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RSS订阅原创 剑指offer思路整理（个人向）66-
剑指66.构建乘积数组给定一个数组 A[0,1,…,n-1]，请构建一个数组 B[0,1,…,n-1]，其中 B[i] 的值是数组 A 中除了下标 i 以外的元素的积, 即 B[i]=A[0]×A[1]×…×A[i-1]×A[i+1]×…×A[n-1]。不能使用除法。示例:输入: [1,2,3,4,5]输出: [120,60,40,30,24]1.因为不能用乘法，所以考虑前后遍历，前遍历，第n位就是前n-1位的乘积，后遍历，临时变量存储乘积，然后乘到数组上。class Solution:
2021-04-07 11:54:16
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原创 剑指offer思路整理（个人向）56-65
剑指56-1.数组中数字出现的次数一个整型数组 nums 里除两个数字之外，其他数字都出现了两次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。要求时间复杂度是O(n)，空间复杂度是O(1)。示例 1：输入：nums = [4,1,4,6]输出：[1,6] 或 [6,1]1.涉及到位运算符，第一遍做的时候根本没往这想，做的巨痛苦。最后还是看了K神的答案。如果只有一个数字是单独的，这道题就很简单了，所有数字全部异或，相同数字异或的结果都是0，最终的结果就是那个单独的数字。但这道题有两个单独的数字x和y，因
2021-03-31 11:12:04
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原创 剑指offer思路整理（个人向）47-55
剑指47.礼物的最大价值在一个 m*n 的棋盘的每一格都放有一个礼物，每个礼物都有一定的价值（价值大于 0）。你可以从棋盘的左上角开始拿格子里的礼物，并每次向右或者向下移动一格、直到到达棋盘的右下角。给定一个棋盘及其上面的礼物的价值，请计算你最多能拿到多少价值的礼物？示例 1:输入: [ [1,3,1], [1,5,1], [4,2,1]]输出: 12解释: 路径 1→3→5→2→1 可以拿到最多价值的礼物1.动态规划，因为只能向下或者向右走，所以对于任何一个位置，它作为终点
2021-03-28 22:44:42
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原创 剑指offer思路整理（个人向）38-46
剑指38.字符串的排列输入一个字符串，打印出该字符串中字符的所有排列。你可以以任意顺序返回这个字符串数组，但里面不能有重复元素。示例:输入：s = "abc"输出：["abc","acb","bac","bca","cab","cba"]1.dfs，一个位置一个位置的选，当这个位置有重复元素的时候，后面重复的元素直接跳过class Solution: def permutation(self, s: str) -> List[str]: if s == "":
2021-03-27 22:32:20
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原创 剑指offer思路整理（个人向）31-37
剑指31.栈的压入、弹出序列输入两个整数序列，第一个序列表示栈的压入顺序，请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如，序列 {1,2,3,4,5} 是某栈的压栈序列，序列 {4,5,3,2,1} 是该压栈序列对应的一个弹出序列，但 {4,3,5,1,2} 就不可能是该压栈序列的弹出序列。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), p
2021-03-27 11:56:28
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原创 牛客网 输入形式 python篇
基本的输入形式，记住这两种吧：sys.stdin.readline().strip()input()1.单行单输入数字n = int(sys.stdin.readline().strip()) n = int(input())字符串n = str(sys.stdin.readline().strip()) n = str(input()) 2.单行多输入（以数组形式存储/分别存储）数字n = list(map(int, input().split()))m, n = map(
2021-03-26 22:34:52
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原创 剑指offer思路整理（个人向）17-29
剑指17.打印从1到最大的n位数输入数字 n，按顺序打印出从 1 到最大的 n 位十进制数。比如输入 3，则打印出 1、2、3 一直到最大的 3 位数 999。示例 1:输入: n = 1输出: [1,2,3,4,5,6,7,8,9]1.作为一个傻瓜，这道题可以说是过于简单了，一行代码搞定。class Solution: def printNumbers(self, n: int) -> List[int]: return list(range(1,10**n))
2021-03-26 14:33:49
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原创 剑指offer思路整理（个人向）3-16
（题目和部分思路来自leetcode 剑指offer）剑指03.数组中重复的数字在一个长度为 n 的数组 nums 里的所有数字都在 0～n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字重复了，也不知道每个数字重复了几次。请找出数组中任意一个重复的数字。示例 1：输入：[2, 3, 1, 0, 2, 5, 3]输出：2 或 3 1.使用哈希表，遍历数组，第一次出现的数字放入哈希表里，若哈希表里已经存在这个数字，则直接return这个数字。class Solution:
2021-03-25 21:04:24
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原创 leetcode初级算法——其他
