文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （196）-- 算法导论14.3 4题

news2024/11/12 1:05:15

四、用go语言，给定一棵区间树 T 和一个区间 i ，请描述如何在 O(min(n，klgn)) 时间内列出 T 中所有与 i 重叠的区间，其中 k 为输出的区间数。(提示:一种简单的方法是做若干次查询，并且在这些查询操作中修改树，另一种略微复杂点的方法是不对树进行修改。)

文心一言：

要在给定的时间内列出与区间 i 重叠的所有区间，我们可以使用区间树（Interval Tree）这种数据结构。区间树是一种用于存储区间的树形数据结构，它允许我们高效地查询与给定区间重叠的所有区间。

这里，我将描述一种不对树进行修改的方法。这种方法基于将区间树中的节点按照区间的起始点进行排序，并在每个节点中存储其子节点中的最大结束点。这样，在遍历树时，我们可以根据节点的最大结束点和查询区间的起始点来确定是否需要进一步探索子树。

以下是使用Go语言实现该方法的示例代码：

type Interval struct {  
 Start, End int  
}  
  
type IntervalTreeNode struct {  
 Interval   Interval  
 Left, Right *IntervalTreeNode  
 MaxEnd     int // 存储子节点中的最大结束点  
}  
  
// 构造区间树的函数（这里省略了具体实现）  
func BuildIntervalTree(intervals []Interval) *IntervalTreeNode {  
 // ...  
 return nil  
}  
  
func QueryOverlappingIntervals(root *IntervalTreeNode, query Interval) []*Interval {  
 result := make([]*Interval, 0)  
 var dfs func(node *IntervalTreeNode)  
 dfs = func(node *IntervalTreeNode) {  
 if node == nil || query.End < node.Interval.Start {  
 return  
 }  
 if query.Start <= node.Interval.End {  
 // 找到一个重叠的区间  
 result = append(result, &node.Interval)  
 }  
 // 根据子节点的最大结束点和查询区间的起始点来确定遍历顺序  
 if node.Left != nil && node.Left.MaxEnd >= query.Start {  
 dfs(node.Left)  
 }  
 if node.Right != nil && node.Right.MaxEnd >= query.Start {  
 dfs(node.Right)  
 }  
 }  
 dfs(root)  
 return result  
}

在上述代码中，BuildIntervalTree 函数用于构造区间树，但它的具体实现被省略了。你可以使用适合你的场景的方法来构建区间树。

QueryOverlappingIntervals 函数接收一个区间树的根节点和一个查询区间，并返回与查询区间重叠的所有区间。它使用深度优先搜索（DFS）遍历树，并根据节点的最大结束点和查询区间的起始点来确定是否需要进一步探索子树。在遍历过程中，它还会将找到的重叠区间添加到结果列表中。

注意，这种方法并不对树进行修改，因此可以在多次查询之间重复使用相同的区间树。而关于时间复杂度的要求 O(min(n, klgn))，这里的 n 是区间树中的节点数，k 是输出的区间数，lgn 表示以 n 为底的对数。由于我们在每个节点上只进行常数次操作，并且只遍历与查询区间重叠的节点，因此该算法的时间复杂度可以近似为 O(k + lgn)，其中 k 是输出结果的数量。然而，注意这个近似并不严格等于 O(min(n, klgn))，因为实际的时间复杂度取决于查询区间与树的重叠情况。不过，这种方法通常在实践中表现出良好的性能。

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讯飞星火：

在Go语言中，我们可以使用深度优先搜索（DFS）来解决这个问题。我们首先从根节点开始，如果当前节点的区间与给定的区间有重叠，我们就将当前节点的区间添加到结果列表中。然后，我们分别对左子树和右子树进行同样的操作。这样，我们就可以在O(min(n, klgn))时间内找到所有与给定区间重叠的区间。

