05 2018 档案
摘要：解答参考：https://blog.csdn.net/lqcsp/article/details/23322951 题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/permutation-sequence/description/ 题目描述： 代码见下：
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摘要：一、舍伍德算法 作用：为了消除实例与时间复杂度之间的关系； 例如，对于一个快速排序算法，开始时所考虑的是一个有很好平均性能的选择算法，但在最坏情况下对某些实例算法效率较低，此时采用概率方法，将上述算法改造成一个舍伍德型算法，消除实例与时间复杂度之间的关系； 二、拉斯维加斯算法 它的一个显著特征：它所
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摘要：首先是介绍： 代码如下： 结果如下（频率图）：
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摘要：这里说一下关于如何进行Caffe的调试； 参考：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/51679121 简要说一下步骤： (1）首先对libcaffe和caffe进行编译（DEBUG x64）; (2) 设置相关调试参数： （3）设置断点，进行调
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摘要：这里说一下euclidean_loss_layer.cpp关于该欧式loss层的解析，代码如下： 关于caffe_set , caffe_sub , caffe_cpu_axpby等等的解释可以参考：https://blog.csdn.net/seven_first/article/details/
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摘要：一、首先说一下分支限界法的思想： （1）比较：分支限界法和回朔法有相似之处，但是回朔法是搜索问题的所有解，采用深度优先搜索；而分支限界法是搜索问题的最优解，采用的是广度优先搜索； （2）核心思想：分支限界法中，每一个活节点都只有一次机会成为扩展节点。活节点一旦成为扩展节点，就一次性产生所有的儿子节点
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摘要：参考：https://blog.csdn.net/guoweimelon/article/details/50904346 一、堆树的定义 堆树的定义如下： （1）堆树是一颗完全二叉树； （2）堆树中某个节点的值总是不大于或不小于其孩子节点的值； （3）堆树中每个节点的子树都是堆树。 当父节点的键值
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摘要：转载自知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28339662
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摘要：从香农的信息熵谈其起，再聊聊逻辑回归和softmax； softmax loss的梯度求导具体如下（全连接形式）： 更一般的形式： 前向/反向实现代码如下的两个例子： 例一： class SoftmaxLayer: def __init__(self, name='Softmax'): pass d
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摘要：这里我以图像旋转为例，功能是图像顺时针旋转后，依然被完全包含（且没有“蜂窝煤”效应）； def rotation(src_img_size , crop_img , src_box_info , angle): #返回旋转后的pts坐标和boc框 src_height = int(src_img_s
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