wyg1997-CSDN博客

原创博客迁移说明

之前在csdn上的博客主要是上学期间打ACM比赛做题的题解，以及大学课程学习内容的记录与代码实现。之后工作所用到知识的相关博文会更新在我的Github Page中，欢迎大家的访问及评论，链接：porkbar.cn...

2019-12-20 10:42:30 264

原创【Leetcode】26.只出现一次的数字III（位运算）

题目链接点击打开链接题目描述题解两个位运算异或：两个相同的数异或结果为0；0和任意值异或结果为那个数。x&(-x)：结果为x的二进制位的最后一位。举个例子（第一位为符号位）：10 -> (0 00000…000 1010)b-10 -> (1 11111…111 0110)b负数的二进制变换方式是：1. 按位取反。 2. 末位加1。这时两个数进行...

2020-04-15 11:53:15 456

原创【Leetcode】23.合并K个排序链表（最小堆）

题目链接点击打开题目题目描述题解有多种方法，这个题我使用最小堆的方法。首先了解一下最小堆的概念：最小堆构建、插入、删除的过程图解解题步骤首先以各链表的头指针为结点构建一棵完全二叉树。按最小堆的形式整理二叉树。取二叉树的根结点，连在结果链表后。用根结点所在链表的下一个结点作为根结点，并重新更新为最小堆。如果没有下一个结点了，则填入一个正无穷结点。重复第3步，直到根结点为正...

2020-04-14 20:17:42 467

原创【Leetcode】144.二叉树的前序遍历（非递归，Morris算法）

题目链接点击打开题目链接题目描述题解递归递归的解法非常简单，代码也比较精简。时间复杂度为O(n)O(n)O(n)，空间复杂度为O(n)O(n)O(n)。dfs用栈（Stack）来保存结点，类似递归。时间复杂度为O(n)O(n)O(n)，空间复杂度为O(n)O(n)O(n)。Morris算法这个算法每个结点需要遍历2次，所以时间复杂度要比之前两种高一些，但是空间复杂度仅为O(1)...

2020-03-11 12:05:50 350

原创【NYoj】34 - 韩信点兵（CRT）

点击打开题目韩信点兵时间限制：3000ms | 内存限制：65535KB难度：1描述相传韩信才智过人，从不直接清点自己军队的人数，只要让士兵先后以三人一排、五人一排、七人一排地变换队形，而他每次只掠一眼队伍的排尾就知道总人数了。输入3个非负整数a,b,c ，表示每种队形排尾的人数（a<3,b<5,c<7），输出总人数的最小值（或报告无解）

2020-03-09 19:14:37 508

原创【Leetcode】142.环形链表-ii（快慢指针）

题目链接点击打开链接题目描述题解是否是循环链表使用快慢指针法，慢指针一次走1个结点，快指针一次走2个结点，从头开始走会出现下面两种情况：快指针变成NULL，说明链表不循环。快慢指针相遇，说明链表循环，但循环节的起始位置未知。注意这里快指针走的路程是慢指针走的路程的2倍。找出循环节的起始位置上一步相遇的位置是个关键，在这一结点上，快指针走的路程 = 慢指针走的路程 *...

2020-03-09 18:39:48 222

原创【Leetcode】137.只出现一次的数字（逻辑运算推导）

题目链接点击打开链接题目描述解题思路首先我们分析一下题意，一个数组中只有一个数出现了1次，其余的数都出现了3次。并且要求O(n)O(n)O(n)的时间复杂度和O(1)O(1)O(1)的空间复杂度。也就是不能用线性表、HashSet、HashMap这些数据结构了。解法一这题还是从二进制位来考虑，分以下2种情况：如果这个二进制位出现了3n次1(3次、6次、9次等)，那么就说明结果在这...

2020-03-06 11:55:44 344 1

原创【Leetcode】5.最长回文子串（Manacher算法）

题目链接点击打开题目题目描述题解这题二刷的时候又忘了怎么做了，实在是不应该，以后还得用博客记一下。常规做法就是以每个字母为中心，向两个方向搜索结果，时间复杂度为O(n2)O(n^2)O(n2)。而Manacher(马拉车?)算法是一个高效且巧妙的O(n)O(n)O(n)算法。算法核心思想因为是回文串，所以串的对称位置上的字符可以算法步骤预处理字符串：把字符串每个字符中间...