以下是实现这个算法的Go代码：

package main

import (
	"fmt"
)

type Interval struct {
	low, high int
}

type Node struct {
	interval Interval
	left     *Node
	right    *Node
}

func NewNode(i Interval) *Node {
	return &Node{interval: i}
}

func overlapSearch(root *Node, i Interval, result *[]Interval) {
	if root == nil {
		return
	}
	if root.interval.low <= i.high && root.interval.high >= i.low {
		*result = append(*result, root.interval)
	}
	if root.left != nil && root.left.interval.high >= i.low {
		overlapSearch(root.left, i, result)
	}
	if root.right != nil && root.right.interval.low <= i.high {
		overlapSearch(root.right, i, result)
	}
}

func main() {
	intervals := []Interval{
		{15, 20},
		{10, 30},
		{17, 19},
		{5, 20},
		{12, 15},
		{30, 40},
	}
	var root *Node
	for _, interval := range intervals {
		root = insert(root, interval)
	}
	i := Interval{5, 7}
	var result []Interval
	overlapSearch(root, i, &result)
	for _, interval := range result {
		fmt.Println(interval)
	}
}

在这个代码中，我们首先定义了一个区间结构和一个节点结构。然后，我们实现了一个overlapSearch函数，用于查找与给定区间重叠的区间。最后，我们在main函数中创建了一棵区间树，并调用overlapSearch函数来查找所有与给定区间重叠的区间。

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360智脑：

以下是 Go 语言实现的在 O(min(n, k*lg(n))) 时间内列出给定区间树 T 中所有与区间 i 重叠的区间的算法：

type IntervalTreeNode struct {
    LeftChild  *IntervalTreeNode 
    RightChild *IntervalTreeNode 
    Max        int 
    // 其他属性 
}
func FindOverlappingIntervals(T *IntervalTreeNode, i int) []*IntervalTreeNode {
    // 初始化结果列表 
    var result []*IntervalTreeNode 
    // 如果树为空，返回结果列表 
    if T == nil {
        return result 
    }
    // 查询左子树 
    leftResult := FindOverlappingIntervals(T.LeftChild, i)
    // 查询右子树 
    rightResult := FindOverlappingIntervals(T.RightChild, i)
    // 如果当前节点的区间与查询区间有交集，将当前节点添加到结果列表中 
    if T.Max >= i {
        result = append(result, T)
    }
    // 返回左右子树的结果合并后的结果列表 
    return append(append(result, leftResult...), rightResult...)
}

注意，以上代码仅为示例，具体实现可能需要根据实际需求进行调整。

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智谱清言：

在go语言中，处理区间树（Interval Tree）重叠问题，可以选择两种主要方法：

1.修改区间树：通过一系列的查询操作来修改区间树，每次查询可能会分裂或合并区间，直到找到所有与区间 i 重叠的区间。这种方法通常的时间复杂度是 O(min(n, k * log n))，其中 n 是区间树中区间的总数，k 是要输出的重叠区间的数量。

2.不修改区间树：通过一次遍历或一系列的查询操作列出所有与区间 i 重叠的区间，不涉及对区间树的修改。这种方法的时间复杂度可能接近 O(n)，如果区间树的构建和查询操作都很快的话。

