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RSS订阅转载 学习笔记（1):视觉应用--机器学习&深度学习基础-线性回归的Keras实现03-损失函数、梯度下降和评价指标...
本课程为视觉应用工程师的基础课程，主要补充OpenCV图像处理入门基础，机器学习基础，和深度学习基础。
2020-08-08 06:53:21
202
原创 997. 找到小镇的法官
class Solution: def findJudge(self, N: int, trust: List[List[int]]) -> int: l1 = [] l2 = [] for i in range(len(trust)): l1.append(trust[i][0]) l2.append(trust[i][1]) for i in range(1, N+1):
2020-08-04 20:34:58
92
原创 875. 爱吃香蕉的珂珂
class Solution: def minEatingSpeed(self, piles: List[int], H: int) -> int: left = 1 right = max(piles) while left < right: mid = (left + right) // 2 if self.__calculate_sum(piles, mid) > H: .
2020-08-04 20:31:17
142
原创 33. 搜索旋转排序数组
class Solution: def search(self, nums: List[int], target: int) -> int: self.idx = -1 self.divide(nums, target, 0, len(nums) - 1) return self.idx def divide(self, nums, target, left, right): if left > right
2020-08-04 20:29:42
77
原创 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
class Solution: def searchRange(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]: self.max = -inf self.min = inf self.divide(nums, target, 0, len(nums) - 1) if self.max == -inf or self.max == inf: self.max
2020-08-04 20:29:10
80
原创 199. 二叉树的右视图
# Definition for a binary tree node.# class TreeNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.left = None# self.right = Noneclass Solution: def rightSideView(self, root: TreeNode) -> List[int]: res = []
2020-08-04 20:28:37
58
原创 114. 二叉树展开为链表
# Definition for a binary tree node.# class TreeNode:# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):# self.val = val# self.left = left# self.right = rightclass Solution: def flatten(self, root: TreeNode) -> None
2020-08-04 20:28:03
62
原创 35. 搜索插入位置
class Solution: def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int: self.idx = 0 self.divide(nums, target, 0, len(nums) - 1) return self.idx def divide(self, nums, target, left, right): if left >
2020-08-04 20:26:52
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原创 236. 二叉树的最近公共祖先
# Definition for a binary tree node.# class TreeNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.left = None# self.right = Noneclass Solution: def lowestCommonAncestor(self, root: 'TreeNode', p: 'TreeNode', q: 'TreeN
2020-08-04 20:25:17
88
原创 113. 路径总和 II
# Definition for a binary tree node.# class TreeNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.left = None# self.right = Noneclass Solution: def pathSum(self, root: TreeNode, sum: int) -> List[List[int]]:
2020-08-04 20:24:12
60
原创 22. 括号生成
class Solution: def generateParenthesis(self, n: int) -> List[str]: self.res = [] self.backtrace(n, 0, 0, '') return self.res def backtrace(self, n, left, right, item): if right == n and left == n:
2020-08-04 20:23:08
60
原创 40. 组合总和 II
class Solution: def combinationSum2(self, candidates, target: int): self.res = [] item = [] i = 0 candidates.sort() check = [0 for i in range(len(candidates))] self.backtrace(candidates,target, item, i, c
2020-08-03 07:01:27
