当前位置：网站首页 » 观点 » 内容详情

滑动窗口算法权威发布_滑动窗口例题(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

滑动窗口算法

ChatGPT新App上线！速体验𐟚€ 𐟎‰ 激动人心的消息！ChatGPT Windows桌面应用现已发布，让你的PC使用体验更上一层楼！𐟚€ 𐟓栤𘋨𝽤𘎥ㅦŒ‡南：访问OpenAI官网，找到Windows下载链接。如果跳转至微软应用程序安装页面，发现下载按钮为灰色，别担心，只需将系统语言和地区设置为𐟇𚰟‡𘯼Œ然后重启即可。 𐟒ᠥ🫦𗩔示：现在，你可以使用Alt+Space快捷键更快地访问ChatGPT，让你的操作更加便捷。 𐟔 探索ChatGPT Windows App：这款应用专为Windows用户设计，旨在提供更流畅、更优化的使用体验。它不仅支持快速访问，还经过了精心优化，确保在Windows和macOS上都能提供一致的高质量服务。 𐟌Ÿ 特点亮点：滑动窗口算法解析，让你的操作更加精准。 YOLOvsCore ML转换，提升响应速度和准确性。 𐟓… 更新日志： 1. 确保在不同平台上都能获得流畅的体验。 2. 优化了响应速度和准确性。 3. 引入了新的功能和服务，以满足用户的不同需求。 𐟎ˆ 快来体验ChatGPT Windows App，享受更快捷、更高效的人工智能交互吧！

𐟓Š 滑动窗口算法面试攻略 𐟎𛑥Š觪—口算法在面试中大放异彩！无论是亚麻、雪花还是Meta，这类题目都能展现你的实力。𐟒ꊊ𐟓 窗口大小固定的情况： 1️⃣ 初始化 l 为 0。 2️⃣ 根据窗口大小初始化 r，确保 r - l + 1 与窗口大小相匹配。 3️⃣ 同时移动 l 和 r。 4️⃣ 检查窗口内的元素是否满足条件，并更新最优解（如果需要）。 𐟓 可变窗口大小的情况： 1️⃣ 初始化 l 和 r 都为 0。 2️⃣ 移动 r 指针一步。 3️⃣ 检查窗口内的元素是否满足条件，并更新最优解（如果需要）。尝试通过移动 l 指针来调整窗口大小。 𐟌Ÿ 常见题目包括：LC 3 Longest Substring Without Repeating Char、LC 438 Find All Anagrams in a String 等。掌握这些，面试不再难！𐟚€ 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚩‡到实际问题时，灵活运用这些模板，结合具体场景进行解答。祝你面试成功！✨

力扣怎么刷 - 𐟌ˆ 准备冲刺？来看看这份 LeetCode 刷题指南，助你一周内搞定高频题！ 𐟓… 第一天：基础题型贪心算法：通过贪心策略解决一系列问题，如买卖股票的最佳时机。动态规划：利用动态规划的思想，解决最长递增子序列等问题。哈希表：利用哈希表优化查找和排序，如一数独问题。双指针：通过双指针技巧，解决数组和字符串的复杂问题。 𐟓… 第二天：进阶题型回溯算法：利用回溯算法解决组合数学问题，如排列组合。图论算法：利用图论知识，解决网络信号最好的坐标问题。分治策略：通过分治策略，解决归并排序和二分查找等问题。滑动窗口：利用滑动窗口技巧，解决最长重复子串问题。 𐟓… 第三天：挑战难题递归数学：利用递归思想解决数学难题，如斐波那契数。动态规划优化：通过动态规划优化，解决最大子数组和问题。哈希表优化：利用哈希表优化，解决最大平方和问题。双指针优化：通过双指针优化，解决相似RGB颜色问题。 𐟓… 第四天：深度学习树状数组：利用树状数组解决前缀和问题，如最大间距。线段树：通过线段树解决区间查询问题，如最小值查询。分治排序：利用分治排序思想，解决有序集合问题。桶排序：通过桶排序优化，解决快速选择问题。 𐟓… 第五天：综合实践贪心算法与动态规划结合：解决背包问题，如01背包。哈希表与双指针结合：利用哈希表优化双指针技巧，解决最接近的二数问题。图论与递归结合：通过图论知识递归解决网络信号最好的坐标问题。分治策略与滑动窗口结合：利用分治策略优化滑动窗口技巧，解决最长重复子串问题。 𐟓… 第六天：思维拓展递归数学与动态规划结合：利用递归思想和动态规划优化，解决最大兼容性评分和问题。哈希表与双指针结合：通过哈希表优化双指针技巧，解决文件组合问题。图论与递归结合：利用图论知识递归解决破冰游戏问题。分治策略与滑动窗口结合：通过分治策略优化滑动窗口技巧，解决最大子段和问题。 𐟓… 第七天：总结提升总结一周的刷题经验，熟悉各种算法和数据结构的应用场景。调整策略，针对薄弱环节进行重点练习。保持刷题节奏，继续提升自己的编程能力。

