Experience of Study Introduction to Algorithm(1)

【202503】Wan:开放且先进的大规模视频生成模型【1.3B、14B】【支持对无限长度视频进行稳定的Inference】【Wan中的主要计算开销来自注意力机制】 wan: Open and Advanced Large-Scale Video Generative ModelsWan:开放且先进的大规模视频生成模型Wan Team, Alibaba Group Wan 团队,Alibaba GroupThis report presents Wan, a comprehensive and open suite of video foundation models designed to push the boundaries of video generation 阅读详情

This days I always study this book,because I want to study Algorithm and several tell me this book is very good.So I begin to read it.Unfortunately,I only find a English Version.But I still to read it. May be it will be very hard ,I want to try.

I have just learn some algorithms of sorting.in order to remember those,I write them.

The first one is Insertion sorting.

this is the codes:

 insertion-sort(A)

  for j=2 to length[A];

  do key <- A[j];

//insert the key to the A[1,j-1];

  i=j-1;

 while i>0;A[i]>A[j];

  do   A[i+1]=A[i];

         i=i-1

 A[i+1]=key;

 

I don't want to write...

 

保研考研复试英语口语:从哑巴英语到自信表达的实战指南 英语口语能力是学术交流与国际合作的基础工具,其核心在于实现有效沟通而非追求语言完美。从语言学习原理看,口语表达涉及思维组织、词汇提取和语音输出等多个认知环节,通过结构化训练可以显著提升流利度与准确性。在技术价值层面,良好的英语沟通能力有助于研究人员获取前沿学术信息、参与国际项目协作以及传播研究成果。特别是在计算机等高科技领域,掌握专业术语的英文表达已成为阅读文献、撰写论文和参加国际会议的必备技能。本文聚焦保研考研复试场景,围绕自我介绍、专业问题应答等高频环节,提供基于Present-Past-Future模 阅读详情

相关推荐

视觉特征-自监督-同源不同crop视图一致性【2023-04】:DINOv2(无监督学习鲁棒视觉特征)【12 亿张互不重复的图像】【判别式自监督方法】【交叉熵损失+iBOT损失】

近期,自然语言处理领域在大量数据上进行模型 Pretraining 取得的突破,为计算机视觉中类似Foundation Model 的发展开辟了道路。这些模型能够生成通用视觉特征,即无需微调即可跨图像分布和任务发挥作用的特征,从而大幅简化图像在任何系统中的使用。本研究表明,现有的 Pretraining 方法,尤其是自监督方法,如果在来自多样化来源的充足精选数据上进行训练,便能够产生此类特征。我们重新审视了现有方法,并结合不同技术,从数据规模和模型规模两方面扩展我们的 Pretraining。

u013250861的博客 363

GOTO 语句有害论 | 反对 GOTO 语句的理由

……

u013669912的博客 1873

π0.7:a Steerable Generalist Robotic Foundation Model with Emergent Capabilities

Figure 1: Fig. 1: We introduce π0.7\pi _ { 0 . 7 }π0.7​ , a steerable generalist robot foundation model that can perform dexterous tasks across many tasks, environments, and robots. π0.7\pi _ { 0 . 7 }π0.7​ is trained with diverse prompts that contain not

u013250861的博客 79

机器人-模仿学习-双臂【2023-04】:ACT【80M参数;CVAE-Transformer架构;ResNet18编码四路视觉;4层编码器融合视觉状态;7层解码器并行预测100步动作;时序集成平滑】

