随着ACG文化（二次元文化）影响力的不断提升，哔哩哔哩平台上衍生品消费群体不断扩大，手办行业迅速崛起。2017年，B站推出ACG衍生品消费品牌bilibili会员购，涵盖二次元手办销售等多项业务，拓展了IP内容的消费边界，致力于满足Z世代用户的IP文化娱乐消费需求。 多年来，bilibili会员购高
Dijkstra 算法说明与实现 作者：Grey 原文地址： 博客园：Dijkstra 算法说明与实现 CSDN：Dijkstra 算法说明与实现 问题描述 问题：给定出发点，出发点到所有点的距离之和最小是多少？ 注：Dijkstra 算法必须指定一个源点,每个边的权值均为非负数,求这个点到其他所有
网络(network)是一些通过链接(links)连接起来的对象集合，它包含以下成分：对象：节点(nodes)/顶点(vertices)， 用N表示；交互：链接(links)/边(edges)，用E表示；对象和交互组成的系统我们就称为网络(或图，graph)，用G(N,E)表示。
摘要：华为多元生态技术精选集，“学-练-考”一站式进阶资料包，内含华为云开发者认证考试折扣券。希望开发者们基于华为端、边、云多元技术能力协同，激发无限创新力量！ 本文分享自华为云社区《年度重磅！《2022华为开发者宝典》端-边-云多元生态技术精选，学练考一站式能力进阶，免费下载！》，作者：华为云社区
NMS（non maximum suppression）即非极大值抑制，广泛应用于传统的特征提取和深度学习的目标检测算法中。 NMS原理是通过筛选出局部极大值得到最优解。 在2维边缘提取中体现在提取边缘轮廓后将一些梯度方向变化率较小的点筛选掉，避免造成干扰。 在三维关键点检测中也起到重要作用，筛选掉特征中非局部极值
本文作者：李杰 TF计算图从逻辑层来讲，由op与tensor构成。op是项点代表计算单元，tensor是边代表op之间流动的数据内容，两者配合以数据流图的形式来表达计算图。那么op对应的物理层实现是什么？TF中有哪些op，以及各自的适用场景是什么？op到底是如何运行的？接下来让我们一起探索和回答这些
斯坦纳树 斯坦纳树问题是组合优化问题，与最小生成树相似，是最短网络的一种。最小生成树是在给定的点集和边中寻求最短网络使所有点连通。而最小斯坦纳树允许在给定点外增加额外的点，使生成的最短网络开销最小。 百度百科 在图论里，一般用于解决形如： 给定一个连通图 \(G\)，给定 \(k\) 个关键点，选取
生成树欺骗攻击与防御策略 工作目的 掌握交换机生成树选举的过程、欺骗原理、攻击过程和防范策略 任务分析 生成树的端口有五种状态。交换机的边缘端口不接收BPDU，选举时直接从堵塞状态转变为转发状态，不参与生成树的选举过程，默认情况下，交换机的所有端口均为非边缘端口，为避免生成生成树欺骗攻击，可以将交换
这周有个让人眼前一亮的图像识别模型 segment-anything，它能精细地框出所有可见物体，它标记出的物体边界线清晰可见。如此出色的模型，自然获得了不
前言 测试代码是使代码安全的第一步。做到这一点的最好方法之一是使用单元测试，确保应用程序中的每个小功能都能发挥其应有的作用--特别是当应用程序处于边缘情况，比如无效的输入，或有潜在危害的输入。 为什么要单元测试 说到单元测试，有许多不同的方法。单元测试的一些主要目的是： 验证功能：单元测试确保代码做
网络流基础 网络流合集链接：网络流 网络 $G = (V, E)$ 实际上是一张有向图 对于图中每一条有向边 $(x, y) \in E$ 都有一个给定的容量 $c(x, y)$ 特别的，若 $(x,y) \notin E$ , 则 $c(x, y) = 0$ 图中还有两个指定的特殊结点，$S, T
# 二分图 [TOC] > Bipartite graph, 又称二部图 **定义**：如果一张无向图的$N$个节点可以分成两个没有相同点的非空集合$A$, $B$,且存在一种分法使得同一个集合内的点没有相连的边，那么这个图为**二分图**，$A$, $B$, 分别为此二分图的左部和右部。 **判定
# The Child and Polygon 题解 > 这世界这么大，遇到了这个奇奇怪怪的题。 这道题其实可以很自然的联想到卡特兰数。 在卡特兰数的计数中，有这么一个意义：$C_n$ 表示把有 $n+2$ 条边的凸多边形分成 $n$ 个三角形的方案数。 利用这个意义可以得到 $C_n$ 的另一个递
在SDK开发中，因为是往外提供的功能静态库，所以在开发的时候要验证开发的SDK是否功能正常，这里就需要做进行边开发边联调的工作。 下面使用的开发模式是创建一个WorkSpace工作工具，SDK项目和Demo项目都作为子项目，通过配置Demo项目的Header搜索路径和库搜索路径来实现SDK与Demo
咕了2天才写的题解 还是比较经典的题目，分治处理网格图最短路 离线下来，利用分治的思想，用一条线把网格图平均劈成两半，每次只考虑询问在两块的一对点，所有的线必须经过直线上的一个点，于是我把线上所有点都在规定范围内跑一次dijkstra，最后直接算答案，显然我想让最短路跑的次数最小，每次选较短的边作为
并行训练-流水线 简述 并行训练主要有三种策略: 数据并行训练加速比最高，但要求每个设备上都备份一份模型，显存占用比较高，但缺点是通信量大。 张量并行，通信量比较高，适合在机器内做模型并行。 流水线并行，训练设备容易出现空闲状态，加速效率没有DP高；但能减少通信边界支持更多的层数，适合在机器间使用。
6岁，进入村小，一年级，老师问我的梦想是什么，我说我长大了我要成为科学家。 9岁，三年级，知道科学家不现实，开始学习英语。又因为科学家英语不好发音，于是我的梦想变了，长大了我要成为经理。 11岁，五年级，开始成为网瘾少年，边玩游戏边挣钱才是我的梦想，所以我长大了我要做网吧管理员或开一间电脑修理店。
通常做题思路：问题转化为流网络，再通过最大流 / 最小割 / 费用流与问题之间的数量关系，求解出原问题。 网络流于其他算法不同，概念定理需要熟记于心，否则后面做题会有很大的障碍。 1. 流网络 一个流网络记作 \(G=(V,E)\)，其中 \(V\) 表示点集，\(E\) 表示边集。对于 \(\fo
本文首发于公众平台：腐烂的橘子 架构师生存法则之二：架构活动需要顺应人性 程序员入行的第一天起就进入了一个机器的世界。在别人的眼中，程序员平时很少说话，更多的时间在和电脑打交道。 程序员工作时间久了大脑会被格式化，就像一个一个方格。它有一定好处，就是你在写代码的时候更容易理清边界，开发模块化的代码，
学习&转载文章：使用Python的一维卷积 背景 在开发机器学习算法时，最重要的事情之一（如果不是最重要的话）是提取最相关的特征，这是在项目的特征工程部分中完成的。 在CNNs中，此过程由网络自动完成。特别是在早期层中，网络试图提取图像的最重要的特征，例如边缘和形状。 另一方面，在最后一层中，它将能
