PHP数据结构（七）——串与实现KMP算法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、定义 串是0个或多个字符组成的有限序列，任意连续字符组成的子序列称为子串，与其对应的序列称为主串。子串在主串的第一个位置称为串的位置。当长度相等且每个字符对应相等的两个串，称为其相等。 二、串的表示方式 2.1 定长顺序存储方式 该存储方式类似线性表的顺序存储。有两种存储方式，一种是以下标为0开始的数组存储每个字符，另一种是以“\0”作为结尾。当长度超过定长时，超出部分会被截取。 2.2 堆分配存储表示 和定长的存储方
很多地方我们都需要一个全局唯一的编号，也就是uuid。举一个常见的场景，电商系统产生订单的时候，需要有一个对应的订单编号。在composer上我们也可以看到有很多可以产生uuid的优秀组件。那么，为什么我们还要自己实现发号器，来产生uuid呢？想了一下，主要有两个原因吧：
由于最近爬虫项目遇到行为效验，导致项目下游相关业务版块进入暂停运营阶段，于是我就大致分析了下解决大致方案。
本文实例讲述了php7 参数、整形及字符串处理机制修改。分享给大家供大家参考，具体如下：
要想无人机能够稳定悬浮在空中，首先要能够实时的获取无人机的姿态和位移数据。姿态可以用IMU数据解算出来，而位移数据或者是位置数据就需要GPS、RTK、光流及测高模块等传感器提供。
难得的是，Kafka的索引组件中应用了二分查找算法，而且社区还针对Kafka自身的特点对其进行了改良。
我现在不知道我到底喜欢什么了？我好像喜欢一切和成像的东西~这篇文章全无条理，更加像是自己平时阅读的一个记录，可是在草稿箱也不便于阅读，整理一下发出来，标签打为杂文。
PHP7带来的好处 在性能上的大幅度提升，可以省机器，可以省钱。 而且还带来了新的特性，我们一起来看看吧！
本周主要介绍一篇基于传统光流法而改进的实现快速的稠密光流算法。该算法已经集成到OpenCV中，算法介绍网址：http://lear.inrialpes.fr/src/deepmatching/
1、要求页面整洁、美观，与提供的页面效果图、结构保持一致，文字、背景的颜色不统一要求 2、要求HTML代码和CSS代码书写、命名符合规范
PHP7带来的好处 是的，性能上的大幅度提升，可以省机器，可以省钱。 PHP7带来的新东西 1.类型的声明 可以使用字符串(string), 整数 (int), 浮点数 (float), 以及布尔值
激光器发出的激光束经准直聚焦后垂直入射到物体表面上，表面的散射光由接收透镜成像于探测器的阵列上。光敏面于接收透镜的光轴垂直。如图：
二进制中1的个数： 输入一个整数，输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用补码表示。 思路： 1.右移位运算>> 和 与运算& 2.先移位个然后再与1 &运算为1的就是1 3.这里如果是负数就会出现死循环，负数右移后高位会一直补1 4.因此要实现一下无符号位移 无符号右移的实现思路 1.这个负数右移n位后的结果，然后把符号位后n位的1变为0 2.2147483647 这个数是0...31个1 ，最大的正整数右移n-1位的结果 进行&运算 un_right(a,n) $c = 21474
文章:Camera-IMU Extrinsic Calibration Quality Monitoring for Autonomous Ground Vehicles
文章目录 一、签到题 二、答题步骤 1.Base64解码 2.凯撒密码 3.栅栏密码 总结 一、签到题 题目链接：https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?
