍了在CST Studio Suite中提取变容二极管电容-电压（C-V）曲线的完整实战流程。重点解析了S参数仿真的核心原理、DCFEED模块的正确配置、参数扫描的设置技巧，并探讨了集成SPICE模型进行精确仿真的方法，帮助射频工程师高效、准确地获取器件关键特性。
sort排序
sort排序 sort排序，对给定区间所有元素进行排序，也可以称作自定义排序，因为我们可以根据自己的需求，实现从大到小或者从小到大的快速排序，其时间复杂度为n * log2(n)，执行效率较高。 用法 1、sort函数可以三个参数也可以两个参数，必须的头文件#include < algorithm>和using namespace std; 2、它使用的排序方法是类似于快排的方法，时间...
计量经济学（因果关系探究-空间双重差分模型: 破解空间溢出效应的因果分析工具)
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035:按距离排序
035:按距离排序 题面 描述 程序填空，输出指定结果 #include <iostream> #include <cmath> #include <algorithm> #include <string> using namespace std; template <class T1,class T2> struct Closer { // 在此处补充你的代码 }; int Distance1(int n1,int n2) { return
【超详细】数据分析笔试题分享，可以收藏后仔细阅读_数据分析岗位笔试题目
这种做法是最精确的做法，保留了所有的信息，也未添加任何额外信息，若预处理时把所有的变量都这样处理，会大大增加数据的维度。15、在某座城市出现了某种流行病，且已知某座城市男女人数相同，男性患该病的概率为5%，女性为0.25%，现已知该城市的小明得了此病，请问小明为男性的概率是（） B。D项，使用方差作为特征评分标准，如果某个特征的取值差异不大，通常认为该特征对区分样本的贡献度不大，因此在构造特征过程中去掉方差小于阈值的特征。LTV，用户生命周期价值，是产品从用户获取到流失所得到的全部收益的总和。
从CT扫描到3D模型：手把手教你用NII文件在3D Slicer中重建脊柱（附Verse数据集实战）
本文详细介绍了如何利用NII文件在3D Slicer中从CT扫描数据重建脊柱3D模型的全流程，包括环境配置、数据获取、方向校准、结构分割和模型优化等关键步骤。通过Verse数据集实战演示，帮助医学从业者快速掌握医学图像处理技术，提升临床诊疗与教学效率。
hdu 1007 Quoit Design [sort+分治] 寻找最小距离点对
题目链接 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1007Quoit DesignTime Limit: 10000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 43752 Accepted Submission(
画了多年板子才搞懂：Allegro内电层负片连接，Thermal Relief和Anti-Pad避坑全解析
本文深入解析Allegro内电层设计中Thermal Relief与Anti-Pad的关键技术要点，帮助工程师避免常见设计陷阱。通过六层板实战案例，详细阐述负片连接逻辑、热风焊盘参数设计及隔离盘优化策略，提升PCB设计的可靠性与EMI性能。
sort函数讲解+CF.1684B一道数学理解题目
CF每日一刷！ sort函数的妙用以及常用的解答！
CS之攻击菜单详解-后门生成与上线
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NVIDIA Isaac Lab 入门教程（一）
Isaac Lab 是一个用于机器人学习的统一模块化框架，旨在简化机器人研究中的常见工作流程（如 RL、从演示中学习和运动规划）。它建立在英伟达 Isaac Sim 的基础上，利用最新的仿真功能实现逼真的场景和快速高效的仿真。该框架的核心目标是Isaac Lab 的主要功能包括：由 PhysX 提供的快速准确的物理模拟、用于矢量化渲染的平铺渲染 API、用于提高鲁棒性和适应性的域随机化，以及对在云中运行的支持。有关该框架的更多信息，请参阅论文[MYY+23]。
目标检测之SORT
SORT（Simple Online and Realtime Tracking）是一种轻量级、实时的多目标跟踪算法，核心是在目标检测结果基础上，实现对视频序列中多个目标的持续身份关联，广泛用于自动驾驶、监控等场景。
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lwip-2.0.3
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老版QQ原生表情gif动态
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二分答案算法精讲：从河中跳房子问题理解最大化最小距离
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Xenia and Colorful Gems(sort/指针)
题目 给定3个数组，求min((ri−gj)2+(ri−bk)2+(gj−bk)2)min((r_i-g_j)^2+(r_i-b_k)^2+(g_j-b_k)^2)min((ri−gj)2+(ri−bk)2+(gj−bk)2) 排序后暴力枚举，每次枚举中间值，不漏情况。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define...
