摘要：
题目：349. 两个数组的交集 给定两个数组，编写一个函数来计算它们的交集。 输入：nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2] 输出：[2] 输入：nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4] 输出：[9,4] 说明： 输出结果中的每个元素一定是唯一 阅读全文
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搭建RNN 声明： 1 - RNN的前向传播 1.1 - RNN单元 from torch.nn.parameter import Parameter #参数更新和优化函数 from collections import Counter #Counter 计数器 import numpy as np 阅读全文
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1 - 词向量运算 如何加载训练好了的词向量 使用余弦相似性计算相似度 使用词嵌入来解决“男人与女人相比就像国王与____ 相比”之类的词语类比问题 修改词嵌入以减少性别偏见等 读数据: words：单词的集合 word_to_vec_map ： 字典类型，单词到GloVe向量的映射 使用50维的向 阅读全文
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实现一个卷积神经网络的一些模块 import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0, 4.0) plt.rcPa 阅读全文
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优化算法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io import math import sklearn import sklearn.datasets import opt_utils # help fun 阅读全文
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任务 一、初始化参数： 使用0来初始化参数。 使用随机数来初始化参数。 使用抑梯度异常初始化参数（参见视频中的梯度消失和梯度爆炸）。 二、正则化模型： 使用二范数对二分类模型正则化，尝试避免过拟合。 使用随机删除节点的方法精简模型，同样是为了尝试避免过拟合。 三、梯度校验 ： 对模型使用梯度校验，检 阅读全文
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构建具有单隐藏层的2类分类神经网络 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from testCases import * import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.lin 阅读全文
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使用Numpy的基础Python、logistic回归 import torch import numpy as np import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from tor 阅读全文
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词向量 学习目标 用Skip-thought模型训练词向量 学习使用PyTorch dataset和dataloader 学习定义PyTorch模型 学习torch.nn中常见的Module Embedding 学习常见的PyTorch operations bmm logsigmoid 保存和读取 阅读全文
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FizzBuzz小游戏 FizzBuzz是一个简单的小游戏。游戏规则如下：从1开始往上数数，当遇到3的倍数的时候，说fizz，当遇到5的倍数，说buzz，当遇到15的倍数，就说fizzbuzz，其他情况下则正常数数。 我们可以写一个简单的小程序来决定要返回正常数值还是fizz, buzz 或者 fi 阅读全文
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工厂模式 还没有工厂时代：假如还没有工业革命，如果一个客户要一款宝马车，一般的做法是客户去创建一款宝马车，然后拿来用。 简单工厂模式：后来出现工业革命，用户不用去创建宝马车，因为客户有一个工厂来帮他创建宝马想要什么车，这个工厂就可以建。比如想要320i系列车。工厂就创建这个系列的车。即工厂可以创建产 阅读全文
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概述 设计模式是解决问题的方案，学习现有的设计模式可以做到经验复用。 学习设计模式的意义 设计模式的本质是面向对象设计原则的实际运用，是对类的封装性、继承性和多态性以及类的关联关系和组合关系的充分理解。 正确使用设计模式具有以下优点： 可以提高程序员的思维能力、编程能力和设计能力 使程序设计更加标准 阅读全文
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找环的入口 题目：142. 环形链表II 给定一个链表，返回链表开始入环的第一个节点。 如果链表无环，则返回 null。 为了表示给定链表中的环，我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。 如果 pos 是 -1，则在该链表中没有环。注意，pos 仅仅是用于标识环的情 阅读全文