解题思路整体思路，使用dp表，记录当前天数，需要花费的最小价格。更新规则：dp[i] = dp[i-1] 当当前天数不需要出去旅游时，则直接使用前一天的花费，也就是当天不用增加花费。dp[i] = min({dp[max(0, i-1)]+costs[0], dp[max(0,i-7)]+costs ...

RANet的整体结构如图2所示，包含初始层(Initial Layer)和H HH个对应不同分辨率的子网，每个子网包含多个分类器。具体流程先使用初始层获得不同分辨率的特征图，然后使用最低分辨率的子网进行预测，如果子网没有获得可靠的结果，则使用下一个分辨率稍大的子网进行预测，重复直到获得可靠的结果或者 ...

题目描述给定一个二叉树，判断其是否是一个有效的二叉搜索树。 假设一个二叉搜索树具有如下特征： 节点的左子树只包含小于当前节点的数。节点的右子树只包含大于当前节点的数。所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。示例 1: 输入: 2 / \ 1 3输出: true示例 2: 输入: ...

这篇文章的思路是将原图resize出4个尺度，用同一个卷积模块提特征，因不同尺度的输入得到的特征图尺寸不同，需要上采样到同一尺寸。然后，基于注意力机制筛选与融合这些特征，具体做法是在特征图每个位置都生成4个得分，分别对应这4个特征图中该位置的权重，然后做加权和。

题目描述（这是一个 交互式问题 ） 给你一个 山脉数组 mountainArr，请你返回能够使得 mountainArr.get(index) 等于 target 最小 的下标 index 值。 如果不存在这样的下标 index，就请返回 -1。 何为山脉数组？如果数组 A 是一个山脉数组的话，那它 ...

动机attention机制中，有两种常见的注意力机制。additive attention 和 dot-product attention。并讨论到，当 query 和 key 向量维度 d 较小时，这两种注意力机制效果相当，但当d 较大时，additive attention 要优于 dot-pr ...

题目描述假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。 ( 例如，数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。 搜索一个给定的目标值，如果数组中存在这个目标值，则返回它的索引，否则返回 -1 。 你可以假设数组中不存在重复的元素。 你的算法时间复杂度必 ...

以翻译为例： source:我 是 中国人 target: I am Chinese 比如翻译目标单词为 I 的时候，Q为I 而source中的 “我” “是” “中国人”都是K， 那么Q就要与每一个source中的K进行对齐（相似度计算）；”I”与”我”的相似度，”I”与”是”的相似度；” ...

1.1EncoderEncoder由N=6个相同的layer组成，layer指的就是上图左侧的单元，最左边有个“Nx”，这里是x6个。每个Layer由两个sub-layer组成，分别是multi-head self-attention mechanism和fully connected feed- ...

题目描述硬币。给定数量不限的硬币，币值为25分、10分、5分和1分，编写代码计算n分有几种表示法。(结果可能会很大，你需要将结果模上1000000007) 解题思路思路：dp[j][i] = (dp[j-1][i] + dp[j][i- coin[j]])其中dp[j-1][i]表示使用j-1个硬币 ...