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原创 DeepFace深度学习库+OpenCV实现——情绪分析器
实时情绪检测器展示了如何将现代AI技术应用于日常生活中，以提升人机交互的质量和效率。无论是作为开发者的实验项目还是实际应用场景的一部分，这款程序都提供了一个强大而灵活的基础框架，可以进一步扩展和定制以适应更多样化的需求。
2025-03-20 09:00:00
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原创 轻型民用无人机驾驶航空器安全操控——理论考试多旋翼部分笔记
ADS-B(Automatic Dependent Surveilance-Broadcast)中文名称为广播式自动相关监视，是一种基于全球卫星定位系统和利用空地、空空数据链实现交通监控和信息传递的空管监视新技术。该技术能够实现飞行信息共享、装备了此系统的飞机可通过数据链广播其自身的精确位置和其他数据、可接收其他飞机通过此系统广播的位置等信息，但不可对民用无人驾骏航空器的刹停进行控制。
2024-02-01 19:03:55
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原创 力扣热题——最长相邻不相等子序列 ||
题目要求从给定的字符串数组 words 和对应的 groups 数组中，找到一个最长的子序列，满足以下条件：1) 相邻下标的 groups 值不同；2) 相邻字符串长度相等且汉明距离为1。通过动态规划的方法，可以解决该问题。具体步骤包括：初始化 dp 数组记录子序列长度，prev 数组记录前驱节点，遍历所有可能的子序列组合，更新 dp 和 prev 数组，最后根据 prev 数组回溯得到最长子序列。时间复杂度为 O(n² * L)，空间复杂度为 O(n + nL)，其中 n 是数组长度，L 是字符串的平均长
2025-05-17 07:15:00
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原创 力扣热题——最长相邻不相等子序列 |
题目要求从字符串数组 words 中选出一个最长的子序列，使得该子序列中相邻字符串对应的 groups 数组中的值不同。通过贪心算法，可以高效地解决该问题。具体步骤为：初始化一个结果列表，遍历 words 数组，检查当前字符串的 groups 值是否与结果列表中最后一个字符串的 groups 值不同，若不同则将其加入结果列表。该算法的时间复杂度和空间复杂度均为 O(n)，其中 n 为 words 数组的长度。通过一次遍历即可得到满足条件的最长子序列。
2025-05-16 13:30:00
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原创 论文研读——《基于STIRPAT模型和IPNEG-BP神经网络的碳排放关键影响因素识别与预测》
本文提出了一种基于STIRPAT模型和IPNEG-BP神经网络的碳排放关键影响因素识别与预测方法，旨在解决传统方法在多因素耦合作用下的核心驱动因子识别不准确及单一模型在碳排放动态预测中解释性与预测精度难以兼顾的问题。研究通过STIRPAT-岭回归联合建模、IPNEG-BP神经网络预测方法创新及多阶段决策框架的方法论创新，构建了一个双阶段分析框架。该框架首先通过岭回归修正STIRPAT模型中的多重共线性问题，识别出工业碳排放、人口规模等核心驱动因子；随后，利用IPNEG-BP神经网络结合ARIMA时间序列预测
2025-05-16 07:45:00
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原创 力扣热题——字符串转换后的长度 |
题目要求对字符串进行多次转换，每次转换根据特定规则替换字符，最终返回转换后字符串的长度。解法一通过统计字符数量并动态更新，避免了直接构造字符串的开销。具体步骤包括：初始化字符计数数组，模拟每轮转换，更新字符数量，最终计算总长度。该方法的时间复杂度为O(t)，空间复杂度为O(1)。另一种解法使用矩阵快速幂，虽然性能相似，但实现更复杂。整体思路是通过数学建模和动态规划高效解决问题。
2025-05-15 14:00:00
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原创 论文研读——《AnomalyGPT：使用大型视觉语言模型检测工业异常》
这篇论文提出了 AnomalyGPT，一个基于大型视觉语言模型的工业异常检测框架，首次将通用多模态对话能力引入工业视觉场景，通过引入图像解码器增强像素级感知，设计 Prompt 学习器实现任务自适应控制，并利用合成异常样本解决异常数据稀缺问题，最终实现了无阈值、无额外后处理的异常检测、定位与自然语言解释一体化能力。