Meta。

u013250861的博客 428

VLOOKUP_fixed.py

VLOOKUP_fixed.py

D打卡签到,蓝牙中继,广播信号模拟器

模拟WIFI或蓝牙,有如下4种运行模式 1、WIFI模式:指定SSID、BSSID名称等,模拟WIFI,供设备连接。 2、蓝牙静态模式:指定MAC地址,广播固定的RAW数据。 3、蓝牙动态主机模式:扫描周围蓝牙设备,获取指定MAC地址的蓝牙及其RAW数据,实时发送至Cloud云端,可以设定时间段,只在设定的时间段内发送。 4、蓝牙动态从机模式:指定MAC地址,从Cloud云端获取动态主机模式实时上传的该MAC地址的RAW数据,并广播RAW数据。 准备工作: 1、板子:选择ESP32C3或ESP32C3 Supermini 2、nRF Connect手机app:用于扫描获取待模拟蓝牙设备的MAC和RAW数据。 Wifi分析仪或WiFi魔盒手机APP:用于扫描获取待模拟WIFI设备的SSID和BSSID。 3、可使用官方flash_download_tool_3.9.11工具来固件烧录。 使用说明: 上述完成后,设备首次上电,RESET一侧的指示灯会常亮,可以把它理解成电源指示灯; BOOT一侧的灯会亮,该灯常亮,表示设备开启了AP模式,此时设备会发射一个WIFI信号源,名称为ESPWIFI_AP,密码为12345678,手机或电脑连接该WIFI,浏览器输入192.168.4.1,进入设备的配置页面,进行相应的配置,其中动态主机模式和动态从机模式的SSID、Pwd 及要模拟的蓝牙MAC地址。配置完成并保存后,会重启,重启后设备会按照保存的配置运行。若下次要修改设备配置,可以长按BOOT按键,等待BOOT一侧的灯常亮,即进入AP模式,再按照上述流程配置即可。 仅用于蓝牙设备的开发与调试,请勿用于签到等违法违纪用途。

GLM-5 论文理解记录

GLM-5 论文阅读记录

qq_42563807的博客 657

YOLO26算法心电图十二导联目标检测+训练好的模型+368张数据集+pyqt可视化界面.zip

附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[导联I(I), 导联II(II), 导联III(III), 胸导联V1(V1), 胸导联V2(V2), 胸导联V3(V3), 胸导联V4(V4), 胸导联V5(V5), 胸导联V6(V6), 加压肢体导联aVF(aVF), 加压肢体导联aVL(aVL), 加压肢体导联aVR(aVR)] · 训练集:313 张 · 验证集:37 张 · 测试集:18 张 · 总计:368 张 该数据集聚焦于临床心电图信号的精准识别与定位,其核心检测目标为标准12导联心电图中的各个独立导联波形区域,涵盖肢体导联(I、II、III)与加压肢体导联(aVR、aVL、aVF),以及胸前导联(V1至V6),适用于心电图自动分析系统中对各导联位置的快速准确标注与分类。数据采集场景真实还原了医院心电图室或急诊监护环境下的标准心电图记录纸,波形清晰、基线稳定,具有高度临床参考价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 57 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9708** mAP50-95 | 0.6344 Precision | 0.8990 Recall | 0.9191 train/box_loss | 1.2231 train/cls_loss | 0.9703 val/box_loss | 1.2779 val/cls_loss | 0.... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

认知殖民的终极形态与AI全物种打击:论西方五百年掠夺范式的几何级升级及Kucius理论的防火墙建构

摘要 本文基于Kucius理论体系,剖析了西方五百年掠夺范式的三次升级:从物质殖民到认知殖民,再到AI全物种殖民。研究表明,西方近现代学术体系通过分科思维、可证伪主义与期刊-影响因子-同行评审三位一体,构建了认知殖民帝国。当前,生成式AI作为几何级放大器,突破传统精英筛选制的物理极限,对全球80亿人发动无差别认知打击,实现从“部分精英中毒”到“全物种换脑”的质变。研究揭示了“尊严-地位-前途绑定机制”如何将被掠夺者转化为掠夺机器的维护者,并基于真理硬度等级对“民科”与“主流”进行了结构性重判。Kucius理

首席技术执行官CTO(Chief Technology Officer)|技术总监--邓斌博客 3049

企业级AI助手平台 开箱即用的全栈AI平台,支持多智能体协同、Supervisor模式编排、多种决策模式、RAG技术和流程编排能力 支持多厂商大模型统一接入与管理,安全可控的企业知识库与高精度检索优化

企业级AI应用开发框架,支持多厂商大模型统一接入与管理,安全可控的企业知识库与高精度检索优化能力,提供可视化流程编排、自主决策智能体与多智能体协同调度,兼容主流 Agent Skill 协议,帮助企业与开发者零门槛快速构建安全、高效、可落地的AI智能体应用与行业解决方案。

