一天的大太阳-CSDN博客

原创 KMP算法学习

（直接用前缀表就可以实现KMP算法，但是有的实现会进行一些转变）实现过程中会将前缀表进行减一或者右移一位，效果都是初始位置变为-1，后面整体右移或者减一，相当于变成[-1,0,1,0,1,2]或者[-1,0,-1,0,1,-1]。：当f不匹配时，查找表发现，前一个位置对应的最长相等前后缀是2，这就是不相等了需要继续去匹配的字符串的位置，相等于跳到前缀的后面，这里就是继续去匹配b的意思。a至此得到前缀表：[0,1,0,1,2,0]。：包含首字母，不包含尾字母的所有字串。：包含尾字母，不包含首字母的所有字串。

2024-01-06 16:42:40 469

原创动手学习深度学习-跟李沐学AI-自学笔记(3)

CPU：可以处理通用计算，性能优化考虑数据读写效率和多线程GPU：使用更多的小核和更好的内存带宽，适合能大规模并行的计算任务增加模型泛化性。

2023-12-06 20:39:52 1091

原创 java基础学习-复习时的问题与解答

需要重拾Java，用到的时候到了！天啊，笔记还是得上传啊，之前因为gitee不能和typora一起用图床了，不上传笔记了，因为找图片太麻烦了，前两天电脑突然打不开了要重装，本来还是自信满满我的笔记和代码都有备份，今天找之前的java笔记就没了，因为之前正好有段时间文件保存的位置很乱，还好之前有上传CSDN过，还能看！因为完全忘记了，在这篇里补上了重看笔记时产生的疑问，之前那篇有些许错别字，不太影响阅读的~

2023-12-01 17:09:45 1009

原创动手学习深度学习-跟李沐学AI-自学笔记(2)

一、PyTorch神经网络基础1. 模型构造本应在jupytor里实现，现在还在跑模型，因此先在此记录一下1.1 层和块# 多层感知机import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import functional as Fnet = nn.Sequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10)) # Sequential定义了一种特殊的`Module`X = torch.

2022-05-13 19:39:07 1050

原创动手学习深度学习-跟李沐学AI-自学笔记(1)

个人学习笔记，如有错误欢迎指正！预备课课程必备网站：[课程主页][https://courses.d2l.ai/zh-v2]，[教材][https://zh-v2.d2l.ai/]，[课程论坛讨论][https://discuss.d2l.ai/c/16]，[Pytorch论坛][https://discuss.pytorch.org/]深度学习是人工智能最热门的领域，核心是神经网络，应该想学习一门语言一样学习它。课程中每一个章节是一个jupyter记事本，可以在[这里][https:/

2022-05-09 16:58:41 2759 6

原创珍爱生命急救与自救学习笔记

一、分为两类自己摔的：一般不伤及脊椎，可先移至平地。车撞的：可能伤及脊椎，不要轻易挪动。二、创伤初步急救现场解救通气止血包扎骨折固定搬运三、优先顺序恢复呼吸/心率（CPR复苏）止血保护伤口（包扎）固定骨折安抚惊恐不安者（心理疏导）四、止血技术压迫包扎法洁净物品覆盖伤口，加压包扎达到止血目的。直接按压止血法填塞法加垫曲肢止血法嵌夹法止血带止血法五、包扎目的保护伤口，减轻污染减少出血保护重要脏器六、CPR与除颤的高效衔接AED一到，就

2022-02-28 23:37:26 337

原创 NumPy、Pandas、Matplotlib学习

优点：可以进行矩阵运算，比一个一个算更快。一、NumPy一、安装首先安装anaconda，详见安装其次，执行：conda install numpy 和conda install pandas 及进行安装。二、基础普通矩阵转化为numpy的：array=np.array([ [1,2,3 ][2,3,4 ]]) 还可以设置其格式：np.array([2,3],dtype=np.int)输出矩阵的维度：array.ndim 上例中是2输出矩阵的形状：array.shape

2021-11-08 16:06:57 1247

原创深度神经网络

一、深层神经网络的优势即便是单层的神经网络只要隐藏层有足够多的神经单元，神经网络的宽度足够大，深层神经网络复杂度就足够高，就能拟合任意复杂的函数。但是并不是神经网络越宽越好，尤其是在计算及视觉领域，，例如：第一层是边缘信息；第二层是局部特征，神经网络越深，提取的特征越复杂，从模糊到详细、从局部到整体可见隐藏层越多能够提取的特征就越丰富、越复杂，模型的准确率就会越高，此时包含多隐藏层的深层神经网络往往性能更好。但是在实际应用中，尽量选择层数较少的神经网络，才能有效避免发生过拟合，对于较为复杂的

