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StrongYaYa
在泪水中浸泡过的微笑最灿烂,从迷惘中走出来的灵魂最清醒。
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2016年9月19日
用队列实现拓扑排序(致敬京东面试)
摘要: 题目: 在一个有向无回路图G=(V,E)上,执行拓扑排序的另一种方法是重复地寻找一个入度为0的顶点,将该点输出,并将该顶点及其所有的出边从图中删除。解释如何来实现这一想法,才能使得它的运行时间为O(V+E)。如果G中包含回路的话,这个算法在运行时会发生什么? 思考: 初始时,所有入度为0的顶点入队列
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posted @ 2016-09-19 22:01 StrongYaYa
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leetcode之Ransom Note
摘要: 题目描述:
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posted @ 2016-09-19 20:15 StrongYaYa
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2016年9月14日
CNN中dropout层的理解
摘要: dropout是在训练神经网络模型时,样本数据过少,防止过拟合而采用的trick。那它是怎么做到防止过拟合的呢? 首先,想象我们现在只训练一个特定的网络,当迭代次数增多的时候,可能出现网络对训练集拟合的很好(在训练集上loss很小),但是对验证集的拟合程度很差的情况。所以,我们有了这样的想法:可不可
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posted @ 2016-09-14 12:31 StrongYaYa
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2016年9月13日
python中的zip、map、reduce 、lambda函数的使用。
摘要: lambda只是一个表达式,函数体比def简单很多。 lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。 lambda表达式是起到一个函数速写的作用。允许在代码内嵌入一个函数的定义。 如下例子: 定义了一个lambda表达式,求三个数的和。 再看一个例
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posted @ 2016-09-13 22:44 StrongYaYa
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2016年9月12日
numpy的random模块
摘要: 翻译自官网的文档。转自http://www.mamicode.com/info-detail-507676.html 随机抽样 (numpy.random) 简单的随机数据 rand(d0, d1, ..., dn) 随机值 >>> np.random.rand(3,2) array([[ 0.14
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posted @ 2016-09-12 11:02 StrongYaYa
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2016年9月10日
python获取当前路径
摘要: 转自:http://www.cnblogs.com/wind-wang/p/5822192.html python获取当前路径 import os,sys 使用sys.path[0]、sys.argv[0]、os.getcwd()、os.path.abspath(__file__)、os.path.
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posted @ 2016-09-10 21:53 StrongYaYa
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2016年8月1日
海量文件查重SimHash和Minhash
摘要: SimHash 事实上,传统比较两个文本相似性的方法,大多是将文本分词之后,转化为特征向量距离的度量,比如常见的欧氏距离、海明距离或者余弦角度等等。两两比较固然能很好地适应,但这种方法的一个最大的缺点就是,无法将其扩展到海量数据。例如,试想像Google那种收录了数以几十亿互联网信息的大型搜索引擎,
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posted @ 2016-08-01 22:51 StrongYaYa
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2016年7月19日
刷题中熟悉Shell命令之Tenth Line和Transpose File [leetcode]
摘要: 首先介绍题目中要用的4个Shell命令 sed awk head tail的常用方法。(打好地基,才能建成高楼!) sed:(转自:http://www.cnblogs.com/barrychiao/archive/2012/09/27/2706300.html) 1.定位行 sed命令用来处理文本
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posted @ 2016-07-19 14:01 StrongYaYa
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