2020-03-02 16:59:50 213

Docker命令记录平时使用docker的时候总是忘了一些命令，每次使用忘了都要重新查，比较麻烦。现在整理一下。文章目录Docker命令记录添加用户到docker组步骤拉取镜像查看计算机中有的`Docker Images`创建容器两个命令后台型容器前台型容器创建一个正常的容器挂载本地目录添加端口映射查看容器查看正在运行的容器查看所有容器，包括关闭的退出容器退出关关闭容器暂退容器停止正在运行的容...

2019-10-28 16:14:49 536

原创【vscode】Remote-ssh服务器端vscode-server安装失败

错误原因服务器要获取和本地相同版本的vscode-server，需要 wget 向 update.code.visualstudio.com 获取资源下载。然而没有代理服务器又连不上这个地方，就报一个超时的错误。错误解决看vscode中输出的内容有一个commit-id，这个id也对应了github上vscode某个release版本的id。直接用本地电脑访问 https://update...

2019-09-26 18:38:07 15723 4

原创 Caffe源码解读 - 总览

Caffe源码解读类图SyncedMem类该类是caffe数据存储的最底层，里面规定了什么时候分配内存(显存)，数据的存储位置以及数据的指针，封装了CPU和GPU之间数据交互的方法，并提供简单的接口进行数据的操作。Blob类Blob是caffe基本的数据结构，其主要做了两种封装：一个Blob中封装了data_和diff_两个数据指针，分别表示存储的参数和反向传播时计算的梯度。...

2019-05-13 18:30:13 682

原创牛客刷题 - 网易2018校招编程题(思维 & 贪心)

这套题的难受还是有的，不过有些题想想还是可以做的，只是有些题用暴力的方法感觉有点失望。Q1:解题思路：这个题很明显，一个只能产奇数，一个只能产偶数，倒着分奇偶跑一遍就行啦～代码如下：#include <cstdio>#include <stack>#include <queue>#include <cmath>#include &...

2018-10-08 17:58:32 575 2

原创牛客刷题 - 2017百度春招(暴力 & 思维 & dp)

一共五道题，前三道没什么难度，暴力枚举就可以了。后两道需要想想，但是也不难(dp还是我的弱项啊)Q1：解题思路：这个没什么说的，随便都能过。代码如下：#include &amp;amp;lt;cstdio&amp;amp;gt;#include &amp;amp;lt;stack&amp;amp;gt;#include &amp;amp;lt;queue&amp;amp;gt;

2018-09-25 23:08:35 305

原创牛客刷题 - 腾讯2017暑期实习笔试（LCS & 暴力 & 计数）

一共三道题，感觉第一题要想想，剩下两道比较简单，直接做就行了Q1:解题思路：对字符串进行翻转后，求一下最长公共子序列就是最长的回文串，用总长度减去最长回文串的长度即为要删去的字符数代码如下：#include<cstdio>#include<stack>#include<queue>#include<cmath>#include&l...

2018-09-24 18:48:02 1830

原创 SSD源码解读 - multibox_loss_layer

上一篇博客说了DetectionOut层怎么从conf、loc、prior中获取检测框，是检测的关键代码。现在我们回到训练环节，看一下Mutibox层是怎么计算loss并完成反向传播的。首先贴一个MutiboxLoss层的prototxt配置：layer { name: "mbox_loss" type: "MultiBoxLoss" bottom: "CatBac...

2018-09-13 11:49:17 1439

原创 SSD源码解读 - detection_output_layer

这段代码是DetectionOut层的实现，表示怎么从PriorBox、loc、conf三个层得到检测框的。源码如下：detection_output_layer.cpp#include <algorithm>#include <fstream> // NOLINT(readability/streams)#include <map&gt...

2018-08-31 16:13:44 2718

原创 SSD源码解读 - prior_box_layer

一直不是很理解检测结果是怎么出来的，学习最快的方法就是看源码啦，今天先从prior box层开始。这层的作用就是对不同位置的每个特征点产生不同大小的default box，这些box的大小、形状由prototxt的prior_box_param来控制。随便拿出一个模型的prior box层来举例：layer { name: "base_11_priorbox" type: "P...

2018-08-30 19:15:42 1006

原创 Caffe-Ristretto源码解读

由于当前任务是量化网络模型，用到了caffe的Ristretto，这里解读一下源码以便以后自己灵活运用首先看一下量化模型时的脚本：#!/usr/bin/env shfolder=examples/ristretto/carperson_wygecho ${folder}LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib/./build/tools/ristretto ...

