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滑动窗口最新视觉报道_滑动窗口算法(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

滑动窗口

滑动窗口最大值：单调递减队列的奥秘难度：⭐️ ⭐️ ⭐️ ⭐️ ⭐️ 1. 单调递减队列的理解较难，需要仔细思考。这里有一些详细的笔记和思考过程，帮助你理解；程序中容易出错的地方已经标注出来，需要注意。 𐟓Š 滑动窗口最大值问题给定一个整数数组nums，和一个大小为k的滑动窗口从数组的最左侧移动到最右侧。你只能看到滑动窗口内的k个数字。每次滑动窗口只向右移动一位。返回滑动窗口中的最大值。 𐟔 示例1 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出: [3,3,5,5,6,7] 解释: 滑动窗口的位置和最大值如下： [1 -3 3] -1 [3 -3] -1 [5 1 3] 6 [7 3] 5 [6 7] 3 [-3 1 5] 5 [1 3] 6 [7] 𐟔 示例2 输入: nums = [1], k = 1 输出: [1] 提示: 1 <= nums.length <= 10^5, -10^4 <= nums[i] <= 10^4, 1 <= k <= nums.length 𐟓 解决方案使用单调递减队列来解决问题。队列中存储的是当前窗口内的元素，并且队列中的元素是单调递减的。在每次滑动窗口时，将新的元素加入队列，并从队列中移除超出窗口范围的元素。返回队列中的最大值即可。 𐟑颀𐟒𛠤𛣧 实现 class Solution { public: class MySeq { public: deque seq; void push(int value) { while (!seq.empty() && seq.back() < value) { seq.pop_back(); } seq.push_back(value); } void pop(int value) { if (!seq.empty() && seq.front() == value) { seq.pop_front(); } } int front() { return seq.front(); } }; vector maxSlidingWindow(vector& nums, int k) { MySeq seq; vector result; for (int i = 0; i < k; i++) { seq.push(nums[i]); // 将前k个元素压入队列中 result.push_back(seq.front()); // 保存前k个元素的最大值 } for (int i = k; i < nums.size(); i++) { seq.pop(nums[i-k]); // 移除超出当前窗口的元素 seq.push(nums[i]); // 将新的元素加入队列中 result.push_back(seq.front()); // 保存当前窗口的最大值 } return result; } };

滑动窗口敏感词汇字符串替换嘿，大家好！今天咱们聊聊笔记数据差的问题，特别是那些容易被忽略的违禁词。你知道吗？有时候，笔记数据差就是因为用了这些违禁词，结果被平台限流了。所以，咱们得学会替换这些词，才能更好地引流和获客。违规词替换技巧 𐟓 “最”的替代词 “最”这个字在笔记里用得特别多，但很多时候会被认为是违规词。比如，“最新研究成果”可以改成“科学研究、数据表明”，“最全”可以改成“齐全、很全”，“最优”可以改成“很好”。总之，把“最”换成这些更中性一点的词，效果会更好。 “极”的替代词 “极”这个字也是个热门违规词。比如，“极佳/绝佳”可以改成“一有效”，“终极”可以改成“成熟的”，“极致”可以改成“精致”。这些词不仅听起来更舒服，还能避免违规。 “独”和“无”的替代词 “独家”和“无痕无创不留疤不留痕”这些词也很容易被认为是违规词。你可以把它们改成“有且仅我们家”，“轻微”或者“微痛”。这样既保留了原意，又避免了违规。其他常见违规词还有一些常见的违规词，比如“加急发货”、“全球”、“世界上”、“天花板”、“最后几单”、“美白”、“品牌”、“秒杀”、“福利”、“变现”、“微信”、“京东”、“抽奖”、“夜宵”、“找我”、“枣我”等等。这些词都可以根据具体情况进行替换。流量来源和转化方式 𐟌 除了替换违规词，我们还得考虑流量来源和转化方式。比如，是通过看了你的产品来的，还是通过认可你的个人IP来的？不同的流量来源有不同的转化方式。以产品或者某个信息的引流方式更短平快，但粉丝不精准，没有固定的消费意愿和需求。而以个人IP去转化的粉丝有极强的消费意愿，但需要长时间的私域输出更多的价值才能转化变现。总结 𐟓 总之，笔记数据差很多时候是因为用了违规词。我们可以通过替换这些词来避免违规，同时还需要根据具体情况制定合适的引流方案和选定渠道。希望这些技巧能帮到你们，让你们的笔记数据更上一层楼！