下面提供一个基于修改区间树的方法的简化示例代码。请注意，在实际应用中，区间树的具体实现可能会更复杂，并且可能会有各种优化以适应不同的情况。

package main
import (
	"fmt"
)
// Interval 表示一个区间
type Interval struct {
	Start int
	End   int
}
// IntervalTreeNode 表示区间树的节点
type IntervalTreeNode struct {
	Start  int
	End    int
	Left   *IntervalTreeNode
	Right  *IntervalTreeNode
	Count  int // 子树中区间的数量
	Lazy   int // 懒惰标记，用于优化
}
// IntervalTree 表示区间树
type IntervalTree struct {
	Root *IntervalTreeNode
}
// Update 更新区间树中某个区间的信息，并返回与新区间 i 重叠的区间列表
func (t *IntervalTree) Update(i Interval) ([]Interval, *IntervalTreeNode) {
	var overlaps []Interval
	var modified *IntervalTreeNode
	t.updateHelper(t.Root, i, &overlaps, &modified)
	return overlaps, modified
}
// updateHelper 是 Update 的辅助函数
func (t *IntervalTree) updateHelper(node *IntervalTreeNode, i Interval, overlaps *[]Interval, modified *IntervalTreeNode) {
	if node == nil {
		return
	}
	// 当前节点区间与 i 重叠，先加入重叠区间列表
	if node.Start <= i.Start && i.End <= node.End {
		*overlaps = append(*overlaps, Interval{node.Start, node.End})
		// 标记当前节点需要更新子树
		node.Lazy++
	}
	// 如果当前节点有懒惰标记，先处理懒惰标记
	if node.Lazy > 0 {
		if node.Left != nil {
			node.Left.Count += node.Lazy
			node.Left.Lazy += node.Lazy
		}
		if node.Right != nil {
			node.Right.Count += node.Lazy
			node.Right.Lazy += node.Lazy
		}
		node.Lazy = 0
	}
	// 递归处理左右子树
	t.updateHelper(node.Left, i, overlaps, modified)
	if modified == nil || (node.Start < modified.Start && node.End > modified.End) {
		modified = node
	}
	t.updateHelper(node.Right, i, overlaps, modified)
}
func main() {
	// 示例：构建区间树并更新
	tree := &IntervalTree{Root: &IntervalTreeNode{Start: 1, End: 5}}
	// ... 这里可以添加更多区间到树中
	// 假设现在要更新的区间是 [2, 4]
	i := Interval{Start: 2, End: 4}
	overlaps, modified := tree.Update(i)
	fmt.Println("重叠的区间：", overlaps)
	// 输出可能包含 [1, 5]，因为 [2, 4] 重叠了根节点代表的区间 [1, 5]
}

请注意，上述代码是一个非常简化的示例，实际的区间树实现可能需要处理更多细节，比如区间排序、合并、分裂操作以及懒惰传播等。

如果你需要不

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通义千问：

为了在O(min(n, k log n))的时间内列出区间树T中所有与区间i重叠的区间，可以采用“区间分裂”策略结合中序遍历的方式来解决这个问题。以下是两种方法的简要说明：

方法一：不修改树结构
这种方法利用区间树的性质，在O(log n)时间复杂度内找到第一个与区间i重叠的节点，然后沿着中序遍历路径向下遍历，直到不再有重叠区间为止。重复此过程，每次都从上次结束的位置开始搜索下一个重叠区间，总共执行k次。

var results []*Interval
var currentNode *Node

// 查询并收集重叠区间
for k > 0 {
    currentNode = findFirstOverlapNode(root, i)
    if currentNode == nil {
        break
    }
    
    // 向下遍历收集重叠区间
    collectOverlappingIntervals(currentNode, &results, i)
    
    // 移动到下一个可能的重叠节点
    currentNode = getNextOverlapNode(currentNode, i)
    k--
}

return results

其中findFirstOverlapNode、collectOverlappingIntervals和getNextOverlapNode是需要自定义实现的辅助函数。

方法二：修改树结构（区间分裂）
这种方法更为高效，但需要对树进行修改。首先，将区间i看作一个新的节点插入到区间树中，这将在O(log n)时间内完成。然后进行一次中序遍历，遍历过程中遇到的区间如果与i重叠，则将其加入结果集，同时将该区间分裂为两部分（不与i重叠的部分和与i重叠的部分），并将不与i重叠的部分重新插入到区间树中。这样，后续的遍历不会再次访问已经处理过的重叠区间。

func splitAndCollectIntersections(root *Node, i Interval, results *[]*Interval) {
    if root == nil {
        return
    }

    splitAndCollectIntersections(root.Left, i, results)
    
    if root.Interval.Overlaps(i) {
        *results = append(*results, &root.Interval)
        
        // 分裂区间
        nonOverlapInterval := splitInterval(root.Interval, i)
        if nonOverlapInterval != nil {
            newNode := &Node{Interval: nonOverlapInterval}
            insertIntoTree(root, newNode) // 插入到适当位置，实现O(log n)复杂度
        }
    }
    
    splitAndCollectIntersections(root.Right, i, results)
}

func splitInterval(interval Interval, target Interval) *Interval {
    // 实现根据target区间分割interval的功能，返回不与target重叠的部分
    // ...
}

func insertIntoTree(parent *Node, newNode *Node) {
    // 根据newNode.Interval插入到parent的适当位置，保持区间树特性
    // ...
}

这两种方法都可以保证在最坏情况下达到O(min(n, k log n))的时间复杂度。第一种方法更直观简单，但可能会多次遍历同一部分区间；第二种方法虽然复杂一些，但通过一次性修改树结构避免了重复遍历。