2025-05-15 09:10:03
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原创 力扣热题——找出 3 位偶数
本文介绍了两种解决“找出由给定数字数组中的三个不同元素组成的三位偶数”问题的方法。第一种方法是暴力枚举，通过三层嵌套循环遍历所有可能的数字组合，确保没有前导零且为偶数，并使用集合去重和排序。第二种方法利用计数数组统计每个数字的频率，通过回溯法构造符合条件的三位数，并使用集合自动去重和排序。两种方法均能有效解决问题，但第二种方法在效率上更优，尤其是在处理较大数据集时。
2025-05-14 14:00:00
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原创 论文研读——《用于无监督异常检测的双模型解耦蒸馏》
这篇论文提出了一种用于的新方法——双建模解耦蒸馏（DMDD），其核心创新在于引入和的双学生路径，分别针对和进行，从而有效缓解学生网络对异常区域的过拟合问题；同时结合教师网络提供的稳定特征监督与一致性约束机制，提升了模型对多类型异常的检测鲁棒性和定位精度，且无需真实异常样本参与训练。
2025-05-14 08:00:00
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原创 力扣热题——统计平衡排列的数目
该问题要求将数字字符串重新排列，分为两部分，使得两部分的数字之和相等。解法一通过回溯法结合剪枝优化，预先计算阶乘和逆元数组，利用组合数学公式统计合法排列数。Java和C++实现中，通过降序排列和动态剪枝减少无效分支探索，最终计算合法排列数并对结果取模。解法二基于动态规划，定义状态并初始化，使用滚动数组优化空间，通过状态转移逻辑计算合法排列数，最终汇总结果并取模。两种方法均通过预处理和优化策略提高效率，但动态规划在空间复杂度上更具优势。
2025-05-13 14:00:00
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原创 《Android 应用开发基础教程》——第十二章：Material Design 组件实战（Toolbar、BottomNavigation、Snackbar 等）
Material Design 组件实战——Toolbar、BottomNavigation、Snackbar
2025-05-13 07:30:00
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原创 力扣热题——存在连续的三个奇数的数组
这篇文章介绍了如何判断一个整数数组中是否存在连续三个元素都是奇数的情况。通过遍历数组并检查每个连续的三元组，可以轻松实现这一功能。文章提供了Java、C++和C三种编程语言的实现代码，并详细解释了每种语言的差异和代码要点。核心思路是遍历数组，检查是否存在三个连续且均为奇数的元素。如果数组长度小于3，直接返回false。时间复杂度为O(n)，仅需一次遍历。示例解释进一步说明了算法的应用场景和结果。
2025-05-12 14:00:00
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原创 研读论文——《知识图谱构建技术综述》
知识图谱的核心定义为：以三元组形式描述实体及其关系的结构化语义知识库。具体来说，知识图谱由实体（Entity）、关系（Relation）和属性（Attribute/Value）三类要素构成，基本单位是“实体–关系–实体”三元组。与传统关系数据库不同，知识图谱采用图模型存储知识，每个实体和关系都可通过唯一标识符（URI）标识，使知识具有可扩展的表达能力。这种表示方式使得知识能够以机器可读的形式表示，便于语义查询和推理。知识图谱的技术架构通常包括概念层（或模式层）和数据层两部分：概念层采用。
2025-05-12 07:30:00
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原创 研读论文——《RealNet：用于异常检测的具有真实合成异常的特征选择网络》
编码器（Encoder）功能：将输入数据（如图像）压缩成一个低维的特征表示（feature representation），通常称为“潜在表示”（latent representation）。实现方式：通常是卷积神经网络（CNN）的一部分，逐层提取图像的抽象特征。输出：一个包含图像关键信息的特征图（feature map）。
2025-05-11 08:00:00