2018-08-10 18:27:57 1978 3

原创吴恩达机器学习 - 推荐系统

题目链接：点击打开链接笔记：每个算法最重要的莫过于代价函数了：公式：求代价：求梯度：Code（cofiCostFunc.m）：function [J, grad] = cofiCostFunc(params, Y, R, num_users, num_movies, ... ...

2018-06-25 22:26:51 801 2

原创吴恩达机器学习 - 异常检测

题目链接：点击打开链接笔记：数据可视化：load('ex8data1.mat');% Visualize the example datasetplot(X(:, 1), X(:, 2), 'bx');axis([0 30 0 30]);xlabel('Latency (ms)');ylabel('Throughput (mb/s)');效果图：...

2018-06-25 21:09:33 458

原创吴恩达机器学习 - PCA算法降维

题目链接：点击打开链接笔记：数据可视化：求矩阵U和S（pca.m）：function [U, S] = pca(X)%PCA Run principal component analysis on the dataset X% [U, S, X] = pca(X) computes eigenvectors of the covariance matrix ...

2018-06-25 13:08:17 1020

原创吴恩达机器学习 - 无监督学习——K-means算法

题目链接：点击打开链接笔记：核心步骤：那我们就实现这两个函数就行啦：findClosestCentroids.m（把每个点染色）：function idx = findClosestCentroids(X, centroids)%FINDCLOSESTCENTROIDS computes the centroid memberships for eve...

2018-06-25 12:02:37 2029

原创吴恩达机器学习 - 支持向量机(SVM)

题目链接：点击打开链接笔记：无核SVM数据可视化：Code（命令行）:% Load from ex6data1: % You will have X, y in your environmentload('ex6data1.mat');% Plot training dataplotData(X, y);效果图：训练Code（这...

2018-06-24 14:40:42 2813 1

原创吴恩达机器学习 - 评估假设

题目链接：点击打开链接正则线性回归：可视化数据：Code:load ('ex5data1.mat');plot(X, y, 'rx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 1.5);结果为：代价函数：公式（并正则化）：Code(填充在linearRegCostFunction.m中):t = X*theta-y;J ...

2018-06-22 20:47:29 790

原创吴恩达机器学习 - 神经网络的反向传播算法

题目链接：点击打开链接笔记：因为这一部分的内容确实难度比较大，所以我准备按最后一页笔记的思路一点一点的写出实现的思路和我的想法。首先让数据可视化执行代码load('ex4data1.mat');m = size(X, 1);sel = randperm(size(X, 1)); %乱序后随机选择100组数据进行展示sel = se...

2018-06-21 20:59:35 4795 16

原创吴恩达机器学习 - 神经网络

题目链接：点击打开链接先贴出笔记：本题模型：代码predict.m(其实要实现的就这一个)：function p = predict(Theta1, Theta2, X)%PREDICT Predict the label of an input given a trained neural network% p = PREDICT(Th...

2018-06-19 21:27:17 461

原创吴恩达机器学习 - 逻辑回归——多元分类

题目链接：点击打开链接学习笔记：数据可视化：load('ex3data1.mat');m = size(X, 1);rand_indices = randperm(m); %随机置换每个样本sel = X(rand_indices(1:100), :); %取前100个样本displayData(sel); %数据可视化...

2018-06-19 20:47:49 1138

原创吴恩达机器学习 - 逻辑回归的正则化

题目链接：点击打开链接先贴笔记代码：costFunction.m(求代价和各方向梯度)(注意：Θ0Θ0Θ_{0}单独计算)：function [J, grad] = costFunctionReg(theta, X, y, lambda)%COSTFUNCTIONREG Compute cost and gradient for logistic regres...

2018-06-19 15:07:25 1231 2

原创吴恩达机器学习 - 逻辑回归

题目链接：点击打开链接先贴笔记然后是代码plotData.m(可视化数据)：function plotData(X, y)%PLOTDATA Plots the data points X and y into a new figure % PLOTDATA(x,y) plots the data points with + for the ...

2018-06-19 12:49:09 599

原创吴恩达机器学习 - 正规函数

题目链接：点击打开链接老规矩先贴笔记按照公式写代码就可以啦：normalEqn.m:function [theta] = normalEqn(X, y)%NORMALEQN Computes the closed-form solution to linear regression % NORMALEQN(X,y) computes the closed-for...

