如何在使用最近点对算法时存储一对点 - 腾讯云开发者社区

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计算几何平面最近点对 nlogn分治算法求平面中距离最近的两点

平面最近点对，即平面中距离最近的两点分治算法： int SOLVE(int left,int right)//求解点集中区间[left,right]中的最近点对 { double ans...分析当前集合[left,right]中的最近点对，有两种可能： 1....当前集合中的最近点对，点对的两点同属于集合[left,mid]或同属于集合[mid,right] 则ans = min(集合1中所有点的最近距离, 集合2中所有点的最近距离...当前集合最近点对中的两点分属于不同集合：[left,mid]和[mid,right] 则需要对两个集合进行合并，找出是否存在p∈[left,mid],q∈[mid,right...于是我们可以对temp以y为唯一关键字从小到大排序,进行枚举, 更新ans,然后在枚举时判断：一旦枚举到的点与p点y值之差大于ans，停止枚举。最后就能得到该区间的最近点对。

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原初学算法-分治法求平面上最近点对(Cl

本来这个算法在笔者电脑里无人问津过一段时间了，但今天正好做HDU 1007见到了这个问题，今天就来把代码分享出来吧！ ...那么最短距离一定在左半部分、右半部分、跨越左右的点对中的一个。那么你可能会有疑问了：本来最近点对也一定在这三个区域内，这不还是相当于什么都没干吗？还真不是。...我们可以假设通过递归得到了左边最小距离为d1，右边最小距离为d2，令δ = min(d1,d2) 如图所示，如果跨越左右的点对可能是最短距离，那么它也必然比δ小。...另外，可以证明对于每个矩形区域，最多尝试8个点对一定能找到最短距离（算法导论第33.4节有详细的证明，这里不再赘述）。 ...下面，通过这个算法，我们就可以写出一份代码来： /** * Find closest distance in N points.

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如何在一对一语音聊天系统的开发上寻找突破点？

后来，一对一语音聊天系统和一对一视频的出现，一定程度上解决了这个问题，它们不同于之前的“陌陌”、“探探”，功能更加简洁明了，用户可通过小视频或者相册，以及在社区广场的动态中了解到与自己趣味相投的人，如果感兴趣...但是，目前大多数一对一社交软件还是停留在“颜值至上”的阶段，如果本人颜值过不去，即便是依靠美颜美型类插件做辅助，“有趣的灵魂”也不一定到来，毕竟像Soul那样依托灵魂匹配的软件少之又少。...因此，一对一语音聊天系统想要进一步寻求突破，扩大在社交市场上的影响，就必须弱化颜值对于社交的阻碍。...平台用户与用户之间可佩戴2d、3d面具进行一对一语音聊天。可以说这款软件为线上陌生人聊天提供了一个“安全舒适”的环境，有效避免了“社恐”造成的尴尬局面。...同时，用户能够对自己的聊天背景进行修改和优化，充分保证隐私安全。这也许就是一对一语音聊天系统未来真正的发展方向，不是吗？

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《python算法教程》Day10 - 平面最近点对问题平面最小点对问题介绍代码演示

今天是《python算法教程》的第10篇读书笔记。笔记的主要内容是使用python实现求最小点对的时间复杂度为O(nlogn)的算法。...平面最小点对问题介绍在几何学中，有一个基本问题：在一个平面的n个点中，求距离最近的两个点。最直接的思路是遍历所有的点对，通过比较所有点对的距离找出距离最近的两点，即暴力算法。...具体的算法讲解可参考下述博文： https://blog.csdn.net/lishuhuakai/article/details/9133961 但运用分治法求解上述问题时，需要注意一点，距离最小的两个点可能不在于同一个分组的点集中...minDis=dis pair=[seq[i],seq[j]] return [pair,minDis] 分治法求解 #求出平面中距离最近的点对...（若存在多对，仅需求出一对） import random import math #计算两点的距离 def calDis(seq): dis=math.sqrt((seq[0][0]-seq[

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【数据结构与算法】图最短路径算法 ( Floyed 算法 | 图最短路径算法使用场景 | 求解图中任意两个点之间的最短路径 | 邻接矩阵存储图数据 | 弗洛伊德算法总结 )

