爱豆文档 - 信息安全文档下载平台 - idocdown.com （部分文档，免费下载）

. . . . . .

基于深度学习的图像去雨算法：RESCAN（Recurrent Squeeze-and-Excitation Context Aggregation Network）

**基于深度学习的图像去雨算法：RESCAN（Recurrent Squeeze-and-Excitation Context Aggregation Network）** **题目描述** 图像去雨旨在从单幅雨图中恢复出清晰的背景场景。雨滴/雨纹在图像中呈现为半透明的条纹状噪声，其形态、大小、方向各异，且具有复杂的空间分布。RESCAN算法通过深度学习技术，特别是循环神经网络（RNN）和注意力机制，来建模雨纹的多尺度特性，并逐步从雨图中分离出干净的背景。 **解题过程** 1.

2025-11-02 14:11:43

最长数对链

**最长数对链** 题目描述：给定一个由数对组成的数组 pairs，其中 pairs[i] = [left_i, right_i]，且 left_i < right_i。我们定义数对 p2 = [c, d] 可以跟在数对 p1 = [a, b] 后面的条件是 b < c。这样形成的数对序列称为数对链。请找出能够形成的最长数对链的长度。你不需要使用所有的数对，可以以任何顺序选择数对中的一部分来构造这个链。示例：输入: pairs = [[1,2], [2,3], [3,4]] 输出:

2025-11-02 14:01:09

最长有效括号匹配子串的变种——允许最多k次失配的最长有效括号子串

**最长有效括号匹配子串的变种——允许最多k次失配的最长有效括号子串** **题目描述** 给定一个只包含'('和')'的字符串s和一个非负整数k，请找出最长的子串，使得这个子串在最多允许k次字符替换（将'('改为')'或将')'改为'('）的情况下，能够变成一个完全有效的括号字符串。返回这个最长子串的长度。 **解题思路** 这个问题是经典最长有效括号问题的扩展，增加了允许最多k次失配的灵活性。我们需要找到一种动态规划方法来跟踪匹配状态和已使用的修改次数。 **关键观察** 1. 有效括

2025-11-02 13:55:52

分块矩阵的Sherman-Morrison-Woodbury公式求逆算法

**分块矩阵的Sherman-Morrison-Woodbury公式求逆算法** **题目描述** 假设我们有一个已知逆矩阵 \( A^{-1} \) 的 \( n \times n \) 可逆矩阵 \( A \)，现需对 \( A \) 进行低秩修正，得到新矩阵 \( B = A + U V^T \)，其中 \( U \) 是 \( n \times k \) 矩阵，\( V \) 是 \( n \times k \) 矩阵（通常 \( k \ll n \)）。Sherman-Morri

2025-11-02 13:50:26

深度学习中优化器的AMSGrad算法原理与自适应学习率修正机制

**深度学习中优化器的AMSGrad算法原理与自适应学习率修正机制** **题目描述** AMSGrad是深度学习优化算法中的一种改进方法，旨在解决Adam类优化器在非凸优化问题中可能出现的收敛性缺陷。其核心思想是通过修正自适应学习率的指数移动平均（EMA）计算方式，确保学习率始终递减，从而保证理论上的收敛性。本题要求深入理解AMSGrad的数学原理、与Adam的区别、以及其如何通过维护历史梯度二阶矩的最大值来稳定训练过程。 **解题过程循序渐进讲解** **1. 背景：Adam优化器

2025-11-02 13:45:07

LWE（Learning With Errors）问题的困难性与密码学应用

**LWE（Learning With Errors）问题的困难性与密码学应用** **题目描述** LWE（Learning With Errors）问题是现代密码学中基于格问题的核心难题之一，广泛应用于后量子密码学设计。其基本形式为：给定一个随机矩阵 \( A \in \mathbb{Z}_q^{m \times n} \) 和向量 \( b = A s + e \mod q \)，其中 \( s \in \mathbb{Z}_q^n \) 是秘密向量，\( e \in \math

2025-11-02 13:29:11

基于BERT的语义角色标注（SRL）算法详解

**基于BERT的语义角色标注（SRL）算法详解** ### 题目描述语义角色标注（Semantic Role Labeling, SRL）是自然语言处理中的核心任务，旨在分析句子中谓词（动词）与相关成分（如主语、宾语、时间、地点等）之间的语义关系。例如，句子“小明在公园吃苹果”中，谓词“吃”的语义角色包括： - **施事者（Agent）**：小明 - **受事者（Patient）**：苹果 - **地点（Location）**：公园传统SRL方法依赖句法解析特征

2025-11-02 13:23:51

哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式会话存储系统

**哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式会话存储系统** 题目描述：设计一个分布式会话存储系统，用于在Web服务器集群中存储用户会话数据。系统需要支持会话的创建、读取、更新和删除操作，并确保在服务器故障时会话数据不会丢失。解题过程： 1. 问题分析： - 会话数据是键值对形式，键是会话ID，值是会话属性 - 系统需要高可用性，单点故障时数据不丢失 - 需要支持水平扩展，应对大量并发用户 - 会话数据有过期时间，需要自动清理 2. 系统架构设计： - 采用

2025-11-02 13:18:30

列生成算法在广告投放优化问题中的应用示例

**列生成算法在广告投放优化问题中的应用示例** **问题描述** 假设一家广告公司要为多个客户在多个广告位上进行投放优化。每个广告位有固定的展示次数（库存），每个客户有不同的广告系列（campaign），每个系列有最低展示量要求、目标受众和出价。目标是最大化总广告收入，同时满足库存约束和客户要求。具体数学模型： - 设广告位集合为 \( I \)，每个广告位 \( i \in I \) 的库存为 \( S_i \) - 客户广告系列集合为 \( J \)，每个系列 \( j

2025-11-02 12:57:03

xxx 最小高度生成树问题

**xxx 最小高度生成树问题** **题目描述** 给定一个连通无向图 \( G = (V, E) \)，每条边没有权重。目标是找到一个生成树 \( T \)，使得树的高度最小。树的高度定义为从根节点到最远叶节点的最长路径上的边数。换句话说，我们需要在图中选择一个根节点，并构造一棵生成树，使得根到所有叶节点的最大距离尽可能小。这个问题在实际中常用于网络设计、分布式系统主节点选举等场景，要求中心节点到所有其他节点的跳数尽量少。 **解题思路** 最小高度生成树问题可以通过图的**广度

2025-11-02 12:51:44

CRAM-MD5 挑战-响应认证机制

**CRAM-MD5 挑战-响应认证机制** CRAM-MD5（Challenge-Response Authentication Mechanism with MD5）是一种基于哈希函数的挑战-响应认证协议，用于验证用户身份而不在网络上明文传输密码。其核心思想是服务器生成一个随机挑战（Challenge），客户端根据密码和挑战计算哈希值作为响应（Response），服务器通过比对响应值完成认证。 --- ### **1. 算法背景与目标** - **问题场景**：客户端需要向

2025-11-02 12:46:25

排序算法之：Gnome Sort 的优化与边界条件处理

**排序算法之：Gnome Sort 的优化与边界条件处理** 题目描述：地精排序是一种简单的排序算法，类似于插入排序，但通过交换相邻元素来实现排序。它的基本思想是：从左到右扫描数组，如果当前元素比前一个元素小，就交换它们并后退一步；否则前进一步。这个过程会一直重复直到数组完全排序。解题过程： 1. 基础算法原理 - 算法从索引1开始（第二个元素） - 比较当前元素arr[i]和前一个元素arr[i-1] - 如果arr[i] >= arr[i-1]，则i++（前进）

2025-11-02 12:41:07

跳转到页