早上参加了leetcode的周赛，好久没有比过赛，很多细节没有第一时间考虑到，AC了前两道题目，第三道题目超时，第四道没时间做了。在这里给大家展示一下题目和我的解法。
我们将字母表中的下一个字母称为原字母的 移位（由于字母表是环绕的， ‘z’ 将会变成 ‘a’）。
有一个由小写字母组成的字符串S，和一个整数数组shifts。 我们将字母表中的下一个字母称为原字母的 移位（由于字母表是环绕的，z将会变成a）。 例如，shift('a') = 'b'，shift('t') = 'u'，以及shift('z') = 'a'。 对于每个shifts[i] = x， 我们会将S中的前i+1个字母移位x次。 返回将所有这些移位都应用到S后最终得到的字符串。
第二反应：根据上述这个模拟超时过程，想一优化，shifts数组后面开始，逐个偏移，根据描述，后面的偏移会加到前面。于是有了后缀和这一说法。
ACM思维题训练集合 The Little Elephant has two permutations a and b of length n, consisting of numbers from 1 to n, inclusive. Let’s denote the i-th (1 ≤ i ≤ n) element of the permutation a as ai, the j-th (1 ≤ j ≤ n) element of the permutation b — as bj.
这道题是实现一个基本计算器，即给一个只包括 +、-、*、/、数字和空格的字符串，计算结果。
二进制是计算技术中广泛采用的一种数制。二进制数据是用0和1两个数码来表示的数。它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，借位规则是“借一当二”。
提及位运算，相信对绝大多数Java程序员是感觉既陌生又熟悉的。陌生是因为你大概率没有去真实的使用过，熟悉是有时在看些开源框架（或者JDK源码）时会时长看到有使用的地方（譬如Jackson/Fastjson这些JSON库都大量的使用了位运算）。
近日一篇“A guide to small-molecule structure assignment through computation of (1H and 13C) NMR chemical shifts”文章火爆网络，据作者看到的资料上看这篇论文自身的结果没有什么问题，但是，这篇论文附带了一份 Pyhon 程序，这个附带的 Python 脚本会出现一定问题。为了深入分析，作者第一时间下载了相关代码。
以下源代码是之前阅读C库代码获取的，分享一下： _lrotr()将一个无符号长整形数左循环移位的函数 原形：unsigned long _lrotr(unsigned long value,int count) 功能：将value向左循环移动count位。 返回值：将value向左循环移动count位后的值。 头文件：stdlib.h unsigned _rotl (unsigned val,int shift) { register unsigned hibit; /* no
用AI对歌曲音轨的分离研究很多，不过大多数都是在频域上进行的。这类方法先把声音进行傅立叶变换，再从频谱空间中把人声、乐曲声分别抽离出来。
In cryptography, a Caesar cipher, also known as Caesar’s cipher, the shift cipher, Caesar’s code or Caesar shift, is one of the simplest and most widely known encryption techniques. It is a type of substitution cipher in which each letter in the plaintext is replaced by a letter some fixed number of positions down the alphabet (wrapping around in the end). For example, given an alphabet of capital letters in usual order, with a shift of , would be replaced by , would become , and so on, with being replaced by . The method is named after Julius C Caesar, who used it in his private correspondence.
以上评估方式一般都是用ground-truth中目标的位置初始化第一帧，然后运行跟踪算法得到平均精度和成功率。这种方法被称为one-pass evaluation (OPE)。这种方法有2个缺点。一是一个跟踪算法可能对第一帧给定的初始位置比较敏感，在不同位置或者帧初始会造成比较大的影响。二是大多数算法遇到跟踪失败后没有重新初始化的机制。
多发性硬化症 (MS) 是一种使人衰弱、无法治愈和发展的中枢神经系统疾病，对个人的生活质量产生负面影响。据估计，每五分钟就有一个人被诊断出患有 MS，到 2020 年将达到 280 万例，并且 MS 在女性中的患病率是男性的 2 到 4 倍。磁共振成像（MRI）在疾病诊断和随访中起着至关重要的作用。但是，人工注释成本高、耗时且容易出错。基于机器学习的自动方法可以在跟踪 MS 病变时引入客观性，并提高效率。但是，用于机器学习方法训练图像的可用性是有限的。没有完全描述病理学的异质性的公开可用数据集。此外，MRI 扫描仪供应商、配置、成像软件和医务人员的变化导致成像过程的显著变化。在从多个医疗中心收集图像时这些差异会加剧，这表示了基于 ML 的 MS 检测模型的显著分布偏差，从而降低了自动化模型在真实情况下的适用性和稳健性。开发稳健的 MS 病变分割模型对于提高越来越多的 MS 患者可获得的医疗护理的质量和吞吐量是必要的。降低自动化模型在现实条件下的适用性和稳健性。开发稳健的 MS 病变分割模型是非常必要的，这给越来越多的多发性硬化症患者提高了医疗服务的质量。
