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RSS订阅原创 python练习：求一串珠子中包含所有颜色最短的一串长度
题目某年 百度的面试题。一串首尾相连的珠子有 m 个，共有 N 种颜色（N <= 10）。设计一个算法，取出其中一段，要求包含所有 N 种颜色，并且长度最短。思路使用一个额外的数组 flags 存储颜色计数。若遍历的当前序列中包含了第 i 种颜色，则将数组中第 i 号元素值加 1。使用双指针遍历原珠子数组 beads ，分别表示最短包含 N 种颜色珠子的最短子串的首尾。两个指针，一开始都指向头结点 指针一往后移动，在范围内，当包含了所有颜色的时候，停下来。 指针二往后移动，
2020-08-06 17:35:52
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原创 python练习：两个链表的第一个公共结点
题目输入两个链表，找出它们的第一个公共结点。分析对于公共结点，解释应该是：如果两个单向链表存在公共节点，那么从第一个公共节点开始到最后一个节点都是公共节点。也就是说，相同的点，不仅值相同，后继节点也相同，那么同理公共结点后面的点也是不仅值相同，而且后继节点也相同。这样的话，就可以把两条链条看成Y字型了，某一个结点后面的点全部一样。例如下图中，链表 6 - 7 就是两个链表的公共链表，而节点6就是第一个公共节点。方法一最直观的当然就是暴力法——双重循环。那么在第一链表上顺序遍历
2020-07-30 15:16:22
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转载 Python练习：从1到n整数中1出现的次数
《剑指Offer》，面试题32的题目：输入一个整数n，求从1到n这n个整数的十进制表示中1出现的次数。例如输入12，从1到12这些整数中包含1的数字有1、10、11和12，所以1一共出现了5次。思路分析1位数，1~9中，1一共出现了1次；2位数，10~99中，10-19的十位上一共出现了 10*1=10 次，对于每个十位开头的数字 10~19、20~29，每个数个位上出现的是1-9中1出现的次数，共有9个区间 9*1=9 次；3位数，100~999，100~199 百位上出现了 1.
2020-07-29 22:49:51
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原创 python练习：输入两个字符串，从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符
题目输入两个字符串，从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。例如，输入”They are students.”和”aeiou”，则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”。第一种思路直接通过遍历，我们依次判定第一个字符串中是否存在第二个字符串中的第 i 个字符。如果存在，则删除该字符。该方法的时间复杂度为O(n^2)。代码def DeleteString(str1, str2): if str1 is None or str2 is None:
2020-07-29 22:36:53
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原创 python练习：输入一个字符串，输出该字符串中字符的所有组合
题目输入一个字符串，输出该字符串中字符的所有组合。例如abc，它的组合有a、b、c、ab、ac、bc、abc。第一种思路使用递归求解，可以考虑长度为n的字符串中m个字符的组合，设为C(n, m)，原问题的解即为C(n, 1)、C(n, 2)……C(n, n)的总和。对于求C(n, m)，从第一个字符开始。每个字符都有两种情况，要么被选中，要么不被选中。如果被选中，递归求解C(n-1,m-1)； 如果未被选中，递归求解C(n-1,m)。不管哪种方式，n的值都会减少。递归的终止条件是n=0或
2020-07-27 17:59:36
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原创 今日头条编程题——给定一个数组序列，需要求选出一个区间，使得该区间是所有区间中“区间中的最小数 * 区间所有数的和”的值最大的一个
题目描述给定一个数组序列，需要求选出一个区间，使得该区间是所有区间中经过如下计算的值最大的一个：区间中的最小数 * 区间所有数的和最后程序输出经过计算后的最大值即可，不需要输出具体的区间。如给定序列[6 2 1]则根据上述公式，可得到所有可以选定各个区间的计算值：[6] = 6 * 6 = 36;[2] = 2 * 2 = 4;[1] = 1 * 1 = 1;[6,2] = 2 * 8 = 16;[2,1] = 1 * 3 = 3;[6, 2, 1] = 1 * 9 =.
