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原创 Python:python镜像源汇总及使用
国内镜像源： 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/华中理工大学：http://p...
2020-02-28 13:16:55
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原创 Leetcode日志集锦
【1】两数之和class Solution: def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]: for i in range(len(nums)): for j in range(len(nums)): if(i==j): continue if(nums[i]+nums[j
2021-02-24 15:47:23
169
原创 Pytorch:多块GPU调用细节问题及Pytorch的nn.DataParallel解释
我们用实验室带有多块卡的GPU服务器，当我们在上面跑程序的时候，当迭代次数或者epoch足够大的时候，我们通常会使用nn.DataParallel函数加入以下代码段来用多个GPU来加速训练。device_ids = [0, 1]net = torch.nn.DataParallel(net, device_ids=device_ids)然鹅，也常常会由于正在运行程序的0卡显存不够放不下我们新来的模型初始化数据而导致显存OOM的问题不断，使得模型无法训练，同时报出警告：UserWarning
2021-01-29 00:35:07
7482
3
原创 Dijkstra(下)：基于单源最短路Dijkstra解决mininum bottleneck问题
我是赵云肖，哦吼，考完试再写mininum bottleneck~
2020-12-22 10:19:35
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原创 Dijkstra(上)：单源最短路Dijkstra的前世今生与基于Dijkstra的mininum bottleneck问题
临近期末，算法老师留下一个斯坦福公开课的课堂思考题，说本题做出来的同学在期末成绩上+5分，有这等好机会能争取一下还是得争取一下的。本题的思路并不难，主要是基于小顶堆对Dijkstra进行稍做改进。该思考题如下：In lecture we define the length of a path to be the sum of the lengths of its edges. Define the bottleneck of a path to be the maximum length of on
2020-12-22 10:14:53
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4
原创 JS(九):js 实现休眠
<script> //参数n为休眠时间，单位为毫秒: function sleep(n) { var start = new Date().getTime(); // console.log('休眠前：' + start); while (true) { if (new Date().getTime() - start > n) { break; .
2020-12-15 17:54:51
4709
原创 CCF-CSP 20200604 1246
我就是个猪头肉，把一道动态规划的题暴力求解，28分，随后有时间再优化做~ 呜呜呜import mathimport reif __name__ == '__main__': n = input() string_num = input() n = int(n) cnt = 1 in_str = "2" while(cnt<n): new_str = "" for i in range(len(in_str).
2020-12-09 21:39:43
153
原创 CCF-CSP 20181204 数据中心(满分)
#include<iostream>#include<cstring>#include<algorithm>using namespace std;const int N = 5e4+10; const int M = 1e5+10;int F[N]; //并查集，用于找你和我共同的爸爸 int tol; //存储一个全局的边数 struct Edge{ int u,v,w;}e[M];bool cmp(Edge a,Edge b.
2020-12-09 17:26:15
158
原创 CCF-CSP 20190305 317号子任务(满分)
Floyd 超时 30分#include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>using namespace std;#define inf 0x3f3f3f3f static const int N=10001;int E[N][N],kind[N];struct Node{ int k,e;}tmp[N];bool cmp(Node P,Node Q){ if(P.k==Q.k) ret
2020-12-06 13:15:04
557
原创 CCF-CSP 20160404:游戏
#include<iostream>#include<cstring>#include<queue>using namespace std;#define N 101#define M 101#define T 5000 //10001内存超出，评测范围T为9999，没想明白5000的维度竟然满分了 int map[M][N][T];struct node{ int x,y,time;};struct Pos{ int x,y;}pos.
2020-12-05 17:07:28
145
原创 CCF-CSP 20191202:回收站
本题没什么坑，注意一下数据范围就好，有负整数的评测样例.#include<iostream>using namespace std;#define N 10001int check(long tmp_x,long tmp_y,long x,long y){ if(tmp_x==x&&tmp_y==y) return 0; if(tmp_x==x&&tmp_y==(y-1)) return 1; if(tmp_x==x&&t
2020-12-02 21:13:33
175
原创 CCF-CSP 20190302:二十四点
#include<iostream>#include<vector> using namespace std;int solve(int data1,char op,int data2){ if(op=='+'){ return data1+data2; }else if(op=='-'){ return data1-data2; }else if(op=='x'){ return data1*data2; }else if(op=='/'){ re.
2020-11-29 22:16:54
163
原创 CCF-CSP 20180302:小球碰撞
#include<iostream>#include<algorithm>#include<vector>using namespace std;#define N 101#define T 101#define L 1001int pos[N];int v[N];int id[N];bool check(int pos[],int j,int l,int n){ bool flag = false; if(pos[j]==0||pos[j].
