原创 【數組&雙指針】LeetCode 76. 最小覆蓋子串【困難】

給你一個字符串 s 、一個字符串 t 。返回 s 中涵蓋 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵蓋 t 所有字符的子串,則返回空字符串 "" 。 注意: 對於 t 中重複字符,我們尋找的子字符串中該字符數量必須不少於 t 中該字符數量

原创 【數組&雙指針】LeetCode 75. 顏色分類【中等】

給定一個包含紅色、白色和藍色、共 n 個元素的數組 nums ,原地對它們進行排序,使得相同顏色的元素相鄰,並按照紅色、白色、藍色順序排列。 我們使用整數 0、 1 和 2 分別表示紅色、白色和藍色。 必須在不使用庫的sort函數的情況下解

原创 【數組&雙指針】leetcode15. 三數之和【中等】

給你一個包含 n 個整數的數組 nums,判斷 nums 中是否存在三個元素 a,b,c ,使得 a + b + c = 0 ?請你找出所有和爲 0 且不重複的三元組。 注意:答案中不可以包含重複的三元組。   示例 1: 輸入:nums

原创 【數組&雙指針】leetcode4. 尋找兩個正序數組的中位數【困難, 未完】

【題目】 給定兩個大小分別爲m和n的正序(從小到大)數組 nums1 和 nums2。請你找出並返回這兩個正序數組的中位數 。 算法的時間複雜度應該爲O(log (m+n)) 。   示例 1: 輸入:nums1 = [1,3], nums

原创 棧和隊列的高級應用--雙端隊列&滑動窗口

雙端隊列是普通隊列的加強版,區別於隊列只能從隊頭出隊,隊尾入隊;雙端隊列既可以在對頭入隊和出隊,也可以在隊尾入隊和出隊。 下圖是雙端隊列的圖解,可以看出,雙端隊列既可以在隊頭入隊和出隊,也可以在隊尾入隊和出隊。   leetcode 23

原创 棧和隊列的高級應用

繼《線性表中的數組、鏈表、棧和隊列的概念和基本應用》,本文講解棧和隊列的高級應用。 單調棧 雙端隊列 滑動窗口 一、單調棧 介紹:單調 + 棧,因此其同時滿足兩個特性:單調性、棧的特點。 單調性:單調棧裏面所存放的數據是有序的(單調遞減或者

原创 LeetCode 1. 兩數之和【簡單--數組&雙指針】

1. 兩數之和  給定一個整數數組 nums 和一個整數目標值 target,請你在該數組中找出 和爲目標值 target  的那 兩個 整數,並返回它們的數組下標。 你可以假設每種輸入只會對應一個答案。但是,數組中同一個元素在答

原创 C++一些基礎面試知識

c++常見面試題30道_大隱隱於野-CSDN博客_c++面試題 1. new、delete、malloc、free關係 new調用構造函數; free和new對應,它只會釋放內存; delete會調用對象的析構函數; malloc與free

原创 讀一下End-to-End Object Detection with Transformers

目標檢測旨在爲感興趣目標預測bounding boxes以及類別(category).現代檢測器多通過在數據龐大的proposals,anchors,window centers等集合上面,設計可替代的迴歸和分類模塊,以後處理方式去處理該

原创 transformer first time

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原创 Anchor Boxes for Object Detection

ref:https://www.mathworks.com/help/vision/ug/anchor-boxes-for-object-detection.html   Object detection using deep learni

原创 西交孫光宇科研方法軟文學習

始於模仿,成於創新。 以第一次發表論文的經歷爲例,孫光宇分享了做科研的一般的流程。他第一次科研的研究方向是導師確定的,對於這個方向他所在的課題組已經發了不少論文,他要做的是通過編程將其復現出來。在查閱了大量的文獻後,他找到了跟該課題緊密相關

原创 由MAP而起

以你喜歡和理解起來最舒服的方式 以多標籤圖像分類任務爲背景 多標籤圖像分類(Multi-label Image Classification)任務中圖片的標籤不止一個,因此評價不能用普通單標籤圖像分類的標準,即mean accuracy。該

原创 多目標跟蹤之數據關聯(匈牙利匹配算法和KM算法)

ref:https://zhuanlan.zhihu.com/p/110590953 首先要明確概念: 數據關聯是多目標跟蹤任務中的關鍵步驟,其目的主要是:爲了進行幀與幀之間多個目標的匹配,其中包括新目標的出現,舊目標的消失,以及前一幀與當

原创 MOT中的Data Association(三):基於深度學習的端到端數據關聯

    作者:黃飄鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/111397247來源:知乎 近幾年由於深度學習框架的興起,端到端的訓練和推理框架展現出一定的數據利用優勢,而傳統的數據關聯算法基本都不滿足可導可微的特性,