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RSS订阅原创 SpringBoot
1、SpringBoot简介基于约定优于配置的思想。2、SpringBoot的核心功能起步依赖：起步依赖就是将具备某种功能的坐标打包到一起，并提供一些默认的功能。解决了不同包之间版本冲突的问题。自动配置：可以根据不同情况来决定spring配置应该用哪个，不应该用哪个。3、 SpringBoot项目的搭建3.1 导入依赖IDEA中新建一个Spring Initializr项目，选择web下的Spring Web依赖和SQL下的JDBC API等，IDEA会自动导入起步依赖，并且在j
2020-09-18 21:56:28
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原创 Git
1、Git简介Git是一个分布式版本控制系统。 一般工作流程如下：1．从远程仓库中克隆 Git 资源作为本地仓库。2．从本地仓库中checkout代码然后进行代码修改3．在提交前先将代码提交到暂存区。4．提交修改。提交到本地仓库。本地仓库中保存修改的各个历史版本。5．在修改完成后，需要和团队成员共享代码时，可以将代码push到远程仓库。2、Git管理文件版本2.1 创建版本库（仓库）可以简单理解成一个目录，这个目录里面的所有文件都可以被Git管理起来，每个文件的修改、删除，Gi
2020-09-15 14:51:35
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原创 ElasticSearch
1、ElasticSearch简介ElasticSearch是一个高扩展的分布式全文检索服务器，底层使用Lucene实现所有索引和查询索引的功能。通过RESTfulAPI去隐藏Lucene的复杂性，让全文搜索变得简单。2、ElasticSearch的安装与使用直接下载ElasticSearch安装包，解压缩即可用，运行windows批处理文件即可启动ElasticSearch服务。...
2020-09-14 13:57:10
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原创 739. 每日温度
根据每日 气温 列表，请重新生成一个列表，对应位置的输入是你需要再等待多久温度才会升高超过该日的天数。如果之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替。例如，给定一个列表 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73]，你的输出应该是 [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]。提示：气温 列表长度的范围是 [1, 30000]。每个气温的...
2019-12-21 15:53:38
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转载 88. 合并两个有序数组
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 = 3...
2019-12-19 23:00:00
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原创 136. 只出现一次的数字
给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。说明：你的算法应该具有线性时间复杂度。 你可以不使用额外空间来实现吗？示例 1:输入: [2,2,1]输出: 1来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/single-number著作权归领扣网络所有。商业转载请...
2019-12-18 14:12:14
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原创 169. 多数元素
给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。示例 1:输入: [3,2,3]输出: 3来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/majority-element著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方...
2019-12-17 12:52:11
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原创 215. 数组中的第K个最大元素
在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。示例 1:输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2输出: 5来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/kth-largest-element-in-an-array著作权归领扣网络所有。商...
2019-12-17 08:00:42
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原创 217. 存在重复元素
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来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/contains-duplicate著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非...
2019-12-15 09:14:58
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原创 231. 2的幂
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 2:输入: 16输出: true解释: 24= 16示例 3:输入: 218输出: falseclassSolution{publicbooleanisPowerOfTwo(intn){if(n>0&&(n&(n-1))==0)...
2019-12-15 07:45:17
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原创 237. 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，你将只被给定要求被删除的节点。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.来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/probl...
2019-11-16 09:38:43
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原创 238. 除自身以外数组的乘积
给定长度为 n 的整数数组 nums，其中 n > 1，返回输出数组 output ，其中 output[i] 等于 nums 中除 nums[i] 之外其余各元素的乘积。示例:输入: [1,2,3,4]输出: [24,12,8,6]说明: 请不要使用除法，且在 O(n) 时间复杂度内完成此题。进阶：你可以在常数空间复杂度内完成这个题目吗？（ 出于对空间复杂度分析的目的，...
2019-11-15 22:25:36
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原创 292. Nim 游戏
你和你的朋友，两个人一起玩 Nim 游戏：桌子上有一堆石头，每次你们轮流拿掉 1 - 3 块石头。 拿掉最后一块石头的人就是获胜者。你作为先手。你们是聪明人，每一步都是最优解。 编写一个函数，来判断你是否可以在给定石头数量的情况下赢得游戏。示例:输入: 4输出: false解释: 如果堆中有 4 块石头，那么你永远不会赢得比赛； 因为无论你拿走 1 块、2 块 还是 3 ...
2019-11-14 20:54:38
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原创 344. 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"]来源：力扣（...
2019-11-12 21:12:36
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原创 557. 反转字符串中的单词 III
给定一个字符串，你需要反转字符串中每个单词的字符顺序，同时仍保留空格和单词的初始顺序。示例 1:输入: "Let's take LeetCode contest"输出: "s'teL ekat edoCteeL tsetnoc"注意：在字符串中，每个单词由单个空格分隔，并且字符串中不会有任何额外的空格。来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn....
2019-11-11 20:56:10
175
原创 机器学习一些概念
1. logistic回归函数（sigmod函数）的导数为y(1-y)。2. 损失函数：计算一个样本的误差。 代价函数：计算整个训练集所有样本误差的平均值。 目标函数：代价函数 + 正则化项。 ...
2018-08-21 10:26:28
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原创 一切从零开始
2018年8月7日，是我第一次来到安防所的日子，也是我正式开始我的研究生生活的日子，第一篇博客，算是我系统学习专业知识的开始，希望我可以从现在开始，运动和学习，好好坚持下去，三年以后的自己，看到这篇博客，会感谢现在的自己。加油！ ...
2018-08-19 20:37:37
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原创 学期任务
今天老师给我布置了任务，看两篇论文，然后和两位师兄去修改，老师主要还是想做机器学习方向，为了能较好的修改这篇论文，我开始自学机器学习，参加了网易云课堂的吴恩达老师的课程，希望可以收获一点成果去完善这篇论文。...
2018-08-19 20:37:26
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原创 神经网络学习随笔1
1. 任何非输入输出层都被称为隐藏层。2. 参数和权重是一种意思。3. 从输入层到隐藏层，再到输出层叫做前向传播。4. 神经网络算法优化代价函数的方法有反向传播算法。重新学习反向传播算法。5. 为了训练神经网络，首先要将权重随机初始化一个接近0的，范围在-e到e之间的数，然后进行反向传播，再进行梯度检验，最后使用梯度下降，或者其他高级优化算法，来最小化代价函数J，这个关于参数the...
2018-08-18 08:19:22
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原创 机器学习随笔2
8. Logistic回归是一种分类算法，同样可使用梯度下降算法最小化代价函数 9. 解决过度拟合问题的方法有两种：减少特征变量的数目和正则化。10. 正则化，通过添加正则化项减小参数，来达到使曲线更加平滑，解决过度拟合问题。...
2018-08-16 21:28:08
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原创 机器学习随笔1
1. Dropout技术：在训练深度学习网络的过程中，按照一定概率将一部分神经网络单元丢弃掉，即从原始的网络中找出一个更瘦的网络。2. 机器学习主流的学习算法分为无监督学习和监督学习。3. 监督学习下的回归问题主要预测连续值得输出，而分类问题预测离散值的输出。4. m：训练样本的数量 x：输入变量/特征 y：输出变量/预测的目标变量 （x，y）表示一个训练样...
2018-08-15 16:46:15
114
空空如也
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