摘要: 具体细节见深度学习之PyTorch(廖星宇) #基于深度神经网络的手写数字识别的PyTorch实现 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable f 阅读全文
posted @ 2020-07-16 16:24 Peterxiazhen 阅读(825) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 传送门(Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 原文) BN的基本思想:深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值,随着网络深度加深或者在训练过程中,其分布 阅读全文
posted @ 2020-07-16 16:13 Peterxiazhen 阅读(816) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 主成分分析(principal component analysis,PCA) PCA利用正交变换将线性相关变量表示的观测数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据。 线性无关的变量称为主成分,其个数通常小于原始变量的个数,所以属于无监督学习中的降维方法。 一、PCA的解释—最大方差理论 由上图可以 阅读全文
posted @ 2020-07-16 11:37 Peterxiazhen 阅读(809) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 传送门 输入: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]输出:[ ["ate","eat","tea"], ["nat","tan"], ["bat"]] 这个题用STL的容器来做会简单很多。 如何判断两个字符串是字母异位词,可以将这些字符串按照字典进行排 阅读全文
posted @ 2020-07-14 14:57 Peterxiazhen 阅读(124) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 传送门 将n×n的矩阵旋转90度,而且不能额外开辟新的空间 可以分为两步骤:①、矩阵转置;②、对矩阵的每一列,关于纵轴对换。 算法复杂度$O(n^{2})$ #include <algorithm> using namespace std; class Solution { public: void 阅读全文
posted @ 2020-07-12 15:13 Peterxiazhen 阅读(90) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 传送门 给定一个没有重复数字的数列,输入该数列的全排列。 这是一道回溯法(递归思想)的题目,可以通过递归来枚举所有的排列组合,为了避免重复使用某个数字,可以用flag标记每个数字是否使用。 代码方面,回溯法的框架如下,细品: result = [] def backtrack(路径, 选择列表): 阅读全文
posted @ 2020-07-12 15:09 Peterxiazhen 阅读(292) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 传送门:题目39 题目40 我觉得比较好的题解:https://leetcode-cn.com/problems/combination-sum/solution/hui-su-suan-fa-jian-zhi-python-dai-ma-java-dai-m-2/ 观察发现[2 2 3]、[2 3 阅读全文
posted @ 2020-07-11 11:37 Peterxiazhen 阅读(187) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这个博客总结的很好,就懒得写了,给出传送门 阅读全文
posted @ 2020-07-10 19:10 Peterxiazhen 阅读(97) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 传送门 这个题从时间复杂度来看要用二分搜索,但是不同于力扣-33题,那道题中目标数字是不重复的,这道题需要同时输出查找元素的第一个和最后一个位置。 方法一:使用STL自带的函数 #include <algorithm> class Solution { public: vector<int> sea 阅读全文
posted @ 2020-07-10 19:06 Peterxiazhen 阅读(229) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 传送门 题目要求是O(logn)的时间复杂度,那么普通的遍历做法是行不通了。题中旋转排序数组(数组中无重复元素)的有一个特点:部分有序性,以中点划分,左右半段至少有一部分是有序的。那部分有序性的数组能不能用二分搜索呢,答案是可以的。 具体做法如下: 如果[l, mid]是有序的,并且target的范 阅读全文
posted @ 2020-07-09 15:06 Peterxiazhen 阅读(139) 评论(0) 推荐(0) 编辑