目录1 DP概述1.1 DP问题的特征1.2 DP的两种实现2 经典DP面试问题2.1 0/1背包问题（0/1 Knapsack Problem）2.2 最长公共子序列（Longest Common Subsequence，LCS)2.3 最长上升子序列（Longest Increasing Subsequence，LIS）2.4 编辑距离（Edit Distance）2.5 最小划分（Mini
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2023-10-11 21:41:18
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让数字预失真的故障排除和微调不再难 必备攻略请查收【导读】本文介绍ADI ADRV9002的数字预失真(DPD)功能。所用的一些调试技术也可应用于一般DPD系统。首先，概述关于DPD的背景信息，以及用户试验其系统时可能会遇到的一些典型问题。最后，文章介绍在DPD软件工具帮助下可应用于DPD算法以分析性能的调优策略。简介数字预失真（通常称为DPD）是无线通信系统中广泛使用的一个算法。DPD旨在抑制通
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2023-11-20 11:29:27
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DP算法又称动态规划，是信息学竞赛中选手必须熟练掌握的一种算法,他以其多元性广受出题者的喜爱.动态规划首次进入信息学奥赛是在IOI94（数字三角形），在国内首次出现是在NOI95。此后动态规划成为信息学奥赛的必考算法之一。 动态规划一般可分为线性动规，区域动规，树形动规，背包动规四类。 举例 线性动规：拦截导弹，合唱队形，挖地雷，建学校，剑客决斗等 区域动规：石子合并，
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2024-01-29 17:37:54
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认识DBSCANDBSCAN全称Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，翻译过来就是基于密度的噪声应用空间聚类。一句话形容就是，DBSCAN基于密度，它可以找到样本点的全部密集区域，并把这些密集区域当做一个一个的聚类簇。DBSCAN算法基于点的密度而不是点之间的距离，此外它也不要求我们指定集群的数量，不仅有
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2024-06-12 22:05:17
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DPC Python版本代码是一个涉及数据处理和分析的关键项目，本文记录了解决相关问题的过程，包括环境的预检、部署架构、安装过程、依赖管理、扩展部署及迁移指南。
## 环境预检
在进行DPC Python版本代码的实施之前，首先需要确保环境符合以下系统要求：
| 系统要求 | 说明 |
|--------------|--------------
蓝屏SmbCo10X64.sys https://answers.microsoft.com/zh-hans/windows/forum/all/%e6%9c%80%e8%bf%91%e7%94%b5%e8%84%91%e6%80%bb/d228ea4b-3945-4b1c-8c98-b1b3823d0213https://answers.microsoft.com/
原创
2023-08-01 19:19:52
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基于密度的聚类基于划分和聚类和基于层次的聚类往往只能发现凸型的聚类簇，为了更好的发现任意形状的聚类簇，提出了基于密度的聚类算法算法原理基于密度的聚类算法的主要思想是：只要邻近区域的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值 ，就把它加到与之相近的聚类中。也就是说，对给定类中的每个数据点，在一个给定范围的区域中必须至少包含某个数目的点基于密度的聚类算法代表算法有：DBSCAN算法、OPTIC
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2023-10-23 10:26:37
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## DPC密度聚类：Python实现与示例
DPC（Density Peaks Clustering）密度聚类是一种有效的聚类算法，特别适用于处理具有不同密度的样本数据。与传统的k-means算法相比，DPC算法能够自动确定聚类的个数，并且对于形状不规则的簇有更好的适应性。本文将介绍如何使用Python实现DPC密度聚类，并给出具体的代码示例。
### DPC算法简介
DPC算法的核心思想
DPC公链基于dpos算法开发的一条支付公链 一、技术DPC公链由DP全球资产金融管理集团公司开发，开发于2019年，三年一直在提升链上速度及转账成本，目前已经达到链上每笔转账3.9秒左右，每笔手续费0.1美金。①主网上线(4.19)②代码开源(6.18)③独立钱包④独立区块浏览器⑤跨链桥等 二、优势及应用①高速:TPS/秒2000+②低费用:gαs0.1/笔③多链和跨链功能④
原创
2022-06-19 10:49:40
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ISP_DPC坏点矫正 1. 坏点介绍 图像坏点(Bad pixel) : 图像传感器上光线采集点(像素点)所形成的阵列存在工艺上的缺陷，或光信号进行转化为电信号的过程中出现错误，从而会造成图像上像素信息错误，导致图像中的像素值不准确，这些有缺陷的像素即为图像坏点。 由于来自不同工艺技术和传感器制造
