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摘要: 最近邻:选择离它所映射到的位置最近的输入像素的灰度值为插值结果。 最近邻:选择离它所映射到的位置最近的输入像素的灰度值为插值结果。 图像的缩放很好理解,就是图像的放大和缩小。传统的绘画工具中,有一种叫做“放大尺”的绘画工具,画家常用它来放大图画。当然,在计算机上,我们不再需要用 放大尺去放大或缩小图 阅读全文
posted @ 2018-05-16 19:32 ranjiewen 阅读(577) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Full-body High-resolution Anime Generation with Progressive Structure-conditional Generative Adversarial Networks,即用PSGAN生成高分辨率的全身动画。据了解,DeNA的业务涵盖社交游戏 阅读全文
posted @ 2018-05-15 19:12 ranjiewen 阅读(2551) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 统计一个数字在排序数组中出现的次数。 统计一个数字在排序数组中出现的次数。 (剑指Offer)面试题38:数字在排序数组中出现的次数 STL源码学习 lower_bound和upper_bound算法 STL中的二分查找——lower_bound 、upper_bound 、binary_searc 阅读全文
posted @ 2018-05-13 11:43 ranjiewen 阅读(628) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 请实现两个函数,分别用来序列化和反序列化二叉树 以前提交的内存超出了,可能现在要用非递归实现了 阅读全文
posted @ 2018-05-10 16:19 ranjiewen 阅读(445) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: linux下查找某个文件位置的方法 whereis <程序名称> 查找软件的安装路径 -b 只查找二进制文件 -m 只查找帮助文件 -s 只查找源代码 -u 排除指定类型文件 -f 只显示文件名 -B <目录> 在指定目录下查找二进制文件 -M <目录> 在指定目录下查找帮助文件 -S <目录> 在 阅读全文
posted @ 2018-05-10 00:18 ranjiewen 阅读(276) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 深度学习目标检测模型全面综述:Faster R-CNN、R-FCN和SSD 一个应用于物体识别的迁移学习工具链:来检测桃子 深度学习目标检测模型全面综 阅读全文
posted @ 2018-05-06 14:47 ranjiewen 阅读(2920) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: // 第二题O(n)空间 #if 0 typedef long long ll; int main() { ll n; while (cin >> n) { if (n < 5) { cout << 1 << endl; continue; } vector<ll> dp(n + 1); dp[0] 阅读全文
posted @ 2018-05-06 14:28 ranjiewen 阅读(3886) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 恕我愚昧,今天才知道斐波拉契还可以这样解 源于上次快手的笔试题,本来以为很简单的斐波拉契结果总是时间超时 矩阵快速幂 精髓:比如A^19 => (A^16)*(A^2)*(A^1),显然采取这样的方式计算时因子数将是log(n)级别的(原来的因子数是n),不仅这样,因子间也是存在某种联系的,比如A^ 阅读全文
posted @ 2018-05-06 14:10 ranjiewen 阅读(2050) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 请用递归方式实现二叉树的先序、中序和后序的遍历打印。 给定一个二叉树的根结点root,请依次返回二叉树的先序,中序和后续遍历(二维数组的形式)。 /* struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; 阅读全文
posted @ 2018-05-04 21:11 ranjiewen 阅读(196) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: protobuf安装及一个Demo protobuf安装及一个Demo Protobuf是Google开源的一款类似于Json,XML数据交换格式,其内部数据是纯二进制格式,不依赖于语言和平台,具有简单,数据量小,快速等优点。目前用于序列化与反序列化官方支持的语言有C++,C#, GO, JAVA, 阅读全文
posted @ 2018-05-04 16:45 ranjiewen 阅读(269) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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