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原创 51. N皇后
import copyclass Solution: def solveNQueens(self, n: int): res = [] squre = [[0 for i in range(n)] for j in range(n)]#皇后的攻击范围 sit = [['.' for i in range(n)] for j in range(n)] #皇后的位置 self.backtrace(0, n, sit, squre, res
2020-08-03 07:00:51
85
原创 315. 计算右侧小于当前元素的个数
class Solution: def countSmaller(self, nums: List[int]) -> List[int]: counts = [0]*len(nums)#结果数组 index = [i for i in range(len(nums))]#索引数组 def merge_sort(arr,low,high): mid = (low + high) // 2 if hig
2020-08-03 07:00:05
62
原创 70. 爬楼梯
public class Solution { public int climbStairs(int n) { if (n == 1) { return 1; } int[] dp = new int[n + 1]; dp[1] = 1; dp[2] = 2; for (int i = 3; i <= n; i++) { dp[i] = dp[i -
2020-08-03 06:59:20
74
原创 35. 搜索插入位置
class Solution: def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int: left = 0 right = len(nums) - 1 self.idx = 0 self.divide(nums, left, right,target) return self.idx def divide(self, nums, le
2020-08-03 06:58:36
67
原创 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
class Solution: def searchRange(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]: self.small = len(nums) - 1 self.big = 0 self.find = False left = 0 right = len(nums) - 1 self.divide(nums, target, lef
2020-08-03 06:57:58
66
原创 33. 搜索旋转排序数组
class Solution: def search(self, nums: List[int], target: int) -> int: left = 0 right = len(nums) - 1 self.idx = -1 self.divide(nums, left, right, target) return self.idx def divide(self, nums, left,
2020-08-03 06:57:17
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原创 449. 序列化和反序列化二叉搜索树
import sysclass Codec: def serialize(self, root: TreeNode) -> str: """Encodes a tree to a single string. """ if not root: return '' self.res = [] self.preoder(root) return '#'.join(self.r
2020-08-03 06:56:48
85
原创 409. 最长回文串
class Solution: def longestPalindrome(self, s: str) -> int: if not s: return 0 dic = {} for i in s: if i in dic: dic[i] += 1 else: dic[i] = 1 countA
2020-08-03 06:55:57
62
原创 290. 单词规律
class Solution: def wordPattern(self, pattern: str, str: str) -> bool: str_list = str.split(' ') patt_str = { } i = 0 for s in pattern: if s in patt_str.keys(): print(s , str_l
2020-08-03 06:54:22
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原创 49. 字母异位词分组
class Solution: def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]: word = {} for str in strs: key = ''.join(sorted(str)) if key in word.keys(): word[key].append(str) else:
2020-08-02 21:41:04
82
原创 3. 无重复字符的最长子串
class Solution: def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int: res = '' front, back = 0, 0 maxlen = 0 while front < len(s) and back < len(s): if s[front] not in res:
2020-08-02 21:40:29
87
原创 187. 重复的DNA序列
class Solution: def findRepeatedDnaSequences(self, s: str) -> List[str]: begin = 0 end = 9 tmp = set() res = set() for end in range(end, len(s)): #print(s) new = s[begin:end + 1]
2020-08-02 21:39:42
83
原创 200. 岛屿数量
