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RSS订阅原创 C++避坑：基类函数有无virtual关键字，差别巨大
如上图所示，有无virtual对于多态特性的实现是非常重要的，test()没有添加virtual关键字，则编译器直接按照类型来调用对应的函数，不会考虑多态特性。testV()由于添加了virtual关键字，则编译器会考虑多态特性，在运行时调用子类的testV()函数。我们都知道子类继承父类，然后父类指针指向子类对象，则父类指针调用的虚函数其实是调用的子类的虚函数。在java语言中，是可以实现的，只要重写了父类函数。在C++中，父类函数前面不加virtual，则无法实现多态特性，直接上代码进行对比。...
2022-08-13 10:45:42
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原创 springboot——多数据源下Mybatis plus分页插件配置
版本：mybatis plus：3.0.2springboot：2.1.5错误现象：可以看出selectPage出来的IPage对象的属性records把数据库记录全部查出来了，并且total=0，明显发生错误。调式：配置如下：点击进去paginationInterceptor.setDialectType("postgresql");如果配置成功的话，m...
2019-07-19 11:25:54
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原创 Springboot @transaction没有效果原因分析——针对多数据源
单数据源有很多博客分析了原因：https://my.oschina.net/happyBKs/blog/1624482但是我当初使用该注解时，是在多数据源情况下，并没有想到无效是由于多数据源引起的，所以浪费了很多时间。下面说说多数据源配置事物回滚遇到的问题，主要问题就是由于有了多个数据源，事务回滚就不知道使用哪个TransactionManagement。所以我们需要在配置类为某...
2019-07-11 19:12:33
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原创 mysqldump: Got error: 1045: Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES) when try
mysqldump: Got error: 1045: Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: NO) when trying to connect解决方法：在mysqldump命令末尾加上-p,表示输入密码，然后会提示输入密码就行了...
2019-05-30 15:40:33
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原创 LeetCode——验证栈序列
题目：给定pushed和popped两个序列，只有当它们可能是在最初空栈上进行的推入 push 和弹出 pop 操作序列的结果时，返回true；否则，返回false。示例 1：输入：pushed = [1,2,3,4,5], popped = [4,5,3,2,1]输出：true解释：我们可以按以下顺序执行：push(1), push(2), push(3)...
2019-04-13 10:13:29
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原创 LeetCode——括号的分数
给定一个平衡括号字符串S，按下述规则计算该字符串的分数：()得 1 分。 AB得A + B分，其中 A 和 B 是平衡括号字符串。 (A)得2 * A分，其中 A 是平衡括号字符串。题目：示例 1：输入： "()"输出： 1示例 2：输入： "(())"输出： 2示例3：输入： "()()"输出： 2示例4：输入： ...
2019-04-11 10:04:09
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原创 模拟退火算法 python实现旅行家问题
参考链接：模拟退火算法解决TSP问题RE：从0开始的模拟退火算法(python实现）模拟退火算法总结详细的步骤在上面的参考文章都详细说明了。总的来说，模拟退火算法就是两层迭代，最外层迭代是模拟退火的过程，也就是温度降低的过程，每迭代一次，温度就会降低一次，起始温度越高，终止温度越低，最终的结果会更好。里面迭代是寻求新解的过程，这层迭代可有可无，但是多了这层迭代就可以多次尝试跳出局部...
2019-04-09 18:36:57
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原创 pytorch Rnn输出大小和教程代码不一样解惑
在学习pytorch时，按照教程搭建了LSTM网络，去识别MINST数据集。代码如下：import torch import torch.nn as nnimport torchvisionimport torchvision.transforms as transforms# Device configurationdevice = torch.device('cuda'...
2019-03-03 21:12:17
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原创 LeetCode——重复的子字符串
题目：给定一个非空的字符串，判断它是否可以由它的一个子串重复多次构成。给定的字符串只含有小写英文字母，并且长度不超过10000。示例 1:输入: "abab"输出: True解释: 可由子字符串 "ab" 重复两次构成。示例 2:输入: "aba"输出: False示例 3:输入: "abcabcabcabc"输出: True解释: 可由子...
