目录 88.合并两个有序数组 思路解析 字节&1.两数之和 思路解析 腾讯&15.三数之和 思路解析 18.四数之和 思路解析 解释下，tmpSum为什么用int不行，需要用int64_t 349.两个数组的交集 思路解析 88.合并两个有序数组 给你两个按非递减顺序排列的整数数组nums1和nums2，另有两个整数m和n，分别表示nums1和nums2中的元素数目。 请你合并nums2到nums1中，使合并后的数组同样按非递减顺序排列。 注意：最终，合并后数组不应由函数返回，而是存储在数组nums1中。为了应对这种情况，nums1的初始长度...

目录 Python类 Python类的设计原则 特殊方法【Specialmethods】 Ducktyping 内置函数 EnglishVersion ThekeydesignprinciplesforPythonclasses Specialmethods built-infunctions Python类 Python类的设计原则 封装（Encapsulation）：Python类被设计用来将相关数据和行为封装到一个独立的单元中。 继承（Inheritance）：Python支持继承，允许子类从父类继承属性和方法。有利于代码的复用和创建相关类的层次结构。 ...

在Python的使用中，我们经常会遇到这样的函数定义： defmy_func(x,y,args,kwargs): forarginargs: print(arg) forkey,valueinkwargs.items(): print(f"{key}:{value}") 你是否好奇，这里的args和kwargs分别是什么含义呢？ args顾名思义，是arguments的简写，那也很容易想到kwargs是keywordarguments的简写了。也就是，前者是普通参数，后者是键值对参数的含义。 args和kwargs是python函数定义中，两个特殊的符号，用以向函数中传递可变数量的参数，可以...

目录 14.最长公共前缀 思路解析 151.反转字符串中的单词 思路解析 125.验证回文串 思路解析 415.字符串相加 思路解析 3.无重复字符的最长子串 思路解析 8.字符串转换整数(atoi) 思路解析 14.最长公共前缀 编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。 如果不存在公共前缀，返回空字符串""。 输入：strs=["flower","flow","flight"] 输出："fl" 思路解析 stringlongestCommonPrefix(vector<string>&strs){ stringres; ...

目录 155.最小栈 思路解析 20.有效的括号 思路解析 1047.删除字符串中的所有相邻重复项 思路解析 1209.删除字符串中的所有相邻重复项II 思路解析 删除字符串中出现次数>=2次的相邻字符 剑指Offer09.用两个栈实现队列 239.滑动窗口最大值 思路解析 155.最小栈 设计一个支持push，pop，top操作，并能在常数时间内检索到最小元素的栈。 实现MinStack类: MinStack()初始化堆栈对象。 voidpush(intval)将元素val推入堆栈。 voidpop()删除堆栈顶部的元素。 inttop()获取堆栈...

Diffusion相关技术最近也是非常火爆，看看招聘信息，岗位名称都由AI算法工程师变成了AIGC算法工程师，本周跟大家分享一些Diffusion算法相关的内容。 Window10环境下，StableDiffusion的本地部署与效果展示 我选用的版本是： 在Windows下安装部署，只需要： InstallPython3.10.6,checking"AddPythontoPATH" Installgit. Downloadthestable-diffusion-webuirepository,forexamplebyrunninggitclonehttps://github.com/AUT...

目录 辅助函数 Text-To-Image Image-To-Image In-painting Upscale Instruct-Pix2Pix 基于StableDiffusion的哪些图像操作们： Text-To-Imagegeneration：StableDiffusionPipeline Image-to-Imagetextguidedgeneration：StableDiffusionImg2ImgPipeline In-painting:StableDiffusionInpaintPipeline text-guidedimagesuper-resolution:...

目录 图像分类 结构概述 图像切patch Patch0 PositionEmbedding Multi-HeadAttention 代码[Pytorch] 实验结果 Reference Transformer在NLP任务中表现很好，但是在CV任务中应用还很有限，基本都是作为CNN的一个辅助，Vit尝试使用纯Transformer结构解决CV的任务，并成功将其应用到了CV的基本任务--图像分类中。 因此，简单而言，这篇论文的主旨就是，用Transformer结构完成图像分类任务。 图像分类 图像分类，给定一张图片，输出一个概率向量p，如下图所示，p的每一个值为某个类别的概率...

目录 Seq2Seq+Attention Attention的原理 方法一（Usedintheoriginalpaper） 方法二（morepopular，thesametoTransformer） Summary SelfAttention SimpleRNN与Attention当前状态计算对比 Reference Seq2Seq+Attention Seq2Seq模型，有一个Encoder和一个Decoder，默认认为Encoder的输出状态h_m包含整个句子的信息，作为Decoder的输入状态s_0完成整个文本生成过程。这有一个严重的问题就是，最后的状态不能记...

目录 Transformer Attention结构 Self-Attention结构 Multi-headSelf-Attention BERT：BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers Summary Reference Transformer Transformer是完全由Attention和Self-Attention结构搭建的深度神经网络结构。 其中最为重要的就是Attention和Self-Attention结构。 Attention结构 AttentionLayer接收两个输入\(X=[x_1,x_...

其中，Transformer和BERT来自Google，GPT系列【GPT、GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT、GPT-4】来自OpenAI。 GPT Paper名为ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training，通过生成式预训练模型来提高语言理解。 GPT，将Transformer的Decoder拿出来，在大量没有标注的文本数据上进行训练，得到一个大的预训练的语言模型。然后再用它在不同子任务上进行微调，最后得到每一个任务所要的分类器。 BERT虽然大家更为熟知，但其实发布晚于GPT，是将Transformer...

目录 一、OpenCV简介 1.1OpenCV是什么 1.2安装及使用 二、图像的基础 2.1成像原理 2.2图像格式 2.3颜色空间 三、OpenCV基础操作 3.1图像的读取、显示、保存 3.2通道转换 三、OpenCV常见图像处理 3.1在图像上绘制几何图像及添加文字 3.2图像的几何变换 3.3图像滤波 3.4图像增强 3.5形态学变换 一、OpenCV简介 1.1OpenCV是什么 OpenCV是一种开源的计算机视觉库，提供了广泛的图像处理和计算机视觉算法的实现。它最初是由英特尔开发的，现在已经成为计算机视觉领域最流行和广泛使用的开源库之一。OpenC...