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天工：

在Go语言中，可以使用区间树（也称为线段树）来处理这种问题。区间树是一种二叉搜索树，其中每个节点代表一个特定的区间。在这种情况下，我们可以使用一个数组来表示这个树，数组的每个元素对应一个节点。

我们可以使用两种类型的查询：

  1. 查询与给定区间i重叠的节点。这可以通过从根开始，递归地检查子节点的区间是否与i相交。如果相交，我们就递归地检查那个子节点。

  2. 查询包含给定区间的节点。这可以通过从根开始，递归地检查子节点的区间是否包含给定的区间。如果包含，我们就递归地检查那个子节点。

这两种查询的时间复杂度都是O(logn)。所以，如果我们做k次查询，总的时间复杂度就是O(klogn)。

对于第一种方法，我们在每次查询后会修改树的结构。这意味着，如果我们有k个查询，我们需要修改树k次。这可能会导致性能问题，因为修改树的操作可能会花费大量时间。

对于第二种方法，我们不需要修改树。我们只需要在树中进行查询。这使得我们的查询时间复杂度降低到O(logn)，总的时间复杂度降低到O(klogn)。

以下是Go语言实现的示例代码：

type IntervalTree struct {
    root   *IntervalTreeNode
    ranges []Interval
}

type IntervalTreeNode struct {
    low, high int
    left, right *IntervalTreeNode
}

func (it *IntervalTree) Insert(interval Interval) {
    // ... 插入操作 ...
}

func (it *IntervalTree) Query(low, high int) []Interval {
    var result []Interval
    it.query(it.root, low, high, &result)
    return result
}

func (it *IntervalTree) query(node *IntervalTreeNode, low, high, result *[]Interval) {
    if low <= node.low && node.high <= high {
        *result = append(*result, it.ranges[node.index])
    }

    if low <= node.low {
        it.query(node.left, low, high, result)
    }

    if node.high <= high {
        it.query(node.right, low, high, result)
    }
}

在上述代码中，Query函数可以用于查询与给定区间i相交的所有区间。Insert函数用于插入新的区间。注意，这只是一个简化的示例，实际应用中可能需要更复杂的逻辑来处理插入和查询操作。

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灵小智：

要在给定的区间树 T 中列出所有与区间 i 重叠的区间，并且时间复杂度为 O(min(n, k log n))，其中 k 是输出的区间数。有两种方法可以实现。

方法一：修改树结构

  1. 遍历区间树 T 的节点，对于每个节点，检查其区间与给定区间 i 是否重叠。
  2. 如果节点的区间与给定区间 i 重叠，将该区间添加到结果列表中。
  3. 接下来，根据节点的左右子树可能与给定区间 i 重叠的情况，递归地对左右子树执行上述操作。
  4. 重复步骤 1-3，直到遍历完整个区间树 T。
  5. 返回结果列表。

该方法的时间复杂度为 O(min(n, k log n))，其中 n 是区间树 T 的节点数。这是因为每个节点都需要检查与区间 i 的重叠关系，并且递归过程的深度最多为 log n，因此时间复杂度为 O(min(n, k log n))。

方法二：不修改树结构

  1. 定义一个函数 query(node, interval)，用于在指定的节点 node 下查找与区间 interval 重叠的区间。
  2. 如果当前节点不存在或者当前节点的区间与给定区间 interval 不重叠，则返回空列表。
  3. 如果当前节点的区间完全包含在给定区间 interval 内，则将当前节点的区间加入结果列表。
  4. 否则，递归地调用 query 函数，在当前节点的左子树和右子树中分别执行查询操作，并将得到的结果合并到结果列表中。
  5. 在主函数中，调用 query(root, i)，其中 root 是区间树 T 的根节点，i 是给定的区间。
  6. 返回结果列表。

该方法通过递归地查询区间树的节点，只选择与给定区间 interval 重叠的子树进行查询，从而减少了不必要的遍历。时间复杂度为 O(min(n, k log n))，其中 n 是区间树 T 的节点数。

