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大话字符串匹配KMP算法

字符串匹配的KMP算法 阮一峰【字符串匹配的KMP算法】 http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/Knuth%E2%80%93Morris%E2%80%93Pratt_algorithm.html 原文地址:https://github.com/Aaaaaaaty/blog/issues/42 字符串匹配是计算机的基本任务之一。 举例来说,有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE",我想知道,里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"? 许多算法可以完成这个任务,Knuth-Morris-Pratt算法(简称KMP)是最常用的之一。它以三个发明者命名,起头的那个K就是著名科学家Donald Knuth。 这种算法不太容易理解,网上有很多解释,但读起来都很费劲。直到读到Jake Boxer的文章,我才真正理解这种算法。下面,我用自己的语言,试图写一篇比较好懂的KMP算法解释。 字符串匹配 字符串匹配是计算机科学中最古老、研究最广泛的问题之一。一个字符串是一个定义在有限字母表∑上的字符序列。例如,ATCTAGAGA是字母表∑ = {...

精度超越现有SOTA,百度视觉团队基于飞桨推出工业级骨干网络「HS-ResNet」

图像分类、目标检测、图像分割等各类视觉技术都离不开骨干网络(backbone),一个强有力的骨干网络可以为模型带来更高的效率及精度,所以它的设计一直都是业界研究者关注的重点方向。 当下,现有的骨干网络其实已经非常丰富和成熟。比如近几年工业界的『网红』骨干网络—— ResNet,它做到了速度与精度的完美平衡,且由于较高的鲁棒性,在各类数据集上都有较好的效果,成为了社区中为数不多「久经考验的模型」。 这些年,很多研究者也基于ResNet进行了诸多改进,如ResNeXt、ResNet-D,Res2Net等。但是由于在速度与精度的平衡方面表现欠佳:为了追求更高的精度,而牺牲了速度,因此没有在工业领域广泛落地应用。 例如今年年中推出的ResNeSt,当属ResNet的最强改进版,在精度上取得了SOTA(state-of-the-art)的效果,但是速度上依旧受人诟病,所以没能成为工业落地的标配。 而原始的ResNet系列模型依然是工业界的首选。因此,如何设计一个精度高且速度快的骨干网络,一直是工业界和学术界研究的热点。 百度视觉研发团队基于飞桨深度学习平台推出的HS-ResNet,就是这样一个很...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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