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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。
1.2K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏鲜枣课堂
大话中国骨干网（上）
其实，当时钱天白所使用的网络，并不是我国自主建设的Internet骨干网，而是1986年计算机应用技术研究所与德国卡尔斯鲁厄大学合作建设的一个国际联网项目——中国学术网（Chinese Academic ▉ 四大IP骨干网 1994年9月，就在中国迈入互联网世界后不久，邮电部电信总局与美国商务部签订协议，正式启动中国公用计算机互联网的建设。 这个网，就是现在大名鼎鼎的中国第一骨干网——ChinaNet。 最终，国内形成了四大骨干网的格局。正是这些网络，支撑起了中国互联网的起步。 ? 1997年12月，四大骨干网实现互联互通。此后，中国的互联网，进入了崭新的时代！ 未完待续。。。 敬请期待：大话中国骨干网（下） 参考文献： 1、中国互联网发展史，B站 2、互联网的起源发展历史，百度 3、中国互联网二十年发展历程回顾，刘璐、潘玉 4、中国计算机发展历史，百度
2.5K30发布于 2020-12-16 - 来自专栏GiantPandaCV
CenterNet骨干网络之hourglass
CenterNet中主要提供了三个骨干网络ResNet-18(ResNet-101), DLA-34, Hourglass-104，本文从结构和代码对hourglass进行讲解。 Ground Truth Heatmap 在开始讲解骨干网络之前，先提一下上一篇文章中有几位群友私聊我的问题：CenterNet为什么要沿用CornerNet的半径计算方式？
2.2K30发布于 2020-08-04 - 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。
28400发布于 2021-09-11 - 来自专栏GiantPandaCV
CenterNet的骨干网络之DLASeg
CenterNet中使用的DLASeg是在DLA-34的基础上添加了Deformable Convolution后的分割网络。
7.6K31发布于 2020-08-10 - 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。
98810发布于 2019-11-08 - 来自专栏GiantPandaCV
Pelee：移动端实时检测骨干网络
在ImageNet数据集上，PeleeNet只有MobileNet模型的66%,并且比MobileNet精度更高。PeleeNet作为backbone实现SSD能够在VOC2007数据集上达到76.4%的mAP。文章总体上参考DenseNet的设计思路，提出了三个核心模块进行改进，有一定参考价值。
1.5K10发布于 2020-05-20 - 来自专栏GiantPandaCV
CNN骨干网络新选择HS-ResNet
【GiantPandaCV导语】这是最近百度的一篇网络结构设计文章，该网络结构是手工设计得来，主要改进在对特征图多级划分卷积，拼接，提升了网络的精度，同时也降低了推理时间。个人感觉是res2net，ghostnet的结合，并且训练阶段没引入过多的trick，最后的实验结果很惊艳，或许是炼丹的一个好选择。
1.7K20发布于 2020-11-17 - 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。
37620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。
29320编辑于 2023-03-09 - 来自专栏AIWalker
视觉骨干网络VAN 背后的故事
）和新的骨干网络 VAN。 Part1 视觉骨干网络的发展 对图像进行特征提取，是计算机视觉任务的基础。在计算机视觉中，用于对图像进行特征提取的网络被称之为骨干网络。随着骨干网络的不断演进，计算机视觉也取得了飞跃式发展。 视觉骨干网络的发展大致可以分为三个阶段： 早期发明阶段(2012年之前)，这个阶段以LeNet为代表，研究人员正式开始提出使用卷积神经网络进行特征提取。 于是，作者在该论文中提出了一种专门针对计算机视觉任务的大核注意力(LKA)机制，基于该注意力，作者进一步提出了一种全新的视觉骨干网络VAN。 图3 不同模块的结构 视觉注意力网络VAN 基于LKA，本文搭建了一个新的视觉骨干网络VAN。
1.1K20编辑于 2023-09-03 - 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。
47610编辑于 2021-12-06 - 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。
57940发布于 2021-09-10 - 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。
72300发布于 2021-09-10 - 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。
57610编辑于 2021-12-06 - 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
49520发布于 2019-11-07 - 来自专栏鲜枣课堂
骨干网光通信的最新趋势
今天这篇，小枣君和大家聊聊骨干网光通信的一些最新技术动向。 █ 400G，真的来了 大家也许都有所耳闻，从去年开始，国内运营商骨干网已经全面拉开了400G商用的帷幕。 骨干网升级400G的原因，是显而易见的。 一方面，居民数字生活（高清视频、远程会议、在线直播、在线游戏等）所带来的消费互联网流量增长，仍在持续。 另一方面，全行业都在推动数字化转型，来自行业数字化系统的流量激增，加剧了骨干网的压力。 骨干网压力陡增，还有一个关键的原因——AI大爆发。 AIGC大模型崛起之后，引发了一股AI浪潮。 这就对DCI（数据中心互联网络）提出了更高要求，光通信骨干网必须在技术性能上能够满足这一需求。 我们国家在算力上的战略，还是秉承了“全国统筹、整体布局”的思路。 所以，长途骨干网早期设计阶段的时候，基本上聚焦于16QAM和QPSK。后来有了16QAM-PCS，也加入了竞争。
84120编辑于 2024-05-17 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
SwinTransformer多尺度特征提取的Vit骨干网络
为突破这些限制，我们提出了一种名为Swin Transformer的通用Transformer骨干网络，它能够构建分层特征图，并实现与图像尺寸呈线性关系的计算复杂度。 这些优势使Swin Transformer适用于多种视觉任务的通用骨干网络，与此前仅生成单一分辨率特征图且具有二次计算复杂度的基于Transformer的架构形成鲜明对比。
32310编辑于 2026-04-02 - 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
71520发布于 2019-11-08 - 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。
4.2K31发布于 2019-11-13
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