如何在低资源设备上高效运行70B大模型？最近有一篇超新鲜的论文《TPI-LLM: Serving 70B-scale LLMs Efficiently on Low-resource Edge Devices》发布了，简直量变引起质变的典范啊！这篇论文主要讨论了在资源有限的边缘设备上如何高效地运行70B级的大语言模型（LLM）。为了解决这个问题，作者提出了几种非常创新的方法，下面我来给大家详细介绍一下。滑动窗口内存调度器 𐟚€ 首先，论文提出了一种滑动窗口内存调度器。这个调度器在推理过程中动态管理模型权重，从而更有效地使用内存。它把磁盘I/O延迟和正在进行的计算以及通信重叠起来，这样就能让大模型在内存非常有限的设备上平稳运行。基于星形的Allreduce算法 𐟌 其次，论文还提出了一种基于星形的Allreduce算法。传统的Allreduce算法通常基于环形或树形结构，但这篇论文发现链路延迟是通信的主要瓶颈。为了解决这个问题，TPI-LLM实现了基于星形的Allreduce算法，这种方法最大限度地减少了链路延迟，提高了整体性能。张量并行度 𐟧銊在单用户场景下，论文认为张量并行比管道并行更有效。这种方法可以更好地管理计算和内存，使其适用于大规模模型。简单来说，就是通过优化计算方式来提高效率。广泛测试 𐟓Š 最后，论文在仿真和真实测试平台上进行了大量实验，结果表明与变形金刚和加速等现有方法相比，推理的首token时延（TTFT）、token延迟和峰值内存占用量有了显著改善。例如，TPI-LLM将推理的首token时延和token延迟减少了80%以上，同时还将Llama 2-70B的峰值内存占用量减少了90%。高效的图层重量加载 𐟚€ 此外，论文还设计了一种高效的图层重量加载方法。系统只在需要计算时才加载层权重，从而减少不必要的数据I/O，防止大型模型可能出现OOM（内存不足）错误。总结 𐟓 这些方法共同帮助在低资源边缘设备上高效地为大规模LLM提供服务，解决了内存管理和通信延迟方面的关键挑战。不得不说，这篇论文真的是在资源有限的情况下运行大模型的绝佳解决方案！

掌握这些模式，刷题轻松！在LeetCode上刷题时，很多题目看似复杂，但实际上，许多问题可以归纳为几种常见的算法模式。掌握了这些模式，不仅有助于我们用更短的时间解决各种问题，还能更快地识别出新问题。 𐟔 深度优先搜索（DFS） 𐟔 广度优先搜索（BFS） 𐟔 动态规划（DP） 𐟔 贪心算法（Greedy Algorithm） 𐟔 分治策略（Divide and Conquer） 𐟔 回溯算法（Backtracking） 𐟔 树形DP 𐟔 链表操作 𐟔 哈希表（Hash Table） 𐟔 二分查找（Binary Search） 𐟔 滑动窗口（Sliding Window） 𐟔 最小生成树（Minimum Spanning Tree） 𐟔 图论算法 𐟔 数学建模 𐟔 字符串匹配 𐟔 网络流算法 𐟔 排序算法 𐟔 递归算法掌握了这些模式，刷题将变得更加轻松愉快！加油，算法工程师们！𐟒ꀀ