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原创 研读论文——《用于3D工业异常检测的自监督特征自适应》
这篇论文提出了一种用于工业场景中3D异常检测的自监督多模态特征自适应方法（LSFA），融合了RGB图像和点云数据，通过设计局部一致性对齐机制（LCA）与自监督特征增强模块（SFE），有效提升了在无异常样本监督条件下的检测性能。核心创新在于：不依赖预训练模型，通过构造伪目标、保持模态间局部语义结构一致，以及多尺度特征建模，使模型能够学习到更稳定且鲁棒的异常判别特征。目录论文标题核心问题：创新方法：论文讲解：局限分析：提出问题：LSFA：Local-to-global Self-supervised Featu
2025-05-10 08:00:00
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原创 力扣热题——到达最后一个房间的最少时间 II
目录题目链接：3342. 到达最后一个房间的最少时间 II - 力扣（LeetCode）题目描述解法一：Dijkstra算法+贪心算法一、二、三、优先队列优化的Dijkstra算法四、主循环2. 主循环处理3. 时间计算逻辑五、正确性六、示例推演（以示例1为例）Java写法：C++写法：运行时间时间复杂度和空间复杂度解法二：Java写法：C++写法：运行时间时间复杂度和空间复杂度总结注：下述题目描述和示例均来自力扣有一个地窖，地窖中有 个房间，它们呈网格状排布。给你一个大小为 的二维数组 ，其中 表
2025-05-09 13:30:00
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原创 研读论文——《通过特征增强辅助的自监督学习进行工业图像异常检测》
FEPDM方法通过伪异常样本生成、自监督学习、特征级训练和多尺度特征聚合，成功解决了工业图像异常检测中的样本稀缺性和高计算开销问题。该方法不仅提高了检测效率，还增强了模型的泛化能力，尤其适用于工业场景中缺乏异常样本的情况。给定一个数据点 x 和一组数据点的分布（通常用均值向量 μ 和协方差矩阵 S 表示），马氏距离定义为：这里，是待测数据点的向量形式；是数据集的均值向量；S 是数据集的协方差矩阵；即为从 x 到数据集中心 μ 的马氏距离。
2025-05-09 07:45:00
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原创 力扣热题——到达最后一个房间的最少时间 I
问题建模：将地窖视为图，每个房间是一个节点，相邻房间之间的移动视为边。移动到相邻房间的耗时取决于当前时间和目标房间的 moveTime。动态权重：每个边的权重不是固定的，而是动态的，由 max(当前时间, 目标房间的 moveTime) + 1 决定。Dijkstra 算法：由于我们需要最短时间路径，使用优先队列（最小堆）实现的 Dijkstra 算法能高效处理动态权重问题，确保每次处理当前最优路径。
2025-05-08 13:30:00
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原创 论文研读——《通过模式生成和对比网络进行无监督工业异常检测》
组件模拟人类功能技术实现异常判断依据模式生成网络图像模式记忆与预测ViT + 编解码结构预测图像块与真实图像块对比模式对比网络推理比较、检测异常Siamese网络 + 相似度计算相似度差异。
2025-05-08 07:45:00
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原创 力扣热题——基于排列构建数组
这题要求基于给定的从0开始的排列nums，构建一个相同长度的新数组ans，其中每个元素ans[i]的值等于。那其实就是需要通过将nums中每个元素作为索引来访问nums自身，并将结果依次存入新数组ans中。
2025-05-07 13:30:00
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原创 论文研读——《ReConPatch：用于工业异常检测的对比块表征学习》
无监督学习是指在没有标注数据的情况下，通过分析数据的内在结构、分布或模式来获得知识的学习方式。自监督学习是一种特殊的无监督学习形式，它通过构造伪标签（pseudo-labels）来实现监督信号，从而让模型能够像有监督一样训练，而不需要人工标注。类型目标代表算法/模型应用领域无监督学习发现数据内在结构客户分群、图像分割、异常检测自监督学习学习通用表示NLP、CV的大规模预训练模型随着深度学习的发展，尤其是大规模模型的兴起，自监督学习。
2025-05-07 07:45:00