（题目源自leetcode，方法都是自(cai)己(ji)写的，可能比较符合菜鸡们的思路）1.位1的个数编写一个函数，输入是一个无符号整数（以二进制串的形式），返回其二进制表达式中数字位数为 ‘1’ 的个数（也被称为汉明重量）。提示：请注意，在某些语言（如 Java）中，没有无符号整数类型。在这种情况下，输入和输出都将被指定为有符号整数类型，并且不应影响您的实现，因为无论整数是有符号的还是无符号的，其内部的二进制表示形式都是相同的。在 Java 中，编译器使用二进制补码记法来表示有符号整数。因此，
2021-02-25 21:59:14
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原创 leetcode初级算法——数学
（题目源自leetcode，方法都是自(cai)己(ji)写的，可能比较符合菜鸡们的思路）1. Fizz Buzz写一个程序，输出从 1 到 n 数字的字符串表示。如果 n 是3的倍数，输出“Fizz”；如果 n 是5的倍数，输出“Buzz”；3.如果 n 同时是3和5的倍数，输出 “FizzBuzz”。示例：n = 15,返回:[ "1", "2", "Fizz", "4", "Buzz", "Fizz", "7",
2021-02-25 21:33:32
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原创 leetcode初级算法——设计问题
（题目源自leetcode，方法都是自(cai)己(ji)写的，可能比较符合菜鸡们的思路）1.打乱数组给你一个整数数组 nums ，设计算法来打乱一个没有重复元素的数组。实现 Solution class:Solution(int[] nums) 使用整数数组 nums 初始化对象int[] reset() 重设数组到它的初始状态并返回int[] shuffle() 返回数组随机打乱后的结果示例：输入["Solution", "shuffle", "reset", "shuffle"][
2021-02-25 12:11:07
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原创 leetcode初级算法——动态规划
（题目源自leetcode，方法都是自(cai)己(ji)写的，可能比较符合菜鸡们的思路）1.爬楼梯假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？注意：给定 n 是一个正整数。示例 1：输入： 2输出： 2解释： 有两种方法可以爬到楼顶。1. 1 阶 + 1 阶2. 2 阶class Solution: def climbStairs(self, n: int) -> int: i
2021-02-25 12:05:24
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原创 leetcode出计算法——排序和搜索
（题目源自leetcode，方法都是自(cai)己(ji)写的，可能比较符合菜鸡们的思路）1.给你两个有序整数数组 nums1 和 nums2，请你将 nums2 合并到 nums1 中，使 nums1 成为一个有序数组。初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n 。你可以假设 nums1 的空间大小等于 m + n，这样它就有足够的空间保存来自 nums2 的元素。实例输入：nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n =
2021-02-25 11:24:29
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原创 leetcode初级算法——树
（题目源自leetcode，方法都是自(cai)己(ji)写的，可能比较符合菜鸡们的思路）警示自己：深度优先 广度优先一定要熟练先序中序后序的遍历也一定要熟练1.二叉树的最大深度给定一个二叉树，找出其最大深度。二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。示例：给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 3 / \ 9 20 / \ 15 7返回它的最大深度 3 。class S
2020-12-25 12:15:04
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原创 leetcode初级算法——链表
（题目源自leetcode，方法都是自(cai)己(ji)写的，可能比较符合菜鸡们的思路）链表是做到现在，感觉自己最拉垮的一节，数据结构真的都还给老师了1.删除链表中的节点请编写一个函数，使其可以删除某个链表中给定的（非末尾）节点。传入函数的唯一参数为 要被删除的节点 。示例 1：输入：head = [4,5,1,9], node = 5输出：[4,1,9]解释：给定你链表中值为 5 的第二个节点，那么在调用了你的函数之后，该链表应变为 4 -> 1 -> 9.class Sol
2020-12-22 21:38:54
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原创 leetcode初级算法——字符串
（题目源自leetcode，方法都是自(cai)己(ji)写的，可能比较符合菜鸡们的思路）1.反转字符串编写一个函数，其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 char[] 的形式给出。不要给另外的数组分配额外的空间，你必须原地修改输入数组、使用 O(1) 的额外空间解决这一问题。你可以假设数组中的所有字符都是 ASCII 码表中的可打印字符。示例 1：输入：[“h”,“e”,“l”,“l”,“o”]输出：[“o”,“l”,“l”,“e”,“h”]class Solution:
2020-12-21 12:07:13
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原创 leetcode初级算法——数组
（题目源自leetcode，方法都是自(cai)己(ji)写的，可能比较符合菜鸡们的思路）1.删除排序数组中的重复项给定一个排序数组，你需要在 原地 删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。不要使用额外的数组空间，你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。示例 1:给定数组 nums = [1,1,2],函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。class
2020-12-19 12:22:15
