diverse专题

CodeForces 386C Diverse Substrings

题意: 一个字符串的价值等于它包含的不同字母的个数(abcdabcdabcd 的价值为4) 给你一个字符串  求该字符串所有子串的价值 输出最大的价值是多少  再分别输出价值为x的字符串有多少个 思路: MAXstringlen=3*10^5  数据较大  所以我首先尝试可否从左到右扫描一遍每次添加一个字符的想法 但是最简单的加一个字符回头判断一下价值为x的字符串增加了多少个复杂

Towards Accurate Latency Prediction of Deep-Learning Model Inference on Diverse Edge Devices

nn-Meter: Towards Accurate Latency Prediction of Deep-Learning Model Inference on Diverse Edge Devices nn-Meter:精准预测深度学习模型在边缘设备上的推理延迟 nn-Meter:面向多样化边缘设备的深度学习模型精准延迟预测 深度模型端侧推理时间预测系统 nn-Meter Li Lyn

基于PaddlePaddle的飞桨论文解读:StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains

目录   摘要 StarGAN v2网络架构 实验  1.Baselines 2.数据集 3.评价指标 实验结果分析 1.个别成分分析 2.多种图像合成方法的比较 结论 模型代码(model.py)   主体代码(main.py) 总结 摘要 一个好的图像到图像的翻译模型应该学习不同视觉域之间的映射,同时满足以下特性:1)生成图像的多样性   2)多域的可伸缩性

B. Diverse Substrings (2024.1.22灵茶)

链接 :  Problem - 1748B - Codeforces 思路 :  0-9一共十个字符,由于一个子串是diverse要满足每个字符出现的次数,不超过子串字符种类的数目,所以子串最长的情况也就是0-9每个10个,长度为100,所以可以暴力枚举所有子串 ; 详情请看代码 :  代码:   #include<bits/stdc++.h>#define IOS io

EMNLP 2020 Beyond Instructional Videos: Probing for More Diverse Visual-Textual Grounding on YouTube

动机 从无标签的网络视频中进行预训练已经迅速成为在许多视频待处理任务中实际获得高性能的的手段。通过预测语音内容和自动语音识别(ASR) token之间的grounded关系来学习特征。然而,先前的训练前工作仅限于教学录像;作者希望这个领域是相对“容易”的:在教学视频中,演讲者通常会引用文字描述的目标/动作。即期望视频帧和ASR token中的语义信息在教学视频中可以很容易地关联起来。相似模型是否

Hybrid TLB Coalescing:Improving TLB Translation Coverage under Diverse Fragmented Memory Allocations

Hybrid TLB Coalescing: Improving TLB Translation Coverage under Diverse Fragmented Memory Allocations 摘要: 背景: 在大的存储类应用程序中,会出现很多TLB缺失,因此出现了一些技术(大页,变长段variable length segments,硬件合并TLB表项)用来增加有限硬件资源的TLB

Reliable evaluation of adversarial robustness with an ensemble of diverse parameter-free attacks

文章目录 概主要内容Auto-PGDMomentumStep Size损失函数AutoAttack Croce F. & Hein M. Reliable evaluation of adversarial robustness with an ensemble of diverse parameter-free attacks. In International Confe

Complex urban dataset with multi-level sensors from highly diverse urban environments

文章目录 传感器构成传感器标定和数据格式轨迹真值的估计和配套开发工具   构建了多传感器,多环境,且环境具有动态特性的数据集。数据集地址:https://irap.kaist.ac.kr/dataset/ 传感器构成   数据采集车辆搭载了2D/3D激光,双目相机,IMU,FOG,里程计和GPS等不同精度的多种传感器。比较有特色的是,激光不是水平而是斜向放置,通过斜向放置来扩