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摘要: 题目描述 编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target。该矩阵具有以下特性: 每行的元素从左到右升序排列。 每列的元素从上到下升序排列。 示例: 现有矩阵 matrix 如下: [ [1, 4, 7, 11, 15], [2, 5, 8, 12, 19], 阅读全文
posted @ 2020-06-17 23:23 Flix 阅读(178) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目描述 给定正整数数组 A,A[i] 表示第 i 个观光景点的评分,并且两个景点 i 和 j 之间的距离为 j - i。 一对景点(i < j)组成的观光组合的得分为(A[i] + A[j] + i - j):景点的评分之和减去它们两者之间的距离。 返回一对观光景点能取得的最高分。 示例: 输入: 阅读全文
posted @ 2020-06-17 22:51 Flix 阅读(115) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目描述 实现获取下一个排列的函数,算法需要将给定数字序列重新排列成字典序中下一个更大的排列。 如果不存在下一个更大的排列,则将数字重新排列成最小的排列(即升序排列)。 必须原地修改,只允许使用额外常数空间。 示例: 以下是一些例子,输入位于左侧列,其相应输出位于右侧列。 1,2,3 → 1,3,2 阅读全文
posted @ 2020-06-16 23:16 Flix 阅读(221) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在训练模型时,我们可以基于梯度使用不同的优化器(optimizer,或者称为“优化算法”)来最小化损失函数。这篇文章对常用的优化器进行了总结。 BGD BGD 的全称是 Batch Gradient Descent,中文名称是批量梯度下降。顾名思义,BGD 根据整个训练集计算梯度进行梯度下降 \[ 阅读全文
posted @ 2020-06-16 22:09 Flix 阅读(6925) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目描述 给定一个二叉搜索树(Binary Search Tree),把它转换成为累加树(Greater Tree),使得每个节点的值是原来的节点值加上所有大于它的节点值之和。 示例: 输入: 原始二叉搜索树: 5 / \ 2 13 输出: 转换为累加树: 18 / \ 20 13 题目链接: ht 阅读全文
posted @ 2020-06-15 23:04 Flix 阅读(225) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ## 题目描述 给定一个二叉树,找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 **说明:** 叶子节点是指没有子节点的节点。 **示例:** ```html 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回它的最 阅读全文
posted @ 2020-06-15 22:15 Flix 阅读(252) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目描述 给定一个二叉树,找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例: 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回它的最大深度 3 。 题目链接: https 阅读全文
posted @ 2020-06-15 21:44 Flix 阅读(168) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目描述 给出一个无重叠的 ,按照区间起始端点排序的区间列表。 在列表中插入一个新的区间,你需要确保列表中的区间仍然有序且不重叠(如果有必要的话,可以合并区间)。 示例: 输入: intervals = [[1,3],[6,9]], newInterval = [2,5] 输出: [[1,5],[6 阅读全文
posted @ 2020-06-14 22:59 Flix 阅读(188) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目描述 给定一个整数 n,求以 1 ... n 为节点组成的二叉搜索树有多少种? 示例: 输入: 3 输出: 5 解释: 给定 n = 3, 一共有 5 种不同结构的二叉搜索树: 1 3 3 2 1 \ / / / \ \ 3 2 1 1 3 2 / / \ \ 2 1 2 3 题目链接: htt 阅读全文
posted @ 2020-06-14 22:09 Flix 阅读(114) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 通常我们训练出的模型都比较大,将这些模型部署到例如手机、机器人等移动设备上时比较困难。模型压缩(model compression)可以将大模型压缩成小模型,压缩后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。这篇文章总结了几种常用的模型压缩方法:网络裁剪(network pruning)、知识蒸馏( 阅读全文
posted @ 2020-06-12 22:31 Flix 阅读(4680) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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