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RSS订阅原创 tensorflow环境更新问题总结
emmm，只能说前期安装的时候，可能埋了不少坑，导致我更新版本遇到了很多问题。这里做一个简单记录。先说明一下，为啥我要做版本更新，因为之前在想要使用tensorflow内嵌keras的时候，总是会出现问题，网友们说可能是版本的问题，故做此更新。遇到的问题如下：1.更新命令有以下两种python -m pip install --upgrade tensorflowpip ...
2019-11-05 23:39:48
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原创 leecode-triangle
题目Given a triangle, find the minimum path sum from top to bottom. Each step you may move to adjacent numbers on the row below.For example, given the following triangle[ [2], [3,4], [6,5...
2019-08-07 18:01:11
143
原创 leetcode-回文分区-ii
题目Given a string s, partition s such that every substring of the partition is a palindrome.Return the minimum cuts needed for a palindrome partitioning of s.For example, given s =“aab”,Return1sinc...
2019-08-07 17:33:13
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原创 拼多多笔试
考试时间：2h题型：4道编程题很变态的是，考试的时候需要始终开着手机端微信中的一个小程序来防止作弊。本人很菜，这些思路都是借鉴了广大网友的。直接上题吧几乎严格升序定给两个数组A状语从句：B，数组其中A的英文几乎严格升序个结果排列的，几乎的定义是只需改变其中一个数，即可满足完全升序排列。的你的英文任务从A中找到这个数组，并数组从B中选取一个数将其代替，使得A的英文严格升序个结果排列的，...
2019-07-31 17:19:27
1602
原创 流利说笔试
笔试时长：60分钟笔试题型：8题单选（40分）2题多选（16分，少选扣分，错选不得分）1题编程（15分）1题问答（25分）除了编程题，其他问题都是英文的。很坑的地方是，一种题型进去答题，必须提交该类题型才能回到目录。提交后就不能修改答案了。单选题：有概率计算、有机器学习概念、有求导、有计算L1范数。。。其他忘记了。多选题：问关于SGD的概念哪个是正确的、...
2019-07-30 21:29:20
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原创 剑指offer：面试题38：字符串的排列
题目输入一个字符串，打印出该字符串中字符的所有排列。例如输入字符串abc，则打印出由字符a、b、c所能排列出来的所有字符串abc、acb、bac、bca、cab和cba。（本文代码采用ArrayList接收返回的字符串，并要求不出现重复字符串）思路将字符串看成两部分，一部分是第一个字符，另一部分是后面的所有字符。首先确定第一个字符，该字符可以是字符串中的任意一个；固定第一个字符后，求出后面...
2019-07-10 14:49:33
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原创 剑指offer：面试题39：数组中出现次数超过一半的数字
题目数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半，请找出这个数字。例如输入一个长度为9的数组{1, 2, 3, 2, 2, 2, 5, 4, 2}。由于数字2在数组中出现了5次，超过数组长度的一半，因此输出2。思路思路一先排序，则次数超过一半的数字一定在数组中间。可以利用快排的partition方法，获得某随机数字x，将比x小的排到数组左边，比x大的排到数组右边。得到x的位置index，...
2019-07-10 14:42:03
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原创 剑指offer：面试题40：最小的k个数
题目输入n个整数，找出其中最小的k个数。例如输入4、5、1、6、2、7、3、8这8个数字，则最小的4个数字是1、2、3、4。思路思路一先对n个数排序，再找到前k个数。在排序算法中，最快的排序需要O(nlogn)的时间复杂度。但这里并不需要真的对所有数据进行排序，可以利用快排中的partition方法。1.即利用partition方法，将比某个数字小的都放在数组左边，大的都放在数组右边...
2019-07-10 12:15:43
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原创 剑指offer：面试题42：连续子数组的最大和
题目输入一个整型数组，数组里有正数也有负数。数组中一个或连续的多个整/数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。思路思路一分析规律，从第一个数字开始累加，若走到某一个数字时，前面的累加和为负数，说明不能继续累加了，要从当前数字重新开始累加。在累加过程中，将每次累加和的最大值记录下来，遍历完成后，返回该数字。思路二利用动态规划，用函数f(i)表示第i个数字结尾...