2020-11-27 18:36:15
293
原创 conda管理环境+Pytorch
Conda安装 你之后会遇到不同的项目，需要使用到不同版本的环境。比如这个项目要用到 pytorch 0.4，另一个项目要用到 pytorch 1.0，如果你卸载了0.4版本，安装了1.0版本。那么下一次，你再碰到0.4版本，你就需要卸载1.0版本，安装0.4版本。很折腾。Anaconda 集成的 conda 包就能够解决这个问题。它可以创造出两个屋子，相互隔离。一个虚环境放 0.4 版本，一个虚环境放 1.0 版本。你需要哪个版本，就进哪个虚环境工作。使用 conda 指令创建一个...
2020-11-03 21:11:15
6036
2
原创 Js(八)：JavaScript错误之Uncaught ReferenceError: $ is not defined
在编写一个小的jquery程序后，运行html页面，发现浏览器报错：检查发现自己没有引入jquery的js文件，于是在js代码下引入该文件：保存后运行页面，发现依然会报错。将对jquery的js文件引用提前即可解决该问题。总结如下： 1.jQuery库文件的路径不对，检查文件路径是否正确一般就能解决该错误。 2.如果库文件的路径是正确的，那么可能在html中加载jQuery库文件顺序有误，如果将jQuery库文件加载放到最开始位置，即可以解决该错误。...
2020-11-03 20:34:27
952
原创 CF-CSP 202009-1:称检测点查询
#include<iostream> #include<cmath>#include<algorithm>using namespace std;#define N 201int pos[2][N];double dis[N];int main(){ int n,X,Y; cin>>n>>X>>Y; int i=0; while(i<n){ cin>>pos[0][i]>>pos.
2020-11-02 21:50:55
303
转载 Python:Anaconda重命名虚拟环境、删除环境、复制环境
1. 已经创建的 linux condapython环境，现在想重命名，首先查看一下当前的环境：2. 进入到需要重命名的环境，查看一下当前 python 版本3.退出需要重命名的环境，克隆一下环境，并重命名：再看一下，当前的 conda 环境；4.删除原有的 conda 环境conda remove -n envconda --all# --all：表示删除整个conda环境；5. 因此, 不能直接重命名已有环境，可以选择复制当前环境并重命名，再删...
2020-10-19 18:01:59
2489
原创 Pytorch(四)：神经网络结构的调整
经过3000个epoch的训练，我发现模型的loss、精度效果明显趋于稳定。有实验结果可知，测试集的精度已经趋于稳定，在模型参数调好的前提下，说明再优化参数是达不到提升了；另外考虑到该网络还有不合理之处，因此对该网络进行了结构调整。...
2020-08-22 19:46:13
1411
原创 Pytorch(三)：参数学习率的调整
预备内容经过pytorch(一)：torch构建数据集并训练一个神经网络，构建了一个神经网络。其中网络的架构如下：Layer Layer (type) Output Shape 0 （input） [2, 1, 8, 8] 1 Conv2d [2, 4, 9, 9] 2 ReLU [2, 4, 9, 9] 3 MaxPool2d [4, 4, 4, 4] 4 Conv2d [4, 8, 5, 5] 5.
2020-08-21 19:05:01
4241
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原创 Pytorch(二)：torch常用API应用及详解
目录torch常用API1.torch.max(x,dim=1)1.1定义1.2exampletorch常用API1.torch.max(x,dim=1)1.1定义 input输入的是一个tensor dim是max函数索引的维度0/1，0是每列的最大值，1是每行的最大值 返回的是两个值：一个是每一行最大值的tensor组，另一个是最大值所在的位置 max_col_value = torch.max(x,dim=0)[0] # 每一...
2020-08-21 12:55:59
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原创 pytorch(一)：torch构建数据集并训练一个神经网络
预备知识torch.utils.data.DataLoader使用方法 加载手写数据集load_digits() sklearn的train_test_split()的参数含义解释
2020-08-20 21:58:35
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1
原创 Java Web(一)：IntelliJ IDEA打包WAR并部署运行
由于项目需要，需要整合项目，将本地项目打包为war并部署于服务器上。此处将给出windows下与linux下服务器的部署细节。windowsIDEA打包war:由于制图繁琐，直接借鉴了百度经验的一些图片，见谅，不同版本操作略微不同，但原理基本一致，build之后将得assianno.war。注意：assianno为我的Web项目名字，我的项目访问url：http://localhost:8080/assianno/。下面是IDEA打包war的操作步骤： 打开web项目的idea窗口
2020-08-18 13:38:09
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原创 Js(七)：bootstrap模态框弹出和隐藏,动态改变中间内容的实例
引入文件<link rel="stylesheet" href="bootstrap.min.css" rel="external nofollow" > <link rel="stylesheet" href="style.css" rel="external nofollow" > <script src="jquery-1.12.4.min.js"></script> <script src="bootstrap.min.js">
2020-08-11 19:30:51
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原创 Js(六)：js中的关于onClick事件的参数传递
很多时候onclick事件是伴随着页面的跳转，也就会有相应的参数传递案。案例如下所示：<a href="#" onclick='showTable(this)'>123</a> #为你要跳转的页面 这个时候你传的参数就是123 functionshowTable(data){ alert(data.innerHTML);//js写法 alert($(data).html());//jquery写法 }但有时候我们不...
