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  • 来自专栏刷题笔记

    7-5 字符串循环左移

    点这里 7-5 字符串循环左移 输入一个字符串和一个非负整数N,要求将字符串循环左移N次。 输入格式: 输入在第1行中给出一个不超过100个字符长度的、以回车结束的非空字符串;第2行给出非负整数N。

    1.1K20发布于 2019-11-08
  • 来自专栏刷题笔记

    7-5 小字辈 (25 分)

    点这里 7-5 小字辈 (25 分) 本题给定一个庞大家族的家谱,要请你给出最小一辈的名单。

    92310发布于 2019-11-08
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 买地攻略 (25 分)

    数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块,每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地,除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。

    24300发布于 2021-09-11
  • 来自专栏小柔博客园

    图像存储格式JEPG有损压缩原理

    直接存放矩阵数据:BMP,YUV等 无损压缩:PNG,TIFF,GIF,RAW,TGA,PSD等 有损压缩:JPEG,WEBP,WMF等 图像的存储 指标数据 存矩阵 数据大小 最大 解码速度 最快( 拷贝) 画质 最好 JPEG的有损压缩 主要说明为什么可以压缩的这么小及压缩流程 感知编码:删掉人类无法感知到数据的方法,它依赖于人类的感知模型, 模型来自“心理物理学”领域 比如录制声音的时候可以将超声波和低音进行过滤 人的眼睛也是如此,我们看不出颜色的细微变化,图像存储中的Rcbcr格式就是如此,用于表示cb和cr的数据有和没有对人类来说影响不是特别大,因此JPEG利用了这点来压缩的,不过因为有删减数据,也叫有损压缩 这个矩阵的特点是他有大量的0的元素 这个矩阵因为有大量的0就可以用host编码进行压缩 最终目的:产生大量的0的字符串 其他图片的压缩算法 PNG算法 支持透明通道 本质:使用LZ77的压缩算法 有损压缩原理

    85120编辑于 2022-11-16
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 买地攻略 (25 分)

    数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块,每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地,除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。

    34520编辑于 2021-12-06
  • 来自专栏以终为始

    7-5 堆中的路径 (25 分)

    7-5 堆中的路径 (25 分) 将一系列给定数字插入一个初始为空的小顶堆H[]。随后对任意给定的下标i,打印从H[i]到根结点的路径。

    25520编辑于 2023-03-09
  • 来自专栏媒矿工厂

    人类仍是最好的有损图片压缩器

    本文是来自Stanford Compression Workshop 2019的演讲,讲者是三位高中生:来自Palo Alto High School的Ashutosh Bhown,来自Monta Vista High School的Soham Mukherjee,来自Saint Francis High School的Sean Yang。

    56420发布于 2019-11-11
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)

    受新冠疫情影响,当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离,国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上,实验室内最多只能有 1 个人,且每个人都必须提前申请实验室的使用,只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请,你需要写个程序自动审批,使得能够被批准的申请数量最大化。

    53210编辑于 2021-12-06
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)

    受新冠疫情影响,当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离,国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上,实验室内最多只能有 1 个人,且每个人都必须提前申请实验室的使用,只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请,你需要写个程序自动审批,使得能够被批准的申请数量最大化。

    67600发布于 2021-09-10
  • 来自专栏刷题笔记

    【未完成】7-5 文件传输 (25 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727502 7-5 文件传输 (25 分) 当两台计算机双向连通的时候,文件是可以在两台机器间传输的

    46320发布于 2019-11-07
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 子串与子列 (25 分)

    子串是一个字符串中连续的一部分,而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集,可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt,pabt是一个子串,而 pat 就是一个子列。

    51740发布于 2021-09-10
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 子串与子列 (25 分)

    子串是一个字符串中连续的一部分,而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集,可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt,pabt是一个子串,而 pat 就是一个子列。

    43910编辑于 2021-12-06
  • 来自专栏AI科技大本营的专栏

    “深度学习之父”大谈AI:寒冬不会出现,论文评审机制有损创新

    【AI 科技大本营导读】近日《连线》杂志发表了一篇文章,记录了与“深度学习之父” Geoffrey Hinton 围绕人工智能伦理、技术、学术等领域的采访实录。当被问到如今人工智能是否将走进寒冬时,Hinton 的回答非常坚决:“不会有‘人工智能寒冬’。因为 AI 已经渗透到你的生活中了。在之前的寒冬中,AI 还不是你生活的一部分。但现在它是了。”

    56530发布于 2018-12-27
  • 来自专栏算法+

    浮点数据有损压缩算法 附完整C代码

    例如:https://github.com/cpuimage/TinyJPEG 这铺垫有点长,所以是不是可以基于dct 8x8 对浮点数据进行有损压缩呢? 答案,没错就是这么简单粗暴。  

