07 2017 档案
摘要：想象一下，当mini-batch 是真个数据集的时候，是不是就退化成了 Gradient Descent，这样的话，反而收敛速度慢。你忽略了batch 增大导致的计算 batch 代价变大的问题。如果盲目增大mini-batch size 确实是迭代次数减少了，但是计算时间反而会增加，因为每次计算代
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摘要：工作过程：训练总样本个数是固定的，batch_size大小也是固定的，但组成一个mini_batch的样本可以从总样本中随机选择。将mini_batch中每个样本都经过前向传播和反向传播，求出每个样本在每一层每个神经元关于w和b的梯度。注意：同一个mini_batch中所有样本经过网络时，网络的参数
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23178423 从这个总结看的出来，用sgd时，是每个mini_batch更新一次dropout，并且前向和反向传播都是会在经过dropout处理后的神经元上进行。比如这一层有10个神经元，有5个神经元停止工作，那前向和反向都会在另外5个神
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摘要：http://blog.csdn.net/zhikangfu/article/details/51252692 https://www.52ml.net/2734.html sift特征检测步骤： 1.尺度空间的极值检测 2.特征点定位 3.特征方向赋值 4.特征点描述 尺度空间： 在图像信息处理模
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摘要：通过计算和统计图像局部区域的梯度直方图来构成特征，先计算图片某一区域中不同方向上梯度的值，然后进行累积，得到直方图，这个直方图呢，就可以代表这块区域了，也就是作为特征，可以输入到分类器里面了。 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21412911 rcnn需要固定图片的大小，fast rcnn不需要 rcnn,sppnet,fast rcnn,ohem,faster rcnn,rfcn都属于基于region proposal（候选区域）的目标检测方法，即预先找出图中目
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摘要：典型并且基础的错误： 错误显示： c++的类中只能有属性和方法（也可以说函数）。 方法就是你定义的类中的那些实现函数，属性相当于类中的那些参数。 上面代码中报错的for循环，目的是对result数组进行初始化，但这个for循环不是一个函数，在类里面是不允许这种执行语句的，必须转换成函数才行。因为re
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摘要：priority_queue优先级队列，他的模板声明带有三个参数，priority_queue<Type, Container, Functional> Type 为数据类型， Container 为保存数据的容器，Functional 为元素比较方式。Container 必须是用数组实现的容器，比
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摘要：参考代码： &：位与运算符 &&：逻辑运算符 &返回的是二进制位与运算后的二进制值，&&返回的是true或者false。对于&&，还有一个短路求值原则，即先计算&&前的值，再计算&&后的值。若&&前面为false，在&&后的方程式就不用计算了。 这个代码中，result && (result +=
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摘要：写的一个代码，虽然正确通过了，但我觉得会报vector越界的错误
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摘要：第一题 result = []x = x.strip().split("<")for res in x: res = res.split(">")[0] result.append(res) 第二题 result = []x = x.strip().split("<")for res in x: r
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摘要：slover中有type，用于优化算法的选择，有6种： Stochastic Gradient Descent (type: “SGD”), AdaDelta (type: “AdaDelta”), Adaptive Gradient (type: “AdaGrad”), Adam (type: “
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摘要：这两个题几乎是一样的，只是leetcode的题是排成最大的数，剑指的题是排成最小的 179. Largest Number a.需要将数组的数转换成字符串，然后再根据大小排序，这里使用to_string函数将整数转换成字符串，比printf的方式简洁 b.cmp函数必须用static才能使用 c.这
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摘要：自己写的 father != NULL一定要注意，这种情况一个是让father->left能不报错，还有一个就是解决了一个bad case，就是这个结点就是最后一个结点就返回NULL，或者说万一父结点全是右子树的
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摘要：错误代码： 正确代码： 可以看到不同点只是把current->val == pHead->val和current != NULL换了一下位置 错误的代码报错报的是：段错误:您的程序发生段错误，可能是数组越界，堆栈溢出（比如，递归调用层数太多）等情况引起
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摘要：一个错误代码 若改成int depth = 0; return IsBalancedCore(pRoot,depth); 就对了。IsBalancedCore这个函数的第二个参数是传参数，需要引用，用的时候不能为常量0，必须是一个参数。 IsBalancedCore中depth参数必须&引用，如果不
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摘要：另一种写法 必须是if(!result)，不能用else，因为如果两个树的头是相同的，但左右却不同就会报错。这种情况应该是继续迭代第一个树的左右节点，但用else，就会直接进入第一个if并返回值了 {8,8,7,9,2,#,#,#,#,4,7},{8,9,2}用else就不行
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摘要：不用迭代器的代码 mid是在vin中的索引，与pre相关的只是个数，所以用mid-start_vin来表示有多少个，然后再加上之前的开始坐标
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摘要：这种方法没用迭代，而是使用了循环的方式
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摘要：错误代码 会报“段错误:您的程序发生段错误，可能是数组越界，堆栈溢出（比如，递归调用层数太多）等情况引起” 因为k的数字可能大于整个链表的长度，这时p1可能指向空指针，空指针的next就会报错 如果去计算一遍整个链表的长度，再判断k与链表长度的大小，这样还是会和笨办法一样遍历两次链表，直接在for循
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