无重叠区间【贪心算法】
- 无重叠区间
给定一个区间的集合 intervals ,其中 intervals[i] = [starti, endi] 。返回 需要移除区间的最小数量,使剩余区间互不重叠 。
class Solution {public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {//先排序,按照左边界升序,注意这种方法如果左边界相等,则不予处理Arrays.sort(intervals, (a, b) -> {return Integer.compare(a[0], b[0]);});int result = 0;int pre = intervals[0][1];for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {if (intervals[i][0] < pre) {//有重叠result++;//去除数量+1pre = Math.min(intervals[i][1], pre);//保留前面重叠区间右端点最小的整个区间。注意这里不可直接进行右端点的区间的局部更新!!} else {pre = intervals[i][1];//没有重叠,则右端点则保持正常}}return result;}
}
相关文章:

无重叠区间【贪心算法】
无重叠区间 给定一个区间的集合 intervals ,其中 intervals[i] [starti, endi] 。返回 需要移除区间的最小数量,使剩余区间互不重叠 。 class Solution {public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {//先排序,按照左边界升序,注…...

nlp系列(7)实体识别(Bert)pytorch
模型介绍 本项目是使用Bert模型来进行文本的实体识别。 Bert模型介绍可以查看这篇文章:nlp系列(2)文本分类(Bert)pytorch_bert文本分类_牧子川的博客-CSDN博客 模型结构 Bert模型的模型结构: 数据介绍 …...

Uniapp学习之从零开始写一个简单的小程序demo(新建页面,通过导航切换页面,发送请求)
先把官网文档摆在这,后面会用到的 [uniapp官网文档]: https://uniapp.dcloud.net.cn/vernacular.html# 一、开发工具准备 1-1 安装HBuilder 按照官方推荐,先装一个HBuilder 下载地址: https://www.dcloud.io/hbuilderx.html1-2 安装微信开…...

uniapp微信小程序隐私保护引导新规
1.components中新建组件PrivacyPop.vue <template><view class"privacy" v-if"showPrivacy"><view class"content"><view class"title">隐私保护指引</view><view class"des">在使用当…...

超图嵌入论文阅读2:超图神经网络
超图嵌入论文阅读2:超图神经网络 原文:Hypergraph Neural Networks ——AAAI2019(CCF-A) 源码:https://github.com/iMoonLab/HGNN 500star 概述 贡献:用于数据表示学习的超图神经网络 (HGNN) 框架…...

安全运营中心(SOC)技术框架
2018年曾经画过一个安全运营体系框架,基本思路是在基础单点技术防护体系基础上,围绕着动态防御、深度分析、实时检测,建立安全运营大数据分析平台,可以算作是解决方案产品的思路。 依据这个体系框架,当时写了《基于主动…...

并行和并发的区别
从操作系统的角度来看,线程是CPU分配的最小单位。 并行就是同一时刻,两个线程都在执行。这就要求有两个CPU去分别执行两个线程。并发就是同一时刻,只有一个执行,但是一个时间段内,两个线程都执行了。并发的实现依赖于…...

GPT转换工具:轻松将MBR转换为GPT磁盘
为什么需要将MBR转换为GPT? 众所周知,Windows 11已经发布很长时间了。在此期间,许多老用户已经从Windows 10升级到Windows 11。但有些用户仍在运行Windows 10。对于那些想要升级到Win 11的用户来说,他们可能不确定Win 11应该使…...

大模型参数高效微调技术原理综述(二)-BitFit、Prefix Tuning、Prompt Tuning
随着,ChatGPT 迅速爆火,引发了大模型的时代变革。然而对于普通大众来说,进行大模型的预训练或者全量微调遥不可及。由此,催生了各种参数高效微调技术,让科研人员或者普通开发者有机会尝试微调大模型。 因此,…...
将conda环境打包成docker步骤
1. 第一步,将conda环境的配置导出到environment.yml 要获取一个Conda环境的配置文件 environment.yml,你可以使用以下命令从已存在的环境中导出: conda env export --name your_env_name > environment.yml请将 your_env_name 替换为你要…...
C# 获取Json对象中指定属性的值
在C#中获取JSON对象中指定属性的值,可以使用Newtonsoft.JSON库的JObject类 using Newtonsoft.Json.Linq; using System; public class Program { public static void Main(string[] args) { string json "{ Name: John, age: 30, City: New York }"; …...

【LeetCode】202. 快乐数 - hash表 / 快慢指针
目录 2023-9-5 09:56:152023-9-6 19:40:51 202. 快乐数 2023-9-5 09:56:15 关键是怎么去判断循环: hash表: 每次生成链中的下一个数字时,我们都会检查它是否已经在哈希集合中。 如果它不在哈希集合中,我们应该添加它。如果它在…...
什么是多态性?如何在面向对象编程中实现多态性?
1、什么是多态性?如何在面向对象编程中实现多态性? 多态性(Polymorphism)是指在同一个方法调用中,由于参数类型不同,而产生不同的行为。在面向对象编程中,多态性是一种重要的特性,它…...

【目标检测】理论篇(3)YOLOv5实现
Yolov5网络构架实现 import torch import torch.nn as nnclass SiLU(nn.Module):staticmethoddef forward(x):return x * torch.sigmoid(x)def autopad(k, pNone):if p is None:p k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] return pclass Focus(nn.Module):def …...

