一、TCP的优势TCP经过多年厮杀，早已确立了坚实的江湖基础。其武功号称“面向连接，可靠，基于字节流的传输层协议”，与其一并称霸传输界武林的还有UDP协议，不过在TCP面前，稍逊“亿”筹。所谓可靠，就是确保数据准确的，不重复，无延迟的到达目的地；TCP的武林秘籍总结如下：①数据分片：在发送端对用户数据进行分片，在接收端进行重组，由TCP确定分片的大小并控制分片和重组；②到达确认：接收端接收到分片数
滑窗算法另一种常见用法，如下：给定一个字符串S和一个字符串T，请在S中找出包含T所有字母的最小子串。输入：S="ADOBECODEBANC"， T="ABC"输出："BANC"这个问题无法按照（一）中的方法进行查找，因为它不是给定了窗口大小让你找对应的值，而是给定了对应的值，让你找最小的窗口。但我们仍然可以使用滑窗算法，只是需要换一个思路。1、定义初始窗口为最小窗口既然是找最小的窗口，我们可先定义
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2023-11-09 21:07:56
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前言这一章的内容架构很不错，有几个该讲的点都解释得比较清楚：1. 最大后验估计在高斯分布下为什么变成了最小二乘问题；2. 协方差矩阵与信息矩阵同边际概率和条件概率分别对应关系；3. SLAM问题的零空间维数以及滑动窗口对零空间的缩放问题内容1.最大后验估计在高斯分布下为什么变成了最小二乘问题首先，后验概率最大化公式如下： 假设观测的随机误差均符合多元高斯分布： 根据零均值的多元高斯分布公式，可以把
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2023-10-20 10:57:02
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滑动窗口模板：《挑战程序设计竞赛》这本书中把滑动窗口叫做「虫取法」，非常生动形象。因为滑动窗口的两个指针移动的过程和虫子爬动的过程非常像：前脚不动，把后脚移动过来；后脚不动，把前脚向前移动。分享一个滑动窗口的模板，能解决大多数的滑动窗口问题：滑窗模板python代码：def findSubArray(nums):
N = len(nums) # 数组/字符串长度
left, rig
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2023-06-19 16:10:55
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# 滑窗：PyTorch中常用的数据处理技巧
在深度学习中，数据处理是非常重要的一环。而在处理序列数据时，经常会用到滑窗（sliding window）这一技巧。滑窗可以帮助我们有效地提取序列数据的特征，用于训练模型。
## 什么是滑窗？
滑窗是一种数据处理方式，通过移动一个固定大小的窗口，在序列数据上提取特征。在PyTorch中，我们可以使用`torchvision.transforms`
# Python滑窗实现教程
## 1. 整体流程
下面是实现Python滑窗的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义滑窗大小和滑动步长 |
| 2 | 对待处理的数据进行切片操作，得到滑窗的子序列 |
| 3 | 对每个滑窗子序列进行相关的处理操作 |
| 4 | 返回处理结果 |
接下来，我们将逐步详细介绍每一步的具体实现。
## 2. 步骤
原创
2023-09-06 09:35:27
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题目描述：给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的 最长字符串 的长度。示例： 题目分析：在字符串中找到不含有重复字符的最长的字符串，并且输出它的长度。很多同学的第一反应都是用循环去遍历字符串中的每一个字符，然后用if条件判断语句去判断第i个字符是否与第i+1个字符相同，这样的方法十分繁琐很容易就把自己给绕晕，增加编码难度以及代码量，且很
0.Overview说起滑动窗口算法，很多读者都会头疼。这个算法技巧的思路非常简单，就是维护⼀个窗口，不断滑动，然后更新答案。Leetcode上有起码 10 道运用滑动窗口算法的题目，难度都是中等和困难。这个算法技巧的时间复杂度是 O(N)，比字符串暴力匹配效率要高得多，该算法的最基本的逻辑框架如下：int left = 0, right = 0;
while (right < s.size
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2023-09-22 11:15:41
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1. 简介滑动窗口算法（Sliding Window）是一种常用的双指针算法，被广泛应用于字符串和数组等数据结构中的子串或子数组问题，例如字符串匹配、最长子串、最小覆盖子串等问题。滑动窗口算法可以优化暴力枚举的时间复杂度，使得算法的执行效率更高。本文将详细介绍滑动窗口算法的基本思想、应用场景、实现方法、时间复杂度和常见问题等相关内容。2. 基本思想滑动窗口算法的基本思想是维护一个窗口，通过移动窗口
目录前言一、图解滑动窗口滤波器的原理二、滑动窗口滤波器的特点三、滑动窗口滤波器的Ｃ++代码实现1、基本思路2、头文件filter.h3、源文件filter.cpp四、滑动窗口滤波器的Ｃ代码实现1、基本思路2、头文件filter.h3、源文件filter.c前言 在嵌入式开发程序中涉及数据采样如传感器采样，