2019-02-24 15:27:21
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原创 LeetCode——反转字符串中的元音字母 java
题目：编写一个函数，以字符串作为输入，反转该字符串中的元音字母。示例 1:输入: "hello"输出: "holle"示例 2:输入: "leetcode"输出: "leotcede"说明:元音字母不包含字母"y"。思路：首先要判断字母是不是元音。然后根据判断结果来决定左边和右边是否继续前进。如果有一方不是元音，则那一方就要继续前进，而另一方就要等待对面...
2019-01-16 23:01:45
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原创 LeetCode——反转字符串 java
题目：编写一个函数，其作用是将输入的字符串反转过来。示例 1:输入: "hello"输出: "olleh"示例 2:输入: "A man, a plan, a canal: Panama"输出: "amanaP :lanac a ,nalp a ,nam A"思路：很简单，就是同时从两边开始遍历，然后交换。但是在java，不要用StringBuilde字符串处理类...
2019-01-16 16:55:11
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原创 LeetCode——4的幂
题目：给定一个整数 (32 位有符号整数)，请编写一个函数来判断它是否是 4 的幂次方。示例 1:输入: 16输出: true示例 2:输入: 5输出: false进阶：你能不使用循环或者递归来完成本题吗？思想：这里只解释进阶。不用循环的话，那肯定要做位运算了，4的幂肯定是二进制只有1个1，并且1在偶数位上，所以标志位就是0x5555 5555，但是还不...
2019-01-16 16:41:04
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原创 LeetCode—— 区域和检索 - 数组不可变
题目：给定一个整数数组 nums，求出数组从索引 i 到 j (i ≤ j) 范围内元素的总和，包含 i, j 两点。示例：给定 nums = [-2, 0, 3, -5, 2, -1]，求和函数为 sumRange()sumRange(0, 2) -> 1sumRange(2, 5) -> -1sumRange(0, 5) -> -3说明:你...
2019-01-16 14:38:39
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原创 LeetCode——缺失数字
题目：给定一个包含 0, 1, 2, ..., n 中 n 个数的序列，找出 0 .. n 中没有出现在序列中的那个数。示例 1:输入: [3,0,1]输出: 2示例 2:输入: [9,6,4,2,3,5,7,0,1]输出: 8说明:你的算法应具有线性时间复杂度。你能否仅使用额外常数空间来实现?思路：如果不用线性的时间的话，那就先排序，然后一个一个看。...
2019-01-13 22:27:07
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原创 LeetCode——丑数
题目：编写一个程序判断给定的数是否为丑数。丑数就是只包含质因数 2, 3, 5 的正整数。示例 1:输入: 6输出: true解释: 6 = 2 × 3示例 2:输入: 8输出: true解释: 8 = 2 × 2 × 2示例 3:输入: 14输出: false 解释: 14 不是丑数，因为它包含了另外一个质因数 7。说明：1 是丑数。...
2019-01-13 22:02:43
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原创 LeetCode——有效的字母异位词 java
题目：给定两个字符串 s 和 t ，编写一个函数来判断 t 是否是 s 的一个字母异位词。示例 1:输入: s = "anagram", t = "nagaram"输出: true示例 2:输入: s = "rat", t = "car"输出: false说明:你可以假设字符串只包含小写字母。思路：字母异位词根据题目意思就是字符串大小要相等，并且字母的数...
2019-01-09 12:05:37
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原创 LeetCode——2的幂
题目：给定一个整数，编写一个函数来判断它是否是 2 的幂次方。示例 1:输入: 1输出: true解释: 20 = 1示例 2:输入: 16输出: true解释: 24 = 16示例 3:输入: 218输出: false思路：一种方法是一直除2，看看能不能到达1，另一种就是位运算，2的幂肯定是只有1位为1的，所以根据这个只要和n-1相与就行了，看...
2019-01-08 20:51:13
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原创 LeetCode——存在重复元素
题目：给定一个整数数组，判断是否存在重复元素。如果任何值在数组中出现至少两次，函数返回 true。如果数组中每个元素都不相同，则返回 false。示例 1:输入: [1,2,3,1]输出: true示例 2:输入: [1,2,3,4]输出: false示例 3:输入: [1,1,1,3,3,4,3,2,4,2]输出: true思路：主要思路有三种...