IDEA爪哇操作数据库
少小离家老大回,乡音无改鬓毛衰 ⒈.IDEA2018设置使用主题颜色 IDEA2018主题颜色分为三种:idea原始颜色,高亮色,黑色 设置方法:Settings–Appearance&Behavior–Appearance ⒉.mysql中,没有my.ini,只有…...

一文速学-让神经网络不再神秘,一天速学神经网络基础(七)-基于误差的反向传播
前言 思索了很久到底要不要出深度学习内容,毕竟在数学建模专栏里边的机器学习内容还有一大半算法没有更新,很多坑都没有填满,而且现在深度学习的文章和学习课程都十分的多,我考虑了很久决定还是得出神经网络系列文章,…...
C++ 异常处理——学习记录007
1. 概念 程序中的错误分为编译时错误和运行时错误。编译时出现的错误包括关键字拼写出错、语句分号缺少、括号不匹配等,编译时的错误容易解决。运行时出现的错误包括无法打开文件、数组越界和无法实现指定的操作。运行时出现的错误称为异常,对异常的处理…...
【BIM+GIS】“BIM+”是什么? “BIM+”技术详解
对于我们日常生活影响最大的是信息化和网络化给我们的日常生活带来革命性的变化。“互联网+“在建筑行业里可以称为“BIM+”。“BIM+”"即是通过BIM与各类技术(互联网、大数据等)结合去完成不同的任务。将产品的全生命周期和全制造流程的数字化以及基于信息通信技术的模块…...
Flink算子如何限流
目录 使用方法 调用类图 内部源码 GuavaFlinkConnectorRateLimiter RateLimiter 使用方法 重写AbstractRichFunction中的open()方法,在处理数据前调用limiter.acquire(1); 调用limiter.open(getRuntimeContext())的源码,实际内部是RateLimiter,根据并行度算出subTask…...
垃圾分代收集的过程是怎样的?
垃圾分代收集是Java虚拟机(JVM)中一种常用的垃圾回收策略。该策略将堆内存分为不同的代(Generation),通常分为年轻代(Young Generation)和老年代(Old Generation)。不同代的对象具有不同的生命周期和回收频率。 下面是Java中垃圾分代收集的一般过程: 1…...

eNSP-Cloud(实现本地电脑与eNSP内设备之间通信)
说明: 想象一下,你正在用eNSP搭建一个虚拟的网络世界,里面有虚拟的路由器、交换机、电脑(PC)等等。这些设备都在你的电脑里面“运行”,它们之间可以互相通信,就像一个封闭的小王国。 但是&#…...

突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程,然后使用强化学习的Actor-Critic机制(中文译作“知行互动”机制),逐步迭代求解…...

Unity3D中Gfx.WaitForPresent优化方案
前言 在Unity中,Gfx.WaitForPresent占用CPU过高通常表示主线程在等待GPU完成渲染(即CPU被阻塞),这表明存在GPU瓶颈或垂直同步/帧率设置问题。以下是系统的优化方案: 对惹,这里有一个游戏开发交流小组&…...

【入坑系列】TiDB 强制索引在不同库下不生效问题
文章目录 背景SQL 优化情况线上SQL运行情况分析怀疑1:执行计划绑定问题?尝试:SHOW WARNINGS 查看警告探索 TiDB 的 USE_INDEX 写法Hint 不生效问题排查解决参考背景 项目中使用 TiDB 数据库,并对 SQL 进行优化了,添加了强制索引。 UAT 环境已经生效,但 PROD 环境强制索…...

Linux相关概念和易错知识点(42)(TCP的连接管理、可靠性、面临复杂网络的处理)
目录 1.TCP的连接管理机制(1)三次握手①握手过程②对握手过程的理解 (2)四次挥手(3)握手和挥手的触发(4)状态切换①挥手过程中状态的切换②握手过程中状态的切换 2.TCP的可靠性&…...

屋顶变身“发电站” ,中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网!
5月28日,中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网发电,该项目位于内蒙古自治区鄂尔多斯市乌审旗,项目利用中天合创聚乙烯、聚丙烯仓库屋面作为场地建设光伏电站,总装机容量为9.96MWp。 项目投运后,每年可节约标煤3670…...

GC1808高性能24位立体声音频ADC芯片解析
1. 芯片概述 GC1808是一款24位立体声音频模数转换器(ADC),支持8kHz~96kHz采样率,集成Δ-Σ调制器、数字抗混叠滤波器和高通滤波器,适用于高保真音频采集场景。 2. 核心特性 高精度:24位分辨率,…...

AI语音助手的Python实现
引言 语音助手(如小爱同学、Siri)通过语音识别、自然语言处理(NLP)和语音合成技术,为用户提供直观、高效的交互体验。随着人工智能的普及,Python开发者可以利用开源库和AI模型,快速构建自定义语音助手。本文由浅入深,详细介绍如何使用Python开发AI语音助手,涵盖基础功…...

rknn toolkit2搭建和推理
安装Miniconda Miniconda - Anaconda Miniconda 选择一个 新的 版本 ,不用和RKNN的python版本保持一致 使用 ./xxx.sh进行安装 下面配置一下载源 # 清华大学源(最常用) conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn…...
python读取SQLite表个并生成pdf文件
代码用于创建含50列的SQLite数据库并插入500行随机浮点数据,随后读取数据,通过ReportLab生成横向PDF表格,包含格式化(两位小数)及表头、网格线等美观样式。 # 导入所需库 import sqlite3 # 用于操作…...