2019-07-10 11:58:20
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原创 剑指offer：面试题49：丑数
题目我们把只包含因子2、3和5的数称作丑数（Ugly Number）。求按从小到大的顺序的第1500个丑数。例如6、8都是丑数，但14不是，因为它包含因子7。习惯上我们把1当做第一个丑数。要求给出第k个丑数。思路思路一，逐一判断每个数字是否是丑数，直到找到第k个丑数思路二，上述思路需要判断每个数字，计算量大。因此思路二提出利用空间换时间的思路。即将已经排序好丑数存在一个数组中，之后的每个...
2019-07-10 11:47:16
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原创 剑指offer：面试题55-1：二叉树的深度
题目输入一棵二叉树的根结点，求该树的深度。从根结点到叶结点依次经过的/结点（含根、叶结点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。思路简洁理解：树的深度=max(左子树深度，右子树深度)+1，采用递归实现。（后序遍历）测试用例1.功能测试（左斜树、右斜树、普通树）2.边界值测试（一个结点）3.特殊测试（null）实现public class TreeDepth { ...
2019-07-10 11:08:18
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原创 剑指offer：面试题55-2：平衡二叉树
题目输入一棵二叉树的根结点，判断该树是不是平衡二叉树。如果某二叉树中任意结点的左右子树的深度相差不超过1，那么它就是一棵平衡二叉树。思路首先，明确平衡二叉树的定义：它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。思路一，在55-1：树的深度的基础上，遍历每个节点，并判断每个节点的左右子树高度差是否超过1，若超过，则不是平衡二叉树；若所有节点都不...
2019-07-10 11:04:03
110
原创 坑爹啊，tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits坑了我好久
1.tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits作用这里先给出两个函数：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, # pylint: disable=invalid-name labels=None, logits...
2019-06-18 17:28:47
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原创 Java核心技术卷1-第3章
Java核心技术卷1-第3章1.字符串String类StringBuilder输入输出读取输入格式化输出文件输入与输出大数值数组1.字符串String类String类的字符串不可修改。因此每次拼接字符串都会产生新的String对象。定义方式：String greet="Hello"常用的方法：功能实现子串String s=greet.substring(0...
2019-05-05 21:11:54
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原创 centos安装OpenCV
1.本地环境cuda=9.0python=3.6cmake=5.62.安装的opencv版本=2.4.133.安装流程（1）从github上下载opencv2.4.13的源码（2）安装unzip opencv-2.4.13.zip cd opencv-2.4.13 mkdir build cd build cmake .. make4.出现的...
2019-03-24 00:20:53
1198
原创 记录pytorch中DataLoader使用torchvision.transforms.Lambda进行图片变换时的问题
1.错误代码import syssys.path.append('..')import torchfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision.datasets import ImageFolderfrom torchvision import datasets,transformsif __name__ == '...
2019-03-19 10:50:06
2101
原创 Learning to rank 小结
1.现有排序模型 排序(Ranking)一直是信息检索的核心研究问题，有大量的成熟的方法，主要可以分为以下两类：相关度排序模型和重要性排序模型。1.1 相关度排序模型(Relevance Ranking Model) 相关度排序模型根据查询和文档之间的相似度来对文档进行排序。常用的模型包括：布尔模型(Boolean Model)，向量空间模型(Vector Space Model)，隐语义分析(...
2018-06-07 21:53:34
483
翻译 Learning Tree-based DeepModel for Recommender Systems
摘要已经研究了用于推荐系统的基于模型的方法以提供更精确的结果。在具有大型语料库的系统中，预测所有用户 - 项目对的偏好的学习模型的计算量是巨大的，这使得该模型难以直接用于候选推荐生成阶段。为了克服计算障碍，像矩阵分解这样的模型可以采用内积形式（即用用户和项目的潜在因素的内积作为偏好）和像哈希这样的索引执行有效的近似k-最近邻搜索。但是，其他由于计算量大，用户和项目特征之间的表达性交互形式（例如，通...
2018-05-16 22:10:26
3820
空空如也
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