01 2018 档案
摘要：length()方法，length属性和size()的方法的区别: 1. length()方法是针对字符串来说的，要求一个字符串的长度就要用到它的length()方法； 2. length属性是针对Java中的数组来说的，要求数组的长度可以用其length属性； 3. java中的size()方法是
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摘要：冒泡排序法 1. 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 1. 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。 1. 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。 1. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需
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摘要：JRE(Java Runtime Enviroment) 是Java的运行环境。面向Java程序的使用者，而不是开发者。如果你仅下载并安装了JRE，那么你的系统只能运行Java程序。JRE是运行Java程序所必须环境的集合，包含JVM标准实现及 Java核心类库。它包括Java虚拟机、Java平台核
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摘要：设置JAVA_HOME: 一是为了方便引用，比如，JDK安装在C:\jdk1.6.0目录里，则设置JAVA_HOME为该目录路径, 那么以后要使用这个路径的时候, 只需输入%JAVA_HOME%即可, 避免每次引用都输入很长的路径串; 二则是归一原则, 当JDK路径改变的时候, 仅需更改JAVA_H
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摘要：1×1卷积，又称为Network in Network 如果卷积的输出输入都只是一个平面，那么1x1卷积核并没有什么意义，它是完全不考虑像素与周边其他像素关系。 但卷积的输出输入是长方体，所以1x1卷积实际上是对每个像素点，在不同的channels上进行线性组合（信息整合），且保留了图片的原有平面结
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摘要：
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摘要：21.栈的压入、弹出序列 输入两个整数序列，第一个序列表示栈的压入顺序，请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序，序列4，5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列，但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列。（注意：这
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摘要：18.二叉树的镜像 操作给定的二叉树，将其变换为源二叉树的镜像。 ==19.顺时针打印矩阵（这道题有难度）== ==见书P161== 输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字，例如，如果输入如下矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
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摘要：
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摘要：15.反转链表 输入一个链表，反转链表后，输出链表的所有元素。 解法一：（使用栈） 解法二： 16.合并两个排序的链表 输入两个单调递增的链表，输出两个链表合成后的链表，当然我们需要合成后的链表满足单调不减规则。 解法一： public class Solution { public ListNod
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摘要：``` # bytes object b = b"example" # str object s = "example" # str to bytes bytes(s, encoding = "utf8") # bytes to str str(b, encoding = "utf-8") # an alternative ...
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摘要：对于输出的size计算： out_height=（(input_height filter_height + padding_top+padding_bottom)/stride_height ）+1 out_width=（(input_width filter_width + padding_le
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摘要：
 Contains Duplicate II JAVA 33.(532) K diff Pairs in an Array JAVA 37.(661) Image Smoother JAVA 39.(697) Degree of an Array JAVA class Sol
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摘要：一、什么是ML策略 假设你正在训练一个分类器,你的系统已经达到了90%准确率,但是对于你的应用程序来说还不够好,此时你有很多的想法去继续改善你的系统： 收集更多训练数据 训练集的多样性不够，收集更多的具有多样性的实验数据和更多样化的反例集。 使用梯度下降法训练更长的时间 尝试一个不同的优化算法，例如
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摘要：leetcode 第五天 2018年1月6日 22.(566) Reshape the Matrix JAVA class Solution { public int[][] matrixReshape(int[][] nums, int r, int c) { int[][] newNums =
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摘要：BN作用： 1. 加速收敛 2. 控制过拟合，可以少用或不用Dropout和正则 3. 降低网络对初始化权重不敏感 4. 允许使用较大的学习率 一、如何加速收敛？ 1. 通过归一化输入值/隐藏单元值，以获得类似的范围值，可加速学习。 2. 限制了在前层的参数更新会影响数值分布的程度，使层的输出更加稳
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摘要：一、Momentum 1. 计算dw、db. 2. 定义v_db、v_dw $$ v_{dw}=\beta v_{dw}+(1 \beta)dw $$ $$ v_{db}=\beta v_{db}+(1 \beta)db $$ 3. 更新dw、db $$ dw=w \alpha v_{dw} $$
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摘要：leetcode 第四天 2018年1月4日 15.（628）Maximum Product of Three Numbers JAVA 16.（628）==Maximum Product of Three Numbers== JAVA 17.(643) Maximum Average Subarr
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摘要：leetcode 第二天 2017年12月27日 4.（118）Pascal's Triangle JAVA 6.（717）1 bit and 2 bit Characters JAVA 1. Python 1. 8.（695）Max Area of Island JAVA 递归 9.（26）Rem
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