FeNGQiHuALOVE的博客

原创 人体姿态估计（Human Pose Estimation and Action Recognition）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/539243341https://zhuanlan.zhihu.com/p/596043913https://zhuanlan.zhihu.com/p/104917833

原创 半监督学习笔记

FixMatch 是 Google Brain 提出的一种 Holistic 的半监督学习方法，与以往的Holistic Methods不同的是，FixMatch 使用交叉熵将 weakly augment 和 strong augment 的无标签数据进行比较，并取得了不错的效果。FixMatch 是对弱增强图像与强增强图像之间的进行一致性正则化，但是其没有使用两种图像的概率分布一致，而是使用弱增强的数据制作了伪标签，这样就自然需要使用交叉熵进行一致性正则化了。

原创 毫米波基础

来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/416835851。

原创 对抗训练笔记

对抗训练笔记

原创 Results

写作

原创 服务器离线运行nohub

! nohup python3 -W ignore -m train.py

原创 85. 最大矩形

class Solution: def maximalRectangle(self, matrix) -> int: if len(matrix) == 0: return 0 res = 0 m, n = len(matrix), len(matrix[0]) heights = [0] * n for i in range(m): for j in range..

原创 84. 柱状图中最大的矩形

class Solution: def largestRectangleArea(self, heights: List[int]) -> int: stack = [] n = len(heights) # 给数组头尾添加0高度，方便出栈 heights = [0] + heights + [0] res = [0] * (n+2) # 结果数组 # 单调栈思想，以当前高度为高的矩形有多大.

原创 python笔记

Python中的元类(metaclass)元类就是创建类的类

原创 python闭包

原创 Python3 迭代器与生成器

原创 532. 数组中的 k-diff 数对

class Solution: def findPairs(self, nums: List[int], k: int) -> int: res = set() seen = set() for i, num in enumerate(nums): if num - k in seen: res.add((num - k, num)) if num + k in s.

原创 1552. 两球之间的磁力

class Solution: def maxDistance(self, position: List[int], m: int) -> int: # 二分 def check(x): pre = position[0] cnt = 1 for i in range(1, len(position)): if position[i] - pre >=.

原创 python读写数据笔记

读写文本数据你需要读写各种不同编码的文本数据，比如ASCII，UTF-8 或UTF-16 编码等。使用带有rt 模式的open() 函数读取文本文件

原创 1975. 最大方阵和

class Solution: def maxMatrixSum(self, matrix: List[List[int]]) -> int: less_zero = 0 min_num = float('inf') sum_num = 0 for i in range(len(matrix)): for j in range(len(matrix[0])): if ma..

原创 1974. 使用特殊打字机键入单词的最少时间

class Solution: def minTimeToType(self, word: str) -> int: word = 'a' + word ans = 0 for i in range(1, len(word)): tmp = abs(ord(word[i]) - ord(word[i-1])) if tmp > 13: ans = ans +..

原创 面试记录Q

从牛客摘抄batchnorm的几个参数，能不能整合到前面的conv里，训练时和测试时的区别卷积参数：权重W，偏置位B WX+BBN层参数：均值mu,方差delta,缩放因子gamma,平移beta,一个分母防止为0的epsion感受野计算33，s=1与55，s=2的核在无限大（即不用考虑padding）的feature map上卷积计算的计算量之比解释一下sgd的momentum算法题：非常大的两个数组，一个是人的id（unique，无序），一个是浮点型身高值。一一对应。要

原创 ID3/C4.5/CART

ID3C4.5

原创 wing loss笔记

从经验和理论上比较，L1，L2和smooth L1损失函数，L1和smooth L1的性能比L2要好。

原创 873. 最长的斐波那契子序列的长度

class Solution: def lenLongestFibSubseq(self, A: List[int]) -> int: # 基本顺序是 k，i，j 或者 A[k] = A[j] - A[i] n = len(A) dic = {} # 创建索引字典，提速 for ind,val in enumerate(A): dic[val] = ind # 初始化，...

原创 1208. 尽可能使字符串相等

class Solution: def equalSubstring(self, s: str, t: str, maxCost: int) -> int: start = 0 end = 0 ans = 0 res = 0 while end < len(s) and start < len(s): ans = ans + abs(ord(s[end])-ord(t[end].

原创 1207. 独一无二的出现次数

class Solution: def uniqueOccurrences(self, arr: List[int]) -> bool: d={} for i in arr: d[i]=d.get(i,0)+1 s=[d[i] for i in d] return len(set(s))==len(s)

原创 数位DP笔记

class Solution: def atMostNGivenDigitSet(self, digits: List[str], n: int) -> int: n = str(n)[::-1] dp = [-1] * len(n) def dfs(cur, limit): if cur == -1: return 1 if not limit and dp..

