Minimum distance of three points

视觉特征-自监督-掩码特征预测【2025-06】:V-JEPA-2【100万小时互联网视频,每样本:4秒×4➜16帧】【Stage1:表征学习⮕Stage2:V-JEPA2-AC(自回归下一帧预测)】 图14 展示了在实验室1中,使用杯子进行抓取操作任务的起始和目标框架示例。对于抓取和带物体到达任务,模型仅看到一个目标图像。对于拾取-放置任务,除了最终目标外,我们还向模型展示两个子目标图像。第一个目标图像显示物体被抓取,第二个目标图像显示物体在目标位置附近。模型首先针对第一个子目标优化动作4个时间步,然后自动切换到第二个子目标进行接下来的10个时间步,最后针对第三个目标进行最后4个时间步。 阅读详情


#include <vector>
#include <iostream>
#include <climits>
#include <algorithm>
using namespace std;
/*
  Given three arrays, A, B, C, you can get three element a,b,c from each of them.
  Find the minmum distance |a - b| + |b - c| + |c - a|
*/
int minDistance(vector<int>& num_1, vector<int>& num_2, vector<int>& num_3) {
  int minDis = INT_MAX;
  sort(num_1.begin(), num_1.end());
  sort(num_2.begin(), num_2.end());
  sort(num_3.begin(), num_3.end());
  int m = num_1.size();
  int n = num_2.size();
  int k = num_3.size();
  int i = 0, j = 0, l = 0;
  while(i < m && j < n && l < k) {
    int sum = abs(num_1[i] - num_2[j]) + abs(num_2[j] - num_3[l]) + abs(num_3[l] - num_1[i]);
    minDis = min(minDis, sum);
    int nextMin = min(num_1[i], min(num_2[j], num_3[k]));
    if(nextMin == num_1[i]) i++;
    else if(nextMin == num_2[j]) j++;
    else k++;
  }
  return minDis;
}

int main(void) {
  vector<int> num_1{2, 4, 5, 6};
  vector<int> num_2{5, 10, 12};
  vector<int> num_3{4, 13, 15};
  int distance = minDistance(num_1, num_2, num_3);
  cout << distance << endl;
} 

视觉特征-自监督-同源不同crop视图一致性【2020-06】:BYOL(自举潜在表征)【在线网络+目标网络】【目标网络EMA更新】【停止梯度】【同图双视图预测一致】【无需负样本】【避免表征坍塌】 We introduce Bootstrap Your Own Latent (BYOL), a new approach to self-supervised image representation learning. BYOL relies on two neural networks, referred to as online and target networks, that interact and learn from each other. From an augmented view o 阅读详情

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