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【链表】(五) 小结

LeetCode - 探索卡片 - 链表 - 五 - 小结

2020-07-14 00:48:26

【链表】(四) 双链表

LeetCode - 探索卡片 - 链表 - 四 - 双链表

2020-07-14 00:48:18

【链表】(三) 经典问题

LeetCode - 探索卡片 - 链表 - 三 - 经典问题

2020-07-14 00:48:11

【链表】(二) 双指针技巧

LeetCode - 探索卡片 - 链表 - 二 - 双指针技巧

2020-07-14 00:48:04

【链表】(一) 单链表

LeetCode - 探索卡片 - 链表 - 一 - 单链表

2020-07-14 00:47:39

【数组和字符串】(五) 小结

LeetCode - 探索卡片 - 数组和字符串 - 五 - 小结

2020-06-19 16:48:38

【数组和字符串】(四) 双指针技巧

LeetCode - 探索卡片 - 数组和字符串 - 四 - 双指针技巧

2020-06-19 16:47:42

【数组和字符串】(三) 字符串简介

LeetCode - 探索卡片 - 数组和字符串 - 三 - 字符串简介

2020-06-08 00:18:59

【数组和字符串】(二) 二维数组简介

LeetCode - 探索卡片 - 数组和字符串 - 二 - 二维数组简介

2020-06-03 23:26:46

【数组和字符串】(一) 数组简介

LeetCode - 探索卡片 - 数组和字符串 - 一 - 数组简介

2020-06-01 00:11:46

【论文速读】Attentional Bottleneck Towards an Interpretable Deep Driving Network

Waymo 研究院新作!论文链接:https://arxiv.org/abs/2005.04298摘要深度神经网络是自动驾驶汽车的行为预测和运动生成的关键组成部分。它们的主要缺点之一是缺乏 "透明性":它们应该为触发某些行为的原因提供易于解释的理由。我们提出了一个名为 "注意力瓶颈 (Attentional Bottleneck)"的架构,旨在提高透明性。我们的关键思想是将视觉注意力与信息瓶颈结合起来,视觉注意力可以识别模型正在使用的输入的哪些方面,信息瓶颈则可以使模型只使用输入中重要的方...

2020-06-14 22:58:50

【Python】浅谈 字节码 + 虚拟机 (Python 解释器)

Python 通常被描述为一种解释语言,在这类语言中,源代码在程序运行时被“翻译”成 CPU 指令,但这还不确切。同许多解释型语言一样,Python 在正式处理代码前,内部还会进行预处理,将 Python 源代码编译成字节码,然后将其转发至 Python 虚拟机中。换言之,Python 实际上将源代码编译为虚拟机的一组指令,而这种中间格式的指令称为“字节码”,Python 解释器就是该虚拟机的实现。

2020-05-23 15:52:58

【Python】浅谈 小整数池 + 字符串驻留 (Intern 机制)

Python 中,其实存在许多内置的性能/效率优化机制。对不可变对象而言,最常见的有 小整数池 和 字符串 intern 机制,而学习这些对于我们了解 Python 及其内存优化机制是很有帮助的。

2020-05-18 21:25:30

【Python】详解 %、format、f-string (格式化字符串)

随着 Python 的更新,其字符串格式化功能也在不断地优化。在 Python 2.6 以前,% 操作符一枝独秀;在 Python 2.6 之后,迎来后起之秀 format 操作符;在 Python 3.6 之际,更有 f-string操作符异军突起。字符串格式化的逐步优化,不但简化了操作,而且提升了效率

2020-05-15 22:45:51

【Python】详解 open

open() 函数

2020-05-15 15:46:19

【Python】详解 生成器 (generator) —— 迭代器完全解读(下)

事实上,在诸如 C、C++、JAVA 等主流语言中,并无生成器的概念。而在 Python 中,生成器则与迭代器相辅相成 ——迭代器是生成一个遍历数据的迭代工具,而生成器则是数据生成工具。

2020-05-13 17:44:30

【论文阅读】Domain Adaptation for Image Dehazing

来自华中科大和中科院的 CVPR 2020 图像去雾领域新作,从合成图像到真实图像又迈进一步了吗?论文链接:https://arxiv.org/pdf/2005.04668.pdf摘要近年来,使用基于学习的图像去雾方法已取得了 STOA 的性能。然而,现有的大部分方法都是在合成雾图上训练去雾模型,由于域偏移 (domain shift) (或者说是域间差异),它们对真实雾图的泛化能力较差。为解决该问题,我们提出了一种域适应范式 (domain adaptation paradigm),它...

2020-05-12 17:56:58

【Python】详解 可迭代对象 (iterable) 与 迭代器 (iterator) —— 迭代器完全解读(上)

事实上,C++ 和 Java 中都有迭代器的概念,用法类似,均旨在解决如何在复杂场景下尽可能简便地获取数据的问题。迭代器的含义类似于遍历链表时所用到的cur 指针 —— 总是指向当前位置并知道下一个位置。

2020-05-09 22:11:01

【Python】详解 with 语句 (上下文管理器) —— 异常处理完全解读(下)

Python 对一些内建对象进行改进,加入了对上下文管理器的支持。上下文管理器的典型用途包括:保存和恢复各种全局状态、锁定和解锁资源、关闭已打开的文件等,且常使用 with 语句调用。

2020-05-05 23:27:25

【Python】详解 try-except-else-finally 语句 —— 异常处理完全解读(上)

不同于语法错法错误 (解析错误),调试 Python 程序时,即便语句或表达式的语法正确,也可能在执行时引发错误。在执行时检测到的错误称为异常。Python 使用被称为异常的特殊对象来管理程序执行期间发生的错误。每当发生让 Python 不知所措的错误时,它都会创建一个异常对象。关于异常的原因,一方面,可能源自个人疏忽与考虑不周,此时需要根据异常 Traceback 到出错位置并分析改正;另一方面,有些异常无法预料或不可避免,此时可选择捕获异常并处理,从而避免程序的意外终止或崩溃。

2020-05-03 00:20:17

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