一年一度的年终盘点来了！2023年，计算机科学领域大事件人人都能脱口而出，火遍全网的ChatGPT一系列大模型、AI作画神器Midjourney，AI视频生成Gen-2、Pika飞速迭代......在「P与NP」最经典的问题上，研究人员取得了微妙但重要的进展。秀尔算法（Shor’salgorithm），量子计算的杀手级应用程序，在近30年后进行了首次重大升级。还有研究人员终于学会了如何在理论上通过一种普通类型的网络，以最快速度找到最短路径。此外，加密学家在与AI建立意想不到的连接时，展示了机器学习模型和机器生成内容也必须应对隐藏的漏洞和消息。Top1：50年P与NP难题，「元复杂性」理论开路5
0.简介3D语义信息地图的构建对于构建地图来说非常关键，所以《Vision-basedLarge-scale3DSemanticMappingforAutonomousDrivingApplications》一文提出了一种完整的流程，基于立体相机系统实现的3D语义地图构建，该流程包括直接稀疏视觉里程计前端以及全局优化的后端，包括GNSS集成和语义三维点云标记。我们提出了一种简单但有效的时间投票方案，改善了3D点云标记的质量和一致性，并对KITTI-360数据集进行了定性和定量评估。1.主要贡献目前的状态是除了在线感知之外，环境模型通过静态道路设施的拓扑信息来进行补充，HD地图可以提供冗余丰富的
😎作者介绍：我是程序员洲洲，一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主、前后端开发、人工智能研究生。公粽号：程序员洲洲。🎈本文专栏：本文收录于洲洲的《送书福利》系列专栏，该专栏福利多多，只需关注+点赞+收藏三连即可参与送书活动！欢迎大家关注本专栏~专栏一键跳转🤓同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。🌼同时洲洲已经建立了程序员技术交流群，如果您感兴趣，可以私信我加入我的社群~社群中将不定时分享各类福利🖥随时欢迎您跟我沟通，一起交流，一起成长、进步！点此即可获得联系方式~本文目录
第一题：deffunc(a,b=[]):pass一、上题讲解：这个函数定义有一个默认参数b，它的默认值是一个空列表[]。这道面试题涉及到Python中函数参数默认值的一些重要概念和陷阱。首先，当你调用这个函数时，如果不传递参数b的值，它将使用默认的空列表[]。例如：func(1)#这会将a设置为1，b设置为默认的空列表[]但是，这里有一个陷阱。默认参数b（即空列表[]）在函数定义时只会被创建一次，而不是每次函数调用时都会创建一个新的空列表。这就意味着，如果你在一个函数调用中修改了b的值，那么下一次调用该函数时，b将保留上一次的修改。例如：func(1)#a=1,b=[]b.append(2)f
大家好，我是码农阿豪，一位热爱Java编程的程序员。今天我想和大家分享一些常见的Java面试题，通过收集解析这些问题，希望能够帮助大家更好地准备面试，突破技术瓶颈，把面试官按在地上摩擦。经典面试题收集一第一章1.运算符2.数据类型3.try-catch-finally4.try-with-resource5.文件API和递归第二章1.字符串（重点）2.面向对象3.接口第三章（集合框架List）1.说下Vector和ArrayList、LinkedList联系和区别？分别的使用场景2.如果要保证线程安全，ArrayList应该怎么做，有几种方式？3.了解CopyOnWriteArrayList吗
1.贪心算法贪心算法是一种常见的算法范式，通常在解决最优化问题中使用。贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法范式。其核心思想是选择每一步的最佳解决方案，以期望达到最终的全局最优解。这种算法特点在于只考虑局部最优解，而不会回溯或重新考虑已经做出的决策，也不保证能够解决所有问题。尽管贪心算法并非适用于所有问题，但对于某些特定类型的问题，贪心算法的思路简单、高效。1.区间调度题目描述：作业j从sj开始，在fj结束如果两个作业不重叠，则它们是兼容的。目标：找到相互兼容作业的最大子集。解题思路分析：要使用贪心算法解决这个问题，我们可以按照以下步骤进行：按照作业的结束时间对作业列表进行
知识点1、虚电路服务与数据报服务的对比2、网际层的IP协议及配套协议3、IP地址的编址方法分类的IP地址。这是最基本的编址方法，在1981年就通过了相应的标准协议。子网的划分。这是对最基本的编址方法的改进，其标准[RFC950]在1985年通过。构成超网。这是比较新的无分类编址方法。1993年提出后很快就得到推广应用。4、两级的IP地址可以记为：IP地址::={,}5、IP地址中的网络号字段和主机号字段6、点分十进制记法7、不管网络层使用的是什么协议，在实际网络的链路上传送数据帧时，最终还是必须使用硬件地址。每一个主机都设有一个ARP高速缓存(ARPCache)，里面有所在的局域网上的各
目录异或运算的定义异或运算的性质异或运算的应用交换两数翻转指定位寻找单身狗异或运算的定义众所周知，计算机中的所有数据都是以二进制（0或者1）的形式存储。而异或运算符（^）就是将参加运算的两个数据，按二进制位进行"异或"运算。那么异或运算是如何进行的呢？异或运算：将参与运算的两个数转化为2进制后相同位置相同则为0相异则为1，但是需要注意，参加运算的两个操作数必须为整数，不能为浮点数。下面我们用一个实际的小栗子来解释，异或运算在计算机中具体是如何实现的的。例如：计算3^5的结果我们先将3和5都转为二进制的形式：3：000000000000000000000000000000115：00000000
0.简介对于基于环视视觉的3D检测而言，目前已经有很多文章了。因为基于视觉的3D检测任务是自动驾驶系统感知的基本任务，然而，使用单目相机的2D传感器输入数据来实现相当好的3DBEV（鸟瞰图）性能不是一项容易的任务。这篇文章《Surround-ViewVision-based3DDetectionforAutonomousDriving:ASurvey》就是围绕着现有的基于视觉3D检测方法进行了文献调研，并且将它们分为不同的子组以便更容易地理解共同趋势。这对于想要入门这块领域的同学非常友好图1.自动驾驶中的全景图像3D检测器。在透视视图中，覆盖在全景图像上的地面真实3D框（顶部）；在BEVHD地
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者|杨亦诚排版|李擎经典多目标跟踪算法DeepSORT的基本原理和实现OpenVINO目标检测vs目标跟踪在开始介绍DeepSORT的原理之前呢，我们先来了解下目标检测，和目标跟踪之间的区别：·目标检测：在目标检测任务中，我们需要利用AI模型识别出单张画面中，物体的位置和类别信息，每一帧画面之间检测结果相对独立，没有依赖关系。这也意味着目标检测算法可以被应用于单张图片的检测，也可以用于视频中每一帧画面的检测。·目标跟踪：而目标跟踪则是在目标检测的基础上加入的跟踪机制，他需要追踪视频中同一物体在不同时刻的位置信息，因此他需要判断相邻帧之间的被检测到对象是否是同