LeetCode209，双指针+滑动 𐟌Ÿ 官方难度：中等 𐟔 方法：双指针+滑动窗口（不定长） 𐟎›‡：找到最小长度的结果 𐟒ᠦ€路：在这道题中，我们使用外层的while循环来控制右指针的移动范围。我们从最短长度为1的窗口开始向右滑动，直到窗口内的元素和大于等于目标值。这时，我们进入子循环。子循环的结束条件是窗口内的元素和小于目标值，即固定j，同时不断增大i，缩短窗口长度，直到总和小于目标值。当j=len时，外层循环结束，保留result。 𐟓 PS： 1️⃣ 为什么使用min而不是直接令result=j-i？因为result会不断更新，这点容易出错。 2️⃣ 为什么要令result=len+1？当子循环永远无法进入时（所有数相加都不满足目标值），result依旧等于初始值。为了返回题目要求的0，我们设置result=len+1。 3️⃣ 为什么不令result=len？因为当i一直为0，并且所有数被加起来时，j=len。这样在子循环中最终result=len。但当我们进入if判断时，明明有最小长度=len这个结果，但却返回0，判断错误！

滑动窗口是TCP的流控措施，接收方通过通告发送方自己的可以接受缓冲区大小，从而控制发送方的发送速度。「计算机网络知识大讲堂」

cnn卷积神经网络 𐟌ˆ 卷积神经网络（CNN）是一种专门用于图像识别和处理的人工神经网络，它的设计灵感来自动物视觉皮层的复杂结构。CNN 由大量带有可学习权重和偏差的神经元组成，这些神经元通过卷积运算来处理输入数据。 𐟔 卷积是什么？卷积是一种特殊的线性运算，它在至少一个层中使用，而不是一般的矩阵乘法。简单来说，卷积就是通过一个滑动窗口（也叫卷积核）来提取输入数据中的局部特征。这个过程有点像用刷子在画布上刷出不同的图案。 𐟒᠃NN的基本组成部分输入层：接收原始图像数据。卷积层：通过卷积核来提取图像中的局部特征。激活层：引入非线性因素，增强网络的表达能力。池化层：通过下采样来减少数据的维度，防止过拟合。全连接层：将所有特征连接到一起，进行最终的分类或回归。 𐟓ˆ CNN的应用图像分类：识别图像中的物体或场景。目标检测：定位图像中的特定目标。人脸识别：通过面部特征进行身份验证。自然语言处理：处理文本数据，生成图像描述等。通过这些组件和技术的应用，CNN在人工智能领域取得了显著的进展，尤其是在计算机视觉方面。希望这篇文章能帮你更清晰地理解CNN的原理和应用！

