Transformer已成为自然语言处理（NLP）中的首选模型，作为许多成功的大语言模型（LLMs）的 Backbone 。最近，其影响力进一步扩展到视觉领域，视觉Transformer（ViTs）已在许多视觉模态（例如，图像和视频）中展现出与卷积神经网络（CNNs）相当或甚至更好的性能。然而，3D点云尚未成为其中的一部分。

单淘汰的锦标赛中，选手们两两比赛，胜者晋级，败者被淘汰, 把比赛的赛程和结果对应成一个二叉树。

AABB Tree 官方文档链接：CGAL 5.5 - 3D Fast Intersection and Distance Computation (AABB Tree): User Manual

一个业务场景需要对 Map 计算哈希值作为缓存 key 的构成部分。思路是将 Map 转为字符串，然后对字符串取 Hash 值。 不过这里有个很大的坑，即 Map 中 Entry 的顺序问题，即仅仅 Key 的顺序不同而值相同时哈希值应该相同。 如果使用 AI 大概率会注意到这个问题，如果直自己写很容易忽略这个问题。

一个业务场景需要对 Map 计算哈希值作为缓存 key 的构成部分。思路是将 Map 转为字符串，然后对字符串取 Hash 值。 不过这里有个很大的坑，即 Map 中 Entry 的顺序问题，即仅仅 Key 的顺序不同而值相同时哈希值应该相同。 如果使用 AI 大概率会注意到这个问题，如果直自己写很容易忽略这个问题。

每个句子由多个单词组成，句子中的每个单词的长度都可能不一样，假设每个单词的长度 Ni 为该单词的重量，你需要做的就是给出整个句子的平均重量 V。

在计算机科学中,相对的大小要比绝对的数量更重要，计算机只看重相对的输赢。在计算机中，由于经常要做的事情是判断真假、比较大小、排序、挑选最大值这类的操作。在计算机的世界里为这些事情专门设计一种数据结构，称为二叉树。

计算机科学中的算法设计和复杂性分析是深奥而有趣的主题。它们不仅是解决计算问题的关键工具，还是评估解决方案的效率和性能的手段。在本文中，我们将深入探讨算法复杂性分析的基本概念和一些常见的算法设计策略，包括分治法、贪心法和动态规划。

可以看到先按从大到小排序，再累计当前位置和之前位置的阳性值。因此计算TP,TN等指标时，取的是大于等于cutoff

根据经纬度和半径计算经纬度范围： /** * 根据经纬度和半径计算出范围 * @param string $lat 纬度 * @param String $lng 经度 * @param float $radius 半径 单位:m * @return Array 范围数组 */ if (!function_exists('calc_scope')){ function calc_scope($lat, $lng, $radius) { $degree = (2490

函数功能curdate（）返回当前日期curtime（）返回当前时间now（）返回当前日期和时间year（date）获取指定date的年份month（date）获取指定date的月份day（date）获取指定date的日期date_add（date,interval expr type）返回一个日期/时间值加上一个时间间隔expr后的时间值datediff（date1，date2）返回起始时间date1 和 结束时间date2之间的天数年月日的计算代码语言：javascript复制-- year , mon...

根据经纬度和半径计算经纬度范围： /** * 根据经纬度和半径计算出范围 * @param string $lat 纬度 * @param String $lng 经度 * @param float $radius 半径 单位:m * @return Array 范围数组 */ if (!function_exists('calc_scope')){ function calc_scope($lat, $lng, $radius) { $degree = (2490

函数功能curdate（）返回当前日期curtime（）返回当前时间now（）返回当前日期和时间year（date）获取指定date的年份month（date）获取指定date的月份day（date）获取指定date的日期date_add（date,interval expr type）返回一个日期/时间值加上一个时间间隔expr后的时间值datediff（date1，date2）返回起始时间date1 和 结束时间date2之间的天数年月日的计算代码语言：javascript复制-- year , mon...

解释：小计为单月访问次数，累计为在原有单月访问次数基础上累加 将计算结果写入到mysql的表中，自己设计对应的表结构

大家好，很高兴又和大家见面啦！经过前面两篇的学习，我们已经知道了一维数组及二维数组，今天我们将继续介绍数组的相关内容。

(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

)。对于有向图来讲，假设有两个顶点，v1,v2，他们之间只有4种连接情况，依次类推

这道题的核心思路是借助归并排序，在归并排序过程计算的同时，加入一点步骤来算出我们的结果，所以需完全理解归并排序的前提来理解。

这道题的核心思路是借助归并排序，在归并排序过程计算的同时，加入一点步骤来算出我们的结果，所以需完全理解归并排序的前提来理解。

* 人的惯性思维做法是：$a[i]*(rank1的+rank2的+…)$。然而解法巧妙之处在于直接把所有的加和当成一个系数，然后先假装所有情况系数都是1，接着往上加，树状数组记录着所有之前比它小的数的情况，只有这些小的数也同时存在的区间才会增大它的系数。而且只在乎数量，不关注具体方案。