下列描述深度缓冲消隐算法的特点中,正确的是

9.6noip模拟试题

题目名称盘子序列四轮车点名提交文件 disk.pas/c/cpp car.pas/c/cpp rollcall.pas/c/cpp 输入文件 disk.in car.in rollcall.in 输出文件 disk.out car.out rollcall.out 时间限制 1s 1s 1s 空间限制 128M 128M 128M 评测方式传统传统传统盘子序列 [题目描述] 有 n 个盘子.盘子被生产出来后,被按照某种顺序摞在一起.初始盘堆中如果一个盘子比所有它上面的盘子都大,

从 SGD 到 Adam —— 深度学习优化算法概览(一) 重点

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32626442 骆梁宸 paper插画师:poster设计师:oral slides制作人 445 人赞同了该文章楔子前些日在写计算数学课的期末读书报告,我选择的主题是「分析深度学习中的各个优化算法」.在此前的工作中,自己通常就是无脑「Adam 大法好」,而对算法本身的内涵不知所以然.一直希望能抽时间系统的过一遍优化算法的发展历程,直观了解各个算法的长处和短处.这次正好借着作业的机会,补一补课. 本文主要借鉴了 @Juliuszh

PHP描述冒泡排序和快速排序算法

使用PHP描述冒泡排序和快速排序算法,对象可以是一个数组.使用PHP描述顺序查找和二分查找(也叫做折半查找)算法,顺序查找必须考虑效率,对象可以是一个有序数组.写一个二维数组排序算法函数,能够具有通用性,可以调用php内置函数 . 使用PHP描述冒泡排序和快速排序算法,对象可以是一个数组function bubble_sort($array){ $count = count($array);) ; $i<$count; $i++){; $j>$i; $j–){]){ $tmp = $array

双目深度估计传统算法流程及OpenCV的编译注意事项

起因: 1. 双目立体视觉中双目深度估计是非常重要且基础的部分,而传统的立体视觉的算法基本上都在opencv中有相对优秀的实现.同时考虑了性能和效率.因此,学习使用opencv接口是非常重要的. 2. 但对一个工具使用到一定程度后,有时候需要进行内置算法的改进,此时需要对opencv及外部依赖模块进行重编译. 双目深度估计传统算法流程: A. 固定相机对(严格固定!),制作高精度棋盘格,挑选合适光源,选择合适的拍摄角度对棋盘格进行拍摄取样 B. 使用matlab或opencv单目标定两个相机,采

一文读懂深度强化学习算法 A3C （Actor-Critic Algorithm）

一文读懂深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25 16:29:19 对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解,现将其梳理一下,记录在此,也给想学习的小伙伴一个参考. 想要认识清楚这个算法,需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解,推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法. 我们知道,DRL 算法大致可以分为如下这几个类别:Value Based and Policy Based,其经典算

webgl 深度缓冲

传统的画2d画布就是后画的会盖在先画的上面,但是在画一些三维图形时,这很难控制深度缓冲区的作用就是区分颜色所在的层次,防止把被遮挡住的颜色显示出来. 深度缓冲很强大,用起来很简单开启深度缓冲(测试),注意是测试 gl.enable(gl.DEPTH_TEST); 清除深度缓存 gl.clear(gl.COLOR_BUFFER_BIT | gl.DEPTH_BUFFER_BIT); <!DOCTYPE html> <html lang="en">

Python｜一文简单看懂深度&广度优先算法

一.前言以后尽量每天更新一篇,也是自己的一个学习打卡!加油!今天给大家分享的是,Python里深度/广度优先算法介绍及实现. 二.深度.广度优先算法简介 1. 深度优先搜索(DepthFirstSearch) 深度优先搜索的主要特征就是,假设一个顶点有不少相邻顶点,当我们搜索到该顶点,我们对于它的相邻顶点并不是现在就对所有都进行搜索,而是对一个顶点继续往后搜索,直到某个顶点,他周围的相邻顶点都已经被访问过了,这时他就可以返回,对它来的那个顶点的其余顶点进行搜索. 深度优先搜索的实现可以利用递归