2021-10-26 15:28:44 2024

原创神经网络进阶

一、基本结构一个简单的两层神经网络的基本结构分为三层：输入层(一般不考虑在内，是数据的样本特征)、隐藏层(包含3个神经元，神经元用⚪表示，神经元是一个非线性单元)、输出层(包含一个神经元，也用⚪表示)。每个神经元的数学运算一般由两部分组成：线性部分和非线性部分，计算公式如下：{z=w1x1+w2x2+ba=g(z)\{{z=w_1x_1+w_2x_2+b \atop a=g(z)}{a=g(z)z=w1x1+w2x2+b其中，z=w1x1+w2x2+b z=w_1x_1+

2021-10-21 11:16:12 664

原创神经网络基础知识

一、感知机一种最简单的线性二分类模型，是神经网络的基础。感知机模型：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3FzvxVcK-1634628447148)(F:\前QQ文件\FileRecv\MobileFile\IMG_0256(20211017-205425)].PNG)感知机输入（维度为ｎ）：ｘ１，．．．ｘｉ，．．．ｘｎ。感知机输出（ｙ）：只有０和１两种状态。感知机参数：ｗｉ是权重参数，ｂ是偏置参数。图中的⚪表示神经元，输入信

2021-10-19 15:27:58 279

原创 TensorFlow基础学习

一、基本概念除了PyTorch外另一个非常广泛的深度学习框架。Tensor:张量+Flow:流，采用数据流图进行数字计算的开源软件库。基本原理是基于图运算，可以将一个计算图划分为多个子图，然后在多个CPU或者GPU上并行执行。此外TensorFlow还支持分布式计算，可以在合理的时间内在数百台服务器上进行分割计算，在大训练集上训练巨大的神经网络。二、安装三、张量张量的创建张量的数学运算四、数据流图五、会话六、线性回归的TensorFlow实现七、TensorBoard..

2021-10-18 17:42:46 597

转载 Markdown数学公式语法

行内与独行行内公式：将公式插入到本行内，符号：公式内容公式内容公式内容，如：xyzxyzxyz独行公式：将公式插入到新的一行内，并且居中，符号：公式内容公式内容公式内容，如：xyzxyzxyz上标、下标与组合上标符号，符号：^，如：x4x^4x4下标符号，符号：_，如：x1x_1x1组合符号，符号：{}，如：168O2+2{16}_{8}O{2+}_{2}168O2+2汉字、字体与格式汉字形式，符号：\mbox{}，如：KaTeX parse error: Undefined cont

2021-10-17 20:52:58 351

原创深度学习-先导篇

一、什么是深度学习深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，是无监督学习的一种。通过组合底层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度：深度学习的前身是人工神经网络，就是试图模仿人脑的神经元之间传递和处理信息的模式。人工神经网络由各个层组成，输入层(输入训练数据)、隐含层(使输入数据向前传播到输出层)、输出层(输出计算结果)。“深度”没有特指，一般就是要求隐藏层很多。人工神经网络的每一层由大量的节点组成，层与层之间有大量的连

2021-10-16 17:34:30 1050

原创 pytorch基础学习

一、安装Anaconda官网下载，选择安装位置，选择all user，选择配置环境，其余一路next安装即可。二、创建虚拟环境打开Anaconda Prompt创建虚拟环境，输入:conda create --name pytorch python=3.8其中pytorch是虚拟环境的名字。3. 进入虚拟环境，输入：activate pytorch注意：关闭虚拟环境的命令如下：deactivate pytorch进入虚拟环境后就可以安装pytorch了，进入官网(https

2021-10-15 20:47:09 236

原创 Jupyter Notebook使用教程

安装在Anaconda Prompt中使用conda install jupyter即可。执行pip install jupyter notebook。打开在Anaconda中，打开下载有jupyter的虚拟环境，点击进入Jupyter Notebook即可。打开想要写代码的目录，输入jupyter notebook回车即可。使用在右上角New里新建一个文件：开始编写代码(特别的，输出可以不需要print()，可以直接打印类似于python的交互式shell)，编写完毕后“Ctrl

2021-10-14 11:29:36 2656

原创 CUDA和CUDNN安装(win10)

桌面右击，打开查看版本：记住上一步的版本，然后下载CUDA(下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)，选择的版本不能大于显卡驱动的版本。按需求选择(windows,64位,win10,离线安装)并下载即可：下载CUDNN(下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)，下载版本取决于CUDA的版本。首先选择下载CUDNN，选择与CUDA对应的版本：下载需要账户，可以先.