文章目录一、最短路径二、图最短路径算法使用场景三、求解图中任意两个点之间的最短路径四、邻接矩阵存储图数据五、只允许经过 1 号点中转得到任意两点之间的最短路径六、在之前的基础上-只允许经过...---- 图最短路径算法使用场景 : 管道铺设线路安装地图规划三、求解图中任意两个点之间的最短路径 ---- 假设图中有任意两个点 , A 点和 B 点 , 要令 A 到 B 之间的距离...之间的距离 ; 四、邻接矩阵存储图数据 ---- 使用邻接矩阵存储下图信息 ; 下图中使用二维数组 int[][] edge 存储邻接矩阵 , 二维数组元素的值为两个点之间的边...---- 上一个章节中 , 已经求出只允许经过 1 号顶点时 , 任意两点的最短路径 ; 本章节中 , 在上一章节的基础上 , 再求经过 2 号顶点 , 是否能得到任意两个结点 , 结点..., 则不能使用弗洛伊德算法处理 ; 负环示例 :

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Paper Reading | DiskANN：十亿规模数据集上高召回高 QPS 的 ANNS 单机方案

该文提出了一种基于磁盘的 ANN 方案，该方案可以在单个 64 G 内存和足够 SSD 的机器上对十亿级别的数据进行索引、存储和查询，并且能够满足大规模数据 ANNS 的三个需求：高召回、低查询时延和高密度...如何用这么小的内存对这么大规模的数据集建索引？2. 如果原始数据内存放不下如何在搜索时计算距离？...对每个簇建基于内存的 Vamana 索引，最后将 k 个 Vamana 索引合并成一个索引。对于第二个问题，可以使用量化的方法，建索引时用原始向量，查询的时候用压缩向量。...因为建索引使用原始向量保证图的质量，搜索的时候使用内存可以 hold 住的压缩向量进行粗粒度搜索，这时的压缩向量虽然有精度损失，但是只要图的质量足够高，大方向上是对的就可以了，最后的距离结果还是用原始向量做计算的...id 文件和数据文件一一对应，id 文件中每个 id 对应数据文件中每条向量一一对应。这里的 id 可以认为是对原始数据的每条向量按 0 ～ n-1 编号。这个 id 比较重要，跟后面的合并相关。

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【基于机器学习的推荐系统项目实战-1】初识推荐系统

4.2 数据存储进行持久化存储收集到的数据。方便后续不同阶段和不同模块灵活的取用。通常会按照数据的冷热、结构化和非结构化等等特征进行分布存储。...上下文特征：最近N条浏览记录。环境特征：时间、地理位置等等。六、推荐常用算法基于流行度：最热门的、最新、最多人点赞等等。基于内容：相同标签、关键词、主题等等。...（例如阈值0.6，只有概率大于0.6时，才认为是真阳性。） AUC可以看成：随机从正负样本中选取一对正负样本，其中正样本的得分大于负样本的概率。...（就是任意选取一对正负样本，能够正样本的得分概率大于负样本的概率。）这对于正负样本的数值比例不会受影响！就优化了准确率这个评估指标。 AUC=1时，就是完美分类器。...商业目标：是否能达成商业目标如GMV。

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机器人抓取系统的现实应用与技术突破

现实世界的机器人操作系统某中心研究奖获得者Russ Tedrake正在教授机器人如何在陌生且不断变化的环境中操纵各种物体。...自监督学习的基本方法是使用未标记（但通常经过算法处理）的数据来训练机器学习模型，以对某些任务有用的方式表示数据。...在计算机视觉中，自监督学习通常涉及获取同一图像的两个副本，随机修改其中一个——裁剪、旋转、改变颜色、添加噪声等——并训练模型识别两个图像都是同一对象。...例如，杯子把手与杯身连接的点可以构成一组关键点；关键点也可能是自由空间中的点，相对于对象定义，如杯子把手留下的开口。...在最近的一篇论文中，他们考虑了一个最短路径问题的变体，即通过具有不同长度边的图找到最短路径。在这个问题变体中，图节点的位置根据某种函数变化，因此边长也随之变化。

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华为提出QA-LoRA：让微调大型语言模型‘轻装上阵’