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
目标跟踪中的卡尔曼滤波和匈牙利算法解读。
SORT跟踪算法
平面几何最近两点（分治+sort）
A - Raid POJ - 3714 思路： 本题是问station和agent之间最近的两个，不妨先想想如果是x-y平面内最近的两点怎么算呢。 对于平面最近的两点 先按x坐标升序排，（如果x相同，那么y小的排到前面） 之后就开始分治了**divide（l，r）【l，r】**区间内的最近点对。 问题可以再缩小，考虑d1= 【l，mid】内的最近点对 和d2=【mid+1，r】内的最近点对 由于只考虑了上面左右区间最接近的点对，是不严谨的·。 因为最近点对，可能是一个在【l，mid】，而另一个在
多目标跟踪—— deep_sort
1、tensorflow 如何指定使用 GPU
HDU 1007 分治
If not now，When？If not me，Who？ 看了别人的代码，感觉又学到了很多东西，本渣渣是第一次接触分治。。。 收获： 1：首先是sort()函数的应用。自己定义排序的大小，cmp和cmp2的传入的参数类型都是不一样的，很好的处理了不同的情况。 2：分治递归求解的思想： 在这道题目中就是把点按照x，y轴的顺序的分成两堆。找出两堆中最小的距离，然后再找出两堆点之间的...
Deep Sort 多目标跟踪算法总结-by Wilson
1⃣️ 参考博文： https://zhuanlan.zhihu.com/p/62858357 https://www.cnblogs.com/YiXiaoZhou/p/7074037.html（更加详细） https://blog.youkuaiyun.com/HaoBBNuanMM/article/details/85555547 2⃣️ 开源代码： 原作者开源（...
LeetCode 360. Sort Transformed Array
Given a sorted array of integers nums and integer values a, b and c. Apply a function of the form f(x)=ax2+bx+c f(x) = ax^2 + bx + c to each element x in the array.The returned array must be in sorted
多目标跟踪方法：deep-sort
多目标跟踪方法：deep-sortdeep_sort Multitarget tracking data association读'Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric, arXiv:1703.07402v1 ' 总结 前言 这篇文章依然属于tracking-by-detection 类，其在匹配d...
leetcode164- 最大间距（Arrays.sort() or 桶排序）
@[TOC](leetcode164- 最大间距（Arrays.sort() or 桶排序）) 介绍 我的LeetCode主页，一题一题解 标签：排序 164. 最大间距 难度 困难，讲真还挺简单 164. 最大间距 https://leetcode-cn.com/problems/maximum-gap/ 题目 给定一个无序的数组，找出数组在排序之后，相邻元素之间最大的差值。 如果数组元素个数小于 2，则返回 0。 示例 1: 输入: [3,6,9,1] 输出: 3 解释: 排序后的数组是 [1,3,6
使用 OpenCV 构建车辆计数器系统
介绍本文，我们将使用欧几里德距离跟踪和轮廓的概念在 Python 中使用 OpenCV 构建车辆计数器系统。对象追踪对象跟踪是在视频中定位移动对象的过程。在 OpenCV 中有多种技术可以执行对象跟踪。可以针对 2 种情况执行对象跟踪：跟踪单个对象跟踪多个对象在这里，我们将执行多对象跟踪方法，因为我们在一个时间范围内有多辆车。流行的追踪算法DEEP SORT：它是最广泛使...
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