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chatgpt：

在给定一棵区间树T和一个区间i的情况下，要在O(min(n, klogn))时间内列出T中所有与i重叠的区间，其中k为输出的区间数。有两种方法可以实现这个目标。

方法一：查询并修改树

  1. 对于每个节点v，在v节点上维护一个集合S_v，存储与v对应的子树中所有与i相交的区间。
  2. 从根节点开始递归地构建这些集合S_v。
    • 如果当前节点v表示的区间与i不相交，则S_v为空集。
    • 否则，递归计算左子树和右子树上的集合，并将结果合并到S_v中。
  3. 最后，在遍历整个树时，检查每个节点v中存储的区间是否与i相交，并将相交的区间输出。

该方法在进行查询操作时会修改树结构，但能够保证时间复杂度为O(min(n, klogn))。

方法二：不修改树结构

  1. 从根节点开始向下遍历整棵区间树T。
  2. 对于每个节点v，如果当前节点表示的区间与i不相交，则无需继续向下搜索该分支。
  3. 如果当前节点表示的区间与i相交，则需要进一步判断：
    • 如果是叶子节点，直接输出当前区间；
    • 如果不是叶子节点，递归遍历左子树和右子树，找出与i相交的区间，并将其输出。
  4. 在遍历整个树的过程中，只需访问与i相交的部分，而不需要修改树结构。

该方法不会修改树结构，但也能够保证时间复杂度为O(min(n, klogn))。

以上是两种列出T中所有与i重叠的区间的方法，选择其中一种适用于你的场景进行实现。

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kimi：

在 Go 语言中，要在 O(min(n, klgn)) 时间内列出区间树 T 中所有与区间 i 重叠的区间，我们可以采用以下两种方法：

方法 1：多次查询（修改树）

这种方法涉及到对树进行多次查询操作，每次查询都会修改树的结构。在每次查询中，我们可以选择一个特定的点，使得查询区间尽可能小，从而减少查询次数。这种方法的关键在于如何选择合适的查询点。

func listOverlappingIntervals(root *IntervalNode, i [2]int) []*IntervalNode {
    var result []*IntervalNode

    // 辅助函数，递归搜索区间树
    var search func(node *IntervalNode, i [2]int) bool
    search = func(node *IntervalNode, i [2]int) bool {
        if node == nil {
            return false
        }

        // 如果当前节点的区间与给定区间 i 重叠，添加到结果集
        if node.interval[0] <= i[1] && node.interval[1] >= i[0] {
            result = append(result, node)
            return true
        }

        // 递归搜索左子树和右子树
        leftOverlap := search(node.left, i)
        rightOverlap := search(node.right, i)

        // 如果左右子树都有重叠，返回 true
        if leftOverlap && rightOverlap {
            return true
        }

        // 如果左子树有重叠，尝试在右子树中搜索更小的区间
        if leftOverlap {
            return search(node.right, i)
        }

        // 如果右子树有重叠，尝试在左子树中搜索更小的区间
        if rightOverlap {
            return search(node.left, i)
        }

        return false
    }

    // 从根节点开始搜索
    search(root, i)

    return result
}

方法 2：不修改树的查询

这种方法不修改树的结构，而是在查询过程中收集所有重叠的区间。这可以通过在搜索过程中维护一个栈来实现，栈中存储当前路径上的节点，以及它们是否与给定区间重叠。

func listOverlappingIntervals(root *IntervalNode, i [2]int) []*IntervalNode {
    var result []*IntervalNode
    var stack []*IntervalNode

    // 辅助函数，递归搜索区间树
    var search func(node *IntervalNode, i [2]int, stack *[]*IntervalNode)
    search = func(node *IntervalNode, i [2]int, stack *[]*IntervalNode) {
        if node == nil {
            return
        }

        // 如果当前节点的区间与给定区间 i 重叠，添加到结果集
        if node.interval[0] <= i[1] && node.interval[1] >= i[0] {
            *stack = append(*stack, node)
        }

        // 递归搜索左子树和右子树
        search(node.left, i, stack)
        search(node.right, i, stack)

        // 回溯时，从栈中移除当前节点
        *stack = (*stack)[:len(*stack)-1]
    }

    // 从根节点开始搜索
    search(root, i, &stack)

