摘要：
问题：多个数字相加，求无重复的组合有多少个？ 思路：nSum回溯到2Sum class Solution: def fourSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[List[int]]: return self.nSum(nums, targe 阅读全文
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Elasticsearch怎么诞生的？ （1）思考：大规模数据如何检索？ 如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(mysql、sybase、oracle、达梦、神通、mongodb、hbase…) 2）如何解决单点故障； 阅读全文
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1、给你一个可装载重量为 W 的背包和 N 个物品，每个物品有重量和价值两个属性。其中第 i 个物品的重量为 wt[i]，价值为 val[i]，现在让你用这个背包装物品，最多能装的价值是多少？ 思路：0-1背包问题，注意dp[ ]的定义，状态转移的公式， # dp[N][W] 代表 对于前 i 个物 阅读全文
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1、已知某一个字母序列，把序列中的字母按出现顺序压入一个栈，在入栈的任意过程中，允许栈中的字母出栈，求所有可能的出栈顺序思路：遍历序列中的每一个字母，先把当前字母入栈，这个时候，栈中肯定有字母，你可以选择继续遍历序列，也可以在这个时候把栈中的字母一个一个出栈，最后，遍历完序列后，再把栈中的所有字母顺 阅读全文
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分类的深度网络最新的两个注意点： 1、SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）- 论文的动机是从特征通道之间的关系入手，希望显式地建模特征通道之间的相互依赖关系。另外，没有引入一个新的空间维度来进行特征通道间的融合，而是采用了一种全新的“特征重标定”策略。具体来说 阅读全文
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转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/42018282 一 NMS NMS算法的大致思想：对于有重叠的候选框：若大于规定阈值（某一提前设定的置信度）则删除，低于阈值的保留。对于无重叠的候选框：都保留。 所谓非极大值抑制：先假设有6个输出的矩形框(即proposal_clip_ 阅读全文
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CornerNethourglass network -> prediction module = corner pooling -> heatmaps + embedding + offsets corner polling，获取角点信息1、左上角的点和左边和上边的特征有关，因此角池化后会有这两个 阅读全文
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序言： 对于小目标图像分割任务，一副图画中往往只有一两个目标，这样会加大网络训练难度，一般有三种方法解决： 1、选择合适的loss，对网络进行合理优化，关注较小的目标。 2、改变网络结构，使用attention机制。 3、类属attention机制，即先检测目标区域，裁剪后再分割训练。 场景： 现在 阅读全文
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函数是 object 对象。此外，函数还： 可以像变量一样赋值 可以在另一个函数内部定义 可以像变量一样赋值 可以在另一个函数内部定义 好，你已经掌握了装饰器所需的全部知识。正如你所见，装饰器是“包装器”，也就是说 它们允许你在它们装饰的函数的前面和后面运行其他代码 ，而不必修改函数本身。 装饰器的 阅读全文
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1、格式化字符串f-string 2、路径管理库Pathlib 3、类型提示Type hinting 4、枚举类enum 5、itertools模块 无限迭代器代码如下: 1 2 3 4 迭代器 参数 结果 例子 count() start, [step] start, start+step, st 阅读全文