摘要： 要知道，与机器学习模型不同，深度学习模型里面充满了各种超参数。而且，并非所有参数变量都能对模型的学习过程产生同样的贡献。 考虑到这种额外的复杂性，在一个多维空间中找到这些参数变量的最佳配置并不是件容易的事情。 每一位科学家和研究人员，都希望在现有的资源条件下（计算、金钱和时间），找到最佳的模型。 通 阅读全文

摘要： 注意：++i指的是先计算i+1，然后将其赋给i 注：交换失败 注意：delete释放之后，变为迷途指针。 注：n-->0是先判断n是否大于0，判断完之后再执行-1操作。 cout<<*p++<<" "先输出p，在执行+1操作。 阅读全文

摘要： 程序的开发过程 程序 源程序：用源语言写的，有待翻译的程序； 目标程序：源程序通过翻译程序加工以后生成的机器语言程序； 可执行程序：连接目标程序以及库中的某些文件，生成的一个可执行文件，例如Windows系统平台上的.EXE文件。 三种不同类型的翻译程序 汇编程序：将汇编语言源程序翻译成目标程序； 阅读全文

摘要： 题目描述： 输入一个字符串,按字典序打印出该字符串中字符的所有排列。例如输入字符串abc,则打印出由字符a,b,c所能排列出来的所有字符串abc,acb,bac,bca,cab和cba。 输入描述: 输入一个字符串,长度不超过9(可能有字符重复),字符只包括大小写字母。 Ways 很多人使用pyth 阅读全文

摘要： 题目描述 输入一颗二叉树的跟节点和一个整数，打印出二叉树中结点值的和为输入整数的所有路径。路径定义为从树的根结点开始往下一直到叶结点所经过的结点形成一条路径。(注意: 在返回值的list中，数组长度大的数组靠前) # -*- coding:utf-8 -*- # class TreeNode: # 阅读全文

摘要： 题目描述 输入一个整数数组，判断该数组是不是某二叉搜索树的后序遍历的结果。如果是则输出Yes,否则输出No。假设输入的数组的任意两个数字都互不相同。 # -*- coding:utf-8 -*- class Solution: def VerifySquenceOfBST(self, sequenc 阅读全文

摘要： 学习率的调整 从梯度下降算法的角度来说，通过选择合适的学习率，可以使梯度下降法得到更好的性能。学习率，即参数到达最优值过程的速度快慢，如Andrew Ng的Stanford公开课程所说，假如你从山峰的最高点根据梯度下降法寻找最优值，当你学习率过大，即下降的快，步子大，那么你很可能会在某一步跨过最优值 阅读全文

摘要： 1.线性回归 线性回归是回归任务最常用的算法。它最简的形式，是用一个连续的超平面来拟合数据集（比如，当你仅有两个变量时就用一条直线）。如果数据集内的变量存在线性关系，拟合程度就相当高。 在实践中，简单线性回归通常会被其正则化形式（LASSO、Ridge 及弹性网络）所取代。正则化是对过多回归系数所采 阅读全文

摘要： 在机器学习的优化问题中，梯度下降法和牛顿法是常用的两种凸函数求极值的方法，他们都是为了求得目标函数的近似解。在逻辑斯蒂回归模型的参数求解中，一般用改良的梯度下降法，也可以用牛顿法。由于两种方法有些相似，我特地拿来简单地对比一下。下面的内容需要读者之前熟悉两种算法。 梯度下降法 梯度下降法用来求解目标 阅读全文

摘要： 卷积中的特征图大小计算方式有两种，分别是‘VALID’和‘SAME’，卷积和池化都适用，卷积除不尽的结果都向下取整，池化除不尽的结果都向上取整。 1.如果计算方式采用'VALID'，则： 其中为输出特征图的大小，为输入特征图的大小，F为卷积核大小，stride为卷积步长。 2.如果计算方式采用'SA 阅读全文