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【论文笔记】Vedio Transformer Network
论文地址：https://arxiv.org/abs/2102.00719 1 VTN的作用 1.1 提出问题 视频识别任务过度依赖卷积网络 处理时间维度的基本方法是使用3D卷积网络 存在计算量过大的问题 基于transformer的模型在处理长视频序列时受到限制，因为自我注意操作每层复杂度为Leetcode.239. 滑动窗口最大值---暴力/优化暴力/单调队列
239. 滑动窗口最大值 给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口中的最大值。 示例 1： 输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出：[3,3,5,5,6,7]Leetcode力扣常考高频题-字符串
考察频率由两部分组成： Leetcode100题面试考察频率（https://codetop.cc/#/home）表格中默认超过30次即为高频题 题号 难度 题目描述 解法 考察频率 3 中等 最长不重复子串 哈希表记录字符上次出现位置 Leetcode100+高频 5 中等 最长回文子串 从中心扩展（两个轴） Leetco力扣刷题笔记：1004.最大连续1的个数 III（滑窗法，标准滑窗模板题，重点在题意转换，详细题解代码）
题目： 1004、最大连续1的个数 III 给定一个由若干 0 和 1 组成的数组 A，我们最多可以将 K 个值从 0 变成 1 。 返回仅包含 1 的最长（连续）子数组的长度。 示例 1： 示例 2： 提示： 1 <= A.length <= 20000 0 <= K <= A.length A[i] 为 0 或 1 题解思路： 重点：题意转换。 把「最多可Longformer：超越RoBERTa，为长文档而生的预训练模型
前言今天要与大家分享的是AllenAI今年发表的最新工作，Longformer——一种可高效处理长文本的升级版Transformer。作者团队提供了开源代码，大家可快速复现，直接用于自己的任务。 传统Tranformer-based模型在处理长文本时有着天然的劣势。因为传统模型采用的是“全连接”型的attention机LC15-3Sum
https://leetcode.com/problems/3sum/ 给一个数组，要求返回其中所有各不相同的三元组，每个三元组中的三个数相加和为0 O(N2)解法： 本题是Two Sum的进阶版，枚举数组中的数nums[i]，然后用O(N)的复杂度在剩下的数中使用Two Sum找到和为-nums[i]的不同组合 先对nums数组进行快速排序（从小The Preliminary Contest for ICPC Asia Shanghai 2019 G. Substring (滑窗+哈希)
G. Substring 哎 一直超时or超内存 然后一直改一直改 然后 是 答案错误 然后 然后 最后结论是哈希姿势不对 我在别的地方找了这个： //https://www.cnblogs.com/napoleon_liu/archive/2010/12/29/1920839.htmluint32_t hash( uint32_t a){ a = (a+0x7ed55d16) + (a<<