    // 将栈中的节点转换为结果集
    for _, node := range stack {
        result = append(result, node)
    }

    return result
}

在这两种方法中，我们都没有修改树的结构。方法 1 通过选择查询点来减少查询次数，而方法 2 通过维护栈来记录和回溯搜索路径。这两种方法都可以在 O(min(n, klgn)) 时间内完成任务，其中 n 是树中节点的数量，k 是输出的区间数。在实际应用中，你可以根据具体需求选择最合适的方法。

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混元：

以下是使用 Go 语言实现的一个算法，它可以在 O(min(n, klogn)) 时间内列出与给定区间 i 重叠的区间。这个算法不会修改树，而是使用一个辅助函数来遍历树并收集重叠的区间。

package main

import "fmt"

type Interval struct {
	start int
	end   int
}

type Node struct {
	interval Interval
	left     *Node
	right    *Node
}

func newNode(interval Interval) *Node {
	return &Node{
		interval: interval,
	}
}

func collectOverlappingIntervals(root *Node, i Interval, result *[]*Node) {
	current := root

	for current != nil {
		if current.interval.start <= i.end && current.interval.end >= i.start {
			*result = append(*result, current)
		}

		if i.start< current.interval.start {
			current = current.left
		} else {
			current = current.right
		}
	}
}

func listOverlappingIntervals(root *Node, i Interval) []*Node {
	var result []*Node
	collectOverlappingIntervals(root, i, &result)
	return result
}

func main() {
	root := newNode(Interval{start: 1, end: 3})
	root.left = newNode(Interval{start: 2, end: 4})
	root.right = newNode(Interval{start: 4, end: 6})

	i := Interval{start: 2, end: 5}
	overlappingIntervals := listOverlappingIntervals(root, i)

	for _, interval := range overlappingIntervals {
		fmt.Printf("Overlapping interval: %d-%d\n", interval.interval.start, interval.interval.end)
	}
}

这个代码实现了一个简单的区间树，其中每个区间都是开区间。listOverlappingIntervals 函数在这个区间树中查找与给定区间 i 重叠的区间，并返回一个包含这些区间的切片。collectOverlappingIntervals 函数是一个辅助函数，用于遍历树并收集重叠的区间。

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设置字体大小无法这么写&#xff0c; button1.Font.Size 20&#xff1b; 这个是只读属性&#xff1b; 把字体大小改为16&#xff0c; button2.Font new Font(button2.Font.Name, 16); 程序运行的时候先看一下窗体和控件的默认字体尺寸&#xff0c;都是9&#xff1b;然后点b…
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目标检测 | 卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解

目标检测 | 卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解

前言&#xff1a;Hello大家好&#xff0c;我是小哥谈。卷积神经网络&#xff08;Convolutional Neural Network&#xff0c;CNN&#xff09;是一种深度学习模型&#xff0c;主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。CNN的核心思想是通…
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RedissonClient妙用-分布式布隆过滤器

RedissonClient妙用-分布式布隆过滤器

目录 布隆过滤器介绍 布隆过滤器的落地应用场景 高并发处理 多个过滤器平滑切换 分析总结 布隆过滤器介绍 布隆过滤器&#xff08;Bloom Filter&#xff09;是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是…
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Android Studio安装过程遇到SDK无法安装问题解决

Android Studio安装过程遇到SDK无法安装问题解决

首次打开studio遇到该类问题&#xff0c;需要下载SDK文件&#xff0c;后又发现SDK由于是Google源&#xff0c;无法进行正常安装&#xff0c;故转而进行SDK的镜像安装。 一、下载SDK Tools 地址&#xff1a;AndroidDevTools - Android开发工具 Android SDK下载 Android Studio…
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华为第二批难题一：基于预训练AI模型的元件库生成

华为第二批难题一：基于预训练AI模型的元件库生成

我的理解&#xff1a;华为的这个难道应该是想通过大模型技术&#xff0c;识别元件手册上的图文内容&#xff0c;与现有建库工具结合&#xff0c;有潜力按标准生成各种库模型。 正好&#xff0c;我们正在研究&#xff0c;利用知识图谱技术快速生成装配模型&#xff0c;其中也涉…
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微调LLM或使用RAG，开发RAG管道的12个痛点

