Ray3D: ray-based 3D human pose estimation for monocular absolute 3D localization (CVPR'2022)Ray3D: 基于射线的三维人体姿态估计，用于单目绝对三维定位摘要本文提出了一种新颖的基于单眼射线的3D (Ray3D) 绝对人体姿态估计，带有校准相机。从单目2D姿势输入中准确且可概括的绝对3D人体姿势估计是一个不适定的问题(ill-posed problem)。ill-posed problem： ill-posed就是不well-posed. well-posedness的定义就是解存在唯一以及稳定。适定问题（Well-posed problem）是指满足下列三个要求的问题:1)解是存在的;2)解是惟一的;3)解能根据初始条件连续变化，不会发生跳变，即解必须稳定。这三个要求中，只要有一个不满足，则称之为不适定问题（ill-posed problems） 不适定 ill-posted问题： 世界坐系下 不同参数组合可能得到相同的二维投影 (a). 身体大小和摄影机的距离都
输入一个程度为N的整数序列a1,a2,...,an，你的任务是恰好选择两个非空子段，子段是指原序列中的连续语段，这两个子段不能有重复部分，且他们之间相隔必须大于K，例如选择[1,5]和[8,10]K=2时合法，但在K>=3就不合法了，你需要最大化你选择的这两个字段内的整数之和，请求出最大值输入35 3-1 1 2 3 -18 35 5 -1 -2 3 -1 2 -26 05 -1 5 0 -1 9输出-21218这个问题可以使用动态规划和前缀和来解决。我们可以遍历所有可能的第一个子段和第二个子段，并保证这两个子段的距离满足 KKK 的条件，最后求出最大化的两个子段之和。思路解析： 前缀和数组： 为了方便快速计算某个子段的和，可以先预处理一个前缀和数组。前缀和数组 prefix_sum[i] 表示从序列开头到位置 iii 的所有元素的和，这样子段 [l,r][l, r][l,r] 的和就可以通过公式 prefix_sum[r] - prefix_sum[l-1] 快速计算。 动态规划： 用动态规划来保存到每个位置为止能选取的最大子段和。我们需要两个动态规划数组： dp1[i]：表
数组数组理论基础数组是存放在连续内存空间上的相同类型数据的集合。数组可以方便的通过下标索引的方式获取到下标下对应的数据。举一个字符数组的例子，如图所示：需要两点注意的是 数组下标都是从0开始的。 数组内存空间的地址是连续的 正是因为数组的在内存空间的地址是连续的，所以我们在删除或者增添元素的时候，就难免要移动其他元素的地址。例如删除下标为3的元素，需要对下标为3的元素后面的所有元素都要做移动操作，如图所示：而且大家如果使用C++的话，要注意vector 和 array的区别，vector的底层实现是array，严格来讲vector是容器，不是数组。数组的元素是不能删的，只能覆盖。那么二维数组直接上图，大家应该就知道怎么回事了那么二维数组在内存的空间地址是连续的么？不同编程语言的内存管理是不一样的，以C++为例，在C++中二维数组是连续分布的。我们来做一个实验，C++测试代码如下：#include <iostream> using namespace std; void test_arr() { int array[2][3] = { {0, 1, 2},
459. 重复的子字符串给定一个非空的字符串，判断它是否可以由它的一个子串重复多次构成。给定的字符串只含有小写英文字母，并且长度不超过10000。示例 1: 输入: "abab" 输出: True 解释: 可由子字符串 "ab" 重复两次构成。 示例 2: 输入: "aba" 输出: False 示例 3: 输入: "abcabcabcabc" 输出: True 解释: 可由子字符串 "abc" 重复四次构成。 (或者子字符串 "abcabc" 重复两次构成。) 思路移动匹配当一个字符串s：abcabc，内部由重复的子串组成，那么这个字符串的结构一定是这样的：也就是由前后相同的子串组成。那么既然前面有相同的子串，后面有相同的子串，用 s + s，这样组成的字符串中，后面的子串做前串，前面的子串做后串，就一定还能组成一个s，如图：当然，我们在判断 s + s 拼接的字符串里是否出现一个s的的时候，要刨除 s + s 的首字符和尾字符，这样避免在s+s中搜索出原来的s，我们要搜索的是中间拼接出来的s。以上证明的充分性，接下来证明必要性：如果有一个字符串s，在 s + s 拼接后， 不算首尾
349. 两个数组的交集给定两个数组 nums1 和 nums2 ，返回 它们的交集 输出结果中的每个元素一定是 唯一 的。我们可以 不考虑输出结果的顺序 。示例 1：输入：nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2]输出：[2]class Solution(object): def intersection(self, nums1, nums2): """ :type nums1: List[int] :type nums2: List[int] :rtype: List[int] """ x=[] if len(nums1)>len(nums2): for i in nums2: if i in nums1: if i not in x: x.append(i) else: for i in nums1:
1. 两数之和给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素不能使用两遍。示例:给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9所以返回 [0, 1]class Solution(object): def twoSum(self, nums, target): """ :type nums: List[int] :type target: int :rtype: List[int] """ x={} for index,val in enumerate(nums): if target - val in x: return [x[target-val],index] x[val]=inde
一只胖橘