KMP算法--解决字符串匹配问题--模式串是否在文本串出现过
摘要：KMP算法--解决字符串匹配问题--模式串是否在文本串出现过 *利用之前判断过的信息，通过next数组保存最长公共子序列的长度 *搜索词/模式串 移动的位数=已匹配的字符数-对应的部分匹配值 在韩的例子里ABCDABD 初次匹配匹配了ABCDAB 6位，对应2，所以移动6-2=4位 e.g. 文本串
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代码随想录算法训练营第六天|242.有效的字母异位词 349. 两个数组的交集 202. 快乐数 1. 两数之和
摘要：哈希表部分： 哈希表，简单来说就是k-v形式查询的结构，用来快速判断一个元素是否出现集合里，如hashmap 核心是哈希函数，k存哈希函数的值，找的时候找查询项的哈希函数值就行，返回v 出现哈希碰撞的时候，查找的流程怎么走呢？（*存疑，之后查一下） 类型：数组+集合set（set、multiset、
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代码随想里算法训练营第四天|
摘要：24. 两两交换链表中的节点 题目 给你一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题（即，只能进行节点交换）。 第一想法 第一次做这个题的时候其实没搞懂怎么两两交换，原来是12、34、56这样... 应该是反转链表的变体，先判断头节点的nex
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代码随想录算法训练营第三天| 203.移除链表元素 ，707.设计链表 ，206.反转链表
摘要：203.移除链表元素 题目 给你一个链表的头节点 head 和一个整数 val ，请你删除链表中所有满足 Node.val == val 的节点，并返回 新的头节点 。 第一想法 定义一个指针a指向头节点，顺序遍历链表，循环结束的条件是指针a.next为null 删除操作是判断a.next.val=
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代码随想录算法训练营第二天| 977.有序数组的平方 ，209.长度最小的子数组 ，59.螺旋矩阵II
摘要：977.有序数组的平方 题目 给你一个按 非递减顺序 排序的整数数组 nums，返回 每个数字的平方 组成的新数组，要求也按 非递减顺序 排序。 第一想法 隐隐约约有印象是用双指针法头尾一起向中间移动，因为这个数组的特点决定了平方数中间小两边大 思路&题解 class Solution { publ
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代码随想录算法训练营第一天| 704. 二分查找、27. 移除元素
摘要：704 二分查找 题目 给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。 第一想法 判断条件是 value = target 因为数组是升序，其实每种查找方法应该相差不大？ 不过
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碎碎念
摘要：吐血，终于把上半年学的神经网络相关的笔记复习了一遍顺便发了，这本书对数学基础一般的我来说很有用，按着公式推导一下思路都清晰了很多，最大的问题就是容易忘、、 接下来一段时间开始跟代码随想录、学计算机网络❤❤❤ 因为在实习会隔段时间更新一点物联网和Linux相关的学习记录❤❤❤
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卷积神经网络
摘要：卷积神经网络CNN——常用于图像识别 （1）卷积层 · 卷积——通过对图像进行卷积运算，可以对图像的某个特征进行选择性的增强或减弱 · 图像的局部性——各个像素点与其附近的像素点之间具有强关联——卷积层利用此对图像的特征进行检测 · 图像的张数——RGB就是三个，即通道数，单色图像通道数为1 · 通
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深度神经网络
摘要：需要解决的问题： 1、掉入局部最优解的陷阱 2、过拟合（陷入对特定模式的数据进行最优化，无法对未知输入进行正确的预测） 3、梯度消失——使用ReLU作为激励函数 4、学习时间过长 一些解决方案： 1、更换最优化算法 2、批次尺寸最优化 3、对超参数的最优化（神经网络层数、神经元个数、学习系数） 4、
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神经网络相关（4）-反向传播的实现
摘要：反向传播的实现--回归 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt input_data = np.arange(0,np.pi*2,0.1) correct_data = np.sin(input_da
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神经网络相关（3）-反向传播
摘要：反向传播 训练数据与测试数据 损失函数 常用：平方和误差、交叉熵误差 平方和误差 适用于计算连续数值的情况 def square_sum(y,t): return 1.0/2.0*np.sum(np.square(y-t)) 交叉熵误差 学习速度很快，偏差容易被迅速消除 def (y,t): ret
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神经网络相关（2）
摘要：多个神经元的实现——回归问题： %matplotlib inline #IPython的魔法函数，可以在IPython编译器里直接使用，作用是内嵌画图，省略掉plt.show()这一步，直接显示图像 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
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神经网络相关（1）
摘要：神经网络 权重w 偏置b 激励函数 f = Σxw + b 上层网络→下层网络 m*n矩阵代表权重矩阵；偏置的数量和下层网络的神经元数量一致，为n； u = np.dot(x,w) + b 一般来说，输出层的神经元数量n个，则用n阶形式的独热编码格式数据来表示 几种激励函数： 1、阶跃函数 阶梯型函
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深度学习的一些基础函数
摘要：上半年学习的一些记录 主要参考的书：《写给新手的深度学习：用Python学习神经网络和反向传播》 Numpy： linspace reshape 广播机制（数组在某一轴上扩展，值和原来一样，扩展之后可以和其他维度的数组做基本计算） 切片 transpose 调换轴 其中transpose(1,0)等
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物联网相关-DPI 深度报文检测
摘要：DPI 深度报文检测 deep packet inspection 深度报文检测，提出的背景是：如P2P、流媒体等新的网络业务的出现，运营商这边的数据流量和网络流量压力变大，需要对流量进行检测，来升级、服务。 简单的报文检测，只分析：源IP、目的IP、源端口、目的端口、协议类型 深度报文检测，是加上
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黑马测试学习记录（2）
摘要：*Python 的unittest框架 TestCase import unittest class TestDemo(unittest.TestCase): def test_method1(self): print('测试方法1') def test_method2(self): print('
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黑马测试学习记录（1）
摘要：*主流技能： 功能测试、自动化测试、接口测试（用postman，对模块/系统之间的数据请求地址来测试）、性能测试（模拟多人、找服务器的缺陷） *测试分类： 按阶段（单元、集成、系统、验收）；代码可见度（黑盒-功能、白盒-代码/单元、灰盒-接口/集成）；自动化测试更偏功能测试；性能测试更偏接口 *测试
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