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代码随想录 day15 十二题二叉树
二叉树的层序遍历 基本的层序遍历 二叉树的层序遍历 II 感觉直接正常遍历之后反转是最简单的想法了 二叉树的右视图 一开始很难想到 其实只需要返回每层的最后一个节点就可以了 也就是i == size - 1 二叉树的层平均值 比较简单 注意一下变量是double N 叉树的层序遍历 模板题 注意容器 ......
代码风格
屎山代码风格指南（避免被优化&&避免被接盘） 欢迎补充！！！ 序言 良好的代码结构：Bad 👎🏻 使用有意义的变量和函数名，遵循命名规范，使代码易于理解。 组织代码，使用适当的文件和文件夹结构，保持模块化。 避免全局变量的滥用，尽量使用局部作用域。 单一职责原则：Bad 👎🏻 每个函数或模块 ......
机器学习-梯度下降法
1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......
机器学习-半正定规划
1、概念解释 （1）什么是半正定规划？ 半正定规划(Semi-Definite Programming，简称SDP) 是一类凸优化问题，其中的变量可组织成半正定对称矩阵形式，且优化问题的目标函数和约束都是这些变量的线性函数。 （2）什么是对称矩阵？ 对称矩阵是指一个矩阵的元素关于主对角线对称。换句话 ......
机器学习-二次规划
1、概念解释 （1）什么是半正定矩阵？ 半正定矩阵是指一个方阵（即行数等于列数的矩阵），满足以下条件之一： 对于任意非零向量x，都有x^T * A * x ≥ 0，其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值（eigenvalue）都大于或等于零。 简单来说，一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负，或 ......
机器学习-拉格朗日乘子法
1、概念解释 （1）什么是拉格朗日乘子法？ 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 ......
机器学习-奇异值分解
1、概念介绍 （1）什么是线性无关的行？ 线性无关的行指的是矩阵中不可由其中一个或多个行的线性组合表示的行。换句话说，如果一个矩阵中有两个或多个行，且它们不能通过某些系数相乘和相加得到一个零向量，则这些行就是线性无关的。 例如，考虑一个包含三行的3x3矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我们 ......
测试驱动的Spring Boot应用程序开发数据层示例
前言 在敏捷开发中，学会纵向划分产品需求，可以在构建软件时节省大量时间。这意味着不需要等待一个完整的层完成后再进行下一层的开发，而是要进行多层开发确保业务功能可正常运行。这种开发方式也有助于构建更好的产品或服务。 通过前面的前后端开发，完成了用户猜数游戏，可以进行试用，那么，就可能得到更进一步的需求 ......
PyTorch项目源码学习（2）——Tensor代码结构初步学习
PyTorch版本：1.10.0 Tensor Tensor是Pytorch项目较为重要的一部分，其中的主要功能如存储，运算由C++和CUDA实现，本文主要从前端开始探索学习Tensor的代码结构。 结构探索 PyTorch前端位于torch目录下，从_tensor.py可以找到Tensor的pyt ......
张正友棋盘代码-python
具体实现方案： 棋盘是一块由黑白方块间隔组成的标定板，我们用它来作为相机标定的标定物（从真实世界映射到数字图像内的对象）。之所以我们用棋盘作为标定物是因为平面棋盘模式更容易处理（相对于复杂的三维物体），但与此同时，二维物体相对于三维物体会缺少一部分信息，于是我们会多次改变棋盘的方位来捕捉图像，以求获 ......
手册中的示例说明
为方便读者阅读并尽快学会使用 DM系统，本手册在介绍利用 DM建立、维护数据库以 及对数据库进行的各种操作中，使用了示例库 BOOKSHOP。本章将对该示例库进行说明。 2.1 示例库说明 示例库 BOOKSHOP 模拟武汉代理图书的某销售公司，该公司欲建立在线购物平台来拓 展其代理产品的销售渠道， ......
[代码随想录] 第一天
704.二分查找 [https://leetcode.cn/problems/binary-search/description/] 思路： 二分查找适用于在有序数组中查找目标值，左边边界为left，右边边界为right，每次使用middle=（right+left）/2，将原数组划分为[left， ......
基于Clangd索引Linux内核源代码，提供和补全
基于Clangd索引Linux内核源代码，提供和补全 适用于Neovim、Vim、VSCode等支持LSP的编辑器。 1 操作示例 1.1 操作环境 操作系统：Ubuntu 20.04 in wsl2 编辑器：VSCode LSP：Clangd 内核版本：longterm 5.15.145 1.2 ......
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分布式机器学习的故事：Docker改变世界
分布式机器学习的故事：Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望，以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker，需要了解不少工具及其设计思路；而这些工具的文 ......