LoRA(Low-Rank Adaptation)算法的主要思想是在预训练权重的基础上，通过引入一对低秩矩阵A和B，来在微调阶段对模型参数进行高效的调整。...LoRA 的关键思想是引入一对矩阵A和B，作为 W 的补充。...这里，对任意的 j ，所有 \widetilde{w}_{i,j} 使用相同的缩放和零点因子集来表示，即存在 \alpha_j 和 \beta_j 使得 \widetilde{w}_{i,j} = \alpha_j...我们不是完全量化 W 的每一列，而是使用一对量化的缩放和零点因子，即第 l 组因子 \alpha_{l,j} 和 \beta_{l,j} ，它们是为 j -th列中的 D_{in}/L 个元素计算的。...与QLoRA相比，QA-LoRA需要额外的存储空间用于 L \times D_{out} 对缩放和零点因子，但将 A 的参数数量从 D_{in} \times D_{int} 减小到 L \times

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【TPAMI重磅综述】 SIFT与CNN的碰撞：万字长文回顾图像检索任务十年探索历程（上篇）

当使用小规模编码本时，大多使用VLAD，FV之类的编码方法（译者注：VLAD可以理解为是BOF和FV的折中，BOF是把特征点做kmeans聚类，然后用离特征点最近的一个聚类中心去代替该特征点，损失较多信息...只考虑离特征点最近的聚类中心，同时保存了每个特征点到离它最近的聚类中心的距离；像FV那样，VLAD考虑了特征点的每一维的值，对图像局部信息有更细致的刻画）。...然而，在使用SIFT和GIST特征数据库进行测试时，谱哈希方法被证明要优于乘积量化方法。在这些基于量化的最似最近邻算法中，PQ算法表现得最为出色。...为了减少软量化的存储成本和查询视觉词汇的数量，Cai等提出当局部特征离最近的视觉词汇距离很远时，该特征可以被丢弃而且不会带来性能的下降。...两篇文献中的方法都离线构建图像的图结构，通过边缘指示两个图像是否共享同一对象。对第一种方案来说，只有通过几何验证的特征才会被被保留，这降低了存储成本。

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微软研究院出品《数据科学基础》，放眼未来40年（PDF下载）

同时，在自然科学、商业和其他领域，收集和存储数据的能力不断上升，这对数据的理解以及如何在现代环境中进行数据处理提出了更高的要求。...考虑到这一点，我们写了这本书，希望本书可以涵盖我们期望在未来40年内有用的理论，本书与过去同类数据的一个主要变化是之一对概率、统计和数值方法更加重视。...向量表示不仅仅是用于存储记录的许多字段的簿记设备。实际上，向量的两个显着方面：几何（长度，点积，正交等）和线性代数（相关性，秩，奇异值等）结果是相关的。...更具体地说，就是当涉及到高维度时，我们对二维或三维空间的直觉可能出乎意料地出现偏差。第2章阐述了理解这类偏差所需的基础知识。本章以及整本书的重点是多关注知识和思想以及数学基础，而不是特定的应用。...本章给出了SVD的数学和算法的原理描述。奇异值分解的应用包括主成分分析，这是目前已经广泛使用的技术，以及对概率密度、离散优化等与统计学结合后的现代应用，对这类应用的描述相对详细。

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光栅化 (Rasterization)

上一篇文章讨论了如何在多边形的某一点上分配光强度值，这里主要讨论如何为多边形确定实际的像素，即在栅格屏幕上的对应位置，这个过程称为光栅化(Rasterization)或者扫描转换 (Scan conversion...)/(ye-ys) 浮点数伪代码：整数伪代码：这里 x = xi, xf > 0 时，一开始 xf = -0.5，四舍五入，如果 xf > 0,则说明 mf > 0.5，所以近1。...如图所示，竖条的每一个小格代表一个 a[i]，y的值是无序的，扫描中，每一条扫描线每产生一对 (x,y)，找到对应y值，如果不存在这个y，则加入一个链表，即 a[n+1]，然后 x 根据升序插入，因为是链表...在得出多边形在屏幕中相应位置时，也要计算改像素点的光强并存储。 PS: a[0] 出现两个相同的 x 值4，是因为它处于转折点。...实现光栅后，接下来要做的事情是多边形填充，可参见转载的文章多边形区域填充算法－－扫描线填充算法。

