private static long tmpID = 0; private static boolean tmpIDlocked = false; private static long getUniqueId() { long ltime = 0; while (true) { if(tmpIDlocked == false) { tmpIDlocked= true;...
原创
2023-06-15 00:27:58
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编辑丨当SLAM遇见小王同学声明: 本文只是个人学习记录，侵权可删。论文版权与著作权等全归原作者所有，小王自觉遵守《中华人民共和国著作权法》与《伯尔尼公约》等国内外相关法律，本文禁止转载！！“本文提出了一种3D LiDAR SLAM方法，该方法提高了采用具有正态分布簇的局部近似几何的ICP算法的准确性，鲁棒性和计算效率。与以前的基于正态分布的ICP方法相比，作者的ICP方法可以通过Frobeniu
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2022-10-05 10:25:39
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在HDevelop中 dev_close_window () read_image (Image, 'D:/bb/tu/4.jpg') rgb1_to_gray (Image, GrayImage) edges_sub_pix (GrayImage, Edges, 'canny', 1, 5, 10
原创
2022-03-23 18:05:06
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此外，当前角度表示还存在边角交换性导致的损失跳变等问题也是很常见的（如下图），一些工作中进行了讨论（SCRDet[3]，GWD
原创
2024-08-02 11:33:27
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导读：这篇是1999年RichardSutton在强化学习领域中的经典论文，论文证明了策略梯度定理和在用函数近似Q值时策略梯度定理依然成立，本论文奠定了后续以深度强化学习策略梯度方法的基石。理解熟悉本论文对PolicyGradient，ActorCritic方法有很好的指导意义。论文分成四部分。第一部分指出策略梯度在两种期望回报定义下都成立（定理一）。第二部分提出，如果被函数近似时且满足兼容（co
原创
2021-02-03 20:47:38
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本公众号MyEncyclopedia定期发布AI，算法，工程类深度和前沿文章。欢迎关注，收藏和点赞。本系列将从原理和代码来循序渐进讲解强化深度学习。导读：这篇是1999年RichardSutton在强化学习领域中的经典论文，论文证明了策略梯度定理和在用函数近似Q值时策略梯度定理依然成立，本论文奠定了后续以深度强化学习策略梯度方法的基石。理解熟悉本论文对PolicyGradient，ActorCri
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2021-05-02 22:13:32
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导读：这篇是1999 年Richard Sutton 在强化学习领域中的经典论文，论文证明了策略梯度定理...
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2022-08-13 00:00:48
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题意：找到最接近target的3个元素之和，并返回该和。思路：用2个指针，时间复杂度O（n^2）。 1 int threeSumClosest(vector& nums, int target) { 2 int sum=nums[0]+nums[1]+nums[2]; 3 sort(...
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2015-05-14 22:49:00
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#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
int main()
{
int n;
char ans;
&nb
原创
2014-08-25 15:00:41
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需求：假设在某系统存储了许多地址，例如：“北京市海淀区中关村大街1号海龙大厦”。用户输入“北京 海龙大厦”即可查询到这条结果。另外还需要有容错设计，例如输入“广西 京岛风景区”能够搜索到"广西壮族自治区京岛风景名胜区"。最终的需求是：可以根据用户输入，匹配若干条近似结果共用户选择。 目的：避免用户输入类似地址导致数据出现重复
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2024-07-04 11:40:24
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vlookup这个函数，据说功能还是蛮强大的，今天简单看了一下。vlookup 函数表示：=vlookup（要查找的值，查找区域，返回值所在列号，精确匹配或近似匹配） 参数说明：1、要查找的值：可以引用单元格的值，例如 =B6；也可以直接输入。2、查找区域：用于指定查找范围，例如 A2:D10。3、返回值所在列号：用于指定返回值在哪列，列号开始必须从指定范围算起；例如指定范围为 B2:E
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2024-04-20 11:32:58
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什么样的商标属于近似商标？如何判断？判断近似商标有什么意义？ 一、什么样的商标属于近似商标？商标近似不外乎商标文字的形、音、义近似，商标图形的构图、着色、外观近似，或者文字和图形组合的整体排列组合方式和外观近似，立体商标的三维标志形状和外观近似，颜色商标的颜色或者颜色组合近似，其使用在相同或类似商品（服务）上易使相关公众对商品（服务）的来源产生误认。例如：
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2024-03-12 18:05:04
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sdfsdf
原创
2008-03-17 16:23:23
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在今天的技术世界中，近似匹配在数据处理、字符串搜索和机器学习等领域，扮演着越来越重要的角色。无论是在采购系统中查找接近的商品，还是在用户行为分析中处理模糊查询，Python提供了丰富的库可以实现这样的需求。然而，现实应用中往往难免会遇到一些问题。本文将详细探讨“Python近似匹配”过程中出现的具体问题，以及解决方案的构建与验证。
> **用户场景还原**
> 假设我们有一个电商平台，用户在
最近压力太大了，持续性修改0注释的代码，变量为阿拉伯数字的代码，压力山大，摆正心态，没有那些bug，还需要我们来做些什么呢？如果一个特别出色的项目，也体现不出来你个人的出色。几句牢骚，我们今天来继续说下NLP。 我们先来抛出一个问题，我们要坐地跌，从西直门站到苏州街站，我们在北京的小伙伴都知道，坐4号线，然后在海淀黄庄换成10号线就到了，或者我们直接打开导航，搜一下就可以了。说起来很简单，想
# Java中的近似度计算
在数据科学和机器学习领域，近似度计算是一个非常重要的概念。它帮助我们定义和衡量数据点之间的相似性。本文将探讨在Java中如何实现近似度计算，并提供一些代码示例以帮助你更好地理解这一概念。
## 近似度的定义
在信息检索、推荐系统以及聚类分析等领域，近似度通常用来度量两个对象之间的相似性。常用的近似度计算方法包括：
- 余弦相似度（Cosine Similarit
# Redis近似LRU算法科普
LRU（Least Recently Used）是一种常见的缓存淘汰策略，它会淘汰最近最少使用的数据。在Redis中，LRU算法由于涉及到全局排序，实现起来会比较复杂，因此Redis采用了一种近似LRU的算法，以减少时间复杂度。
## 近似LRU算法原理
Redis的近似LRU算法主要基于一个定时器和采样机制。它将一部分数据分成相同大小的片段，每个片段由一个
原创
2024-06-05 05:13:58
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#include<stdio.h>intmain(){doubleeps,sum=1,i,temp=1;scanf("%le",&eps);for(i=1;temp>eps;i++){temp=temp*i/(2*i+1);sum+=temp;}printf("PI=%.5f\n",2*sum);return0;}
原创
2020-04-12 17:02:20
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1、轮廓面积获取函数输入当前轮廓点集,输出该轮廓点集的面积area = contourArea(contours[t]);//计算轮廓面积2、轮廓周长获取函数输入当前轮廓点集,第二个参数：bool closed：表示轮廓是否封闭的 输出该轮廓点集的周长len = arcLength(contours[t], true);//计算轮廓周长3、轮廓圆形度计算原本计算公式：网上的公式一般是这个：e=（4
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2024-10-28 19:08:33
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#1 内建函数
乘方：pow()
>>> pow(2,3)
8
>>> 取绝对值：abs()
>>> abs(-1)
1
>>> 四舍五入为最接近的整数：round()
>>> round(2/3)
1
>>> round(3/2)
2
&