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2023-11-26 12:45:34
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文章目录一、yolov5安装配置及使用教程1.1下载yolov51.2下载yolov5预训练模型二、安装YOLOv5三、测试yolov53.1 lmg图片测试3.2Video视频测试3.3摄像头测试 一、yolov5安装配置及使用教程1.1下载yolov5Yolov5 Github地址：https://github.com/ultralytics/yolov5或者直接git clone到本地工作
滑窗可以理解为在一个数组中画一个框将某一段元素框起来，如下图所示，即为同一个数组中两个相邻的窗口。滑窗一般用来解决数组求解的问题。1.固定滑窗例：给定一个整数数组arr，和两个整数k和threshold。请你返回长度为k且平均值大于等于threshold的子数组的数量。思想：创建一个长度为k的窗口，以前k个元素的值作为窗口的初始值；不断地将窗口右移，同时计算窗口中元素的平均数，若满足条件则计数器加
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2023-12-19 23:00:31
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传统的目标检测方法分为4个阶段：图像预处理、目标区域选择、特征提取、分类器分类。 对于一张输入图像首先会对其进行降噪、平滑等预处理工作，然后在给定图像上选择一些目标出现概率较高的候选区域，接着对这些候选区域进行特征值提取，最后使用分类器对提取到的特征值进行分类，得到候选框所属的类别。1.图像预处理：图像预处理的主要目的是消除与检测目标无关的信息，恢复图像中有用的真实信息，增强有关信息的可检测性并最
(非常感谢mooc网提供的学习视频:https://coding.imooc.com/class/298.html)图 1. 目标检测发展历程图 可以看出，在2012年之前，在目标检测领域还是以传统手工特征的检测算法为主，但是随着卷积神经网络(CNN)在2012年的兴起，目标检测开始了在深度学习下的暴力美学。在深度学习下，目标检测的效果比传统手工特征效
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2023-09-18 14:08:42
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# PyTorch中的照片滑窗技术
在计算机视觉领域，图像处理技术一直是一个热门话题。照片滑窗（sliding window）是一种常用的图像处理技术，它可以通过在图像上以固定大小的窗口进行滑动，从而在不同位置提取特征。在本文中，我们将介绍如何在PyTorch中实现照片滑窗技术，并提供代码示例。
## 照片滑窗原理
照片滑窗技术是一种基于滑动窗口的特征提取方法。其原理是先定义一个固定大小的窗
# 深度学习中的滑动窗口方法
在深度学习任务中，尤其是在处理序列数据、图像分析时，滑动窗口（Sliding Window）是一个常用的技术。它允许我们在数据集中选择局部区域进行分析或特征提取。本文将引导刚入行的小白理解如何实现深度学习滑窗，帮助你掌握这项技能。
## 流程概述
以下是实现“深度学习滑窗”的基本流程：
| 步骤 | 描述
这个标题可能不太恰当，因为我可能会说滑窗的优点。起因是一个新需求的合入，发现内存使用暴涨，捞出单来一看标题，“滑窗XXX”，又是滑窗。之前同样是一单合入被发现内存暴涨，也是滑窗，导致我对这个算法有点意见。滑窗是这个样子的：上图是一个窗，窗长为N。这是干什么用的呢？你可以认为你要对某个消息做个统计，收到0/1/2，就给窗里填0/1/2，当收到2的个数占总窗长的80%时，你就变身钢铁侠。乍一看这个统计
# 滑窗算法实现
## 1. 算法概述
滑窗算法（Slide Window Algorithm）是一种常用的算法，用于解决各种字符串、数组等相关问题。它通过维护一个滑动窗口，来处理连续的子串或子数组。这篇文章将详细介绍滑窗算法的实现过程，并给出相应的代码示例。
## 2. 算法流程
下面是滑窗算法的基本流程图：
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 初始
原创
2023-08-13 06:51:55
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# Java滑窗算法入门指南
滑窗算法（Sliding Window Algorithm）是一种用于处理数组或字符串的高效技术，尤其常用于寻找子数组和子串的问题。对于刚入行的小白来说，理解和实现滑窗算法可能会显得有些复杂。本文将通过清晰的流程和代码示例，帮助您轻松掌握这一算法。
## 一、滑窗算法的基本流程
为了更好地理解滑窗算法的实现步骤，我们可以将流程分解为以下几个部分：
| 步骤
# Java Stream 滑窗
在Java中，Stream是一种强大的数据处理工具，它提供了一种函数式编程的方式来处理集合。Stream可以对集合中的数据进行过滤、映射、排序、聚合等操作，使代码更加简洁、可读性更高。
在本文中，我们将介绍如何使用Java Stream实现滑窗操作，即对一个序列的连续子序列进行处理。
## 什么是滑窗？
滑窗是一种在一个序列上滑动一个固定大小的窗口，并对窗
原创
2023-08-20 06:24:42
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