你真的掌握数据结构与算法了吗？

最新推荐文章于 2025-12-01 06:10:14 发布
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#数据结构 #算法 #系统架构

下面十大问题，可以评估你是否真的掌握了数据结构和算法。

  1. 数据量少时，直接插入排序性能高的原因是什么？
  2. 从平均性能来看，堆排序为何比快速排序慢？
  3. 快速排序为何如此高效？
  4. 为什么基础库的快速排序要采用混合算法？
  5. 数组的优势是什么？
  6. Hash 数据结构存在哪些缺陷？
  7. 树结构为何不适合大规模计算？
  8. 数据结构和算法是否需要考虑系统架构？
  9. 数据结构和算法与缓存友好性有什么关系？
  10. 设计数据结构时，为什么需要关注伪共享问题？
ICCV 2025 最佳论文公布！卡内基梅隆大学提出BRICKGPT：让AI化身乐高大师，文本生成实体积木，还能保证搭得稳！
我爱计算机视觉
10-22 502
上图直观展示了BRICKGPT的强大能力：输入一句“一个流线型的长船体船只”，系统就能一步步生成积木搭建的步骤，最终的成品不仅可以用手拼装，甚至还能由机器人手臂自动完成。为了实现物理稳定性的判断，研究者们建立了一个精细的力学模型，考虑了重力、积木之间的支撑力、以及连接栓产生的摩擦力等，通过求解静态平衡来判断每一块积木是否稳固。从上方的量化结果表格中可以看到，BRICKGPT在“有效性”（生成的结构没有不合规的积木或碰撞）和“稳定性”两个关键指标上，都取得了近乎完美的成绩。没错，就像AI版的乐高大师！
ICCV 2025｜高德USP：图像生成与理解的统一自监督预训练
高德技术
07-11 668
在将预训练模型权重适配到下游理解和生成模型时，针对图像分类任务，ViT 编码器的预训练权重可直接继承，无需额外调整，且仍然使用Class Token作为最终表征。USP 显著提升了 DiT 与 SiT 两个扩散模型的训练效率，仅用 600K 和 150K 步即可超越原始 7M 步的表现，分别加速 11.7× 和 46.6×，同时在图像识别任务中也保持了强大表示能力，具备良好的扩展性且无额外开销。同时，USP结合其他利用外部模型加速扩散模型收敛速度的方法，可以取得比单一方法更好的效果，表现出良好的正交性。
ICCV 2025最佳论文出炉！CMU团队带来BrickGPT：让文本生成3D积木！
2501_93716422的博客
10-23 1029
ICCV 2023 公布多项重磅奖项：CMU团队凭借BrickGPT获最佳论文奖，该研究实现了从文本生成物理稳定的3D积木结构。
论文解读 | ICLR 2025 满分论文！ICCV 2023 最佳论文奖得主新作！利用一致光传输提升图像照明编辑效果
2302_79932616的博客
04-23 1232
在过去十年里，基于学习的方法在图像重光照领域的地位日益重要，逐渐成为关键的基线。有研究利用深度神经网络从光场数据中学习先验知识；也有研究在神经网络训练时引入物理先验，以此增强网络的重光照能力；还有研究借助高动态范围（HDR）照明地图，通过显式优化 Phong 模型先验来训练重光照模型。此外，诸多研究聚焦于提升光照建模的效率、性能和合理性，提出了各类基线方法。研究方向具体内容基于神经网络的图像光照编辑利用神经网络从光场数据学习先验知识，或结合物理先验、HDR照明图等训练重光照模型。
刚刚，ICCV最佳论文出炉，朱俊彦团队用砖块积木摘得桂冠
欢迎来到我的博客
10-22 671
来自卡耐基梅隆大学（CMU）的研究获得了最佳论文奖，以色列理工学院（Technion）的研究获得最佳学生论文奖。10 月 22 日凌晨，国际计算机视觉大会 ICCV（IEEE International Conference on Computer Vision）揭幕了本年度最佳论文等奖项。来自卡耐基梅隆大学（CMU）的研究获得了最佳论文奖，以色列理工学院（Technion）的研究获得最佳学生论文奖。ICCV 是全球计算机视觉三大顶会之一，每两年举办一次，今年的会议在美国夏威夷举行。
ICCV 2025 最佳论文系列整理：聚焦计算机视觉前沿突破
sexy19910923的博客
10-23 1278
本文将深入探讨ICCV 2025的各项最佳论文奖项，包括最佳论文（Marr Prize）、最佳论文荣誉提名、最佳学生论文、最佳学生论文荣誉提名，以及表彰十年经典之作的Helmholtz Prize，旨在为读者呈现这些引领未来计算机视觉发展的突破性研究。
封神之作！CMU的BRICKGPT让文本生成3D积木稳了，喜提ICCV 2025最佳论文！
2501_92747450的博客
10-23 1078
教育背景：本科毕业于滑铁卢大学（计算机科学与组合优化双学位），卡耐基梅隆大学（CMU）计算机科学在读博士，师从Jun-Yan Zhu教授。研究方向：跨计算机视觉、计算机图形学与人工智能领域，核心探索“如何让AI不仅在计算机中发挥作用，更能落地物理世界”。研究主页：https://avapun.com/