2020-07-06 17:17:47
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转载 python中yield的用法详解——最简单，最清晰的解释
我搜了好多讲解的，觉得这个博主是最能把小白讲懂的了。分享给大家一起学习~首先，如果你还没有对yield有个初步分认识，那么你先把yield看做“return”，这个是直观的，它首先是个return，普通的return是什么意思，就是在程序中返回某个值，返回之后程序就不再往下运行了。看做return之后再把它看做一个是生成器（generator）的一部分（带yield的函数才是真正的迭代器），好了，如果你对这些不明白的话，那先把yield看做return,然后直接看下面的程序，你就会明白yield的.
2020-07-04 17:20:23
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转载 8大排序算法的稳定和不稳定分析
在笔试题时，可能会遇到一个关于常见排序算法稳定性判别的问题，往往还是多选。当然如果你笔试之前已经记住了数据结构书上哪些是稳定的，哪些不是稳定的，做起来应该可以轻松搞定。本文是针对老是记不住这个或者想真正明白到底为什么是稳定或者不稳定的人准备的。先放结论：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序不是稳定的排序算法。 冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序是稳定的排序算法。 首先，排序算法的稳定性大家应该都知道，通俗地讲就是能保证排序前2个相等的数其在序列的前后位置顺序和...
2020-06-12 11:48:38
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转载 基于 AutoEncoder 的无监督聚类的实现
原文：How to do Unsupervised Clustering with Keras作者：Chengwei Zhang鉴于深度学习出色的非线性表征能力，其被普遍用于进行从输入到给定标签数据集的输出的映射，即：图像分类，需要有人工标注标签的数据集.但是，不管是对 XRay 图像的标注，还是对新闻报道的主题的标注，都依赖于人工进行，尤其是针对大规模数据集，其工作量很大，费时费力....
2020-03-26 13:05:23
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转载 一个值得深思的问题？为什么验证集的loss会小于训练集的loss
在本教程中，您将学习在训练自己的自定义深度神经网络时，验证损失可能低于训练损失的三个主要原因。我的验证损失低于训练损失！怎么可能呢？我是否意外地将训练和验证loss绘图的标签切换了？潜在地。 我没有像matplotlib这样的绘图库，因此将丢失日志通过管道传输到CSV文件，然后在Excel中进行绘图。 绝对容易发生人为错误。 我的代码中有错误吗？ 几乎可以确定。 我同时在自学J...
2019-11-24 22:16:37
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转载 如何清晰地思考
偶然看到了刘未鹏的书《暗时间》，还在阅读中。这篇博客有简略介绍了部分内容，值得好好阅读。原博客：https://blog.csdn.net/pongba/article/details/3549560...
2019-11-13 21:21:19
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原创 nvidia-smi查看GPU的使用信息并分析
登入服务器后，输入命令（注意中间无空格）：nvidia-smi或者可以使用命令（可以自动实时刷新GPU的使用情况）：nvidia-smi -l如果要周期性地输出显卡的使用情况，可以用watch指令实现（命令行参数-n，后边跟的是执行命令的周期，以s为单位。所以下面的命令表示，每10s刷新一下显示）：watch -n 10 nvidia-smi上图显示的显卡信息，第...
2019-11-13 21:13:07
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原创 tensorflow报错：FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value matching_filenames
执行tensorflow程序时报错：tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value matching_filenames [[Node: matching_filenames/read = Identity[T=DT_S...
2019-08-30 09:00:37
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原创 使用cv.imshow报错：error: (-215:Assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in function 'cv::imshow'
使用cv2显示图片：import tensorflow as tfimport cv2 as cvimage = cv.imread('F:\CODES\n07740461_173.jpg')cv.imshow("input", image)报错：解决1：将图片路径的 “\” 改为 “/” ，即可正确显示。image = cv.imread('F:/CODES/...
2019-08-29 15:50:20
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原创 填坑——TensorFlow_GPU和pytorch的安装配置
主要的安装流程参考：win10下Anaconda+VS2017+cuda9.0+cudnn+Pycharm安装配置tensorflow（GPU版）、win10在Anaconda上安装Pytorch1、NVIDIA安装程序失败安装好Anaconda和VS2017后，报错信息如上。所有组件全部未安装。有个回答是这样的：https://blog.csdn.net/hsqaihkl/ar...