Caffe2 - (三十三) Detectron 之 roi_data - data loader 1. loader.py Detectron data loader.py 是通用设计，与 minibatch 的实现细节无关. 多线程的数据加载. minibatch 是字典形式，存储了 blob name keys 和对应的 numpy (float32 或 int32) ndarray values. 设计结构： loader thread\ loader thread \
“SFFAI136期来自北京邮电大学的于会涵推荐的文章主要关注于深度强化学习的通信强化学习领域，你可以认真阅读讲者推荐的论文，来与讲者及同行线上交流哦。”
我们永远都需要流畅的用户体验，但很遗憾我们手上的硬件资源却总是和这个需求唱反调。这也是 Android 平台不断努力的切入点——从 API 26开始，Android 对后台服务引入了严格的限制。基本上，除非您的应用在前台运行，否则系统将在几分钟内停止应用的所有后台服务。 由于对后台服务的这些限制，JobScheduler 已经成为执行后台任务的实际解决方案。对于熟悉服务的开发者来说，JobScheduler 使用起来通常很简单，当然也存在少量例外。我们这次就来探讨其中一个例外。 假如您正在搭建一个 And
Drools 是用 Java 语言编写的开放源码规则引擎，使用 Rete 算法对所编写的规则求值。Drools 允许使用声明方式表达业务逻辑。可以使用非 XML 的本地语言编写规则，从而便于学习和理解。并且，还可以将 Java 代码直接嵌入到规则文件中，这令 Drools 的学习更加吸引人。
Farmer John is assigning some of his N (1 <= N <= 25,000) cows to do some cleaning chores around the barn. He always wants to have one cow working on cleaning things up and has divided the day into T shifts (1 <= T <= 1,000,000), the first being shift 1 and the last being shift T. Each cow is only available at some interval of times during the day for work on cleaning. Any cow that is selected for cleaning duty will work for the entirety of her interval. Your job is to help Farmer John assign some cows to shifts so that (i) every shift has at least one cow assigned to it, and (ii) as few cows as possible are involved in cleaning. If it is not possible to assign a cow to each shift, print -1.
今天小编给大家带来了一篇极全的2021最新图学习算法综述。该综述不仅囊括了目前热门的基于深度学习的图学习方法，还全面介绍了其它三个大类：基于图信号处理的方法、基于矩阵分解的方法、基于随机游走的方法。因此能带领大家从更多的维度认识网络表示学习。作者还概述了这四类图学习方法在文本、图像、科学、知识图谱和组合优化等领域的应用，讨论了图学习领域的一些未来研究方向。该综述对于帮助我们全面回顾图学习方法以及精准把控其未来研究方向具有巨大意义。
我们都知道拍摄相片容易，但是想拍摄高质量的图片却很难，它需要良好的构图和照明。此外，选择正确的镜头和优质的设备也会提高图像的质量。但是，最重要的是，拍摄高质量的图片需要良好的品味和判断力，也就是我们需要专家级的眼光。
写在前面 elementui在使用日历也就是Calendar calendar控件的时候，发现它自带的上个月、今天、下个月是没有提供点击事件的，但是博主我做业务的时候用到了，因为排班的时候想要获取到上个月的信息需要给月份的信息，所以今天记录一下解决的办法！ 添加事件 在created的钩子函数中实现如下代码 this.$nextTick(() => { // 点击上个月 let prevBtn = document.querySelector('.el-calendar
q-fin金融，共计5篇 cs.SD语音，共计6篇 eess.AS音频处理，共计7篇 1.q-fin金融: 【1】 Can Air Pollution Save Lives? Air Quality
The original article is published on Nervana site: Accelerating Neural Networks with Binary Arithmetic. Please go to Nervana Homepage to learn more on Intel Nervana's deep learning technologies. At Nervana we are deeply interested in algorithmic and hard
This repository contains the paper list of Graph Out-of-Distribution (OOD) Generalization. The existing literature can be summarized into three categories from conceptually different perspectives, i.e., data, model, and learning strategy, based on their positions in the graph machine learning pipeline. For more details, please refer to our survey paper: Out-Of-Distribution Generalization on Graphs: A Survey.
