AndyCao9527-CSDN博客

原创 Add Two Numbers

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2019-11-05 01:36:06 185

原创 Valid Parentheses

Valid ParenthesesGiven a string containing just the characters ‘(’, ‘)’, ‘{’, ‘}’, ‘[’ and ‘]’, determine if the input string is valid.An input string is valid if:Open brackets must be closed by th...

2019-11-01 02:31:20 170

原创 Two Sum

Two SumFirst solutionSecond solutionThird solutionGiven an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target.You may assume that each input would have e...

2019-05-12 23:16:21 163

原创动态规划详解

简介如果我们有面值为1元、3元和5元的硬币若干枚，如何用最少的硬币凑够11元？ (表面上这道题可以用贪心算法，但贪心算法无法保证可以求出解，比如1元换成2元的时候)首先我们思考一个问题，如何用最少的硬币凑够i元(i<11)？为什么要这么问呢？两个原因： 1.当我们遇到一个大问题时，总是习惯把问题的规模变小，这样便于分析讨论。 2.这个规模变小后的问题和原来的问题是同质的，除了

2017-08-17 15:30:43 515

原创深度学习笔记（二）

1 AlexNetAlexNet在ILSVRC-2012的比赛中获得top5错误率15.3%的突破（第二名为26.2%），其原理来源于2012年Alex的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》，这篇论文是深度学习火爆发展的一个里程碑和分水岭，加上硬件技术的发展，深度学习还会继续火下去。1.1 网络

2017-07-18 21:07:33 726

原创深度学习笔记（一）

1.1 CNN基本原理CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。此外

2017-07-17 17:34:43 8847

原创算法练习（二）

桶排序：桶排序是另外一种以O(n)或者接近O(n)的复杂度排序的算法. 它假设输入的待排序元素是等可能的落在等间隔的值区间内.一个长度为N的数组使用桶排序, 需要长度为N的辅助数组. 等间隔的区间称为桶, 每个桶内落在该区间的元素. 桶排序是基数排序的一种归纳结果。算法的主要思想: 待排序数组A[1…n]内的元素是随机分布在[0,1)区间内的的浮点数.辅助排序数组B[0….n-1]的每一个

2017-07-07 14:10:34 471

原创算法练习

1、题目描述：计算字符串最后一个单词的长度，单词以空格隔开。输入描述: 一行字符串，非空，长度小于5000。输出描述: 整数N，最后一个单词的长度。输入：hello world 输出：5pyhton:# -*- coding:utf-8 -*- #如果不用try except容易造成数组越界 while True: try: line=ra

2017-07-03 16:12:08 567

原创 kNN近邻算法

伪代码（1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离（2）按照距离递增次序排序（3）选取与当前点距离最小的k个点（4）确定前k个点坐在类别出现的频率（5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类# -*- coding: UTF-8 -*- from numpy import *import operatordef createDataSet(): grou

2017-06-27 22:46:20 430

原创 caffe 安装（Ubuntu 14.04 +caffe+GTX 1080+CUDA8.0 +cuDNN v5）

这次安装重装了n次系统，碰到各种问题，参考师兄和网上的经验终于安装成功，现在把自己的安装步骤具体记录下来。有助有经验的分享

2017-06-04 21:37:09 791

原创机器学习实战第三章（决策树）

第二章介绍的k-近邻算法可以完成很多分类任务，但是最大缺点是无法给出数据的内在含义，决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解。决策树：优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据缺点：可能会产生过度匹配问题树用数据类型：数值型和标称型。在构造决策树时，我们需要解决的第一个问题就是，当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决

2017-03-30 15:47:56 970 1

转载 Caffe 深度学习入门教程 Blob,Layer and Net以及对应配置文件的编写

Blob,Layer and Net以及对应配置文件的编写深度网络(net)是一个组合模型，它由许多相互连接的层（layers)组合而成。Caffe就是组建深度网络的这样一种工具，它按照一定的策略，一层一层的搭建出自己的模型。它将所有的信息数据定义为blobs，从而进行便利的操作和通讯。Blob是caffe框架中一种标准的数组，一种统一的内存接口，它详细描述了信息是如何存储的，以及如何在层之间通讯的

2017-03-22 11:04:30 563

转载 caffe学习笔记（激活层（Activiation Layers)及参数）

激活层（Activiation Layers)及参数在激活层中，对输入数据进行激活操作（实际上就是一种函数变换），是逐元素进行运算的。从bottom得到一个blob数据输入，运算后，从top输入一个blob数据。在运算过程中，没有改变数据的大小，即输入和输出的数据大小是相等的。输入：n*c*h*w输出：n*c*h*w常用的激活函数有sigmoid, tanh,relu等，下面分别介绍。1、Sigmo

2017-03-22 10:52:52 487

转载 Caffe 学习笔记（视觉层（Vision Layers)及参数）

所有的层都具有的参数，如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章：Caffe 学习笔记（数据层及参数）本文只讲解视觉层（Vision Layers)的参数，视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层。1、Convolution层：就是卷积层，是

2017-03-22 10:45:10 737

转载 Caffe 学习笔记（数据层及参数）

Caffe 深度学习入门教程（数据层及参数）数据层及参数：要运行caffe，需要先创建一个模型（model)，如比较常用的Lenet,Alex等，而一个模型由多个屋（layer）构成，每一屋又由许多参数组成。所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中。要熟练使用caffe，最重要的就是学会配置文（prototxt）编写。层有很多种类型，比如Data,Conv

2017-03-22 09:54:15 454

原创基于python利用爬虫爬取网页教程

本文章对学习python编写爬虫爬取网页的数据进行了初步的介绍，代码部分我做了详细的介绍说明，建议看本教程之前应初步对python有一定的了解

2016-03-13 13:43:06 8969

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