算法

你撅嘴真丑

第九章-数字三角形数字三角形问题给定一个数字三角形（通常是一个二维数组或类似结构），例如：你从顶部出发，每次可以向下走左下或右下的相邻数字，到达底部，求出从顶部到底部的路径上数字之和的最大值。

Apache Spark算法开发指导-One-vs-Rest classifierOne-vs-Rest 分类器（也称为 One-vs-All）是一种将二分类算法扩展到多分类任务的常用策略，其核心思想是为每个类别训练一个二分类模型，例如，假设有 n 个类别，One-vs-Rest 会训练 n个二分类器，每个分类器专注于判断样本是否属于某一特定类别。在预测阶段，系统会运行所有分类器，并选择输出得分最高或概率最大的那个分类器所对应的类别作为最终预测结果。

hot100-二叉树I94. 二叉树的中序遍历 - 力扣（LeetCode）补充：前序遍历 and 后序遍历遍历迭代版本空间复杂度：O(n)

董董灿是个攻城狮

AI 视觉连载1：像素大家好啊，我是董章鱼。如果让你设计一个可以识别图像的神经网络，你会怎么做？我之前问过自己这个问题，思来想去，我的答案是。我可能不知道如何下手。突然有一天，当我把Resnet50这个网络的所有算法都写完一遍之后，我突然觉得，只要我深入了解了这些算法的原理，或许这个网络我也能设计出来（后知后觉的大话而已）。于是，我有了一个大胆的想法。接下来，我会从头开始，拆解一个图像识别网络是怎么工作的，以及背景知识，更重要的是，每一步算法的原理。你可能会想，看懂这些需要什么知识呢？其实不需要太深奥的数学知识。

智驱力人工智能

小区高空抛物AI实时预警方案筑牢社区头顶安全的实践高空抛物检测高空抛物监控安装教程高空抛物误报率优化方案高空抛物监控案例分享2023年9月，杭州市拱墅区德胜新村发生一起高空抛物事件：一矿泉水瓶从15楼坠落，距玩耍儿童仅1.2米。虽未造成伤亡，但经《杭州日报》报道后引发居民集体担忧。社区调研显示，该小区年均高空抛物投诉超18起，传统依赖居民举报、物业巡查的方式存在响应滞后、取证困难、溯源无依据三大痛点。作为拱墅区“未来社区”智慧安防升级项目的产品工程师，我主导设计的小区高空抛物AI实时预警方案，以视觉分析技术构建“监测-预警-溯源-教育”闭环，将社区安全治理从被动处置转向主动预防。

算法——BFS目录BFS解决 FloodFill 算法图像渲染岛屿数量岛屿的最大面积被围绕的区域BFS解决最短路径问题

代码随想录第十五天222. 完全二叉树的节点个数方法一采用广度优先遍历-层序遍历方法二：普通二叉树——递归遍历方法三完全二叉树-递归

8.1 PFH&&FPFH三维点云第八节课主要内容为特征点的描述，上节课已讲解特征点的提取。三维点云特征点描述方法分为两类：点云特征处理的三个核心流程：

前端算法：从 O(n²) 到 O(n)，列表转树的极致优化在前端开发中，数据结构的转换是一项基础且高频的技能。后端数据库通常以扁平化（Flat List）的形式存储层级数据，每条记录仅保留 id 和 parentId 来标识父子关系。然而，前端组件（如 Ant Design 的 Tree、Cascader，或 Element UI 的 Table 树形模式）往往需要嵌套的树形结构（Tree Structure）来渲染视图。

学习笔记——设备树基础描述硬件信息（如内存、外设、中断、时钟等），使 Linux 内核可以动态识别硬件，无需重新编译内核。设备树文件分为两种：

想进个大厂

代码随想录day37动态规划part05

C# 基于OpenCv的视觉工作流-章22-Harris角点C# 基于OpenCv的视觉工作流-章22-Harris角点本章目标：一、图像特征；二、角点数学原理；三、角点检测；一、图像特征；角点属于图像特征的一种，在进行角点检测前，可先了解一下图像特征。特征的唯一性、可追踪性、可比较性，在模板匹配中常用来进行目标定位。二、角点数学原理如下图，简易理解：图1，卷积核在平坦区扫描，XY方向灰度梯度变化不大，不属特征；图2，卷积核在边缘区扫描，仅一个方向灰度梯度变化不大，另一个方向变化大，属边缘；图3，卷积核在拐角处扫描，两个方向灰度梯度变化都大，

Flutter for OpenHarmony：构建一个 Flutter 四色猜谜游戏，深入解析密码逻辑、反馈算法与经典益智游戏重构欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区： https://openharmonycrossplatform.csdn.net

AI抢人大战：谁在收割你的红包前言：临近年关，对比以往的互联玩抢红包，集福字，现在开启了AI“抢人”的新模式，通过现金，奶茶等来吸引用户，那么目的究竟是什么呢？

LeetCode Hot100（34/100）——98. 验证二叉搜索树给定一个二叉树，判断其是否是二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）。一个有效的 BST 满足以下条件：

电信运营商用户分群与精准运营（K-Means聚类）业务痛点：某省级电信运营商用户规模超2000万，存在三大问题：算法团队：数据清洗、特征工程（衍生/标准化）、K-Means模型训练（K-Means++）、特征存储（Feast）、模型注册（MLflow）；

掩码（Mask）机制结合多头自注意力函数L=4：序列长度（4个Token）D=512：单个Token总特征维度h=8：多头注意力的头数d_k=64：单个头的特征维度（D/h）

会叫的恐龙

C++ 核心知识点汇总（第六日）（字符串）字符串是C++中处理文本数据的核心工具。C++提供了两种字符串处理方式：C风格字符数组和C++标准库string类。其中string类以其便捷的操作、动态扩容和丰富的成员函数，成为现代C++开发的首选。

C++顺序表和vector线性表是n个具有相同特征的数据元素的有序序列 ------ 人话：每个元素的类型都是一致的，并且有先后顺序数据表其实也就是一个相对简单的数据结构

LeetCode 56. 合并区间：区间重叠问题的核心解法与代码解析在LeetCode区间类题目中，56. 合并区间是经典的中等题，也是后续解决复杂区间问题（如插入区间、无重叠区间）的基础。它看似简单，却考察了对区间排序、边界判断的核心能力，很多新手会在“如何判断重叠”“如何更新区间边界”上踩坑。今天这篇博客，我们就从题目解读入手，一步步推导解题思路，逐行解析给出的代码，再补充易错点和优化方向，帮大家彻底吃透这道题，掌握区间重叠问题的解题模板。