如果您可以在本地浏览器中通过访问本机IP地址和xxxx端口成功访问某服务页面，但在同一局域网中的另一台机器上无法访问
以下是一些可能的解决步骤： 1 检查网络连接： 确保您的计算机和另一台机器都连接到同一局域网，并且网络连接正常。您可以尝试通过ping命令或其他网络工具来测试两台机器之间的连通性。您也可以尝试使用其他网络测试工具，如traceroute或telnet，来进一步诊断网络连接问题 2 检查防火墙设置： ......
day13 代码随想录算法训练营 递归遍历
题目： 144.二叉树的前序遍历 145.二叉树的后序遍历 94.二叉树的中序遍历 我的感悟： 用helper内部函数写更好 理解难点： 代码难点： 代码示例： 前序 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __ini ......
尊嘟假嘟？三行代码提升接口性能600倍
一、背景 业务在群里反馈编辑结算单时有些账单明细查不出来，但是新建结算单可以，我第一反应是去测试环境试试有没有该问题，结果发现没任何问题！！！ 然后我登录生产环境编辑业务反馈有问题的结算单，发现查询接口直接504网关超时了，此时心里已经猜到是代码性能问题导致的，接来下就把重点放到排查接口超时的问题上 ......
数据库_DuckDB_数据库应用示例
通用的问题 数据库存储的位置在那里; 数据库的所有者是谁； 其它用户如何来访问这个数据库； duckdb DuckDB 是阿姆斯特丹 Centrum Wiskunde&Informatica(CWI)数学和理论计算研究中心的学者们的创意， 它嵌入在一个主机进程中。无需安装、更新或维护 DBMS 服务 ......
代码整洁之道
命名1、见名知意 变量命名应知道这个变量作用函数2、函数参数：标识参数：boolean；应拆分两个函数：一个函数应只做一件事3、函数不返回null及参数不传递null4、永不被调用的函数应该被舍弃。别害怕删除死函数，git还会记得5、尽可能找到并消除重复代码：重复的代码可能成为子程序或一个类。6、i ......
使用CompletableFuture提升代码执行效率示例
代码示例 /** * 全国 / 区域数据统计: * 1. 新能源规模 * 2. 电网容量 * 3. 输配线路 * 4. 变电站 * 5. 工作场站 * * @param area area * @param user user * @return the object * @since 3.0.0 ......
代码混淆：保护您的应用程序
引言 在当今数字化时代，移动应用程序已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。但是，随着应用程序数量的增加和黑客攻击手段的不断升级，应用程序的安全性也越来越受到重视。代码混淆是一种可以保护您的应用程序安全的有效手段。本文将介绍代码混淆的定义、常见手段、作用、可能带来的问题以及常用的混淆工具，重点介绍 ......
vscode设置vue3代码格式化
下载插件可以使用Volar或Prettier 设置格式化时选用的插件mac：【shift】+【option】+【f】win：【shift】+【alt】+【f】 选择其中之一 左下角选择【设置】 点击右上角的文件切换图标，可以切换到setting.json 实际使用假设这是默认代码状态 使用Prett ......
JAVA工作流引擎低代码快速开发平台(J-RoadFlow-Plus)测试环境部署说明
从j-roadflow官网（https://roadflow.cn/）下载发布后的压缩包并解压得到如下文件： j-roadflow-8.0.0.jar为编译后的jar包（运行jar包需要jdk1.8以上版本）。 roadflowjava-mysql.sql为mysql数据版本（mysql版本要求8. ......
AI与低代码解锁无限可能
前言 近年来，人工智能（AI）和低代码开发技术逐渐成为数字化转型的重要推动力。AI作为一项具有革命性潜力的技术，正在改变我们生活的方方面面。而低代码开发则提供了一种快速构建应用程序的方法，使得开发者无需深入编写大量繁琐的代码。这两种技术的结合，正为企业、开发者和用户带来前所未有的无限可能，下面小编就 ......
机器学习-导数
1、概念解释 （1）关于求导 求导是微积分中的重要概念之一，它可以用来计算函数在某一点处的变化率（斜率），以及函数的最大值、最小值等。 对于一个函数y=f(x)，它在某一点x₀处的导数（即斜率）定义为： f'(x₀) = lim (h→0) [f(x₀+h) - f(x₀)] / h 其中lim表示 ......
机器学习-矩阵
1、名称解释 （1）什么是矩阵的转秩？ 矩阵的转置是指将一个矩阵的行列互换得到的新矩阵。例如，对于一个m×n的矩阵A，其转置记作A^T，得到的新矩阵的维度为n×m。转置矩阵的第i行第j列元素等于原矩阵的第j行第i列元素。 （2）什么是单位阵？ 单位阵（Identity matrix），也称为单位矩阵 ......
基于“小数据”的机器学习
机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过，早期受制于计算机的算力，基本没有什么能够落地的实际应用，更多的是各类算法的研究和发展。 之后，随着硬件的飞速发展，终于迎来了人工智能的春天，各种机器学习的算法在我们的日常生活中得到了广泛应用（很多情况甚至我们都没有 ......
机器学习应用于基因组预测，以苜蓿为例
目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目，张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠（Fall dorma ......