堆

第k大/小

leetcode 264
用最小堆解决，先把最小的丑数1入堆，每次出最小的x，把2x、3x、5x入堆，用哈希表去重。
leetcode 373
如果说要枚举所有点对，复杂度至少是O(n^2)起步。
想办法利用非递减顺序排列的性质：想象一个矩阵，纵坐标表示nums1下标，横坐标表示nums2下标，矩阵的值是数对和，这样一个矩阵有什么性质？显然每行都是非递减序列，每列也都是非递减序列，左上角(0, 0)点对和最小。
这样维护一个最小堆，先把第一列入堆，然后开始出堆，出堆元素坐标(i, j)，每出堆一个元素对应入堆一个元素，入堆元素坐标有两个选择：(i + 1, j)和(i, ...

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二叉树

二叉搜索树

特点：一般用中序遍历 性质：中序遍历会得到一个单调递增的序列
leetcode 2476
中序遍历得到递增序列，对于每个询问做一次二分查找，时间复杂度O(n*logn)
leetcode 1932
需要观察出两个性质：
1、根节点是唯一的
2、合并方式是唯一的
1解释：一棵树能成为根节点，说明它没有出现在任何叶子节点上，无法“被”合并，如果不是唯一的，最后不可能合并成一棵树
2解释：一棵树如果能被多个叶子节点合并，假设最后能合并成一棵树，必然会有值相同的节点，不符合二叉搜索树的性质
理解上面两个性质，可以得到做法如下：
1、先找到最终树的根节点，这个根节点必然没有出现...

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计算逆序数有两种思路，一种是统计归并排序过程中交换的次数，另一种是根据rank逐个修改位置计数，当前rank的逆序数等于[rank + 1, n]的区间和
leetcode有一个弱模板题

class Solution:
    def reversePairs(self, record: List[int]) -> int:
        a = record
        if a == []:
            return 0
        global ans
        ans = 0
        def change(nums1, nums2):
    ...

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openmmlab介绍

openmmlab系列框架在2023年全面进入2.0时代，官方把自监督mmselfsup和分类mmclassification两个项目合并成mmpretrain。
openmmlab 2.0系列底层是有一些变化的，最大变化是从mmcv中抽离出功能更强大的mmengine。新的项目我还没仔细看过，目前简单理解就是轮子更多、用的更爽。
从mmpretrain这种更上层的应用项目看，基本没什么变化。底层封装的完善，上层应用调包，皆大欢喜。
如果熟悉openmmlab系列构建方式，diy上层应用是比较简单的。当然必须会用pytorch，mm是对pytorch的包装和扩展，...

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TAO表示train、adapt、optimize，TAO Toolkit是nvidia TAO框架的低代码版本，使用者无需专业的AI知识即可轻松构建高准确度的AI模型，在英伟达设备上做到训练部署一条龙。
流程参考快速上手tao toolkit
1、注册英伟达开发者账号，略。
2、去ngc官网ngc官网目录 右上角登陆，选用英伟达账号登陆。
3、回到ngc首页，右上角点卡自己的账号，点Setup，此时里面会出现Generate API Key选项卡，点击Get API Key进入。 4、点击Generate API Key，下方会生成专属Key值，这个Key需要记下来，以后都用这个K...

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python环境：anaconda base环境，python版本3.9.7
CMake版本：3.24.1 cmake下载
opencv版本：4.6.0
vs版本：2019社区版
cuda Toolkit版本：11.3.1 cuda-toolkit下载，nvcc -V显示版本
cuDNN版本：8.2.1 cuDNN下载
英伟达cuda相关下载需要注册英伟达账号，vs2019和anaconda安装省略。
cuda toolkit和cuDNN版本需要对应，cuda11的试了几个应该都没问题，再老的不清楚能不能用。vs版本老一些没关系。
从仓库下载指定版本opencv，需要安装git（git...

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        django settings中设置USE_TZ = True，这是django官方推荐的方法，也是django5.0之后默认的设置。

        当启用对时区的支持时，Django 在数据库中以 UTC 为单位存储日期时间信息，在内部使用具有时区的日期时间对象，并在模板和表单中将其转换为最终用户的时区。
        如果用户居住在多个时区时，这会很方便。你要根据用户的时间来显示日期信息。
        即使你的网站只在一个时区提供服务，在你的数据库中用 UTC 存储数据仍然是一个好的做法。主要原因是夏令时（DST）。许多国家都有一个 DST 系统，春天...

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目的：yolov5训练出的pytorch模型需要转换成tensorrt模型扔到triton里部署

需求：

        1、为加快推理速度，需要把fp32精度的模型转成fp16

        2、为支持yolov5动态padding和批推理，输入的batch和图片size需要是动态的

版本：

        yolov5——v6.1；

        triton docker镜像——22.08；

        TensorRT——8.4.2.4；

        cudnn——8.2.1.32；

        CUDA Toolkit——11.3.1

流程：

1、pt转onnx

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