2021-10-13 22:04:34 351

原创 NumPy学习笔记（基础）

一、

2021-10-12 15:59:12 704

原创 python基础学习笔记

1.变量与数据类型变量命名：可以是数字字母下划线，但不可以以数字开头。字符串：1. 双引号或者单引号括起来的。2. 方法：.title()—首字母大写；.upper()—全大写；.lower()—全小写；.rstrip()—返回后面没有空格的字符串；.lstrip()—返回前面没有空格的字符串；.strip()—返回前后没有空格的字符串。3. 合并：+。4. 转换形式：str()。注释：#。乘方运算：**。2.列表存放一系列特定顺序的元素，用[]表示，每个元素用’,'分隔，知道顺序

2021-10-10 22:32:59 147

原创 2021-09-06&2021-09-07LeeCode

数独九宫格判定：(row/3)*3+col/3我飘了，今天其他好简单，和明天的凑一起发吧。

2021-09-07 23:37:43 68

原创 2021-09-05Leecode

1.下一个排列想简单了，从后向前两两比较对换或者重排；忘了下面的情况：应该是存在后面比前面大时，向后找比该数小的前一个数对换！然后就出现了下面的bug…:还应该将更改过的数后面的数重新排列…（确实是我考虑的太少了，以后得先想清楚再写！）代码：class Solution {public: void nextPermutation(vector<int>& nums) { int n=nums.size(); int temp,sig

2021-09-05 15:09:17 66

原创 2021-09-04 LEECODE

###1.l两数相除问题：1.除数是-1，被除数乘以-1可能越界，解决方法：这个错误还一直出现，所以使用long最好。本题结果不检测也可以通过，但是下图更严谨！思路：没有参考的回答：代码：class Solution { int get(long a,long b){ int count=0; while(a>=b){ int result=1; long tb=b; wh

2021-09-04 14:57:27 75

原创 idea学习之基本操作

idea下错了，重新申请的，所以删除了之前的。不得不说idea真好用！1.idea的卸载：打开所在文件，找到uninstall运行，并且勾选删除全部的东西(记得有两个勾来着)。2.idea与MySQL连接：打开project->右侧打开database->选择MySQL->输入用户名，密码，数据库名字->第一次会提示下载下载即可->点击Test Connection->点击Apply->点击OK，即可。建好后能看到数据库里的表，并且可以可视化的修改

2021-05-27 18:37:31 84

原创 Eviews实现var模型

前提是已经经过了稳定性和格兰杰因果检验首先打开数据，进入var：或者调整参数：其中：lag表示滞后阶数，判断标准为AIC和SC最小时最合适。单位元检验，查看表和图：当var模型所有根模的倒数都小于1，即都在单位圆内，则该模型时稳定的。由此确定最大滞后阶数。二阶：三阶：进行滞后排除检验：输入最大滞后阶数，得到检验结果：脉冲相应函数：得到脉冲响应函数的设定对话框，设定后得到下图：红色的是正负两倍标准差偏离带脉冲响应函数：累积响应：对于稳定的VAR模型，脉

2021-04-22 16:08:17 28318 8

原创格兰杰因果检验准备-平稳性检验-Eviews

概念平稳性：时间序列的平稳性通常是指弱平稳，就是时间序列yt的期望值、方差以及协方差均值不随时间t的变化而变化。检查序列平稳性可以看序列自相关图或者用单位根检验，但是一般都用单位根检验，而单位根检验用的最多就是ADF检验。操作打开序列，查看序列是否存在时间趋势或者截距项(之后会用到，先记住结果)：查看其中：Test type是指用哪种单位根的检验方法，系统默认ADF。Test for unit root in是指用几阶差分进行检验。Include这一栏就是选择我们刚刚通过画图观测

2021-04-22 14:34:53 10617 1

原创格兰杰因果检验-Eviews实现

一共分为两步，数据导入或因果检验首先新建一个workfile选择数据类型，一般会根据时间，但是由于本次需要排除节假日，而选取工作日后数据无法剔除，因此此处选择了无结构的，有多少数据放多少就行。新建object。选择如下类型，并命名。选择需要的数据，以group方式打开。或者点击edit，将数据从Excel中复制到NA处。在group中选择格兰杰因果检验。输入滞后阶数得到结果。分析：此处prob为0.0444，说明xcfk1011可以granger引起ycfk1011

2021-04-22 13:53:07 21544 1

原创格兰杰因果检验-基础概念

格兰杰因果关系的思想：MSE:均方误差，对Y进行S期预测的均方误差，公式如下：当以y为基础对y进行S期预测的均方误差=以y和x为基础对y进行S期预测的均方误差时，也就是：此时认为x不能Granger引起y，也可以理解为x外生于y。也就是说x对于未来的y没有线性影响。即使x可以格兰杰引起y，也不代表y一定是x的结果或效果，仅仅代表在统计的时间先后关系，x发生早于y。通过度量对y进行预测时x的前期信息对均方误差MSE的减少是否有贡献，并以此作为因果关系检验的基准。在VAR(2)模型(二阶模型)中

