regions专题

【LeetCode】 Surrounded Regions （BFS DFS）

题目：Surrounded Regions 广搜和深搜都能解决，但是LeetCode上使用深搜时会栈溢出 DFS: <span style="font-size:18px;">/*LeetCode Surrounded Regions* 题目：给定一个字符数组，由'X'和'O'组成，找到所有被x包围的o并将其替换为x* 思路：只要替换被包围的o就行，如果有一个o是边界或者上下左右中有一个

LeetCode 题解（153）: Surrounded Regions

题目： Given a 2D board containing 'X' and 'O', capture all regions surrounded by 'X'. A region is captured by flipping all 'O's into 'X's in that surrounded region. For example, X X X XX O O XX

LeetCode *** 130. Surrounded Regions

题目： Given a 2D board containing 'X' and 'O', capture all regions surrounded by 'X'. A region is captured by flipping all 'O's into 'X's in that surrounded region. For example, X X X XX O O X

文献阅读笔记《Spatial-temporal Forecasting for Regions without Observations》13页

目录目录目录发行刊物 ABSTRACT 1 INTRODUCTION 2 RELATED WORK（相关工作 2.1 Spatial-temporal Forecasting（时空预测 2.2 Spatial-temporal Forecasting withIncomplete Data（不完全数据的时空预测 2.3 Graph Contrastive Learnin

Surrounded Regions --leetcode

题目： https://oj.leetcode.com/problems/surrounded-regions/ Given a 2D board containing 'X' and 'O', capture all regions surrounded by 'X'. A region is captured by flipping all 'O's into 'X's in

[LeetCode]130.Surrounded Regions

题目 Given a 2D board containing ‘X’ and ‘O’, capture all regions surrounded by ‘X’. A region is captured by flipping all ‘O’s into ‘X’s in that surrounded region. For example, X X X X X O O X X X

《UE5_C++多人TPS完整教程》学习笔记11 ——《P12 Steam 地区（Steam Regions）》

本文为B站系列教学视频《UE5_C++多人TPS完整教程》 —— P12 Steam 地区（Steam Regions）》的学习笔记，该系列教学视频为 Udemy 课程《Unreal Engine 5 C++ Multiplayer Shooter》的中文字幕翻译版，UP主（也是译者）为游戏引擎能吃么。文章目录 P12 Steam 地区12.1 设置 Steam 地区1

[2018.04.17][水][日志][7][#188][USACO 3.1 Shaping Regions][漂浮大陆][背景-amp;amp;amp;gt;][表示为什么如此虚伪+纯模拟一只]

[背景] 这是我发的多少道模拟题了...... 本道题表面和善，内在虚伪，因为，如果用纯模拟，你的程序将一塌糊涂.. [#188][USACO 3.1 Shaping Regions] 题目描述N个不同的颜色的不透明的长方形(1 <= N <= 1000)被放置在一张宽为A长为B的白纸上。这些长方形被放置时，保证了它们的边与白纸的边缘平行。所有的长方形都放置在白纸内，所以我

leetcode----130. Surrounded Regions

链接： https://leetcode.com/problems/surrounded-regions/ 大意：给定一个二维字符数组board，board中每个字符都是'X'或者'O'。现在要求将所有被'X'包围'O'变为'X'。规定：在边界上的'O'默认不被'X'包围。例子：思路：图的DFS。利用DFS，将board的各个边界为'O'以及与其连接的'O'全部变为'#'（

【论文阅读】Visual Sentiment Prediction Based on Automatic Discovery of Affective Regions

概括本文尝试去解决在情感分析中所遇到的情感分类和可解释性问题。这里的可解释性主要指图片上哪一区域会影响人类视觉对情感的判断。本文解决这个问题的办法是引入了Affective Region (AR)，类似空间注意力的东西。结合流程图，整体的思路和亮点有两个：弱监督找到AR（建立自动寻找AR的模型），用于定位最容易影响人类视觉判断情感的区域，起到辅助情感分类的作用。【也就是下面的红色虚

【论文阅读笔记】Visual Sentiment Prediction Based on AutomaticDiscovery of Affective Regions

主题：视觉情感分析贡献： a）提出了一个深度框架，用于自动发现图像的情感区域，这些区域很可能会引发重要的情绪信息。该框架不依赖于图像中的对象类别，也不需要对边界框注释，比现有方法更加通用。 b）使用CNN构建视觉情感预测模型，该模型利用来自全局图像和局部图像区域的整体和局部信息。实验证明，最终得到的表达特征有助于视觉情感分类，在情感数据集的表现优于前人的方法。 c）实验结果表明，本文提出

[URAL 1147][USACO rect1]Shaping Regions(矩形切割)

【题目大意】： A*B的矩阵，按上下顺序给出N个小矩形，每个小矩形都有一种颜色，求最后所有颜色的覆盖面积。【题目分析】：很经典的线段树的题目，我以前用的就是线段树的方法，但是还有更好的做法，那就是传说中的矩形切割。其实矩形切割并不是很难理解，实际上他还有一个名字叫做冰块上浮法，怎么理解呢。这道题无非好像是在墙上糊纸，在最上面的肯定不会受到其他的遮挡，所以说应该全能看到。然后下面的