2019-07-19 09:18:06
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原创 DANet论文及代码阅读笔记
《Dual Attention Network for Scene Segmentation》文章：https://arxiv.org/pdf/1812.03904.pdf代码：https://github.com/junfu1115/DANet/存在的问题为提高像素级识别特征表示的辨别能力：①利用多尺度上下文融合，结合不同的膨胀卷积和池化操作，来聚合多尺度上下文。②使用分解...
2019-07-15 12:15:12
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原创 torchnet安装及报错分析
看某大佬的代码是用到了torchnet，嗯……那就折腾一下吧torchnet是Facebook最新一次和人工智能(AI)有关的开源项目，用Lua语言撰写而成，执行于标准x86芯片或GPU上。对想要训练大规模深度学习系统的单位来说，有助于大幅节省I/O的成本。torchnet是用于torch的代码复用和模块化编程的框架，主要包含四个类 Dataset 以不同的方式对数据进行预处理 ...
2019-05-06 10:56:50
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转载 向量内积（点乘）和外积（叉乘）概念及几何意义
向量的内积（点乘）定义概括地说，向量的内积（点乘/数量积）。对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，如下所示，对于向量a和向量b：a和b的点积公式为：这里要求一维向量a和向量b的行列数相同。注意：点乘的结果是一个标量(数量而不是向量)定义：两个向量a与b的内积为 a·b = |a||b|cos∠(a, b)，特别地，0·a =a·0 = 0...
2019-04-18 21:28:06
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转载 深度学习中的正则化（Regularization）
看到一篇讲正则化的文章，例子真的很形象易理解哇，感谢作者~~~~作者：冉冉说链接：http://www.imooc.com/article/69484来源：慕课网一、Bias（偏差） & Variance（方差）在机器学习中，这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。假设我们正在做一个分类器，分别在训练集和验证集上测试，以下为四种可能的情况：...
2019-04-09 10:23:12
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原创 win10在Anaconda上安装Pytorch
Pytorch官网信息打开 PyTorch 的官网https://pytorch.org/ , 往下拉找到下如图所示的界面。你需要根据自己机器的情况，回答下面几个问题，以便获得适合你的 PyTorch 安装命令：• PyTorch Build 版本，你需要安装稳定版还是预览版• Your OS，你的操作系统是什么• Package，你准备用什么包管理器• Language，你准...
2019-03-09 10:38:29
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原创 win10下Anaconda+VS2017+cuda9.0+cudnn+Pycharm安装配置tensorflow（GPU版）
安装Anacondahttps://www.anaconda.com/download/（不推荐，官网下载慢）https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/（推荐：清华大学开源软件镜像站进行下载并配置镜像）安装Virtual Studiohttps://visualstudio.microsoft.com/zh-ha...
2019-03-05 10:35:29
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原创 Anaconda在GPU环境中安装pillow
在使用TensorFlow处理图片文件时，需要用到图像读取库：from pillow import Image，但这时候执行会报错，ModuleNotFoundError: No module named 'pillow'缺少PIL模块，但是我觉得Anaconda应该都包含这些模块了吧，好吧，还是重装一下试试吧。去pillow官网看一下http://pythonware.com/pro...
2019-02-26 23:01:24
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原创 Anaconda安装pillow时报错CondaHTTPError HTTP 000 CONNECTION FAILED for url
CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pk刚开始安装好TensorFlow（CPU）环境后，安装对应的jupter notbook时就报这种类型的错误，想着我不习惯用notebook，所以就没在意。这次是需要用到pillow包，安...
2019-02-26 23:00:13
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原创 Python3代码实现《机器学习实战》k近邻算法改进约会网站配对效果中出现的问题
报错1：No module named ‘kNN’解决：转而在Spyder中，先保存在自己的学习目录中，然后在命令提示符完成操作，保证目录要一致，也就是下面图中打马赛克的4个。 报错： name ‘reload’ is not defined解决：先调用imp标准库模块中可用的reload函数, 再模块重载报错：ValueError: invalid l...