万方和知网查重系统到底有啥区别？目前国内论文查重网站真是琳琅满目，万方和知网绝对是其中最受欢迎的两个。很多人都在问，这两个系统到底有啥区别？今天咱们就来聊聊这个话题。查重算法的不同 𐟛 ️ 万方采用的是基于滑动窗口的低频特征部分匹配算法，简单来说就是它能快速生成报告，而且因为不检测互联网数据，所以报告几秒钟就能出来，速度杠杠的！而知网则采用基于数字指纹的多阶快速检测方法，通过数字指纹比对来检测论文的相似度，支持从词到句子、篇章级别的检测，更全面一些。资源库的差异 𐟓š 万方的数据库主要包含中国学术期刊数据库、中国学位论文数据库、中国学术会议论文数据库和中国学术期刊数据库等。而知网的资源库则更为庞大，收录了大量的文献资料，文献量居国际国内同类产品之首，而且还有英文数据库，这点万方是比不上的。功能的差异 𐟔 万方提供了PSDS论文相似性检测服务，可以快速准确地检测出毕业论文、博士、硕士论文、期刊论文中的不当引用、过度引用、论文抄袭、伪造、篡改等学术不端行为，支持PDF、网页等浏览格式。而知网不仅能识别法律法规，还能检测多种格式的文档，比如doc、docx、wps、caj、txt、pdf、kdh、nh、rtF等，功能更全面。用户群体的不同 𐟑劊虽然万方也是主流查重系统之一，但它的使用范围没有知网广。知网在国内虽然没有形成垄断，但绝对是论文查重行业的龙头，大多数学校和杂志社都选择与知网合作，可以说知网查重就代表了学校杂志社的查重标准。价格的区别 𐟒𐊊万方查重的价格一般是几十元一万字，相对便宜一些。而知网的价格则以一篇为单位，通常几百元一篇，价格上万方更有优势。查重提供方式的差异 𐟌 万方查重可以在市场上购买到，而知网查重一般只有学校提供，市场上没有知网查重的渠道。不过，可以使用源文件查重，它与知网查重相似。总的来说，万方和知网各有千秋，选择哪个系统还是要看你的具体需求和预算。希望这篇文章能帮你更好地了解这两个查重系统！

𐟒᠌eetCode刷题心得分享 𐟚€ 𐟓š 在LeetCode上刷题的过程中，我发现不仅我一个人在背诵代码，很多人的方法也大同小异，这真是个不错的发现！ 𐟒ᠦˆ‘的刷题策略是：开始时背诵一些代码，但刷多了之后就不需要再背了。对于一些难题，当然还是要自己动手写的。有些代码是有固定框架的，就像数学公式一样，记住框架比自己重新推导要快得多。 𐟓– 相同框架的题目做多了，知识点也就熟悉了。面试中的算法其实并不难，很多都可以通过记忆框架来快速解决。 𐟒Œ 我觉得这些代码是可以背诵的，比如BFS、DFS、Dijkstra、KMP、二叉树的前后中序遍历、拓扑排序、二分查找、指针/双重指针、滑动窗口、记忆化搜索、动态规划、快速排序、图遍历等。LeetCode上的几千道题，大概95%都是这些基本框架的变种。 𐟘… 至于贪心算法，我感觉没法背诵，因为每道题都有不同的解法，没有固定的模板。 𐟓𘠧”𑤺Ž篇幅有限，更多详细内容请查看相关图片。

测试开发工程师必备：计算机网络面试全攻略作为一名34岁的女性测试开发工程师，我曾因公司裁员而失业了三个月。在这段时间里，我背了很多八股文，刷了很多算法题，终于找到了新的工作。为了避免未来再次失业时手忙脚乱，我决定将这些面试资料整理出来，既为自己做准备，也希望能帮助正在找工作的同行们。这次整理的内容主要是计算机网络方面的常见面试题，包括以下几个方面： OSI七层模型与TCP/IP四层模型 𐟌 路由与交换的概念 𐟚报퐧𝑦Ž駠的作用 𐟔 DNS的原理与工作方式 𐟌 IP地址的概念及IPv4与IPv6的区别 𐟌 TCP三次握手的过程 𐟤 为什么需要三次握手建立连接 ❓ TCP与UDP的区别 𐟌Š TCP的滑动窗口机制 𐟪Ÿ 浏览器输入URL后的请求流程 𐟌 常见的HTTP状态码 𐟓‹ GET和POST请求的区别 𐟓‹ POST请求常见的Body类型 𐟓‹ Cookie和Session的区别 𐟍ꊈTTP的版本及其差异 𐟓– HTTP与HTTPS的区别 𐟔’ HTTPS数据传输过程 𐟔’ 常见的网络攻击方式 𐟔劊希望这些资料能帮助你更好地准备面试，提升面试成功率，也愿我们都能顺利找到理想的工作！

