365天挑战LeetCode1000题——Day 129 第90场双周赛

5个4000比特大状态置换算法的设计与分析 下面是 5 个概念性、实验性的 4000 位可逆置换设计。它们都保证是双射,但未经过密码分析,不可直接用于生产系统。风格分别覆盖:三维 SPN、Feistel、可逆元胞自动机、ARX、宽轨迹/Keccak 式结构。 这 5 个设计分别代表了 SPN、Feistel、元胞自动机、ARX、宽轨迹 Keccak 五种不同风格,覆盖了主流大状态置换的构造思路。再次强调:它们只是实验性概念,若要用于实际协议,必须经过严格安全性分析。 阅读详情

2451. 差值数组不同的字符串

在这里插入图片描述

代码实现

class Solution {
public:
    string oddString(vector<string>& words) {
        vector<int> difference;
        difference.push_back(-1);
        auto str = words[0];
        int sz = str.size();
        for (int i = 1; i < sz; i++) {
            difference.push_back(str[i] - str[i - 1]);
        }
        for (int i = 1; i < words.size(); i++) {
            str = words[i];
            for (int j = 1; j < sz; j++) {
                if (difference[j] != str[j] - str[j - 1]) {
                    if (i >= 2) return str;
                    str = words[2];
                    for (int k = 1; k < sz; k++) {
                        if (difference[k] != str[k] - str[k - 1]) {
                            return words[0];
                        }
                    }
                    return words[1];
                }
            }
        }
        return "";
    }
};

2452. 距离字典两次编辑以内的单词

在这里插入图片描述

代码实现

class Solution {
private:
    int editDistance(string& query, string& key) {
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < query.size() && count <= 2; i++) {
            if (query[i] != key[i]) {
                count++;
            }
        }
        return count;
    }
public:
    vector<string> twoEditWords(vector<string>& queries, vector<string>& dictionary) {
        vector<string> ans;
        for (auto& query : queries) {
            for (auto& key : dictionary) {
                if (editDistance(query, key) <= 2) {
                    ans.push_back(query);
                    break;
                }
            }
        }
        return ans;
    }
};

2453. 摧毁一系列目标

在这里插入图片描述

代码实现

class Solution {
public:
    int destroyTargets(vector<int>& nums, int space) {
        unordered_map<int, pair<int, int>> ump;
        for (auto& num : nums) {
            auto& [count, minNum] = ump[num % space];
            count++;
            minNum = (minNum == 0 ? num : min(minNum, num));
        }
        int ans = INT_MAX;
        int curCount = 0;
        for (auto it = ump.begin(); it != ump.end(); it++) {

            if (it->second.first >= curCount) {
                if (it->second.first == curCount) ans = min(ans, it->second.second);
                else ans = it->second.second;
                curCount = it->second.first;
            }
        }
        return ans;
    }
};

2454. 下一个更大元素 IV

在这里插入图片描述

代码实现

class Solution {
public:
    vector<int> secondGreaterElement(vector<int>& nums) {
        stack<int> stk1;
        priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq;
        int n = nums.size();
        vector<int> ans(n, -1);
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            while (!pq.empty() && pq.top().first < nums[i]) {
                ans[pq.top().second] = nums[i];
                pq.pop();
            }
            while (!stk1.empty() && nums[stk1.top()] < nums[i]) {
                pq.push({nums[stk1.top()], stk1.top()});
                stk1.pop();
            }
            stk1.push(i);
        }
        return ans;
    }
};
DTI-ALPS 指标计算(附代码),评估脑类淋巴系统功能 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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Jayson 博客 331

C++ 标准库算法全景指南

本文系统梳理C++标准库<algorithm>与<numeric>中100+算法,按功能分为非修改、修改、排序、二分查找、归并、堆、极值、字典序、排列及数值操作十大类,涵盖典型用法与时间复杂度。结合C++20范围(ranges)与投影特性,实现更简洁高效的代码。

sss123ddd的博客 268

算法日常・每日刷题--<动态规划>41

给定两个字符串text1和text2,求其最长公共子序列长度。使用动态规划,定义dp[i][j]为text1前i个字符与text2前j个字符的最长公共子序列长度。若字符相等,则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;否则取舍弃一方的最大值:dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。最终返回dp[m][n]。时间复杂度O(mn),空间复杂度O(mn)。

2503_92261635的博客 135

高速公路无人机巡检系统:场景、算法与部署方案

高速公路巡检的工程矛盾,不在“能不能飞到”,而在“端侧算力、时延约束与精度要求三者之间如何分配”。路面病害要求毫米级识别,但高速动态成像与运动模糊压制了单帧精度;交通事件要求秒级推送,但隧道与峡谷的通信盲区切断了云端链路;桥梁梁底的无卫星信号环境,则把自主定位的难度推到了GNSS失效的边界。本文从“端—边—云”三级协同的工程逻辑出发,拆解路面病害、交通事件、桥梁结构三类场景下算法与部署的实际取舍,结合重庆绕城高速、广西六宾高速、南京6G低空巡检等公开数据,给出可复用的系统设计参考。

THJS优快云的博客 200

嵌入式 AI 智能相机怎么选?从算力、算法架构、部署方式深度对比

在工业自动化视觉检测场景中,嵌入式 AI 智能相机正在逐步替代传统 “工业相机 + 上位机工控机” 的方案。但市面上产品参数繁杂,很多工程师选型时容易被纸面算力、宣传卖点误导。本文从**持续算力性能、算法架构设计、现场部署模式**三个核心维度,梳理嵌入式视觉设备不同技术路线的差异、适用边界与落地痛点,为机器视觉工程师、自动化集成商、产线技改负责人提供可落地的选型参考。

VisionDataLab的博客 296
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