2019-01-08 12:23:11
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原创 LeetCode——合并两个有序数组【Python3】
题目：给定两个有序整数数组 nums1 和 nums2，将 nums2 合并到 nums1 中，使得 num1 成为一个有序数组。说明:初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n。 你可以假设 nums1 有足够的空间（空间大小大于或等于 m + n）来保存 nums2 中的元素。示例:输入:nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3n...
2019-01-06 21:10:58
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原创 python学习——numpy中np.c_和np.r_
np.r_是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等，类似于pandas中的concat()。np.c_是按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等，类似于pandas中的merge()。np.c_的例子：>>> np.c_[np.array([1,2,3]), np.array([4,5,6])] array([[1, 4], ...
2018-11-07 17:25:45
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原创 LeetCode——加一（Plus One）
题目：给定一个由整数组成的非空数组所表示的非负整数，在该数的基础上加一。最高位数字存放在数组的首位， 数组中每个元素只存储一个数字。你可以假设除了整数 0 之外，这个整数不会以零开头。示例 1:输入: [1,2,3]输出: [1,2,4]解释: 输入数组表示数字 123。示例 2:输入: [4,3,2,1]输出: [4,3,2,2]解释: 输入数组表示数字...
2018-10-25 22:50:22
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原创 LeetCode——Length of Last Word（最后一个单词的长度）
题目：给定一个仅包含大小写字母和空格 ' ' 的字符串，返回其最后一个单词的长度。如果不存在最后一个单词，请返回 0 。说明：一个单词是指由字母组成，但不包含任何空格的字符串。示例:输入: "Hello World"输出: 5思路：题目等级简单，所以思路简单，一般来说最后一个单词就是在最后一个空格之后，所以遇到空格计数重置为0，遇到字母加一。这里测试用例在末尾添加了...
2018-10-25 22:22:52
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原创 java学习——给指定日期添加天数
代码如下：Calendar ca = Calendar.getInstance();ca.setTime(productDate);//这里设置基础日期ca.add(Calendar.DATE,dayNum);//dayNum是天数 //得到新的日期Date lastDate = ca.getTime(); ...
2018-10-12 21:35:10
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原创 java学习——springboot mybatis调用多个数据源引发的错误
报错：'org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceInitializerInvoker': Invocation of init method failed; nested exception is org.springframework.beans.factory.NoUniqueBeanDefinitionException...
2018-09-26 09:34:37
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原创 数据库学习——sqlserver数据库类型对应Java中的数据类型
转自：https://www.cnblogs.com/cunkouzh/p/5504052.html下表列出了基本 SQL Server、JDBC 和 Java 编程语言数据类型之间的默认映射： SQL Server 类型 JDBC 类型 (java.sql.Types) Java 语言类型 bigint BIGINT ...
2018-09-26 09:08:25
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转载 TensorFlow学习——tf.nn.max_pool实现池化操作
转自：tf.nn.max_pool实现池化操作max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)参数是四个，和卷积很类似：第一个参数value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是feature map，依然是[batch, h...
2018-09-23 18:49:06
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原创 TensorFlow学习——random_normal，truncated_normal，random_uniform
下面的函数可以用于TensorFlow初始化权重：tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None) tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) t...
2018-09-23 17:50:45
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原创 深度学习——对吴恩达视频第一部分视频疑问的理解
这个相当于自己的笔记，所以不会说的很详细，毕竟写公式麻烦了，2333。Question1:对反向传播的公式理解？虽然前面的课都认真听了，但是在看这部分视频的时候，就纳闷为什么会有这样子的公式。后面经过自己的一些脑回放，得出了结论。首先抓住重点，链式求导法则，这个在高数里的习题中经常要用到，比如y=(x+1)^2,如果求x的导数，则我们需要求外面平方函数的导数，然后求里面(x+1)的导数...
2018-09-23 11:17:31
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转载 深度学习——神经网络权重初始化问题
给自己做笔记，如果想了解的话，直接下面参考链接。https://blog.csdn.net/marsggbo/article/details/77771497
2018-09-22 21:04:55
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原创 深度学习——人工神经网络中为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function？
参考吴恩达的深度学习课程。先看看各个激活函数图：第一个问题：为什么引入非线性激励函数？ 如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与只有一个隐藏层效果相当，这种情况就是多层感知机（MLP）了。 正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络...