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原创 算法热题——多米诺和托米诺平铺
状态含义说明dp[i][0]前 i 列已经完全铺满dp[i][1]前 i 列已铺完，且第 i+1 列上面一个格子空着（顶部缺失）dp[i][2]前 i 列已铺完，且第 i+1 列下面一个格子空着（底部缺失）注意：状态1和2是一种中间状态，表示还没有完全铺满，但某些位置已经被覆盖了。因为瓷砖中包含了L 型（非矩形），所以我们必须考虑“未完全铺满”的中间状态。否则就无法处理这些“带缺口”的铺法。如果只有 Domino 瓷砖，那么只需要就可以解决问题（类似于斐波那契）。
2025-05-06 13:30:00
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原创 研读论文——《实现工业异常检测的完全召回》
这篇文章的创新在于提出了PatchCore方法，通过局部图像块特征聚合和内存银行机制，结合核心子采样技术，在冷启动条件下实现高效且准确的工业异常检测。
2025-05-06 07:45:00
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原创 算法热题——等价多米诺骨牌对的数量
步骤描述1. 标准化将每个多米诺[a,b]转换为2. 哈希计数使用HashMap统计每种标准化牌出现的次数3. 计算配对每遇到一张牌，查看前面有多少张一样的，就是可以组成的对数解决思路：标准化处理：将每个多米诺[a, b]转换为固定顺序的形式。哈希表统计：使用哈希表记录每种标准化后的多米诺出现次数；对于每个新多米诺，检查哈希表中已有的相同类型数量，并计入结果。计数等价对：遍历数组，通过上述方法累计等价对总数。
2025-05-05 13:45:00
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原创 论文研读——《用于异常检测和分割的 SPot-the-Difference 自监督预训练》
此论文创新性地提出了用于工业缺陷检测的自监督预训练框架 SPD（Spot-the-Difference），通过设计类“找不同”任务训练模型识别细微差异，引入 SmoothBlend 算法生成更加自然、真实的微小伪缺陷，并结合对比学习中兼容的正则化目标，引导模型学习具备更强判别能力的特征表示，从而有效提升模型在跨对象、多类复杂工业场景下的泛化能力。
2025-05-05 07:45:00
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原创 论文研读——《利用自感应视觉变换器进行通用工业视觉异常检测》
Why 型问题为什么SIVT相比传统的CNN重建方法更适合工业场景中的通用异常检测？因为SIVT通过“自感应机制”避开了传统AE的身份映射问题，并融合CNN的局部特征与Transformer的全局语义建模能力，使得它在跨类别检测、复杂语义偏移等工业场景中表现更强。How 型问题如何将SIVT方法扩展到3D工业检测场景中？例如点云或体数据的异常检测？
2025-05-04 07:30:00
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原创 算法热题——行相等的最少多米诺旋转
通过旋转多米诺骨牌，使得所有骨牌的顶部（tops）或底部（bottoms）展示相同的数字，并返回达成此目标所需的最小旋转次数。如果无法实现，则返回-1。
2025-05-03 13:21:32
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原创 读研必看——如何高质量复现一篇论文
其实一开始看不懂公式是正常现象，完全不必焦虑。先理解公式用途，再逐步拆解符号。借助笔记、图示、查阅源码等方法增强理解。有些时候，论文的作者他的公式就是错的！！！。论文概述复现环境与依赖说明复现过程描述结果对比与分析存在的问题与改进建议项目结构与运行指南参考文献与链接。
2025-05-03 08:30:00
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原创 每天一道算法题——推多米诺
方法时间复杂度空间复杂度是否推荐双遍历法O(n)✅ 推荐，实现简单，效率高BFS 法O(n)✅ 推荐，逻辑清晰动态规划O(n)⭕ 可行，略复杂奥耶~~~~
2025-05-02 14:33:00
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原创 《Android 应用开发基础教程》——第十一章：Android 中的图片加载与缓存（Glide 使用详解）
