从排序数组中删除重复项(传送门) 题目： 给定一个排序数组，你需要在原地删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。...不要使用额外的数组空间，你必须在原地修改输入数组并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。...} } number+=1; return number; } } 题目剖析： 关键点有几个：排序数组（已排序），原地删除...要想解这道题，最主要的是要理解数组对象的存储的数据都是对其他的数据的引用，他存储在各种常量池中。
从排序数组中删除重复项 给定一个有序数组，你需要原地删除其中的重复内容，使每个元素只出现一次,并返回新的长度。 不要另外定义一个数组，您必须通过用 O(1) 额外内存原地修改输入的数组来做到这一点。...], 你的函数应该返回新长度 2, 并且原数组nums的前两个元素必须是1和2 不需要理会新的数组长度后面的元素 要求在原地修改，同时是有序数组 定义一个长度标识 var size = 0 记录不重复元素的位置...遍历数组,当数组元素 nums[i] 和 nums[size] 相等时，说明该数字重复，不予处理，不相等是，使size + 1。...（Swift中已经废弃了++运算符，所以在使用 size += 1 代替。...开始用Swift学习算法中，在LeetCode中开始做初级算法这一章节，将做的题目在此做个笔记吧。
leetcode explore 初级算法第一题：从排序数组中删除重复项。...i++) { print(nums[i]); } 一大片的英文字母… 我们来提练下题目的意思： 1、输入：是一个列表，同时是一个 sorted array nums，即排好序的列表，并且列表中只包含数字...array，两者意思是等价的 3、注意看 Clarification 这段话，它说明了题目的另一个要求，和 in-place 是一致的，即题目虽然输出是一个数字，但会去检查函数传入的那个列表，要求它的前 n 项必须依次是不重复的数字...i += 1 nums[j] = f j += 1 return j 说明 这个题目其实是简化过的，因为它的前提条件就是这个列表是
class Solution(object): def removeDuplicates(self, nums): """ ...
leetcode 链接：https://leetcode-cn.com/problems/remove-duplicates-from-sorted-array...
在本文中，我将分享一些Python函数，它们可以帮助我们进行数据清理，特别是在以下方面： 删除未使用的列 删除重复项 数据映射 处理空数据 入门 我们将在这个项目中使用pandas，让我们安装包。...df.head()将显示数据帧的前5行，使用此函数可以快速浏览数据集。 删除未使用的列 根据我们的样本，有一个无效/空的Unnamed:13列我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...删除重复项 让我们使用此函数检查此数据集中的重复项。 df[df.duplicated(keep=False)] ? keep允许一些参数检查重复项。...在本例中，我希望显示所有的重复项，因此传递False作为参数。现在我们已经看到这个数据集中存在重复项，我想删除它们并保留第一个出现项。下面的函数用于保留第一个引用。...df = df.drop_duplicates(keep="first") 我们可以使用len(df)或df[df.duplicated(keep=False)]检查是否删除了重复项。