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机器学习，学前概览

由于SVM是借助二次规划来求解支持向量，而求解二次规划将涉及m阶矩阵的计算（m为样本的个数），当m数目很大时该矩阵的存储和计算将耗费大量的机器内存和运算时间。...主要有一对多组合模式、一对一组合模式和SVM决策树；再就是通过构造多个分类器的组合来解决（摘自：百度文库，感谢贡献者住山使） SVM应用：手写体数字识别//文本分类//图像识别//语音信号处理//...如果你想要一些概率信息（如，为了更容易的调整分类阈值，得到分类的不确定性，得到置信区间），或者希望将来有更多数据时能方便的更新改进模型，LR是值得使用的。...rock：也采用了随机抽样技术，该算法在计算两个对象的相似度时，同时考虑了周围对象的影响 chemaloen（变色龙算法）：首先由数据集构造成一个K-最近邻图Gk ,再通过一个图的划分算法将图...对于更能体现对象本质的属性赋予较高的权值 birch： BIRCH算法利用树结构对数据集进行处理，叶结点存储一个聚类，用中心和半径表示，顺序处理每一个对象，并把它划分到距离最近的结点，该算法也可以作为其他聚类算法的预处理过程

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最新综述：深度学习图像三维重建最新方法及未来趋势

然后再输入另一对编码器解码器回归出三维体积模型。这个工作在后来被Sun等人[9]发展出也回归输入的位姿。这三类图更容易从二维图片中恢复，但很难重建出复杂精细的结构。...但是栅格精度越高，其存储会随着三次方增长，因此体积栅格表示消耗大量内存。我们把基于算法是否使用空间划分，形状划分，子空间参数化，或是由粗到精的优化策略分为四类。...三为自由式形变（FFD）:除了对模版顶点形变，还可以如上图下半部分所示对附近空间形变，它被用于[58],[59],[60]，它的优点是不需要顶点一对一的对应。...这个算法让神经网络记住看过的图片并在输入新图片时更新存储，这可以解决物体自我遮挡问题。...为了实现高分辨率的三维体积重建，最近的许多论文都使用了中间表示，通过多个深度图，然后进行体积或基于点的融合。

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如何在 Spring Boot 中实现在 Request 里解密参数返回的功能？

前置知识在阅读本文之前，需要您了解以下知识点：Spring Boot 框架的 MVC 架构和请求处理机制Java Cryptography Extension(JCE) 加密库的使用方法Base64 编码的基本概念和使用方法对称加密算法的基本概念和使用方法...（如 AES 算法）如果您已经掌握了以上知识点，则可以直接跳过第二节开始阅读本文。...对称加密就是加密和解密使用同一个密钥的加密方式，其加密速度快，适合加密大量数据。而非对称加密则是指使用一对不同的密钥进行加密和解密操作，其中一个密钥为公钥，另一个为私钥，公钥可公开，私钥则保持机密。...在本例中，我们对所有请求进行拦截，以确保所有传递的参数都能够进行解密操作。4. 总结本文介绍了如何在 Spring Boot 中实现在 Request 里解密参数返回的功能。...最后，需要提醒大家的是，在进行加解密操作时需要注意数据的安全性，尤其是对于敏感数据。在实际项目中，建议使用更为严格的数据加密和存储方式，确保信息的安全。

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向量数据库基础：HNSW

Pgvector 是 PostgreSQL 的一个扩展，允许在数据库中存储和检索向量数据。它支持 HNSW（分层可导航小世界）索引，这使得对高维向量数据进行快速近似最近邻搜索成为可能。...探索近似最近邻搜索 (ANN) 近似最近邻搜索 (ANN) 是一种计算问题，其重点是在数据集中找到与给定查询点最接近的数据点。...在实现 HNSW 时，对这些领域的关注可以显著影响索引的性能和可扩展性，使其适用于高维空间中搜索和数据检索的广泛应用。 HNSW 方法：优点和挑战 HNSW 索引算法带来了几个优点和挑战。...以下是如何在每个上下文中使用一行代码利用 HNSW，使您的向量数据库更强大、搜索效率更高，无论是在我们的云平台上还是使用开源版本。...此索引借助 HNSW 算法的速度和准确性，有助于高效进行最近邻搜索。