ICCV 2025 最佳论文出炉！何恺明、孙剑等十年经典之作夺奖
阿木寺的博客
10-23 208
今年获奖的论文有两篇，分别是2015年何恺明、张祥雨、任少卿和孙剑发表的「Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification」，以及Ross Girshick发表的「Fast R-CNN」。在训练VGG16这一深度网络时，Fast R-CNN的速度是R-CNN的9倍，测试速度则快213倍，并在PASCAL VOC 2012数据集上取得了更高的平均精度均值（mAP）。
ICCV 2025最佳论文出炉！何恺明的十年经典之作夺奖
Datawhale
10-22 144
今年获奖的论文有两篇，分别是2015年何恺明、张祥雨、任少卿和孙剑发表的「Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification」，以及Ross Girshick发表的「Fast R-CNN」。在训练VGG16这一深度网络时，Fast R-CNN的速度是R-CNN的9倍，测试速度则快213倍，并在PASCAL VOC 2012数据集上取得了更高的平均精度均值（mAP）。
ICCV 2025最佳学生论文 | FlowEdit：告别反演，一种更直接的图像编辑范式，结构保持力SOTA！
我爱计算机视觉
10-22 606
CV君认为，这种“告别反演”的思路，很可能会启发未来更多的研究，并有望被集成到主流的文生图模型（如Stable Diffusion、FLUX）中，让AI“P图”变得更加得心应手。因为它经过了噪声空间的“瓶颈”，会导致不合理的匹配（如下图所示，源分布中的蓝点可能被错误地匹配到目标分布中较远的红点，而不是更近的蓝点），从而增加了“传输成本”，损害了图像结构。：然后，用这个“种子”噪声图，结合新的文本指令（比如“把老虎换成猫”），通过一个反向的ODE过程，再一步步“重建”出一张新的图片。
ICCV 2025 highlight: MovingDroneCrowd：动态无人机视角下密集行人视频计数、跟踪新基准！
我爱计算机视觉
09-17 984
基于定位和跨帧匹配的方法在定位和匹配上都出现了明显错误，尤其是匹配几乎完全不正确。这表明，以往基于定位和匹配的方法难以有效应对动态且密集的场景。随着无人机的普及，无人机在计算机视觉中的应用越来越广泛，例如交通管理、公共安全、旅游景点的人群分析等。，通过先求共享密度图，再与全局密度图相减得到inflow密度图，有效解决了复杂动态场景下的视频计数难题。通过绕开对“定位 + 跨帧匹配”的依赖，SDNet在复杂动态无人机场景中展现出了。给定相邻两帧，计算每一帧的共享密度图，包含了当前帧与相邻帧中。
ICCV 2025 | 沈春华团队新作：点图匹配+时序运动=动态重建最优解！
2501_92747450的博客
08-15 929
动态场景的三维重建因物体运动干扰而面临挑战，现有方法常依赖独立模块估计几何与运动，导致效率低下和误差累积。尽管最近的DUSt3R模型通过**点图（pointmap）表示法展现了统一几何与匹配的潜力，但其在动态区域存在匹配歧义。为解决此问题，本文提出POMATO，一个通过融合点图匹配（pointmap matching）与时序运动（temporal motion）的统一框架。该框架通过引入一个点图匹配头（pointmap matching head）来显式学习跨视图的像素对应关系，并设计了一个。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1880
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1560
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1903
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
11-27 1572
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 1562
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
LMM-Det：让大型多模态模型在目标检测中脱颖而出
最新发布
AI浩
12-01 1331
大型多模态模型因其在多模态理解、推理和上下文学习等方面的卓越能力，在人工智能研究和工业界引起了广泛的关注和兴趣。虽然 LMM 在图像描述、视觉问答和视觉定位等多模态任务上已展现出有前景的结果，但其目标检测能力与专业检测器相比仍存在显著差距。为弥补这一差距，我们摒弃了将重型检测器与 LMM 集成的传统方法，提出了 LMM-Det，这是一种简单而有效的方法，它利用大型多模态模型进行纯目标检测，而无需依赖专门的检测模块。
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