2019-02-26 10:59:37
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原创 win10下的Anaconda配置TensorFlow环境（CPU版）
1.安装Anaconda首先，电脑上已经安装了Anaconda了。Anaconda 官网下载地址：https://www.continuum.io/downloads，也可以使用清华开源软件镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/先看一下安装的Anaconda版本吧，输入命令：conda --versio...
2019-02-18 10:33:43
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原创 House Robbing算法分析-Python实现
问题描述Money robbingA robber is planning to rob houses along a street. Each house has a certain amount of money stashed, the only constraint stopping you from robbing each of them is that adjacent hou...
2018-11-01 17:15:43
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转载 Cuckoo Filter：设计与实现
对于海量数据处理业务，我们通常需要一个索引数据结构，用来帮助查询，快速判断数据记录是否存在，这种数据结构通常又叫过滤器(filter)。考虑这样一个场景，上网的时候需要在浏览器上输入URL，这时浏览器需要去判断这是否一个恶意的网站，它将对本地缓存的成千上万的URL索引进行过滤，如果不存在，就放行，如果（可能）存在，则向远程服务端发起验证请求，并回馈客户端给出警告。索引的存储又分为有序和无序
2017-12-17 10:40:05
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原创 拉格朗日插值法《python数据分析与挖掘实践》
数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中地无关数据、重复数据、平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值等。缺失值处理的方法可分为3类：删除记录、数据插补和不处理。 删除含有缺失值的记录的方法有很大的局限性，它是以减少历史数据来换取数据的完备，会造成资源的大量浪费，将丢弃了大量隐藏在这些记录中的信息。尤其在数据集本来就包含很少记录的情况下，删除少量记录可能会严重影响
2017-11-06 19:06:44
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原创 Turtle绘制带颜色和字体的图形（Python3）
在Python中有很多编写图形程序的方法，一个简单的启动图形化程序设计的方法是使用Python内嵌的Turtle模块。Turtle是Python内嵌的绘制线、圆以及其他形状（包括文本）的图形模块。它很容易学习并且使用简单。一个Turtle实际上是一个对象，在导入Turtle模块时，就创建了对象，然后，可以调用Turtle对象的各种方法完成不同的操作。当创建一个Turtle对象时，它的位置被设定在（0,0）处——窗口的中心，而且它的方向被设置为向右。Turtle模块用笔来绘制图形。默认情况下，笔是向下
2017-10-09 17:39:37
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原创 小例子来理解MapReduce
MapReduce是由Google开发的针对大规模海量数据处理的分布式计算框架。MapReduce处理数据的两个核心阶段是Map（映射）和Reduce（化简）。简单地来，Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行聚集。
2017-08-13 15:44:16
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原创 <jsp>与<%@include file>
1、include指令：<%@include file="文件的绝对路径或者相对路径"%>file属性是必填的（绝对或相对路径），但它不支持任何的表达式，也不允许通过挂参方式来传递参数。（即不能使用变量赋值，只能写死）2、include动作：<jsp:include page="被包含文件的路径" flush="true/false"><...
2017-03-17 08:31:45
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原创 JSP声明语句/脚本段/表达式
JSP是Java Server Page的缩写，在传统的HTML页面中加入JSP标签和java的程序片段就构成了JSP。JSP中脚本元素包括3类：声明语句、脚本段和JSP表达式，在JSP页面中需要通过特殊的约定来表示这些元素，在客户端这些元素是不可见的，它们都是由服务器来执行。声明语句声明语句在JSP页面中定义方法和变量，其声明格式如下：<%! 声明变量或方法 ...