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向量数据库？那咱们就浅谈一下吧

（如 TF-IDF，BM25）对匹配的结果排序。...HNSW 的主要思想是构建这样一个图，其中任何一对顶点之间的路径都可以通过少量步骤遍历。它的思想跟六次握手规则（人与人之间的社会关系距离不超过6个）有异曲同工之妙。...如果我们要找到图中某个点最相近的点，我们可以在图中任选一点，通过贪心算法不断移动到离目标相对最近的点，直至无法移动到更好的节点。如下图：一开始，我们选择 A 作为入口点。它有两个邻居 B 和 D。...这种算法的弊端是有可能在达到局部最优解时就提前停止。我们可以通过使用多个入口点来提高搜索的准确性。好，理解了这两种算法后，我们将其组合，看看 HNSW 是如何运作的。...于查询过程同样，我们从最上层一步步往下找，找到第 2 层中离插入点最近的点，然后选择 M 个点构建邻居关系，然后在第 1 层和第 0 层依葫芦画瓢：好，现在大家对 HNSW 是如何高效构建和查询就有了一个比较直观的认知

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ikd-Tree：增量KD树在机器人中的应用

B、构建增量K-D树构建增量K-D树与构建静态K-D树类似，只是为增量更新维护额外信息，整个算法如算法1所示：给定一个点阵列V，首先按协方差最大的分割轴对点进行排序（第4-5行），然后中值点保存到新树节点...，对于点P的删除或重新插入，该算法会找到存储点P的树节点，并修改删除的属性。...伪代码如算法2所示。...4）下采样：我们的ikd树进一步支持下采样，如算法3所述，对于给定的点P和下采样分辨率L，该算法将空间均匀地划分为长度为L的立方体，然后找到包含点P的长方体CD（第1行），该算法只保留最靠近CD中心的点...图3：重建不平衡子树重建算法如算法4所示，将要在线程中重建的子树表示为T，将其根节点表示为T，第二个线程将锁定所有增量更新（即点插入、重新插入和删除），但不会锁定此子树上的查询（第2行）。

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机器学习算法：K-NN（K近邻）

简介图片k-最近邻算法，也称为 kNN 或 k-NN，是一种非参数、有监督的学习分类器，它使用邻近度对单个数据点的分组进行分类或预测。...虽然它可以用于回归问题，但它通常用作分类算法，假设可以在彼此附近找到相似点。对于分类问题，根据比重分配类别标签，即使用在给定数据点周围最多表示的标签。...距离度量kNN距离指标计算回顾一下，k-最近邻算法的目标是识别给定查询点的最近邻，以便我们可以为该点分配一个类标签。...当 p 等于 2 时，这个公式表示欧几里得距离，p 等于 1 表示曼哈顿距离。图片汉明（Hamming）距离：这种技术通常与布尔或字符串向量一起使用，识别向量不匹配的点。因此，它也被称为重叠度量。...例如，一篇论文展示了如何在信用数据上使用 kNN 可以帮助银行评估向组织或个人提供贷款的风险。它用于确定贷款申请人的信用状况。生命健康kNN 还应用于医疗保健行业，预测心脏病发作和前列腺癌的风险。

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为什么「反向传播」一定要在生物学上有对应？谷歌研究科学家Eric Jang提出质疑

机器学习领域的一个严重错误就是，对统计学工具和最优控制算法赋予了太多生物学意义。 ?...大脑对反向传播算法的近似。然而，讨论并未终止。最近，谷歌 Robotics 研究科学家 Eric Jang 发表博客，对 BPDL 中的反向传播观点提出质疑。反向传播为什么一定要有生物学对应？...如果使用反向传播无法实现大脑中的学习规则，那么这些规则要如何实现呢？基于反向传播的更新规则如何在遵循生物学约束的同时实现类似的性能？...许多 BPDL 算法往往不如反向传播，因为它们尝试在更新机制中利用高效的优化机制，且具备额外的约束。如果目标是构建生物学可信的学习机制，那么 DNN 中的单元不应与生物神经元一一对应。...用来寻找学习规则的函数逼近器的选择是无关紧要的——我们真正在乎的是生物大脑如何学习像感知这样的困难任务，同时遵循已知的限制条件，如生物神经元不把所有的激活都存储在记忆中，或者只使用局部的学习规则。

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