存在递归终止的条件。递归问题必须得有终止条件，否则将会无限循环。 如何编写递归代码 编写递归代码的关键是将符合递归条件的问题公式化，将问题变成递推公式，寻找终止条件，然后根据公式“翻译”为代码。...例如斐波那契数列的问题：数列的前两项为1，从第三项开始，每一项都等于前两项之和，那么求解斐波那契数列的第 n 项则有： n 为正整数 n ∈N 当 n=1 或 n=2 ，值为1 当 n>2 时，则...递归的堆栈溢出问题 在函数调用会使用栈来保存临时变量，每调用一个新的函数，都会将临时变量封装为栈帧，压入内存栈，等函数执行完成后，再将栈帧出栈，所以，如果递归求解的数据规模很大，调用层次很深，一直往函数栈里添加数据...为了避免重复，可以使用字典将计算过的值存储下来，当递归调用到已经计算过的值时，直接从字典中取值并返回，这样就省掉了重复计算。...，因此，在实际开发过程中，可以根据实际情况来决定是是否使用递归实现，例如可以将上述的斐波那契数列的代码改为非递归代码，如下所示： public static int Fibonaci(uint n) {
因为LRU算法被将数据添加到缓存中的条件是最近访问一次即可， 如果当前有大量数据被访问，将缓存中我们高频访问的数据挤了出去，而这些数据在很长的一段事件内斗不会在被访问了，这就造成了缓存污染。...等于k_次，即可将该帧从历史队列中放入缓存队列中，放在最新访问的位置(即，头或尾，这取决于你的实现，哪边是最久访问，哪边是最新访问。) 大于k_次，将更新在缓存队列中的位置，即放在最新访问的位置。...判断给定frame_id是否合法 & 存在。 根据原来的状态与要变更的状态，更新当前可驱逐帧的数量。 最后更新该帧状态。...判断是否是可驱逐的，不可驱逐的，也不能删除。 根据该帧的访问次数，判断从历史队列中删除还是在缓存队列中删除。 更新可驱逐帧的数量。...---- constexpr if 以下内容来源于ChatGPT constexpr if 是 C++17 中引入的编译时条件分支语句，用于在编译时根据条件选择是否编译特定的代码块。
直接法与特征点法的对比 “ 直接法最大的贡献在于，以更整体、更优雅的方式处理了数据关联问题。特征点法需要依赖重复性较强的特征提取器，以及正确的特征匹配，才能得正确地计算相机运动。...优势： 1）节省特征提取与匹配的大量时间，易于移植到嵌入式系统中，以及与IMU进行融合； 2）使用的是像素梯度而不必是角点，可以在特征缺失的场合使用，如环境中存在许多重复纹理或是缺乏角点，但出现许多边缘或光线变量不明显区域...数据关联和位姿估计，在直接法中是耦合的，而在特征点法中则是解耦的。耦合的好处，在于能够更整体性地处理数据关联；而解耦的好处，在于能够在位姿不确定的情况下，仅利用图像信息去解数据关联问题。...，跟踪成功则判断是否满足关键帧条件。...：先用宽松的判断条件加入新的关键帧和三维点以保证后续帧的鲁邦跟踪，再删除冗余关键帧和不稳定三维点以保证BA效率和精度。
上海银行（10 分钟） 怎么保证缓存数据一致性？ 对于读数据，我会选择旁路缓存策略，如果 cache 不命中，会从 db 加载数据到 cache。对于写数据，我会选择更新 db 后，再删除缓存。...消息队列方案 我们可以引入消息队列，将第二个操作（删除缓存）要操作的数据加入到消息队列，由消费者来操作数据。 如果应用删除缓存失败，可以从消息队列中重新读取数据，然后再次删除缓存，这个就是重试机制。...如果删除缓存成功，就要把数据从消息队列中移除，避免重复操作，否则就继续重试。 举个例子，来说明重试机制的过程。...栈里面存着的是一种叫“栈帧”的东西，每个方法会创建一个栈帧，栈帧中存放了局部变量表（基本数据类型和对象引用）、操作数栈、方法出口等信息。栈的大小可以固定也可以动态扩展。...所以，解锁的时候，我们要先判断锁的 unique_value 是否为加锁客户端，是的话，才将 lock_key 键删除。