原创 1433. 检查一个字符串是否可以打破另一个字符串

class Solution: def checkIfCanBreak(self, s1: str, s2: str) -> bool: s1 = sorted(s1) s2 = sorted(s2) return all(s1[i] >= s2[i] for i in range(len(s1))) or \ all(s2[i] >= s1[i] for i in range(len(s1)))

原创 1432. 改变一个整数能得到的最大差值

class Solution {public: int maxDiff(int num) { auto replace = [](string& s, char x, char y) { for (char& digit: s) { if (digit == x) { digit = y; } } ..

原创 402. 移掉 K 位数字

单调栈class Solution: def removeKdigits(self, num: str, k: int) -> str: stack = [] remove_num = 0 for i in range(len(num)): while stack and num[i] < stack[-1] and k > remove_num: stack.pop() .

原创 397. 整数替换

class Solution: def integerReplacement(self, n: int) -> int: if n == 1: return 0 if n % 2 == 0: return self.integerReplacement(n // 2) + 1 else: return min(self.integerReplacement(n-1), se.

原创 指针和引用

1.指针和引用的定义和性质区别：(1)指针：指针是一个变量，只不过这个变量存储的是一个地址，指向内存的一个存储单元；而引用跟原来的变量实质上是同一个东西，只不过是原变量的一个别名而已。如：int a=1;int *p=&a;int a=1;int &b=a;上面定义了一个整形变量和一个指针变量p，该指针变量指向a的存储单元，即p的值是a存储单元的地址。而下面2句定义了一个整形变量a和这个整形a的引用b，事实上a和b是同一个东西，在内存占有同一个存储单元。(2)可以有const指针

原创 473. 火柴拼正方形

class Solution: def makesquare(self, matchsticks: List[int]) -> bool: if sum(matchsticks) % 4 != 0: return False edge_length = sum(matchsticks) // 4 if max(matchsticks) > edge_length: return False.

原创 用 Rand7() 实现 Rand10()

# The rand7() API is already defined for you.# def rand7():# @return a random integer in the range 1 to 7class Solution: def rand10(self): """ :rtype: int """ while True: index = (rand7() - 1) * 7 + rand.

原创 467. 环绕字符串中唯一的子字符串

from collections import defaultdictclass Solution: def findSubstringInWraproundString(self, p: str) -> int: dic = defaultdict(int) dic[p[0]] = 1 tmp = 1 for i in range(1, len(p)): if (ord(p[i]) - ord(p[.

原创 有效三角形个数

class Solution: def triangleNumber(self, nums: List[int]) -> int: # 对数组排序 nums.sort() ans = 0 for i in range(len(nums)-2): for j in range(i+1, len(nums)-1): left = j + 1 ri.

原创 零钱兑换II

class Solution: def change(self, amount: int, coins: List[int]) -> int: # 完全背包 dp = [0] * (amount + 1) dp[0] = 1 for i in range(len(coins)): for j in range(1,amount+1): if j - coins[i] &gt.

原创 python面试题笔记

https://www.runoob.com/python3/python3-iterator-generator.htmlhttps://www.runoob.com/w3cnote/python-func-decorators.html

原创 python（二）

原创 Django学习——day01

manage.py : 包含项目管理的子命令

原创 ArcFace笔记

论文标题:《ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition》论文下载链接：https://arxiv.org/pdf/1801.07698v1.pdf上图是ArcFace的几何解释：（a）蓝色和绿色点代表了两个不同类别的向量特征，比如蓝色代表一些猫的图片向量特征，绿色代表一些狗的图片向量特征。ArcFace可以直接进一步增加两种类别间隔。（2）右边更加直观地解释了角度和角度间隔。ArcFace的角度间隔代表了(超)球面上

原创 gMLP

from torch import nnfrom torch.nn import functional as Fclass SpatialGatingUnit(nn.Module): def __init__(self, d_ffn, seq_len): super().__init__() self.norm = nn.LayerNorm(d_ffn) self.spatial_proj = nn.Conv1d(seq_len, seq...

原创 常用的时间序列模型

白噪声模型时间序列算法之ARIMA模型对非平稳时间序列的分析方法可以分为确定性因素分解的时序分析和随机时序分析两个大类。确定性因素分解的方法把所有序列的变化都归结为4个因素：长期趋势、季节变动、循环变动和随机波动。其中长期趋势和季节变动的规律性信息通常比较容易提取，而由随机因素导致的波动则非常难确定和分析，对随机信息浪费验证，会导致模型拟合精度差。随机时序分析法的发展就是为了弥补确定性因素分解方法的不足。根据时间序列的不同特点，随机时序分析可以建立的模型有ARIMA模型、残差自回归模型、季节模型.

原创 67. 二进制求和

不调包class Solution: def addBinary(self, a, b): # res 用于保存结果 从左向右对应从低位到高位 res = [] # tmp 保存向前进的位数 tmp = 0 # 开始计算 两者对应位置都有数的部分 i, j = len(a)-1, len(b)-1 while i>=0 and j>=0: n1, n.