2017-03-16 22:35:45
5799
原创 静态网页/动态网页/伪静态网页/动态HTML
所谓"静态"指的是网页内容"固定不变"，当浏览者通过互联网的HTTP协议向Web服务器请求替换网页内容时，服务器仅仅是将原来已经设计好的静态HTML文档传送给用户的流量器，其页面的内容使用仅仅是标准的HTML代码，静态网页文件通常以htm、html等为后缀名。所谓"动态"，并不是指在网页中放几个带动画的GIF或者SWF图片和动画，而是指用户在浏览此网页时，可以根据本身的需求在网页中进行操作，而网页根据用户的输入，能够产生相应的结果来响应用户，那样的网页才叫动态网页，动态网页文件通常以.asp，.php等为
2017-03-14 10:39:55
13560
原创 JSP执行过程
WEB容器JSP页面的访问请求时，它将把该访问请求交给JSP引擎去处理。Tomcat中的JSP引擎就是一个Servlet程序，它负责解释和执行JSP页面。第一次请求：当服务器上的一个JSP页面被第一次请求执行时，服务器上的JSP引擎首先将JSP页面文件转译成一个.java文件，也就是servlet源程序，接着再把这个Servlet源程序编译这个java文件生成.class的字节码文件（对于Tomcat，生成的class文件默认情况下存放在<Tomcat>/work目录下），然后执行字节码文件响应客户端的请
2017-03-13 22:53:47
1404
转载 JSP编码问题：pageEncoding、contentType、charset、setCharacterEncoding和setContentType
pageEncoding 和contentType的预设都是 ISO8859-1。而随便设定了其中一个，另一个就跟着一样了(TOMCAT 4.1.27是如此)。但这不是绝对的，这要看各自JSPC的处理方式。pageEncoding不等于contentType，更有利亚洲区的文字 CJKV系JSP网页的开发和展示， (例pageEncoding=GB2312 不等于 contentType=utf-8)。jsp 文件不像.java，.java在被编译器读入的时候默认采用的是操作系统所设定的locale所对应
2017-03-13 21:28:13
640
原创 HTTP中Get与Post的区别
什么是 HTTP？超文本传输协议（HTTP）的设计目的是保证客户机与服务器之间的通信。HTTP 的工作方式是客户机与服务器之间的请求-应答协议。web 浏览器可能是客户端，而计算机上的网络应用程序也可能作为服务器端。举例：客户端（浏览器）向服务器提交 HTTP 请求；服务器向客户端返回响应。响应包含关于请求的状态信息以及可能被请求的内容。两种 HTTP 请求方法：GET
2017-03-13 19:30:24
737
原创 jQuery之trigger()/triggerHandler()
为什么要用trigger() ?相信刚开始接触大家也都有这样的想法：比如前台页面里有：<p id="p1">请点击这里！</p> ，你希望加载页面时就执行这个事件给这个这p绑定了click事件（将下面的代码写在$(function(){});里面）： $("#p1").click(function(){...
2017-03-13 10:49:36
672
原创 jQuery之has()/find()/filter()
1、has()方法语法：.has(selector)参数描述selector字符串值，包含匹配元素的选择器表达式。has()函数用于筛选出包含特定后代的元素（特定后代是指该元素至少有一个后代元素匹配指定的表达式），函数的返回值为jQuery类型，返回一个新的jQuery对象，该对象封装了当前jQuery对象的匹
2017-03-12 22:06:48
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转载 目前比较全的CSS重设(reset)方法总结
在当今网页设计/开发实践中，使用CSS来为语义化的(X)HTML标记添加样式风格是重要的关键。在设计师们的梦想中都存在着这样的一个完美世界:所有的浏览器都能够理解和适用多有CSS规则，并且呈现相同的视觉效果(没有兼容性问题)。但是，我们并没有生活在这个完美的世界，现实中发生的失窃却总是恰恰相反，很多CSS样式在不同的浏览器中有着不同的解释和呈现。 当今流行的浏览器(如:Firefox、O...
2017-02-24 17:15:59
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原创 谈一谈GVRP协议与VTP协议
1. GVRP的引入在大型的网络中，华为交换机之间的串联是很普遍的。一般交换机与交换机之间的互联端口都是配置成Trunk，即允许传输多个VLAN的。对于用户来说，手工配置太麻烦。一个规模比较大的网络可能包含多个VLAN，而且网络的配置也会随时发生变化，导致网络的拓扑结构逐个交换机配置TRUNK端口过于复杂。因此引入GVRP协议来解决这个问题：GVRP协议根据网络情况动态配置干道链路。2.什...
2017-02-15 00:24:06
19020
2
Deep Learning英文版书籍
2019-02-26
机器学习实战配套书籍的代码和数据
2019-02-26
Python语言程序设计原版 梁勇 pdf下载
2017-10-12
Windows程序设计中文版
2016-11-09
RFC中文完整版
2016-11-09
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