是否允许重复选择 切换内容，表格列联动展示。...输入与已存在重复的数据，如代码、名称 修改按钮 修改成功的提示 数据写入表中 xgsj、xgry、yxbz等字段 loading 修改后查看 不修改，直接保存 多次修改...删除按钮 是否确认删除的提示 直接刷新页面即可，不需要删除成功提示 数据删除完全，没有遗漏 loading 逻辑删除/物理删除 逻辑删除，可能有些功能没有加判断，导致删除了有些功能还查得到数据...收藏按钮 收藏，添加到收藏，按钮变为取消收藏 取消收藏，从收藏中移除，按钮变为收藏 收藏多个，形成多个分页 收藏后数据展示的排序是否与原来一致 校验给出不允许添加提示后，图标还是变成了已添加图标... 有效标志、删除标志，若表中有这个字段，需考虑是否增加判断 数据权限，不同权限用户登录 查询条件不一样 重置后条件不一样 查的数据权限不一样 钻取 下钻
然而，事件检测是否真的是必要的视频段落字幕？ 我们回顾一下图像段落字幕任务。SOTA方法可以直接从图像中生成句子，而不预测图像坐标序列。...因此，它在描述生成过程中消耗了更多的计算资源 2）其次，大量的候选帧也使得字幕模型很难学习一个有效的注意机制来形成一个连贯的描述逻辑 ，来描述视频中的不同事件 3）第三，字幕模型通常倾向于在数据集中产生高频率的冗余单词和短语...它包括一个“添加”操作，逐步公开新的视频帧给模型；以及一个“擦除”操作，抑制过度访问重复的视频内容。...因此，作者提出了在视频编码过程中显式地选择关键帧。用一个关键帧选择层来增强普通编码器，它根据其上下文表示来预测每个片段的信息量。...然后，根据clip feature与之前上下文的视觉相关性，来判断是否要将他们加入到视频记忆中。该上下文可以使模型保持事件和描述的一致性。
模板可以被提前手动提供，或者使用从运动中恢复形状的方法从视频序列的数帧中计算模板。...优化求解 对于新来的一帧，我们首先用先前帧的求解结果来预测和，然后再通过交替固定两者中的一项来优化另一项。这个优化过程迭代进行直到收敛或者达到算法的最大迭代次数。 3.1....通过删除离散约束并添加惩罚项，问题(8)可以视为松弛图匹配问题。...为了全面评估所提出的算法与基准算法的比较，我们创建了一个新的数据集用于可变形表面跟踪，称为可变形表面跟踪(DeSurT)。使用Kinect相机收集此数据集，以评估各种变形和不同光照条件下的跟踪性能。...如图4和图5所示，所有比较的基线算法都受到弱纹理和重复纹理化表面的影响，但我们的算法能够在帧间提供准确的跟踪结果。
递归的精髓主要是把握好如下三个方面： 1、明确递归终止条件； 2、给出递归终止时的处理办法； 3、提取重复的逻辑，缩小问题规模。 1)....从程序实现的角度而言，我们需要抽象出一个干净利落的重复的逻辑，以便使用相同的方式解决子问题。...要完成此任务，可以向函数传递参数，或者提供一个入口函数，这个函数是非递归的，但可以为递归计算设置种子值； 检查要处理的当前值是否已经与基线条件相匹配(base case)。...七、尾递归优化 在计算机中，函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。...八、常用算法 斐波拉契数列 数列：规定F(0) = 0，F(1) = 1，从第三项起，每一项都等于前两项的和，即F(N) = F(N - 1) + F(N - 2) (N >= 2) 参考代码 def
请注意：“Maine” 在 2018 年 ACT 数据中出现了两次。下一步是确定这些值是重复的还是数据输入不正确引起的。我们将使用一种脱敏技术来实现这一点，它允许我们检查满足指定条件的数据帧中的行。...函数 compare_values() 从两个不同的数据帧中获取一列，临时存储这些值，并显示仅出现在其中一个数据集中的任何值。...现在我们知道，需要删除 ACT 数据集中 “State” 列中的 “National” 值。...这可以使用与我们在 2018 年 ACT 数据集 定位和删除重复的 ‘Maine’ 值相同的代码来完成: ?...这种类型转换的第一步是从每个 ’Participation’ 列中删除 “%” 字符，以便将它们转换为浮点数。下一步将把除每个数据帧中的 “State” 列之外的所有数据转换为浮点数。