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原创 tf.reshape如何按列优先读取
matlab的reshape是按列优先读取的对应于numpy.reshape(order=’F’)但tensorflow的reshape没有order选项可以用reshape+transpose来代替即：np.reshape(input,(m,n),order=‘F’) = tf.transpose(tr.reshape(input,(n,m)))
2020-10-06 21:14:23
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原创 tensorflow finetune：freeze后 ckpt中缺少RMSprop or Adam参数的解决办法
不加载相关优化器参数vl = [v for v in tf.global_variables() if “Adam/RMSprop” not in v.name]saver = tf.train.Saver(var_list=vl)
2020-09-19 16:49:46
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原创 python3的深拷贝与浅拷贝
temp = [1,2]op.append(temp[:])为传值拷贝op.append(temp)类似于C的指针，temp后面改变的话，op的内容也会随着改变
2020-09-08 21:47:54
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原创 Fastai load之前export的模型后，freeze出现Fit_one_cycle division by 0 error报错
// 创建一个新的模型learn = cnn_learner(data, models.{YOUR MODEL}, metrics=[accuracy])// 重载保存的模型saved_model = learn.load(’{SAVED MODEL}’)// 复制网络层分组saved_model.layer_groups = learn.layer_groups
2020-07-24 11:09:13
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原创 Mac系统使用matplotlib报错
import matplotlibmatplotlib.use(‘TkAgg’)import matplotlib.pyplot as plt
2020-06-07 17:25:50
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原创 tensorflow中正则化惩罚l1_regularizer与l2_regularizer的作用机制与区别
在tensorflow中，我们经常会用到正则化项，比如kernel_regularizer、bias_regularizer和activity_regularizer。对于网络层????=????????+???? ,他们的作用机制是相似的，区别是作用的对象不同，kernel_regularizer作用于权重????，bias_regularizer作用于????，而activity_regularizer则作用于该层的输出????。这里以kernel_regularizer为例，来简单介绍l1_reg
2020-05-20 21:32:28
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原创 tensorflow在训练过程中出现内存溢出的问题
最近在使用perceptual_loss过程中，出现了模型随着训练占用的内存越来越大的问题，千万不要在遍历数据的过程中使用tf的相关操作，必要的操作放到模型中，如果在模型外执行，会不断增加新的节点，导致网络占用的内存随着训练的进行越来越大...
2020-05-16 12:19:50
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原创 tensorflow对神经网络进行finetune，来加入新的网络层，并重载已保存的网络层
在神经网络的训练过程中，如果想要保持原有的网络层不变，同时加入新的网络层，可以通过以下代码进行操作，只需要改变你的神经网络，同时在模型重载时使用如下代码：with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,log_device_placement=True)) as sess: sess.run(init) variables_to_restore = slim.get_variables_to_restore() load
2020-05-15 17:33:20
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原创 python对不同文件夹内的文件进行批量复制
在处理数据时，经常会需要将不同文件夹内的数据统一转移到同一文件夹内，并进行批量命名，可以通过以下代码完成这一操作：import globimport osimport shutilfilePath='不同文件夹所在的根目录'newFilePath='目标文件夹'filename1=os.listdir(filePath)num=1for i in filename1: if i.startswith('.'): continue file=os.path
2020-05-15 17:25:51
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原创 利用perceptual_loss感知损失获得更好的图片重建效果
利用perceptual_loss感知损失获得更好的图片重建效果传统的MSEloss在图像重建领域会带来图像高频信息缺失的问题，导致生成的图片出现模糊。感知损失通过对卷积提取的高层信息进行比较，很好的缓解了上述问题，在此提供一个独立的perceptual_loss代码，方便初学者在训练过程中使用def build_net(ntype,nin,nwb=None,name=None): if ntype=='conv': return tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(
2020-05-15 16:59:14
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