2018-09-22 20:19:22
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原创 Tensorflow学习——如何安装TensorFlow
首先选择版本问题:TensorFlow有两个版本，CPU和GPU，如果你有一个强大的显卡，就安装GPU版，具体如何安装这里不介绍了。可以参考：https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/54964064这里提一下，大部分博客推荐用anaconda安装，这个是没有问题的，但是安装完之后，就会发现在IDE(如Pycharm)中，impo...
2018-09-21 20:55:06
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转载 深度学习——激活函数-Sigmoid,Tanh,ReLu,softplus,softmax
转自：激活函数-Sigmoid,Tanh,ReLu,softplus,softmaxPS:在学习深度学习的搭建时，用到不同的激活函数，因此查阅了这些函数，转自：http://blog.csdn.net/qrlhl/article/details/60883604#t2，对其中我认为有误的地方进行了一点修正。 不管是传统的神经网络模型还是时下热门的深度学习，我们都可以在其中看到激活函数的...
2018-09-20 19:12:26
948
原创 TensorFlow学习——tf.Variable()
tf.Variable(initializer,name)：参数initializer是初始化参数，name是可自定义的变量名称主要在于一些可训练变量（trainable variables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）。例子：W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))b = tf.Variable(tf.zeros([...
2018-09-20 18:56:12
2589
原创 TensorFlow学习——tf.placeholder
函数原型:tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)参数解释：dtype: The type of elements in the tensor to be fed.(参数类型)shape: The shape of the tensor to be fed (optional). If the shape is not specifi...
2018-09-20 18:38:48
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转载 统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）
（转自 微信公众号克里克学苑）三个相关性系数（pearson, spearman, kendall）反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1，0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。 1. person correlation coefficient（皮尔森相关性系数） 公式如下：重点关注第一个等号后面的公式，...
2018-09-17 18:25:10
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转载 机器学习——Bagging和Boosting的区别（面试准备）
Baggging 和Boosting都是模型融合的方法，可以将弱分类器融合之后形成一个强分类器，而且融合之后的效果会比最好的弱分类器更好。 Bagging:先介绍Bagging方法：Bagging即套袋法，其算法过程如下： 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都...
2018-09-13 12:23:29
1946
翻译 python学习——sklearn.model_selection.cross_val_score
原版技术文档链接方法原型：sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator, X, y=None, groups=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=1, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch=‘2*n_jobs’)[source]该方法就是通过交叉验证模型...
2018-09-10 10:07:53
1810
转载 python学习——python机器学习库sklearn：岭回归（Ridge、RidgeCV）（L2正则化）
转自：python机器学习库sklearn——岭回归（Ridge、RidgeCV）（L2正则化）Ridge 回归通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题。 岭系数最小化的是带罚项的残差平方和，其中，α≥0α≥0 是控制系数收缩量的复杂性参数： αα 的值越大，收缩量越大，这样系数对共线性的鲁棒性也更强。参数alpha：{float，array-like}，sh...
2018-09-09 19:04:59
1403
转载 python学习——numpy.logspace（）创建等比数列
转自：https://blog.csdn.net/shenpengjianke/article/details/29356755● 先来看一个例子，我们让开始点为0，结束点为0，元素个数为10，看看输出结果。为什么是这样子？难道不都是0吗？>>> a = np.logspace(0,0,10)>>> aarray([ 1., 1., 1., 1...
2018-09-09 16:51:10
3120
原创 python学习——十分钟搞定pandas
转自：【原】十分钟搞定pandas转载这篇文章，首先是给自己作为一个参考，而是也让更多人能够看到这篇文章。本文是对pandas官方网站上《10 Minutes to pandas》的一个简单的翻译，原文在这里。这篇文章是对pandas的一个简单的介绍，详细的介绍请参考：Cookbook 。习惯上，我们会按下面格式引入所需要的包： 创建对象可以通过 Data ...
2018-09-09 16:32:34
345
空空如也
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