【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验【中英】

[吴恩达课后测验]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验[中英] 第一周测验 - 深度学习简介和“AI是新电力”相类似的说法是什么? [ ]AI为我们的家庭和办公室的个人设备供电,类似于电力. [ ]通过“智能电网”,AI提供新的电能. [ ]AI在计算机上运行,并由电力驱动,但是它正在让以前的计算机不能做的事情变为可能. [★]就像100年前产生电能一样,AI正在改变很多的行业. 请注意: 吴恩达在视频中表达了同样的观点. 哪些是深度学习快速发展的原因? (两个选项

剑指Offer——算法复杂度中的O(logN)底数是多少

剑指Offer--算法复杂度中的O(logN)底数是多少前言无论是计算机算法概论.还是数据结构书中,关于算法的时间复杂度很多都用包含O(logN)这样的描述,但是却没有明确说logN的底数究竟是多少.算法中log级别的时间复杂度都是由于使用了分治思想,这个底数直接由分治的复杂度决定.如果采用二分法,那么就会以2为底数,三分法就会以3为底数,其他亦然. 不过无论底数是什么,log级别的渐进意义是一样的.也就是说该算法的时间复杂度的增长与处理数据多少的增长的关系是一样的. 我们先考虑O(logx

【CSWS2014 Summer School】深度问答技术及其在搜索中的应用-马艳军

Title: 深度问答技术及其在搜索中的应用马艳军博士, 百度 Abstract: 深度问答(DeepQA)是一种基于对自然语言深度理解的智能问答技术,其核心技术涉及知识图谱建设.语义表示和计算.语义匹配等技术.深度问答在互联网尤其在搜索中有着广泛的应用价值.本课程将详细介绍深度问答中涉及的核心算法,梳理深度问答的技术脉络,并介绍其在互联网上尤其是搜索中的应用. Bio:马艳军博士现为百度公司自然语言处理部研究员,从事知识图谱.智能问答等方面的研发工作.2009年获得爱尔兰都柏林城市大学计算机

tarjan算法-解决有向图中求强连通分量的利器

小引看到这个名词-tarjan,大家首先想到的肯定是又是一个以外国人名字命名的算法.说实话真的是很佩服那些算法大牛们,佩服得简直是五体投地啊.今天就遇到一道与求解有向图中强连通分量的问题,我的思路就是遍历图中的每一个点,然后进行深度遍历,看最后能否回归到这个点上.如果可以回归,那么这个点肯定在一个强连通分量上.可是最后想着想着就乱了...... 没办法,自己low啊,就百度了求有向图中强连通分量的算法,于是乎tarjan算法出现在搜索结果上. 下面说一下,tarjan算法用到的一些图的概念.

利用“海底捞算法”在MongoDB中优雅地存储一棵树

目前常见的树形结构数据库存储方案有以下四种,但是在处理无限深度.海量数据的树结构时,都存在一些问题: 1)Adjacency List(邻接表):每个节点仅记录父节点主键.优点是简单,缺点是访问子树需要递归遍历,对数据库压力大(即使是支持递归SQL的数据库). 2)Path Enumerations( 路径枚举):用一个字符串记录当前节点所在路径.优点是查询方便,缺点是占用空间大,查询需要使用like模糊方法,效率低,插入新记录时要手工更改此节点以下所有路径,维护不便. 3)Closure Ta

14、RALM: 实时 look-alike 算法在推荐系统中的应用

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/71951411 RALM: 实时 look-alike 算法在推荐系统中的应用 0. 导语本论文题为<Real-time Attention based Look-alike Model for Recommender System>,作者 Yudan Liu, Kaikai Ge, Xu Zhang, Leyu Lin,已被 KDD 19 接收,原文见附录. Look-alike 是广告领域经典的推荐算法,拥有定向能力强.用

hashmap（有空可以看看算法这本书中对于这部分的实现，很有道理）

//转载:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1618550070727689060&wfr=spider&for=pc 1.为什么用HashMap? HashMap是一个散列桶(数组和链表),它存储的内容是键值对(key-value)映射HashMap采用了数组和链表的数据结构,能在查询和修改方便继承了数组的线性查找和链表的寻址修改HashMap是非synchronized,所以HashMap很快HashMap可以接受null键和值,而Hashtable则不