959. Regions Cut By Slashes(Leetcode每日一题-2021.01.25)--抄答案

Problem In a N x N grid composed of 1 x 1 squares, each 1 x 1 square consists of a /, , or blank space. These characters divide the square into contiguous regions. (Note that backslash characters ar

Field Regions 关于近场和阵列面积等效孔径

这里写自定义目录标题 2.2.4 Field Regions(Page 33)2.15.2 Antenna Equivalent Areas 本文内容来自天线圣经 2.2.4 Field Regions(Page 33) D D D is the largest dimension of the antenna. D D D是天线阵最大的物理尺寸。可以直观地理解为天线

[leetcode刷题系列]Surrounded Regions

囧，这题用dfs我re了，应该是爆栈了。于是改成了bfs就过了 const int MAXN = 1000 + 10;const int dx[] = {-1, 0, 0, 1};const int dy[] = {0, -1, 1, 0};int n, m;bool vis[MAXN][MAXN];void bfs(int r, int c, vector<vector<ch

$.\Objects\newproject.axf: Error:L6406E:NO space in execution regions with .ANY selector matching hea$

.\Objects\newproject.axf: Error:L6406E:NO space in execution regions with .ANY selector matching hea

翻译如下 NO space in execution regions with .ANY selector matching heap_4 .ANY选择器匹配heap_4的执行区域中没有空间出现这种情况大多数是因为开辟空间不规范，导致存储区域空间用完，所以在这里提醒大家，开辟变量空间的时候结合实际情况，不要随随便便就开辟一个挺大的空间，浪费；这里呢，解决办法有两种第一种就是增加RA

keil编译错误： No space in execution regions with .ANY selector matching main.

keil编译错误小编在编译程序时出现如下图错误： .\Objects\ov2640.axf: Error: L6406E: No space in execution regions with .ANY selector matching main.o(.bss). .\Objects\ov2640.axf: Error: L6406E: No space in

plot_decision_regions—绘制分类器的决策区域

plot_decision_regions—绘制分类器的决策区域官网文档链接 plot_decision_regions 功能：绘制分类器的决策区域模块导入： from mlxtend.plotting import plot_decision_regions 示例结果示例代码（完整代码见：机器学习——Adaline自适应线性神经元）局部代码： # ax[1]为一个子图

TiDB 排查分析Empty regions 较大原因

问题背景：通过granfan-->pd-->region health 图表监控到empty region 较多,且此集群目前业务并不多，数据量也很小，初始化时只创建了较表。问题排查：查看region merge相关参数： l max-merge-region-size: ##控制region merge的大小上限，当region大于指定值时pd不会将相邻的region合并(默认2

L6406E: No space in execution regions with .ANY selector matching

U8G2库移植出现了一堆错误，百度没找到解决方法。但是误打误撞，编译成功了… 先换个ARM编译器版本，然后编译，换回来，再编译，就好了。用的是CUBEMAX。

解决方法： No space in execution regions with .ANY selector matching

本文禁止转载！！！！ Error: L6406E: No space in execution regions with .ANY selector matching dunder.o(i.__mathlib_dbl_underflow). 单片机资源受限，出现这种错误，一般可以从以下几个方面进行优化：第一，增加堆栈空间的大小，修改对应的汇编文件：第二，修改编译器中的优化等级为

jenkins Included Regions 监控svn下指定某个目录改动,触发自动构建

如图配置不要svn://IP这些前缀末尾以/.* 监控指定svn目录下的改动从而触发钩子

hbase2.x orphan regions on filesystem（region丢失）问题修复

orphan regions on filesystem 问题说明：表目录下存在region未上线问题，也就是说这些region下的数据你是访问不到的可以通过主master web页面的HBCK Report查看未上线Region 也可以通过hbck2工具查看未上线Region # 查看指定表hbase hbck -j $HBASE_HOME/lib/hbase-hbck2-1.3.0-

[深度学习从入门到女装]High-Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions

论文地址：High-Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions 一篇使用HRNet进行语义分割和目标检测论文 HRNet=high resolution Net low resolution net就是用于分类的网络，通过stride逐步减少resolution，获取语义信息，最终得到分类但是这种low-resolut

KEIL在Build的时候提示Error：L6406E：No space in execution regions with .ANY selector matching 错误

工程文件在Translate的时候，没有提示错误，但是在Build的时候就会提示L6406E的错误。可以通过修改再次Translate和Build 就没有提示错误了。下载也完成了。

FoLR:Focus on Local Regions for Query-based Object Detection论文学习笔记

论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.06470 自从DETR问询式检测器首次亮相以来，基于查询的方法在目标检测中引起了广泛关注。然而，这些方法面临着收敛速度慢和性能亚优等挑战。值得注意的是，在目标检测中，自注意力机制经常因其全局聚焦而妨碍了收敛。为了解决这些问题，作者提出了FoLR，一种仅包含解码器的类似Transformer的架构。作者通过隔离不相关目标之