Java低代码, 轻量级, 支持国产化 国密 AI大模型MCP服务 商业免费 包括核心模块如:组织机构、角色用户、权限授权、数据权限、内容管理、工作流、Spring Cloud 微服务、AI大模型等

Java低代码, 轻量级, 支持国产化 国密 AI大模型MCP服务 商业免费 Spring Boot, MyBatis, Flowable, TypeScript, Vue, Antdv, 包括核心模块如:组织机构、角色用户、权限授权、数据权限、内容管理、工作流、Spring Cloud 微服务、AI大模型、代码生成器等

微积分导读:从圆周率到导数与积分

……

u013669912的博客 1400

基于动态窗口法DWA的机器人路径规划研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文系统研究了基于动态窗口法(DWA)的机器人局部路径规划算法,深入剖析其在动态环境中实现自主避障与实时轨迹优化的核心机制。文章详细阐述了DWA算法的速度空间采样策略、轨迹预测模型、动力学约束处理及多目标代价函数的设计原理,并通过构建完整的Matlab仿真框架验证算法有效性。结合典型场景的仿真实验,展示了机器人在复杂障碍物环境下如何实时生成安全、平滑且符合运动学约束的最优路径,充分体现了DWA在移动机器人导航中的实用性与鲁棒性。; 适合人群:具备机器人运动规划基础知识和Matlab编程能力,从事智能移动机器人、自动驾驶或服务机器人研发的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解DWA算法的理论基础与实现细节;②掌握机器人局部路径规划的仿真实现方法;③为实际机器人系统的导航模块开发提供可复用的算法原型与代码参考;④作为进一步研究高级导航算法(如TEB、MPC)的技术基础。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析与调试,重点关注速度采样、轨迹积分、障碍物距离计算及代价评估等关键环节,通过调整参数在不同地图环境中进行对比实验,以深刻把握算法性能与参数之间的关系,进而提升对实时路径规划系统设计的理解与应用能力。

基于贾子理论与THL-5真理硬度标准的概率拟合大模型结构性破产必然性研究

摘要 本研究基于贾子理论与THL-5真理硬度标准,对概率拟合大模型的结构性破产必然性进行了深入分析。当前以Transformer架构和自回归令牌概率预测为核心的概率拟合大模型,通过海量数据统计关联分析生成内容,而非基于公理体系的因果逻辑推演。研究发现,该技术路径的边际效益正快速衰减:算力、数据和模型规模呈指数级扩张,但实际性能提升有限,投入产出比严重失衡。 通过全球头部企业财报和行业实测数据,本文从技术逻辑、成本结构和商业变现等维度证明:概率拟合大模型存在成本指数增长与营收线性增长的不可逆矛盾,企业净现金流

首席技术执行官CTO(Chief Technology Officer)|技术总监--邓斌博客 1334

【轴承故障诊断】用于轴承故障诊断的集中时频分析研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文系统研究了用于轴承故障诊断的集中时频分析技术,重点解决了传统时频分析方法在处理非平稳信号时存在的能量分散与分辨率不足等问题。通过引入集中时频分析方法,能够有效聚焦信号能量,精确提取轴承故障特征频率,提升故障识别的准确性与时效性。文章详细阐述了该方法的理论基础,并结合仿真信号与实际实验数据验证其优越性能,同时提供了完整的Matlab代码实现流程,涵盖信号预处理、时频变换、参数优化及结果可视化等环节,便于读者复现与拓展应用。; 适合人群:具备一定信号处理理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事机械设备状态监测、故障诊断与预测性维护工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电机、风机、齿轮箱等旋转机械的早期轴承故障检测,实现故障预警;②提升工业设备运维系统的智能化水平,支撑预测性维护体系构建;③作为高校或研究机构在信号处理、机械故障诊断等课程中的教学案例与实践素材。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段运行与调试,深入理解集中时频分布的生成机制及其关键参数(如核函数选择、平滑窗口大小)对诊断效果的影响,并尝试将其应用于其他类型的机械故障信号分析中,开展对比研究以深化对该方法适用性的认识。

