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ROI Pooling解决的是候选区域大小不一致的问题，ROI Pooling之后，候选区域的大小一致，就可以进行并行的计算，加快速度。有大量的重复计算，非常耗时。

主要内容：Swin Transformer 是在Vit的基础上进行的改进，针对Vit的全局自注意力计算复杂度过大的问题，提出了window的思想，使得自注意力的计算局限在window里面，从而减少复杂度。ROI Pooling解决的是候选区域大小不一致的问题，ROI Pooling之后，候选区域的大小一致，就可以进行并行的计算，加快速度。L1 loss（又称MAE）,平均绝对误差：预测值和真实值之间的误差：sum(|y_pre - y_true|)/n ，用于回归问题。的一维向量，再进行线性映射，得到。

因此正确的算法应该注意硬币的顺序，比如数值小的硬币要在数值大的硬币前面。只需要两层循环，外面的循环从小到大遍历硬币，里面的循环遍历总钱数。答案当然是不对的，问题在哪呢？乍一看好像dp[j] = dp[j-2]+dp[j-3]没毛病。但是这里忽略了一个问题，就是硬币的组合不含顺序。比如以 7 元为例子，应该有 2 2 3这一种组合，但是我上面的代码计算的其实是 2 2 3，2 3 2， 3 2 2三种组合。今天面试问了个题目，有2元和3元的硬币无数个，组合成99元有多少种方式？

六自由度：坐标x,y,z和绕x,y,z轴的旋转。点云配准就是找到变换矩阵T。点云配准一般分为两步：粗配准+细配准。

AdaGrad：参考全部历史梯度，使学习率自适应的下降。缺点：学习率很快变成0。2、学习率调整为更新量的平方的加权平均。AdamW：加上了weight decay。每个指数加权平均后的梯度含有之前梯度的信息。ps:网上有人说和二阶信息有关，没太明白。Nadam：加上了Nesterov。Adadelta：设置窗口W，1、Adam：结合了动量和Ada。优化：从梯度和学习率入手。改为对过去所有的梯度平方的。就是所有梯度的平方和。

给定一个未排序的整数数组 nums ，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。T：给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。T:给你一个字符串数组，请你将 字母异位词 组合在一起。T: hash不太行，排序可以，每个单词先排序，再对strs排序。字母异位词 是由重新排列源单词的所有字母得到的一个新单词。请注意 ，必须在不复制数组的情况下原地对数组进行操作。的那 两个整数，并返回它们的数组下标。A：hash去重，再一个个数，复杂度是。

算法岗面经，自用。若能帮到有缘人，喜甚。