微调LLM或使用RAG，开发RAG管道的12个痛点

论文地址&#xff1a;archive.is/bNbZo Pain Point 1: Missing Content 内容缺失 Pain Point 2: Missed the Top Ranked Documents 错过排名靠前的文档 Pain Point 3: Not in Context — Consolidation Strategy Limitations 不在上下文中 — 整合战略的局限性 Pain Point …
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DBNet详解及训练ICDAR2015数据集

DBNet详解及训练ICDAR2015数据集

论文地址&#xff1a;https://arxiv.org/pdf/1911.08947.pdf 开源代码pytorch版本&#xff1a;GitHub - WenmuZhou/DBNet.pytorch: A pytorch re-implementation of Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization 前言 在这篇论文之前&#xff0c;文字检…
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【龙年大礼】| 2023中国开源年度报告！

【龙年大礼】| 2023中国开源年度报告！

【中国开源年度报告】由开源社从 2015 年发起&#xff0c;是国内首个结合多个开源社区、高校、媒体、风投、企业与个人&#xff0c;以纯志愿、非营利的理念和开源社区协作的模式&#xff0c;携手共创完成的开源研究报告。后来由于一些因素暂停&#xff0c;在 2018 年重启了这个…
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香港倾斜模型3DTiles数据漫游

香港倾斜模型3DTiles数据漫游

谷歌地球全香港地区倾斜摄影数据&#xff0c;通过工具转换成3DTiles格式&#xff0c;将这份数据完美加载到三维数字地球Cesium上进行完美呈现&#xff0c;打造香港地区三维倾斜数据覆盖&#xff0c;完美呈现香港城市壮美以及维多利亚港繁荣景象。再由12.5米高分辨率地形数据&am…
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Java完整版宿舍管理

Java完整版宿舍管理

项目技术&#xff1a; springboot layui idea mysql5.7 jdk1.8 maven3 有需要该项目的小伙伴可以私信我你的Q。 功能描述&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;基本信息管理 基本信息分为学生信息和宿舍信息两部分&#xff0c;其功能是负责维护这些信息&#xff0c…
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Ubuntu22.04 gnome-builder gnome C 应用程序习练笔记(二)

Ubuntu22.04 gnome-builder gnome C 应用程序习练笔记(二)

gnome-builder创建的程序&#xff0c;在工程树中有三个重要程序&#xff1a;main主程序、application应用程序和window主窗口程序。main整个程序的起始&#xff0c;它会操作application生产应用环境&#xff0c;application会操作window生成主窗口&#xff0c;于是就有了 appli…
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【前端模板】bootstrap5披萨餐厅网站Pizza King平台（电商适用，附源码）

【前端模板】bootstrap5披萨餐厅网站Pizza King平台（电商适用，附源码）

一、需求分析 披萨餐厅网站是指由披萨餐厅创建和维护的在线平台&#xff0c;旨在提供与该餐厅相关的信息和服务。以下是一些常见的功能和内容&#xff0c;可以在披萨餐厅网站上找到&#xff1a; 餐厅介绍&#xff1a;网站通常会提供有关餐厅的背景信息&#xff0c;包括其历史、…
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VMwawre配置静态ip

VMwawre配置静态ip

1、查看当前虚拟机网关&#xff08;记住这个网关&#xff0c;后面使用&#xff09; 2、进入目录命令&#xff1a;cd /etc/sysconfig/network-scripts/ 3、编辑网卡配置文件命令&#xff1a;vim ifcfg-ens33 4、配置静态IP&#xff0c;修改和增加如下信息&#xff1a; 修改的内…
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Vue3编写简单的App组件(二)

Vue3编写简单的App组件(二)

一、Vue3页面渲染基本流程 1、入口文件 <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><link rel"icon" href"/favicon.ico"><meta name"viewport" content"widthde…
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vivo发布2023 年度科技创新；阿里全新AI代理，可模拟人类操作手机

vivo发布2023 年度科技创新；阿里全新AI代理，可模拟人类操作手机

vivo 发布 2023 年度十大产品技术创新 近日&#xff0c;vivo 发布了「2023 年度科技创新」十大产品技术创新榜单&#xff0c;并将这些技术分为了 4 个板块。 「四大蓝科技」为 vivo 在去年推出的全新技术品牌&#xff0c;涵盖蓝晶芯片技术栈、蓝海续航系统、蓝心大模型、蓝河操…
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