2021-04-21 20:29:44 8493

原创蓝桥杯_字串排序

试题历届试题资源限制时间限制：1.0s 内存限制：256.0MB问题描述小蓝最近学习了一些排序算法，其中冒泡排序让他印象深刻。在冒泡排序中，每次只能交换相邻的两个元素。小蓝发现，如果对一个字符串中的字符排序，只允许交换相邻的两个字符，则在所有可能的排序方案中，冒泡排序的总交换次数是最少的。例如，对于字符串 lan 排序，只需要次交换。对于字符串 qiao 排序，总共需要次交换。小蓝的幸运数字是，他想找到一个只包含小写英文字母的字符串，对这个串中的字符进行冒泡排序，正好需要

2021-04-15 17:17:30 904 2

原创 leetcode_3.29

1.四数之和给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target，判断 nums 中是否存在四个元素 a，b，c 和 d ，使得 a + b + c + d 的值与 target 相等？找出所有满足条件且不重复的四元组。注意：答案中不可以包含重复的四元组。https://leetcode-cn.com/problems/4sum/思路：类似三数求和,但是三数求和是和为0，因此不必排除重复，此处需要，故要求：每一种循环枚举到的下标必须大于上一重循环枚举到的下标特别的本题还有一些剪枝操

2021-03-30 23:52:40 40

原创 leetcode_03.28

1.二叉搜索树迭代器实现一个二叉搜索树迭代器类BSTIterator ，表示一个按中序遍历二叉搜索树（BST）的迭代器：BSTIterator(TreeNode root) 初始化 BSTIterator 类的一个对象。BST 的根节点 root 会作为构造函数的一部分给出。指针应初始化为一个不存在于 BST 中的数字，且该数字小于 BST 中的任何元素。boolean hasNext() 如果向指针右侧遍历存在数字，则返回 true ；否则返回 false 。int next()将指针向右移动，然

2021-03-29 23:14:38 52

原创 leetcode_3.27

旋转链表给你一个链表的头节点 head ，旋转链表，将链表每个节点向右移动 k 个位置。https://leetcode-cn.com/problems/rotate-list/非常简单，链表->画图+多用变量，重点在于要记得检查特殊量，如链表为空，k为0，链表长度为1(因为此时即便k取模后为0，其下一个值也是nullptr因此result只能等于head而非cur->next，当然也可以按照k为0处理，毕竟再怎么移动也不会变)过程：1.求总长度2.k与总长度取模3.找到新的头结点，建.

2021-03-27 16:14:58 49

原创 leetcode_3.26

1.12. 整数转罗马数字罗马数字包含以下七种字符： I， V， X， L，C，D 和 M。字符数值I 1V 5X 10L 50C 100D 500M 1000例如，罗马数字 2 写做 II ，即为两个并列的 1。12 写做 XII ，即为 X + II 。 27 写做 XXVII, 即为 XX +

2021-03-26 17:02:51 58

原创 2021-3.24_3.25

思路：1. 第一遍看答错题目了。。。所以写的是是否有123存在123，用的方法是：初始时令h=l=0，记录上一个元素，下一个比上一个大记为新的波峰，小则记为新的波谷，相等时删除该元素(我甚至都注意到了返回的iterator要–)，每次查找是否存在h-l>1存在则成立，结果是123存在132。2. 对第一个，只需要和后一个比，确定是波峰还是波谷，其余的每一个和旁边的两个值比，均大于是波峰，均小于是波谷(跳过等于的)，这样就保证了每一个波谷里都有一个波峰，记录每一次的波峰和波谷为两个数组，我们要...

2021-03-25 17:18:03 59

原创 Linux学习笔记

一、开机关机登录方式：命令行登录，ssh登录（shell），图形界面登录。Linux最高权限账户为root，可以操作一切。（命令可以通过按上下进行切换）关机命令：shutdown ；基本命令：Linux里没有输出代表操作成功，语法没有错1.sync # 将数据由内存同步到硬盘中2.shutdown -h 10 # 计算机将在十分钟后关机3.shutdown -h now # 立马关机4.shutdown -h 20:25 # 计算机将在今天20:25关机5.shutdown -h +10

2021-03-24 16:56:39 187

原创 leetcode_3.23

1.给你一个嵌套的整型列表。请你设计一个迭代器，使其能够遍历这个整型列表中的所有整数。列表中的每一项或者为一个整数，或者是另一个列表。其中列表的元素也可能是整数或是其他列表。https://leetcode-cn.com/problems/flatten-nested-list-iterator/重点在于根本没有看懂题目啊！！！！题目理解：相当于一个多维的列表需要展开成为一维的列表，可以在遍历前先进行展开，当然也可以一边找一边输出思路如下：每一个数相当于一个叶子，每一个列表相当于一个结点，，因此使

2021-03-23 16:25:12 47

空空如也

空空如也