let 命令是 Bash 中用于计算的工具，用于执行一个或多个表达式，变量计算中不需要加上 $ 来表示变量。如果表达式中包含了空格或其他特殊字符，则必须引起来。
•load 异步 不冒泡 ❌•unload 不冒泡 ❌•abort 不冒泡 ❌•error 异步 不冒泡 ❌•select
---- Transformations of Functions 函数的转换 对应的转换过程 Vertical and Horizontal Shifts横向，纵向的平移 一些思路，略 简单总结：
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我们已经学了很多东西。我们先学习了两种基础的网络技术，HTML和XPath，然后我们学习了使用Scrapy抓取复杂的网站。接着，我们深入学习了Scrapy的设置，然后又进一步深入学习了Scrapy和Python的内部架构和Twisted引擎的异步特征。在上一章中，我们学习了Scrapy的性能和以及处理复杂的问题以提高性能。
在目标检测领域Faster RCNN可以说是无人不知无人不晓，它里面有一个网络结构RPN（Region Proposal Network）用于在特征图上产生候选预测区域。但是呢，这个网络结构具体是怎么工作的呢？网上有很多种解释，但是都是云里雾里的，还是直接撸代码来得直接，这里就直接从代码入手直接撸吧-_-||。 首先，来看一下Faster RCNN中RPN的结构是什么样子的吧。可以看到RPN直接通过一个卷积层rpn_conv/3×3直接接在了分类网络的特征层输出上面，之后接上两个卷积层rpn_clc_score与rpn_bbox_pred分别用于产生前景背景分类与预测框。之后再由python层AnchorTargetLayer产生anchor机制的分类与预测框。然后，经过ROI Proposal产生ROI区域的候选，并通过ROI Pooling规范到相同的尺寸上进行后续处理。大体的结构如下图所示：
从Havok换到Bullet后, 最大的不适应就是各种btCollisionShape默认是以中心为齐的 举个栗子: Box只有extent, 没有center. 那么创建质心不在原点的Box碰撞体就
DARLA: Improving Zero-Shot Transfer in Reinforcement Learning DARLA (DisentAngled Representation Learning Agent) Abstract Domain adaptation is an important open prob- lem in deep reinforcement learning (RL). In many scenarios of interest data is hard to
首先我们来看List接口，如上因为ArrayList和CopyOnWriteArrayList都是实现了List接口，所有查看其相应的方法即可。
Caffe2 - (二十六) Detectron 之定制 Python Operators(ops) Detectron 基于 Caffe2，添加了三个自定义的网络层(Python Ops). collect_and_distribute_fpn_rpn_proposals.py generate_proposal_labels.py generate_proposals.py 1. collect_and_distribute_fpn_rpn_proposals.py """ 网络层作用： - 将
机器之心专栏 作者：Yongqiang Chen 随着深度学习模型的应用和推广，人们逐渐发现模型常常会利用数据中存在的虚假关联（Spurious Correlation）来获得较高的训练表现。但由于这类关联在测试数据上往往并不成立，因此这类模型的测试表现往往不尽如人意 [1]。其本质是由于传统的机器学习目标（Empirical Risk Minimization，ERM）假设了训练测试集的独立同分布特性，而在现实中该独立同分布假设成立的场景往往有限。在很多现实场景中，训练数据的分布与测试数据分布通常表现出不
给定一个包含小写英文字母的字符串 s 以及一个矩阵 shift，其中 shift[i] = [direction, amount]：
该集合如其名字一样，是先创建一个新的数组，然后将旧的数组copy到新数组中，再切换数组引用。并且该数组是在每次添加时都会执行以上流程，所以不建议在多写入的场景使用。
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
这一题思路上是比较直接的，就是看连续的k个元素当中有多少个W的元素，遍历所有长度为k的窗口，找到其中的最小值即可。
本论文致力于研究如何有效地微调大规模文本到图像的扩散模型，以实现模型的个性化和定制化。作者在研究背景部分提到，近年来基于扩散的文本到图像生成模型得到了广泛的关注和快速发展。这些模型能够根据文本提示生成具有令人印象深刻的真实性和多样性的高质量图像。同时，也有许多研究在探索如何更好地利用这些模型的能力进行图像编辑，以及如何释放这些模型在特定任务或根据个人用户偏好的更大潜力。
为追求效率，ArrayList没有实现同步(synchronized)，如果需要多个线程并发访问，用户可以手动同步，也可使用Vector替代
在2019年崩溃后，被盗凭证的暗网市场在2020年上半年反弹，这主要是由于全球大流行导致的消费者行为发生了重大变化。 根据Top10VPN.com对Dark Web交易的最新分析，在大流行期间被锁定的人口被迫改变其行为方式。这导致新的帐户被黑客入侵，并具有更高的价格要求。 送货服务和健身品牌被黑的帐户是市场上价格最高的商品，有被入侵的Instacart帐户的平均售价为22美元，Peloton为18美元，Postmates为15美元，亚马逊为14.50美元。 在大流行之前，大规模的执法行动和数据过剩共同导致了Dark Web上被盗凭证的价格下降。 位于波特兰的一家专注于认知认证的网络安全公司Acceptto的首席安全架构师福斯托·奥利维拉（Fausto Oliveira）指出：“总体而言，证书的价格似乎正在逐年下降，以数十美元的价格出售了多个密码数据库。” ，矿石。 他对TechNewsWorld表示：“部分原因是在Dark Web市场上可供转售的数据库过多。”
这篇博客主要是我读论文《Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again》的读书笔记，夹杂了自己直白和幼稚的理解。因为我相信所有的创意无论最后的结果多么复杂，最初的想法一定都是直观的。
CentOS 是 Community Enterprise Operating System（社区企业操作系统）的首字母缩写，是 100％ 重建的 RHEL（红帽企业 Linux）。尽管 RHEL 需要花钱，但 CentOS 是免费的，社区支持的企业 Linux 发行版。擅长 Linux 且不想支付 RHEL 支持费的开发人员和公司总是选择 CentOS 来节省资金并获得企业级软件。
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查看ArrayList的源码，发现其继承自AbstractList，实现了List，RandomAccess，Cloneable以及Serializable接口，如：
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