Glide由 BumpTech 开发，具有以下特点：支持从网络、本地、资源中加载图片自动内存缓存与磁盘缓存支持图片缩放、裁剪、圆角、圆形支持 GIF 加载支持 RecyclerView 中高效加载。
2025-05-02 13:05:23
1208
原创 《Android 应用开发基础教程》——第十章：使用 Gson 实现网络 JSON 数据解析与对象映射
Gson 是 Google 提供的 JSON 库，能轻松实现：JSON ➜ Java 对象（反序列化）Java 对象 ➜ JSON 字符串（序列化）java复制编辑// Getter/Setter 省略，可使用 Lombok 自动生成 }
2025-05-01 12:08:22
1183
原创 研读论文——《RepFace：通过渐进式标签校正来改善面部的闭集噪声识别》
近年来，面部识别（Face Recognition, 简称FR）因在安全、监控、移动设备解锁等领域的应用迅猛发展。驱动面部识别进步的三大关键因素是：大规模的人脸数据集（如MS-Celeb-1M, VGGFace2）强大的骨干网络（如ResNet, MobileNet, Vision Transformer）优秀的判别性损失函数（如ArcFace, CosFace）然而，随着数据集规模的扩展，标签噪声（Label Noise）问题也随之加剧，尤其是闭集噪声（Closed-Set Noise）。
2025-05-01 08:00:00
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原创 研读论文——《事件数据增强方法EventDrop的深入解析与评述》
EventDrop通过创新性的事件丢弃策略，有效解决了事件数据稀缺导致的模型过拟合问题。实验证明其在不同网络架构和事件表示方法中具有显著普适性，为事件驱动型AI系统的发展提供了重要方法论支撑。随着神经形态计算的快速发展，此类数据增强方法将在边缘智能、机器人感知等领域发挥更大价值。O%28I%29。
2025-04-30 13:45:00
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原创 《Android 应用开发基础教程》——第九章：网络通信基础（HttpURLConnection 与 OkHttp 实现数据请求）
是不可或缺的功能，比如请求天气数据、获取用户信息、与服务器交互等。第十章：使用 Gson 实现网络 JSON 数据解析与对象映射。调用免费 API（如天气、新闻）并展示在页面上。打开连接，设置请求方式（GET/POST）用 OkHttp 实现一个登录表单功能。支持异步请求、缓存、拦截器。在进行任何网络操作前，在现代 App 中，获取响应流并读取数据。
2025-04-30 08:15:00
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原创 研读论文——《通过专家混合实现多类型上下文感知的对话推荐系统》
MCCRS通过专家混合框架，首次实现了多类型上下文信息的有效融合，为对话推荐系统提供了新的设计范式。其动态协调机制和模块化结构在提升推荐效果的同时，增强了模型的可解释性和扩展性，为后续研究提供了重要参考。
2025-04-29 09:47:17
1058
原创 论文研读——《个性化联合学习通过专家获取异构和长尾数据协作学习》
论文提出了一种无需额外全局信息、结构简单、性能优越的个性化联邦学习方法——。该方法在保护隐私的同时，解决了数据异质性和长尾分布两大难题，实验结果表明其显著优于当前最先进方法。模块内容问题客户端数据分布不一致 + 长尾类别难学创新点客户端本地训练多个“专家”模型以平衡类别训练优势保留隐私，结构简单，无需全局类别分布实现FedAvg 预训练 + 专家模型再训练 + 输出融合应用医疗数据、金融风控、个性化推荐等跨组织场景论文的创新内容提炼为四大核心创新点。
2025-04-28 08:30:00
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原创 力扣热题——统计完全子数组的数目
完全子数组有：[1,3,1,2]、[1,3,1,2,2]、[3,1,2] 和 [3,1,2,2]。数组仅由整数 5 组成，所以任意子数组都满足完全子数组的条件。子数组的总数为 10。如果数组中的某个子数组满足下述条件，则称之为。注：下述题目描述和示例均来自力扣。是数组中的一个连续非空序列。
2025-04-27 13:15:00
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空空如也
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