class Solution: def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int: def dfs(nr, nc, grid): grid[nr][nc] = '0' for x,y in [(nr - 1, nc),(nr + 1, nc),(nr, nc + 1),(nr, nc - 1)]: if 0 <= x < len(gri
2020-08-02 21:38:50
96
原创 206. 反转链表
# Definition for singly-linked list.# class ListNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.next = None#这里分成两个函数来写递归，其实只要一个也可以class Solution: def reverseList(self, head: ListNode) -> ListNode: self.head = None
2020-08-02 21:37:59
105
原创 279. 完全平方数
char * addBinary(char * a, char * b){ /* 新建返回字符串空间 取a、b长 循环从最低端相加 长度不够的补0 */ int lena = strlen(a); int lenb = strlen(b); int addlen = lena > lenb?lena+2:lenb+2; int i; char tempa; char tempb; int addtemp; char* addret =(char*)malloc(addle
2020-08-02 21:34:49
71
原创 67. 二进制求和
char * addBinary(char * a, char * b){ int lena=strlen(a); int lenb=strlen(b); int lenth=lena>lenb?lena+2:lenb+2; //考虑进位，位数可能会多一位，就lenth申请长一点。 char* res=(char*)malloc(lenth*(sizeof(char))); memset(res,'\0',lenth); //memset来初始化为'\0
2020-08-02 21:33:51
112
原创 237. 删除链表中的节点
https://leetcode-cn.com/problems/delete-node-in-a-linked-list/# Definition for singly-linked list.# class ListNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.next = Noneclass Solution: def deleteNode(self, node): ""
2020-08-02 21:31:47
75
原创 机器学习第二周
第二周：配置安装环境、申请博客2019-07-08 00:00 至 2019-07-09 23:59任务简介：配置安装环境、申请CSDN和个人博客，学习吴恩达课程第一节：初识机器学习 详细说明：工欲善其事必先利其器，掌握好一个易用易学的开发环境是我们学习数据分析的第一步。有效的分享，写博客也能加速我们的学习能力。还不会配置环境的同学，请先学习Python基础训练营内容！打卡要求：提交Anaconda的安装后启动jupyter notebook后的界面，以及个人申请博客后的展示。打卡
2020-08-02 15:45:26
127
原创 吴恩达机器学习公开课第一周学习笔记
Octave是一种编程语言，旨在解决线性和非线性的数值计算问题。Octave为GNU项目下的开源软件，早期版本为命令行交互方式，4.0.0版本发布基于QT编写的GUI交互界面。Octave语法与Matlab语法非常接近，可以很容易的将matlab程序移植到Octave。同时与C++，QT等接口较Matlab更加方便。https://www.jianshu.com/p/2b6633bd4d47 正规方程逆矩阵： https://www.shuxuele.com/algebra/matrix-inverse
2020-08-02 15:17:33
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原创 AI学习总体计划
参考一门网课的课程目录定的。1.因为自己数学都学过，不打算专门学了，遇到不懂得地方在补好了，比较快。就是pthon的这些库不太熟，后面的课程每次把作业写了也就ok了。2.机器学习主要用吴恩达的网课入门，因为之前已经看过一部分了。这一次把作业都做了，先把基本概念掌握吧。后面再来补李航的那本统计学习方法。如果再有空，再补一下周志华的西瓜书。每次作业要做，这个很关键。计划是8周学习完。3.深度学习本来最好是吴恩达的深度学习入门，但是已经看了一部分cs231n的课程，就接着看这个教程吧，预估8周。就是学完以后
2020-07-26 21:12:02
630
转载 激活函数的作用
激活函数是用来加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题首先我们有这个需求，就是二分类问题，如我要将下面的三角形和圆形点进行正确的分类，如下图：利用我们单层的感知机, 用它可以划出一条线, 把平面分割开：上图直线是由得到，那么该感知器实现预测的功能步骤如下，就是我已经训练好了一个感知器模型，后面对于要预测的样本点，带入模型中，如果y>0,那么就说明是直线的右侧，也就是正类（我们这里是三角形），如果,那么就说明是直线的左侧，也就是负类（我们这里是圆形），虽然这和我们的题目关系不大，但是还是提一
2020-07-19 15:56:30
154
转载 合页损失函数的理解
在学习支持向量机的过程中，我们知道其损失函数为合页损失函数。至于为什么叫这个名字，李航老师的《统计学习方法》上是这么说的：由于函数形状像一个合页，故命合页损失函数。下图为合页损失函数的图像（取自《统计学习方法》）：之前对损失函数的意义一直不是很懂。今天，在看了吴恩达老师的《机器学习》相关视频后，又读了《统计学习方法》的相关内容。对合页损失函数有了自己的理解：横轴表示函数间隔，我们从两个方面来理解函数间隔：1）正负当样本被正确分类时，y(wx+b)>0；当样本被错误分类时，y(wx+b)<
2020-06-07 10:08:36
515
原创 开源项目：口罩识别
@开源项目：口罩识别链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/156812https://github.com/Adamdad/keras-YOLOv3-mobilenet欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdow
2020-05-31 10:03:19
1003
imagenette2-160.zip
2020-08-20
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