由于工作内容接触到点云标定，需要用到最小二乘法，所以特意花了点时间研究LM算法，但是由于大学的高等数学忘得差不多了，所以本文从最基本的一些数学概念开始；
今天我们主要学习的是 PHP 中一些 Hash 散列加密相关的扩展函数的使用，而不是 Hash 算法，这种加密其实也只是一种更复杂一些的密钥算法，与 Hash 算法类似的是，我们输入的一串字符串，就像一个 Hash 表一样有其对应的 Hash 散列值，本质上和普通的数据结构中的 Hash 键值映射是一个道理，只是其算法更复杂一些。其实只要做过一段时间的 PHP 开发，一定会对两个函数很熟悉，它们就是 md5() 和 sha1() 。这两个函数就是分别生成 md5 和 sha1 算法的 Hash 加密。不过，今天我们学习的相比这两个函数更加的复杂一些，算法形式也更丰富一些。
消息中间件的性能好坏，它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一，而 Kafka 具有高性能、高吞吐、低延时的特点，动不动可以上到几十上百万 TPS，离不开它优秀的消息存储设计。下面我按照自己的理解为大家讲解 Kafka 消息存储设计的那些事。
随着 2019 年校招结束，“金九银十”的跳槽季也已经接近尾声，不知道在裁员、消减 HC、只招中高级岗位等等“悲观”情绪下，你是否已经如愿入职心意的企业？或者还是准备蜷缩过冬厚积薄发？多年以来，在技术面试中，算法面试已然成为进入大公司必须迈过的一道坎，候选人不仅要向面试官展示自己的算法基本功，还要展示出过人的思维能力和代码编写能力，才可能拿到更丰厚的 Package。
1、 Microchip的M7内核航空航天级芯片再添新成员SAMRH707 ，抗宇宙辐射 消息：https://www.microchip.com/en-us/ ... iation-hardened-arm Microchip推出航空航天级芯片主要得益于收购的Atmel，Atmel是美国航空航天芯片的主要供应商，2018年就推出了一款航空航天级AVR芯片ATmegaS64M1，主要应用于各种太空任务，含火星车，网络卫星等。再之前推出的AtmegaS128已经在几个关键的太空任务中使用。 2019年推出了业界首款ARM核航空航天级单片机SAMV71Q21RT和SAMRH71，采用M7内核。今年再添新成员SAMRH707 。 这种芯片一般都价格不菲，NASA的火星机遇号使用的抗辐射CPU是PowerPC 750，售价20万美元。 航空航天认证等级
光流预测一直都是计算机视觉中的经典问题，同时又是解决很多其他问题的基础而备受关注，例如，运动估计、运动分割和行为识别。随着深度神经网络技术在计算机视觉领域中引发的技术变革，基于深度神经网络的光流预测算法应运而生。本文中，SIGAI将以FlowNet到FlowNet2.0的演变，来和大家一起领略基于CNN（卷积神经网络）的光流算法的诞生与发展。
如下图所示，假设该装置使用步进电机实现物体X的移动，系统要求物体X从A点出发，到B点停止，移动的时间越短越好且系统稳定。
Kafka作为一款开源的消息引擎，很多人并不陌生，但深入其源码的同学估计不多，除非你是中间件团队消息系统维护者。但术业有专攻，市面上那么多开源框架且每个框架又经常迭代升级，花精力深入了解每一个框架源码不太现实，本文会以业务视角罗列工作中大家需要熟知的一些知识
接着之前的《浅谈动作识别TSN，TRN，ECO》，我们来谈谈最近 MIT和IBM Watson 的新文 Temporal Shift Module（TSM）[1]。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
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https://github.com/aalansehaiyang/technology-talk
随着 2019 年校招结束，“金九银十”的跳槽季也已经接近尾声，不知道在裁员、消减HC、只招中高级岗位等等“悲观”情绪下，你是否已经如愿入职心意的企业？或者还是准备蜷缩过冬厚积薄发？
编辑 | 萝卜皮 应用物理和工程中的许多问题都涉及从数据中学习物理位移场。粒子图像测速（PIV）是实验流体动力学中至关重要的一种方法，在汽车、航空航天和生物医学工程等众多领域均有应用。 德国亚琛工业大学的研究人员提出了一种基于深度神经网络的端到端学习位移场的方法，重点关注粒子图像测速的具体情况。 该研究以「Deep recurrent optical flow learning for particle image velocimetry data」为题，于 2021 年 7 月 20 日发布在《Natu
