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刷题记录-哈希表

LeetCode刷题记录——哈希表560. 和为K的子数组166. 分数到小数454. 四数相加 II380. 常数时间插入、删除和获取随机元素347. 前 K 个高频元素138. 复制带随机指针的链表49. 字母异位词分组36. 有效的数独3. 无重复字符的最长子串(剑指48)387. 字符串中的第一个唯一字符350. 两个数组的交集 II面试题 02.01. 移除重复节点242. 有效的字母异位词217. 存在重复元素204. 计数质数202. 快乐数136. 只出现一次的数字1. 两数之和剑指Offe

2020-06-27 09:41:02

刷题记录-树,二叉树

树,二叉树剑指Offer(三十五):复杂链表的复制(重要)剑指Offer(三十六):二叉搜索树与双向链表(重要)剑指Offer(三十七):序列化二叉树(重要)剑指Offer(五十四):二叉搜索树的第k个结点(重要)剑指Offer(五十五):二叉树的深度(重要)剑指Offer(五十五):平衡二叉树(重要)LeetCode(94):二叉树的中序遍历(重要)LeetCode(144):二叉树的前序遍历(重要)LeetCode(145):二叉树的后序遍历(重要)LeetCode(98):验证搜索二叉树(重要)Lee

2020-06-18 16:54:54

SVM面试题_海康

SVM面试题_海康1.基本原理2.SVM 采用间隔最大化(与感知机的区别)3.核函数算法/机器学习校招面试题目合集1.基本原理SVM 是一种二类分类模型。它的基本思想是在特征空间中寻找间隔最大的分离超平面使数据得到高效的二分类,具体来讲,有三种情况(不加核函数的话就是个线性模型,加了之后才会升级为一个非线性模型):当训练样本线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机*;当训练数据近似线性可分时,引入松弛变量,通过软间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性支持向量机;当

2020-06-04 17:53:03

不同分辨率和成像效果下数据的目标检测分析

不同分辨率和成像效果下数据的目标检测分析1.多尺度2.关键词:目标检测性能上限+空间分辨率3.关键词:目标检测 上限 遥感影像级数1.多尺度目标检测-An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP2.关键词:目标检测性能上限+空间分辨率3.关键词:目标检测 上限 遥感影像级数...

2020-06-04 16:51:53

遥感目标检测资料(数据和算法)

遥感目标检测资料1.算法2.数据集1.算法遥感目标检测数据集及竞赛2.数据集1.遥感数据集2.Simultaneous Cloud Detection and Removal FromBitemporal Remote Sensing Images Using CascadeConvolutional Neural Networks3.深度学习中的遥感影像数据集~持续更新4.Remote Sensing...

2020-06-02 19:34:56

目标检测不同的改进

目标检测不同的改进1.loss函数1.loss函数样本不平衡问题感研究的论文相对较多,例如2019 AAAI GHM,2019 CVPR AP-loss, 还有2019 DR loss, 2019 IoU-balanced loss,two-stage中也有Libra RCNN,都是关注样本不平衡的问题。2019 AAAI GHM(解决one-stage样本不平衡问题)目标检测算法论文阅读笔记2019 DR loss(样本不平衡问题)目标检测论文阅读2019 ResObj(样本不平衡问题,学习方法

2020-06-02 19:32:09

重启-目标检测

目标检测论文1.顶会论文deep learning object detection:https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection目标检测相关论文和代码资源汇总:https://www.kesci.com/home/project/5e57c4ad0e2b66002c25ace9https://github.com/amusi/CVPR2020-Code#Object-Detection...

2020-06-01 15:58:05

服务器安装cuda8.0

服务器安装cuda-8.0参考链接:参考链接:link.https://blog.csdn.net/hizengbiao/article/details/88625044linkhttps://blog.csdn.net/hizengbiao/article/details/88625044不小心vim ~/.bashrc时给文件加了密vim ~/.bashrc:X解密方法(:X表示设置密码,直接enter键):vim ~/.bashrc:X:wq!...

2020-05-22 13:52:47

numpy与TensorFlow不兼容FutureWarning问题

测试iou_smooth_loss.py的环境numpy1.16tensorflow 1.13.1python3.6不兼容时报错如下:Numpy版本问题,import tensorflow as tf 报警:“ FutureWarning: Passing (type, 1) or ‘1type’ as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,

2020-05-21 17:27:20
勋章 我的勋章
  • 持之以恒
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