力扣怎么刷python 这份LeetCode刷题计划真的太棒了！一周内全部搞定，常见考点一网打尽，简单、中等、困难题目全覆盖。每个题目点击标题还能直接跳转到LeetCode题目页面，简直是贴心到家！ 𐟓… 刷题计划第1天：数组与双指针题目：旋转图像、组短车、放车、数组短车模拟、二维数组等难度：中等第2天：哈希表与模拟题目：生命游戏、对角线追踪、移动婴儿、数组双指针等难度：中等第3天：排序与算法题目：快速排序、选择排序、插入排序、颜色分类等难度：中等第4天：滑动窗口与动态规划题目：最长消流子数组、数组滑动密口动态规划等难度：中等第5天：二分查找与前缀和题目：二分查找、数组前和等难度：中等第6天：树状数组与线段树题目：树状数组、线段树二分查找等难度：中等第7天：其他高频题型题目：多数元素、快速排序、归并排序等难度：中等 𐟓š 常见题型分类旋转图像、组短车、放车、数组短车模拟、二维数组：这些题目主要考察数组和双指针的使用。生命游戏、对角线追踪、移动婴儿、数组双指针：哈希表和模拟题，需要一定的空间和逻辑能力。快速排序、选择排序、插入排序、颜色分类：经典排序算法，适合练习算法基础。最长消流子数组、数组滑动密口动态规划：滑动窗口和动态规划的结合，考验你的编程技巧。二分查找、数组前和等：二分查找是解决许多问题的利器，而数组前和则是常见的数学问题。树状数组、线段树二分查找：树状数组和线段树是高级数据结构，适合提升编程能力。多数元素、快速排序、归并排序：这些题目涵盖了常见的算法和数据结构，是刷题的经典选择。 𐟌Ÿ 额外推荐除了以上的高频题型，还有一些额外的推荐题目，比如K个一组翻转链表、删除链表中的重复元素等，这些题目不仅能帮助你巩固基础，还能提升你的编程能力。这份刷题计划不仅全面，而且有针对性，希望能帮助你在一周内快速提升LeetCode的解题能力！加油吧，勇闯面试的你！𐟒ꀀ

Gemma2发布！AI新标杆 𐟎‰ Google刚刚发布了Gemma2，这款AI聊天机器人有两个版本：9B和27B。它们在Google AI Studio中可以直接使用，并且得到了Ollama的第一时间支持。 𐟓Š Gemma2 27B的表现令人惊艳，接近Meta的Llama 3 70B。在Chatbot Arena的评估中，Gemma2 27B与AnthropicAI的Claude 3 Sonnet、Llama 3 70B以及OpenAI的GPT4处于同一水平线上，表现相当出色。 𐟔 模型细节如下： 9B和27B版本都有指令微调和base版本，支持8192的上下文窗口。 27B版本训练了13T的令牌，而9B版本则是8T。采用了滑动窗口注意力和分组查询注意力（GQA）。 9B在MMLU上的得分为71.3，在AGIEval上的得分为52.8，在HumanEval上的得分为40.2。 27B在MMLU上的得分为75.2，在AGIEval上的得分为55.1，在HumanEval上的得分为51.8。 Gemma2的强大表现证明了Google在AI聊天机器人领域的持续进步。

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

同济新突破！DL-SLOT助力SLAM 在自动驾驶领域，同步定位与建图（SLAM）和动态物体跟踪是两个至关重要的任务。然而，这两个任务在动态道路场景中常常面临挑战，因为它们需要处理不断变化的物体和复杂的交通环境。为了解决这个问题，同济大学提出了一种名为DL-SLOT的新型方法，旨在同时求解SLAM和动态物体跟踪。 DL-SLOT的核心在于将自动驾驶汽车和环境中静止与动态物体的状态估计集成到一个统一的优化框架中。首先，通过对象检测识别出所有潜在的动态物体点。接着，利用过滤后的点云进行激光雷达里程计。为了准确地关联被跟踪对象，提出了一种基于滑动窗口的对象关联方法，这种方法根据对象的历史轨迹进行关联。在基于滑动窗口的协同图优化中，静态和动态对象的状态被集成在一起。随后，从潜在动态对象集中恢复出静止对象。最后，实现了全局姿态图，消除了累积误差。在KITTI数据集上的实验表明，DL-SLOT比单独的SLAM和目标跟踪基线方法具有更高的精度。这证明了同时求解SLAM和目标跟踪是相互有利的，极大地提高了两者在动态道路场景中的鲁棒性和准确性。本文的主要贡献包括：提出一个统一的优化框架，同时估计车辆状态和潜在动态物体。提出一种利用固定时间间隔滑动窗口内轨迹信息的鲁棒高效数据关联方法。通过这些创新，DL-SLOT为自动驾驶系统在复杂动态环境中的定位和跟踪提供了新的解决方案。

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