2020-08-11 19:28:30
2895
原创 Js(五)：innerHTML与innerText的区别
1.js中innerHTML的用法：innerHTML可获取或设置指定元素标签内的html内容，从该元素标签的起始位置到终止位置的全部内容(包含html标签)。获取元素的内容：element.innerHTML;给元素设置内容：element.innerHTML =htmlString;代码示例为：<p id="test"><font color="#000">获取段落p的innerHTML</font></p>document
2020-08-11 19:12:42
914
原创 Js(四)：input文本框 innerHtml 或 innerText 赋值不生效问题
上周的任务项目中有一个小需求，在后端接收到数据后需要将进行可视化显示后，需要对显示的数据进行一个人性化的操作：点击句子自动跳转。本想着这个需求分分钟可以搞定，然而还是踩了一会的坑。如点击“标注例句1”后，自动进行关闭当前模态框，然后将参数数据传递至如下的文本框。前端HTML：<div class="row"> <div class="col-xs-12"> <input type="text" placeho
2020-08-11 19:03:25
8860
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原创 Js(三)：整除等运算、var、占位符
Js的整除运算 Math.ceil(count / pagesize); //向上整除 4/3=2; Math.floor(count / pagesize); //向下整除 4/3=1; Math.round(5/2);//四舍五入 parseInt(5/2);//丢弃小数部分,保留整数部分Js中加"var"与不加"var"的区别全局与局部的区别Js字符串使用占位符拼接...
2020-08-07 23:04:04
555
原创 Js(二):HTML，JavaScript对于引号，尖括号，斜杠进行转义
HTML，JavaScript对于引号，尖括号，斜杠进行转义function escape(str) { str = str.replace(/&/g, '&') str = str.replace(/</g, '<') str = str.replace(/>/g, '>') str = str.replace(/"/g, '&quto;') str = str.replace(/'/g, ''
2020-08-01 17:47:06
2637
原创 Js(一):replace替换字符串中所有的某个字符
今天因老师项目需要，在JavaScript中需要替换一段字符串中所有的指定字符串,给转义替换一下。刚开始有了思路逻辑之后，我以为用String.replace可以达到效果，使用后发现逻辑没有问题却怎么都达不到预期的效果。后来才知道js的replace只能替换第一个字符串,后来查找了一些API的资料才知道原来用<正则表达式>来实现替换所有字符串!Replace(“字符串1″, “字符串2″)JS中字符串替换函数是Replace(“字符串1″, “字符串2″)，其意义是用字符串2将字符串1中
2020-08-01 17:41:48
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原创 CS领域前沿技术知识汇总
目录前沿技术1.人工智能概念应用领域研究方法现阶段研究成果发展阶段计算时代大量程序时代弱人工智能时代强人工智能时代：旗下领域深度学习自然语言处理2.大数据概念特征大数据技术架构Hadoop技术未来大数据趋势3.云计算概念4.数据挖掘概念5.物联网概念6.区块链概念前沿技术从技术的角度划分，现阶段CS领域的前沿技术主要包含以下几大领域：人工智能 大数据 云计算 数据挖掘 物联网
2020-05-17 23:22:26
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原创 数据挖掘之决策树面试基础问题汇总
目录决策树Q1:决策树是什么？Q2:信息增益中信息熵的概念是什么？Q3:在一个样本集中，其中有100个样本属于A，9900个样本属于B，若通过决策树算法来实现对A、B样本的分类，会遇到什么问题？Q4:什么是过拟合？决策树出现过拟合现象如何处理？Q5:预剪枝和后剪枝是什么？剪枝包含哪些参数？Q6:决策树算法如何对特征进行筛选？Q7:正则化Q8:决策树算法和逻辑回归算法之间的区别？Q9:算法进行模型评估的过程中，常用的一些指标都有哪些，精度、召回率、ROC曲线，这些指标的
2020-05-16 14:38:11
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原创 数据挖掘之支持向量机面试基础问题汇总
目录支持向量机Q1：什么是SVM？Q2：什么是支持向量？alpha什么时候为0，什么时候不为0？Q3：如何提高SVM泛化能力？Q4：SVM为什么要引入核函数？Q5：SVM中引入SMO算法是为了解决什么问题？Q6：SVM有什么优缺点？支持向量机Q1：什么是SVM？支持向量机(SVM)本质上是一种二分类模型，它的基本模型是通过在特征空间中寻找一个间隔最大化的分割超平面来进行线性分类的分类器模型。它进行分割的策略主要有三种：当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化学习
2020-05-16 13:55:57
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2021-03-31
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