12 2017 档案
摘要：树结点结构体： 因为在后序遍历中，要保证左孩子和右孩子都已被访问并且左孩子在右孩子前访问才能访问根结点 第一种: 对于任一结点P，将其入栈，然后沿其左子树一直往下搜索，直到搜索到没有左孩子的结点，此时该结点出现在栈顶，但是此时不能将其出栈并访问，因此其右孩子还为被访问。所以接下来按照相同的规则对其右
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摘要：描述两个数的a，b的gcd为1，即a，b互质，现在给你一个数m，你知道与它互质的第k个数是多少吗？与m互质的数按照升序排列。 样例输出 首先对m进行质因数分解，求出m有哪些质因数，然后用容斥求[1, mid]内与m互质的数有多少个。 判断的时候，[1,mid]之间与m互质的数的数量 = mid -
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摘要：非线性回归问题的参数求解，反向求导基本流程。Variable 计算时, 它在后台一步步默默地搭建着一个庞大的系统, 叫做计算图, computational graph. 这个图将所有的计算步骤 (节点) 都连接起来, 最后进行误差反向传递的时候, 一次性将所有 variable 里面的修改幅度 (
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摘要：转自：https://sherlockliao.github.io/2017/07/10/backward/ backward只能被应用在一个标量上，也就是一个一维tensor，或者传入跟变量相关的梯度。 特别注意Variable里面默认的参数requires_grad=False，所以这里我们要重
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摘要：首先，我们定义好一个LSTM网络，然后给出一个句子，每个句子都有很多个词构成，每个词可以用一个词向量表示，这样一句话就可以形成一个序列，我们将这个序列依次传入LSTM，然后就可以得到与序列等长的输出，每个输出都表示的是一种词性，比如名词，动词之类的，还是一种分类问题，每个单词都属于几种词性中的一种。
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摘要：一、tensorflow读取机制图解 我们必须要把数据先读入后才能进行计算，假设读入用时0.1s，计算用时0.9s，那么就意味着每过1s，GPU都会有0.1s无事可做，这就大大降低了运算的效率。 解决这个问题方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中，将数据读入内存的一个队列，如下图所示： 读取线程
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摘要：list 修改列表元素： 下标直接修改 list[下标]=值 列表添加元素： list.append(值)末尾追加 列表插入元素： list.insert(下标，元素) 列表删除元素： del list[下标] 直接删除 变量=list.pop() 弹出末尾值 list.pop(下标) 任何位置的值
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