    2.2K40发布于 2018-05-07
  • 来自专栏daos

    Nvidia_Mellanox_CX5和6DX系列网卡_RDMA_RoCE_无损和有损_DCQCN拥塞控制_动态连接等详解-一文入门RDMA和RoCE有损无损

    RoCEv2, 以及IB协议, Mellanox的RDMA网卡cx4, cx5, cx6/cx6DX, cx7等, 本文主要基于CX5和CX6DX对RoCE技术进行简介, 一文入门RDMA和RoCE有损及无损关键技术 无损带来的挑战无损缺点配置复杂拥塞严重时会带来暂停发送的问题延迟增加暂停帧风暴PauseStorm配置复杂, 每个Fabric节点需要保持一致的无损配置受限制, 比如大型网络, 或客户的网络中, 没有权限去配置无损为了更好的推广和使用RoCE, 有损配置解决了部分无损的配置难题有损 开启该功能后, 如: TGT将1GB切分为多个8K读, 类似窗口机制, TGT按8K为窗口单位来滑动控制, 在硬件中来实现该功能有损配置建议1. cx5开始支持的, 打开4种有损配置2. 右侧是一个配置示例(查看和配置网卡)cx6DX配置命令有损,RDMA等应用场景(云存储)1. ZTR: 取消所有交换机和节点上的PFC和ECN配置, 在网卡上启用所有的有损算法RC和DC服务类型1. 可靠连接传输类型RC: 可靠, 消息保序, 通过ACK确认和重传2.

    15.3K26编辑于 2025-11-05
  • 来自专栏刷题笔记

    【未完成】7-5 对称排序 (25 分)20分

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473181 7-5 对称排序 (25 分) 你供职于由一群丑星作为台柱子的信天翁马戏团

    65820发布于 2019-11-08
  • 来自专栏刷题笔记

    【2020HBU天梯赛训练】7-5 宇宙无敌大招呼

    7-5 宇宙无敌大招呼 据说所有程序员学习的第一个程序都是在屏幕上输出一句“Hello World”,跟这个世界打个招呼。作为天梯赛中的程序员,你写的程序得高级一点,要能跟任意指定的星球打招呼。

    84910发布于 2020-06-23
  • 来自专栏腾讯大讲堂的专栏

    微信红包【技术篇】——如何在服务有损的情况下保证用户体验

    讲师:Boas 分享主题:如何在服务有损情况下保证用户体验 羊年春晚因着微信摇一摇的介入,变得十分的不一样。 对于客户端同学来说,常常直面用户的体验问题,而从春晚这个项目本身出发,可预见的是,当时的服务将会有损,在这样的情况下如何保证用户体验,成了我们设计的一个核心。 ? 最终一声哈哈大笑,在春晚这个项目中,完美地体现了有损服务下保证用户体验这个价值观。 三 项目复杂我们怎样来稳定? 1.方案要简单 精细的方案设计的确可以带给我们非常细致的体验。

    1.8K80发布于 2018-02-11
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 7-5 高维数据映射为低维数据

    我们此时有一个m行n列的样本矩阵X,此时的X样本矩阵代表有m个样本n个特征。通过前面的关于主成分的学习,此时假设我们已经求出针对X样本矩阵来说前k个主成分,每一个主成分对应的一个单位方向,用W矩阵来表示,此时的W矩阵为k行n列,代表前k个主成分,每一个主成分有n个元素。在上一小节提到主成分分析的本质就是从一组坐标系转移到另外一组新的坐标系的过程,而由于我们原来为n维坐标系,因此转换之后的坐标系也有n个维度,只不过对于转换后的坐标系来说,取出前k个更加重要的方向,因此W是k行n列的矩阵。

    4.1K31发布于 2019-11-13
  • 来自专栏点云PCL

    FLiCR:基于有损 RI 的快速轻量级激光雷达点云压缩

    此外发现当前质量度量标准对于表现点云熵的限制,并引入了一种新的度量标准,既反映了点对点的质量,又反映了熵的质量,用于有损IRs。 其次通过RI量化和子采样探索了利用有损RI进行下游压缩步骤的机会。我们认为有损表示可以极大地提高通过有损表示的压缩效率和低延迟的无损字节流压缩。 然而我们认为利用有损RI有更多的优化机会,不仅可以减少数据大小,还可以降低下游压缩任务的复杂性。 因此,针对有损RI的点云的质量度量需要同时反映量化和子采样误差。 利用有损RI进行无损压缩 在前文中已经了解到将有损视频编解码器应用于范围图像(RI)会导致较低的压缩效率或扭曲3D空间中的点云。

    1.3K10编辑于 2024-04-11
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