Hello 大家好，我是CrazyCodes,距离上次发文已经过去4个月的时间，今年是悲惨的一年，也是奋发的一年，我会发布一些更好更实用的文章与大家分享，谢谢大家一直以来的支持。
像素点在二维图像中的运动被定义为光流，其在相邻帧图像中存在有位移运动，即存在像素的光流。我们的目的是计算出光流，计算要满足几个前提假设：1.灰度不变性：同一个像素的灰度值在各个图像中是固定不变的；2. 相邻帧之前像素的位移不能太大；3.运动像素周围的像素具有同样的运动规律。
最小二乘法除用于线性回归外，还有很多应用场景。 如图所示，现在有一系列点 假设两个标量 和 存在线性关系。即 。使得尽量多的点，靠近该直线。 令 表示点 到直线的垂直偏差。注意到 点 可能在直线下方
如图所示的串联弹簧，F=100，弹簧刚度为k1 = 50 + 500u ，k2 = 100+ 200u ，u是弹簧伸长量，则平衡方程为 k1，k2带入得 Newton–Raphson方法就是一种线性迭
在相邻的两帧图像中，点(x,y)发生了位移(u,v)，那么移动前后两点的亮度应该是相等的。如下：
01 算法分析 将位移按照泰勒公式展开，得到前差分公式： 同样可得向后差分公式： 以上两式相减和相加分别得到： 以上两式忽略高阶小量，可得到时刻速度和加速度表达式： 为了求解时刻的位移，将代入时刻动力学方程 得到 其中 若已经求得和时刻的位移和，则可以从求得时刻的位移。由可知，只给定初值和不能求出，还必须确定，即该方法存在如何起步的问题。 在向后差分公式中取得 其中和由初值条件给出。而则由求得。 中心差分法解动力学方程的算法可归纳为 (一)初始计算 形成刚度矩阵，质量矩阵 和阻尼矩阵 由初值和求解和 由时
光流是相机或物体运动引起的两连续帧图像中物体的运动模式, 是一个二维的位移向量场, 每一个向量表示第一个点到第二个点之间的位移
有趣的算法（十一）——分治法：大数相乘 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 太大的两个数字相乘，有可能会超出计算机的位数，需要人工进行转化。 1、原始解法 最原始的解法，是乘法的逐个位对应的相乘后相加，这里需要的时间复杂度是O(n2)。 2、尝试优化 用分治法的思想进行优化，即将一个大的数字拆成两半的长度（不是数值的1/2，是字面上的折成两半），再进行计算。例如： 假设两个n位的二进制数A和B相乘，可以先将A分解成A1*2n/2+A2（A1为前面一半的位，A2为后一半的位，这里乘以2n/2是一个二进制的
终上：计算一个数的步骤就是原码-->反码-->补码-->根据位运算符计算得到补码-->反码-->原码-->再得到我们想要的值
DOM diff 作为工程问题，需要具有一定算法思维，因此经常出现在面试场景中，毕竟这是难得出现在工程领域的算法问题。
1, 按频率范围分 , 可以分为低频振动 :f<10Hz 中频振动 :f=10~1000Hz 高频振动 :f>1000Hz
关于推荐系统，如果在忘掉所有的公式和代码，忘记所有的语言描述，脑海里就剩下几张图景，会是什么？一张二维表格，一个拓扑图，一条时间线。这三幅图景，是我看待推荐算法的三种视角。
摘录的一篇有关求解非线性最小二乘问题的算法–LM算法的文章，当中也加入了一些我个人在求解高精度最小二乘问题时候的一些感触：
在前面的章节中，我讲了很多图像变换中的基本操作：图像滤波，包括空域滤波和频域的滤波。今天来给大家分享一个非常有意思的图像滤波的应用：运动滤波。这里我们会看到计算摄影中图像的像素操作的新奇的应用，而且由于今天所讲述的操作对象是视频，因此我还会学习到图像的时域操作。我相信随着5G时代的到来，视频处理会越来越重要，这一篇文章能够给大家带来一些视频处理的灵感。
视差图是立体视觉系统的重要组成部分，因为它们会对两个或多个图像的位移进行编码。不过，以前的工作只提供了一些实现细节，处理步骤上不太好定义，并且很少讨论软件设计。与之相反，DCF是对立体视觉系统的主要组件进行标准化，并进行了集成，以促进视差图的构建。因此，DCF算法可以被参数化或使用先前定义的配置来执行。因此，DCF输出可以定向到不同的应用，例如基准测试方案、计算机和机器人应用、三角测量和3D重建。
时刻的运动方程，因此是一种显式格式。欧拉法由前一步的已知值可求下一步的值，故为一步法，可以自起步(self-starting)。但是欧拉法在位移表达式中只保留了
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