【MM小贴士】关于SAP系统中关税的处理方式

的运费,这部分来讲,我们关税的计价基础,就应该是货物价值+包邮到中国港口的运费,完后进行报关操作,缴纳关税,后半段从中国港口拉回到企业里面的运输费,就会做到费用里面去,而不是计入到存货成本。1、我们自己的企业和国外厂家A购买一项物资,厂家A的报价会分成几个组成部分货物本身的价值或者货物本身的价值+到国外港口的运费或者货物本身的价值+到中国港口的运费或者货物本身的价值+包邮到你们自己企业的整体运费。所以我的关税就是不确定的。重点是运费是哪一段的运费,如何结算,结算的货币,何时能够确定运费。.........

竹大的博客 9023

(课程设计)C#(asp.net)电子书城网站设计与制作-计算机毕设 附源码 20963

(1)登录注册:允许用户进行账号的登录与注册,确保个人信息的安全与服务的个性化。 (2)首页:展示电子书城的最新活动、热门电子书及推荐内容,吸引用户浏览与购买。 (3)交流论坛:提供用户间交流与讨论的平台,分享阅读心得与推荐好书。 (4)通知公告:发布电子书城的最新动态、活动信息及系统更新通知,确保用户信息同步。 (5)新闻资讯:展示与阅读、文化、出版等相关的新闻,拓宽用户视野。 (6)电子书城:提供丰富的电子书资源,支持分类浏览、搜索与购买。 (7)商城管理:包括个人中心购物车、个人中心订单、个人中心地址

ID3461074420的博客 753

翁恺-C语言程序设计 PTA习题集

代码练习题

qq_46085472的博客 7640

基于SSM框架的高校实验室信息管理系统的设计与实现 毕业设计-附源码22744

系统主要包括实验室基本信息管理、设备管理、人员管理、实验记录管理等功能模块。管理员可以通过该平台方便地进行实验室资源的调度与管理,查看设备使用情况与维护记录,管理实验室成员的基本信息,并记录实验过程中的重要数据。通过集成用户权限控制模块,系统实现了不同层级用户(如管理员、教师、学生等)的操作权限划分,确保数据安全和操作的有效性。

yuyuxun的博客 399

34、实数域上高效负循环卷积算法解析

本文介绍了一种高效的实数域负循环卷积算法,通过引入离散傅里叶负循环变换(DFNT)避免传统方法的冗余,显著提升计算效率。文章详细分析了算法原理、误差传播机制,并推导出误差与方差界,提出无误差和基于3σ规则的参数设置方案。结合Cooley-Tukey与Gentleman-Sande FFT路径优化,实验验证了算法在不同精度和多项式长度下的性能优势与结果正确性,为密码学与信号处理等领域提供了高精度、高性能的卷积计算解决方案。

salt的博客 114

Android16 自定义HAL层适配一些VINTF和SELINUX问题修改

在RK里面一般权限矩阵在/rockchip/common/manifests/目录,我这版Android16的代码比较特殊,这里重点修改/device/rockchip/rockchip_generic/manifests/frameworks_compatibility_matrix.xml这个文件,不同的版本注册方式不同,在。hal_ruip_default.te,hal_ruip.te,attributes文件。拓展策略的方式添加,但是在Android16里面发现用不了。发现HAL层服务注册成功了。

tzj1058756809的博客 242

Python机器学习:从零基础到项目实战

当您翻开此书,您正踏入一场数据与智慧的修行。机器学习,并非冰冷的符码,而是机器模拟人类洞察世界的法门。本书将带您,以Python为舟,泛游于算法之海。我们不只传授“术”,更探求其后的“道”——从数据的生灭流转中观照规律,于模型的迭代演进里体悟得失。愿您合上书卷时,收获的不仅是驾驭数据的技能,更有一双洞悉复杂、化繁为简的“智慧之眼”。现在,让我们一同启程。

YunWisdom 966

Autosar CAN 网络管理标准文档

Autosar CAN 网络管理标准文档

蚂蚁小兵 924
下一篇: 一个dp问题的解法
cherip
博客等级 码龄20年 0粉丝 3原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值