2018-06-18 19:40:21 405

原创吴恩达机器学习 - 多变量线性回归

题目链接：点击打开链接先附上笔记然后是程序的运行流程：首先是对数据的特征缩放，使用均值归一化的方式： featureNormalize.mfunction [X_norm, mu, sigma] = featureNormalize(X)%FEATURENORMALIZE Normalizes the features in X % FEATURENO...

2018-06-18 17:50:26 396

原创吴恩达机器学习 - 单变量线性回归习题

题目链接：点击打开链接这篇博客只是实现了单变量线性回归，多变量的内容在下一篇博客中展现。首先表述下文符号的含义m = 训练样本的数量x = 输入变量/特征y = 输出变量/目标变量(x,y) = 训练样本$(x^{(i)},y^{(i)})$ = 第i个样本首先展示几个学到的公式：1.假设函数hθ(x)=θ0+θ1xhθ(x)=θ0+θ1xh_{θ}(x)=θ_...

2018-06-18 16:40:02 657 2

转载 IDEA中Git的配置(转)

因为这两天配置git的时候问题出问题，别人一顿操作搞定的事，到我这各种意外。今天又找到了两篇博客才成功的配置上传好了，希望更多后来者不要走弯路，就贴出来记录下。如果原博主认为我有侵权行为，请私聊我删除哈~首先看这篇文章：点击打开链接其中用命令的操作我感觉不太方便，就再参考了这篇文章：点击打开链接然后就成功啦~...

2018-06-11 23:36:16 174

原创在CIELab颜色空间下使用八方向Sobel算子实现边缘检测

参考河北师范大学硕士学位论文——基于八方向Sobel算子的边缘检测算法研究。由于自己实现滤波器运算，计算速度很慢，以后有能力再进行改进。算子定义如下：算法思路： 1.将RGB图像转化为CIELab颜色空间的图像。 2.计算不同方向上的梯度，乘以权值后取最大值当作输出值。效果如下：运行时间：33.543444 秒。运行时间：79.695009 ...

2018-04-01 18:36:01 2664 1

原创传统边缘检测算子记录(roberts,sobel,prewitt,krisch)

以上内容摘自：郑英娟. 基于八方向Sobel算子的边缘检测算法研究. 河北师范大学硕士学位论文. 2013.3.26

2018-03-30 14:54:46 1313

原创实现PS中的边缘检测功能（MatLab版）

初学图像处理时老师布置的第一个任务，用了很多内置的函数，并不是很难实现。说一下大概的步骤： 1.因为要处理的图像是jpg格式的，不是二维的形式存储的，所以先把RGB三个色域分离开。%首先分离三个颜色R = img(:,:,1);G = img(:,:,2);B = img(:,:,3);2.分别计算各色域的梯度。这里注意一下，计算时用uint8会溢出，所以这里我们用...

2018-03-30 11:44:20 3393

原创编译原理 - 递归向下法语法分析（Java版）

这个程序有些局限性，即不能分析任意语法。分析的语法如下：代码结构如下：代码如下： Main.java:package cn.porkbar.recursion;import java.io.IOException;import java.util.Scanner;public class Main{ public static void main(String[] args)

2017-12-23 15:11:31 2644 3

原创 OpenGL - 光照

这个是书上的代码，就是一个茶壶加上光照。以后学深了再补。运行效果：代码如下：#include<cstdio>#include<GL\glut.h>#include<Windows.h>#include<algorithm>using namespace std;void init(){ GLfloat mat_specular[] = { 1.0, 1.0, 1.0, 1.0

2017-11-08 16:47:39 510

原创 OpenGL直线剪裁

这次是用MFC+OpenGL写的，代码没法全部贴上，上传到下载栏目里好了。点击打开下载链接（现在好像不能上传0积分下载的东西了QAQ）运行效果：核心代码（剪裁的核心代码）：int GraphyCut::getCode(const Point a) //得到编码{ int code = 0; if (a.y > max(st.y, endd.y))

2017-11-08 16:41:48 897

原创 MFC菜单设置

1.打开菜单界面： 2.设置点击的处理程序： 3.编辑代码：注意这里不要写画图的代码什么的，这里控制改变某个变量，让OnDraw函数取处理不同的情况！以下是我生成随机线段的代码，这个可以自己根据情况写代码。最后一行通知画图函数是必须的。void CTestView::OnCreateLine(){ //Debug //lines.push_back(Line(Point(5

2017-11-07 18:10:44 770