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2020-05-21 21:25:00
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开启新的学习之路，若之后研究方向不变，那就是去研究这个了。不过一方面，oneAPI 的未来使用如何？ 是否会被大规模使用？很多问题所在，从现在来看，wo
原创
2023-02-14 16:17:04
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dplyr工具包是tidyverse系列包的重要组成部分，功能是“数据操纵”，对标于基础包中的base包。前面已经介绍了该包用于数据预处理的主要函数和colwise/rowwise功能，本篇就来汇总一下dplyr工具包中的函数功能。library(dplyr)1 选择/筛选选择/筛选操作分为对变量（列）的选择和对样本（行）的筛选。select函数用于选择变量第一个参数为数据框，后续参数
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2024-05-12 10:03:10
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笔记本蓝色屏幕呢计算机操作引起：想想，在失败之前，你做了什么？ 通过F8进入安全模式，删除，卸载，取消您以前的操作。雷蛇笔记本蓝屏。笔记本电脑开机蓝屏怎么处理？_苏州笔记本维修由硬件引起的故障有：更换或添加硬件，硬件不兼容现象，删除新硬件。 即使硬件兼容，也可能出现故障，由于系统无法识别新增加的硬件，建议重新安装系统。 电脑使用时间过长，内存，显卡金手指氧化而造成接触不良，内存，显卡，取下后用橡皮
概述 介绍 图像传感器中的传感器上每一光线采集的点形成的阵列工艺存在缺陷，或光信号进行转化的过程中出现错误，会造成图像上有些像素的信息有误，导致图像中的像素值不准确，这些有缺陷的像素即为图像坏点(Bad pixel)。 由于来自不同工艺技术和传感器制造商，尤其对一些低成本、消费品的sensor来说， ...
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2020-11-10 15:16:00
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序号-代码-含意1.0x00000000 作业完成。 2.0x00000001 不正确的函数。 3.0x00000002 系统找不到指定的档案。 4.0x00000003 系统找不到指定的路径。 5.0x00000004 系统无法开启档案。 6.0x00000005 拒绝存取。 7.0x00000006 无效的代码。 8.0x00000007 储存体控制区块已毁。 9.0x00000008 储存体
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2024-09-12 15:26:25
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摘要：主动学习通过人机交互，使用更少的标签获得良好的分类能力。使用三支决策，在每轮将样本分为查询、分类、待处理三个区域，并在交互过程中不断减少待处理区域数据量，最终获得分类结果。在实际应用中，需要综合考虑测试代价、标签查询代价、误分类代价的折中，以最小化总代价为目标，获得最优解决方案。1. 主动学习 Active learning1.1 监督学习 Supevised learning 图 1.
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2024-09-19 15:23:33
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# 实现手机 DPC ISP 互连显示架构的全流程指南
## 介绍
手机 DPC (Device Policy Controller)、ISP (Image Signal Processor) 互连显示架构是现代智能手机中必不可少的组成部分。这一架构的实现支持设备的图像处理功能并确保数据可以在不同组件之间有效传递。本文将指导一位刚入行的开发者完成这一实现过程，包括步骤说明、代码示例及相应注释。
windows的过程，有如linux的软中断。以前Linux内核中自旋锁同步分析提到过，Linux通过IN_HARDIRQ/IN_SOFTIRQ来屏蔽
原创
2022-11-08 00:17:37
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2023-12-18 11:37:57
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算法的概念算法是计算机处理信息的本质，因为计算机程序本质上是一个算法来告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务。一般地，当算法在处理信息时，会从输入设备或数据的存储地址读取数据，把结果写入输出设备或某个存储地址供以后再调用。算法的五大特性1.输入: 算法具有0个或多个输入 2.输出: 算法至少有1个或多个输出 3.有穷性: 算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环，并且每一个步骤可以在可接受的
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2023-10-08 12:54:35
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