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摘要: 0、平时自己用的命令 在跑一些程序,例如deep learning的时候,总是希望查看一下cpu、gpu、内存的使用率。 (1)cpu、内存情况:使用top命令; (2)查看gpu:使用 nvidia-smi 命令,但只显示一次,nvidia-smi -l:实时检测更新;watch -n 10 nv 阅读全文
posted @ 2018-07-25 17:28 深度机器学习 阅读(827) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、C++中输出指定保留的小数位数。 这里还要注意,每次输出只要设置一次就行了,因为这两个的作用范围是后续对象,而不是仅对后一个对象起作用。 阅读全文
posted @ 2018-07-25 17:14 深度机器学习 阅读(1094) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、使用algorithm中的reverse函数,string类型字符建议使用。 2、使用string.h中的strrev函数,char类型字符建议使用。 C++中有函数strrev,功能是对字符串实现反转,但是要记住,strrev函数只对字符数组有效,对string类型是无效的。 3、翻转句子单词 阅读全文
posted @ 2018-07-25 16:58 深度机器学习 阅读(8148) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: 1、287. 寻找重复数 给定一个包含 n + 1 个整数的数组 nums,其数字都在 1 到 n 之间(包括 1 和 n),可知至少存在一个重复的整数。假设只有一个重复的整数,找出这个重复的数。 示例 1: 示例 2: 说明: 方法一:改变了原来的数组,严格说不对 方法二:不改变原来数组的方法,二 阅读全文
posted @ 2018-07-24 17:37 深度机器学习 阅读(4609) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、845. 数组中的最长山脉 我们把数组 A 中符合下列属性的任意连续子数组 B 称为 “山脉”: B.length >= 3 存在 0 < i < B.length - 1 使得 B[0] < B[1] < ... B[i-1] < B[i] > B[i+1] > ... > B[B.lengt 阅读全文
posted @ 2018-07-24 12:10 深度机器学习 阅读(320) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、349. 两个数组的交集 给定两个数组,写一个函数来计算它们的交集。 例子: 给定 num1= [1, 2, 2, 1], nums2 = [2, 2], 返回 [2]. 提示: 每个在结果中的元素必定是唯一的。 我们可以不考虑输出结果的顺序。 这道题让我们找两个数组交集的部分(不包含重复数字) 阅读全文
posted @ 2018-07-22 15:18 深度机器学习 阅读(311) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、154. 寻找旋转排序数组中的最小值 II 假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。 ( 例如,数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。 请找出其中最小的元素。 注意数组中可能存在重复的元素。 class Solution { publi 阅读全文
posted @ 2018-07-22 14:12 深度机器学习 阅读(309) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、128. 最长连续序列 给定一个未排序的整数数组,找出最长连续序列的长度。 要求算法的时间复杂度为 O(n)。 示例: 输入: [100, 4, 200, 1, 3, 2] 输出: 4 解释: 最长连续序列是 [1, 2, 3, 4]。它的长度为 4。方法1:这道题要求求最长连续序列,并给定了O 阅读全文
posted @ 2018-07-22 10:08 深度机器学习 阅读(267) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、CNN最成功的应用是在CV 那为什么NLP和Speech的很多问题也可以用CNN解出来?为什么AlphaGo里也用了CNN?这几个不相关的问题的相似性在哪里?CNN通过什么手段抓住了这个共性? 以上几个不相关问题的相关性在于,都存在局部与整体的关系,由低层次的特征经过组合,组成高层次的特征,并且 阅读全文
posted @ 2018-07-14 21:49 深度机器学习 阅读(878) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、时域卷积=频域相乘 这种频域相乘的特性可以用于快速求一些特定函数的积分,因为『卷积』的本质是积分,而很多特定函数存在傅里叶变换和反变换,所以与其直接求解积分函数,不如把他们变换到频域,直接进行频谱函数『相乘』,然后再反变换回来,就得到积分结果了。 卷积核本质上是一个二维函数,有对应的频谱函数,因 阅读全文
posted @ 2018-07-13 22:56 深度机器学习 阅读(1515) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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