CAN/LIN收发器的测试是确保通信接口硬件设计可靠性和功能性的重要环节，尤其是在汽车等安全关键性场景中。 1、CAN/LIN收发器的测试项详解 1....功能性测试 目的是验证收发器的核心功能是否满足协议要求。 发送与接收功能：检查收发器在发送和接收数据时是否正确处理帧格式，包括数据帧、远程帧、错误帧等。...总线唤醒功能：测试休眠状态下是否能通过唤醒帧正确恢复工作。 错误管理能力：检查收发器的错误检测和恢复功能，包括错误计数器的管理、主动错误帧发送等。...2、电气特性测试 关注收发器在各种供电和电磁环境中的表现。 电压范围测试：测试收发器能否在最小和最大供电电压（如5V±10%）下正常工作。...测试执行：在真实场景和极端条件下重复测试，确保设备的稳定性和可靠性。 测试记录与分析：使用专业软件（如CANoe）记录数据，并生成详细报告。
在2021年MSU比赛中，关于 AV1 的比赛指标，TXAV1 参加了29项，取得了28项领先，获得综合最佳。...为了更好的获取数据、减少重复计算和数据的拷贝，设计了一套以treeNode(方便获取节点属性信息， 避免重复计算)，IdenticalCU(利用相同Cu计算结果，减少计算量)，和SwapBuffer（通过内存交替使用...2、帧内快速CU，TU决策算法设计 以周边块的信息，包括划分尝试，划分模式，失真代价等，提前决策当前块是否继续划分。 以当前块的CU/TU或子CU/TU的信息为参考， 提前终止当前划分。...3、帧内模式算法设计 采用多级帧内预测算法，通过简单估算，初步筛选出几个重要候选，然后做完整变换，再根据模式和代价补做角度和滤波，大幅加速帧内编码效率。...该参数支持以下的处理方式：下载时处理、上传时处理、云上数据处理。 使用前提条件 需要先开通数据万象图片高级压缩功能，您需要在已绑定数据万象服务的存储桶中，开启图片高级压缩功能。 操作指引 a.
在2021年MSU比赛中，关于 AV1 的比赛指标，TXAV1 参加了29项，取得了28项领先，获得综合最佳。...为了更好的获取数据、减少重复计算和数据的拷贝，设计了一套以treeNode(方便获取节点属性信息， 避免重复计算)，IdenticalCU(利用相同Cu计算结果，减少计算量)，和SwapBuffer（通过内存交替使用...2、帧内快速CU，TU决策算法设计以周边块的信息，包括划分尝试，划分模式，失真代价等，提前决策当前块是否继续划分。以当前块的CU/TU或子CU/TU的信息为参考， 提前终止当前划分。...3、帧内模式算法设计采用多级帧内预测算法，通过简单估算，初步筛选出几个重要候选，然后做完整变换，再根据模式和代价补做角度和滤波，大幅加速帧内编码效率。...该参数支持以下的处理方式：下载时处理、上传时处理、云上数据处理。使用前提条件需要先开通数据万象图片高级压缩功能，您需要在已绑定数据万象服务的存储桶中，开启图片高级压缩功能。
如下图所示： 3.2、地址传送 开始条件或者重新开始条件后面的帧是地址帧（一个字节），用于指定主机通信的对象地址，在发送停止条件之前，指定的从机一直有效。...3.3、数据传送 地址匹配一致后，总线上的主机根据 R/W 定义的方向一帧一帧的传送数据。 所有的地址帧后传送的数据都视为数据帧。...主机可以做下列任一动作： 发送停止条件释放总线 ； 发送重新开始条件开始一个新的通信。 以华大MCU（HC3F4A0系列）为例，在主机接收模式中，主机输出 SCL 时钟，接收从机数据并返回应答。...当主机作为发送器件时，如果从机上产生无响应信号（NACK） ，主机可以产生停止信号来退出数据传输，或者产生重复起始信号开始新一轮的数据传输。...主机在发送数据后，通过比较总线上的数据来决定是否退出竞争。丢失仲裁的主机立即切换到未被寻址的从机状态，以确保自身能被仲裁胜利的主机寻址到。
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