任意半径局部直方图类算法在PC中快速实现的框架。

在图像处理中,局部算法一般来说,在很大程度上会获得比全局算法更为好的效果,因为他考虑到了图像领域像素的信息,而很多局部算法可以借助于直方图获得加速.同时,一些常规的算法,比如中值滤波.最大值滤波.最小值滤波.表面模糊等等都可以通过局部直方图进行加速.而传统的获取局部直方图计算量很大,特别是半径增加时,耗时会成平方关系增加.一些局部算法只有在半径较大时才会获得很好的效果,因此,必须找到一种合适的加速计算局部直方图的方式. 在参考Median Filter in Constant Time.pdf一

06 - 从Algorithm 算法派生类中删除ExecuteInformation() 和ExecuteData() VTK 6.0 迁移

在先前的vtk中,如vtkPointSetAlgorithm 等算法派生类中定义了虚方法:ExecuteInformation() 和 ExecuteData().这些方法的定义是为了平稳的从VTK4到VTK5中.我们从如下的类中删除了ExecuteInformation() 和 ExecuteData(): vtkDataObjectAlgorithm vtkGenericDataSetAlgorithm vtkHyperOctreeAlgorithm vtkPiecewiseFunction

1145: 零起点学算法52——数组中删数II

1145: 零起点学算法52--数组中删数II Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 64 MB 64bit IO Format: %lldSubmitted: 2935 Accepted: 793[Submit][Status][Web Board] Description 在给定的数组中删除数 Input 多组测试,每组第一行输入1个整数n(n<20),然后是n个整数第二行输入1个整数m Output 删除在第一行的n个整数中的数字m(多个的话都要删除),

KMP算法 --- 在文本中寻找目标字符串

KMP算法 --- 在文本中寻找目标字符串很多时候,为了在大文本中寻找到自己需要的内容,往往需要搜索关键字.这其中就牵涉到字符串匹配的算法,通过接受文本和关键词参数来返回关键词在文本出现的位置.一般人在初次接触的时候,可能会写出这样的代码: /* 返回字符串substr在str中首次出现的位置索引, * 若不存在,返回-1. */ int strStr(string str, string substr) { int i, j; if (str.empty() && substr.emp

AES加解密算法在Android中的应用及Android4.2以上版本调用问题

from://http://blog.csdn.net/xinzheng_wang/article/details/9159969 AES加解密算法在Android中的应用及Android4.2以上版本调用问题分类: Android2013-06-24 11:25 328人阅读评论(3) 收藏举报密码学中的高级加密标准(Advanced Encryption Standard,AES),又称高级加密标准Rijndael加密法,是美国联邦政府采用的一种区块加密标准.这个标准用来替代原先的

图像处理之优化---任意半径局部直方图类算法在PC中快速实现的框架

在图像处理中,局部算法一般来说,在很大程度上会获得比全局算法更为好的效果,因为他考虑到了图像领域像素的信息,而很多局部算法可以借助于直方图获得加速.同时,一些常规的算法,比如中值滤波.最大值滤波.最小值滤波.表面模糊等等都可以通过局部直方图进行加速.而传统的获取局部直方图计算量很大,特别是半径增加时,耗时会成平方关系增加.一些局部算法只有在半径较大时才会获得很好的效果,因此,必须找到一种合适的加速计算局部直方图的方式. 在参考Median Filter in Constant Time.pdf一

正整数构成的线性表存放在单链表中，编写算法将表中的所有的奇数删除。（C语言）

/* 正整数构成的线性表存放在单链表中,编写算法将表中的所有的奇数删除 */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct LNode{ int data; struct LNode *next; }LNode; LNode* creat(int n){ LNode *Link; LNode *p1,*p2; int data; Link=(LNode*)malloc(sizeof(LNode)); p2=Link; ;

下列描述深度缓冲消隐算法的特点中,正确的是

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