华为11月20日留学生笔试题解与思路 𐟎쬤𘀩☯𜚦œ€短路问题在传送阵构成的有向图中，使用Dijkstra算法找到从起点到终点的最小能量消耗路径。 𐟚€ 第二题：优先队列与动态规划结合动态规划和滑动窗口优化，确保每经过最多M个服务区必须休息一次，并在此约束下最小化总花费。 𐟏ž️ 第三题：状态压缩动态规划与最短路先使用Floyd算法计算所有景点间的最短路径，然后利用状态压缩的动态规划遍历所有景点组合，最终找到起点和终点均为入口且经过所有景点的最短游览路径。

算法工程师必备的数据结构与算法指南大家好！今天为大家整理了一些算法工程师在求职过程中需要掌握的数据结构与算法知识。掌握了这些内容，笔试和面试都能轻松应对！ ✅基础篇基础知识：时间复杂度、空间复杂度等。线性表：顺序表、单链表、双链表、循环链表。队列和栈。递归算法。树与二叉树：递归和非递归遍历。二叉搜索树（BST）。二分查找。二叉平衡树（AVL）。 ✅提高篇散列表（哈希表）。堆。哈夫曼树与哈夫曼编码。并查集。串（KMP算法）。分治算法。贪心算法。回溯算法。动态规划：常见问题如LCS、LIS等。 ✅图论必会算法 DFS深度优先搜索。广度优先搜索。 Dijkstra单源最短路径算法。 Floyd多源最短路径算法。 Prim和Kruskal最小生成树算法。拓扑排序和关键路径。 ✅排序必知算法交换类：冒泡排序、快速排序。插入类：直接插入排序、希尔排序。选择类：简单选择排序、堆排序。归并排序、桶排序、计数排序、基数排序。 ✅高级数据结构红黑树。树。跳跃表。字典树（Trie）。树状数组。后缀数组和后缀树。线段树。 ✴️笔试面试常遇问题快速幂。大数加减乘除。位运算。欧几里得算法（GCD）求最大公约数和最小公倍数。滑动窗口、双指针。约瑟夫环问题。求素数（素数筛）。回文串（马拉车算法）。希望这些内容能帮助大家更好地准备算法工程师的求职，祝大家面试顺利！𐟓𓀀

专栏内容推荐

872 x 522 · jpeg
leetcode算法汇总（一）滑动窗口 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1683 x 943 · png
滑动窗口算法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

844 x 524 · png
滑动窗口算法（Sliding Window Algorithm）_sliding window算法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
842 x 839 · png
滑动窗口算法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1536 x 960 · png
滑动窗口算法及其例题分析 - AcWing
素材来自:cdn.acwing.com
1021 x 658 · jpeg
从零手写VIO第四讲基于滑动窗口算法的VIO系统：可观性和一致性 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

936 x 643 · png
滑动窗口_开发指南（Blink）_实时计算（流计算）_企业版
素材来自:help.aliyun.com
1080 x 953 · png
滑动窗口算法最简单的教程（2） - 墨天轮
素材来自:modb.pro

988 x 635 · png
13. 滑动时间窗口算法概念原理-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1269 x 1272 · png
“滑动窗口”算法详解_滑动窗口算法图解-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

803 x 524 · png
从零开始学习VIO笔记 --- 第五讲：滑动窗口算法实践【逐行手写求解器】_滑窗bundle adjustment 代码-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
980 x 476 · png
算法——滑动窗口（Sliding Window）_sliding window算法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1059 x 476 · png
滑动窗口算法基本原理与实践 - huansky - 博客园
素材来自:cnblogs.com

2560 x 1600 · png
3.4 滑动窗口的卷积实现-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授_滑动窗口与卷积关系-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
699 x 482 · jpeg
前端算法：滑动窗口 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com