leetcode深度hot 100

[刷题班] LeetCode1002. 查找共用字符

题目描述 思路 关键字:“小写字母”、“出现频率”这些关键字都是为哈希法量身定做的。 求每个字符在所有字符串中最小出现的次数。最小次数为几就在结果集中添加几次该字符。 方法一: class Solution { public List<String> commonChars(String[] wor ......
字符 LeetCode 1002

[刷题班] LeetCode448. 找到所有数组中消失的数字

题目描述 思路 原地哈希: 找到数字i时,将位置i-1处的数字翻转为负数 如果位置i-1上的数组已经为负数,则不进行任何操作 再次遍历数组,将数值大于0的元素的下标+1加入到结果集中 方法一: class Solution { public List<Integer> findDisappeared ......
数组 LeetCode 数字 448

机器学习周刊03:如何学习深度学习?2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving

腾讯推出的 AppAgent,是一个多模态智能体,通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面,能像真实用户一样操作手机! 机器学习周刊:关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习? 最近X上有推友重提这篇文章,是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
路线图 DreaMoving 深度 周刊 路线

[刷题班] LeetCode442. 数组中重复的数据

题目描述 思路 原地哈希: 利用值域与数组下标空间大小的等同关系,我们可以构造一种对应"关系" 找到数字i时,将位置i-1处的数字翻转为负数 如果位置i-1上的数组已经为负数,则i是出现两次的数字,并将其加入到结果集中 方法一: class Solution { public List<Intege ......
数组 LeetCode 数据 442

为什么Java中“1000==1000”为false,而”100==100“为true?

在日常编程中,我们经常遇到一些看似简单却隐藏着复杂逻辑的问题。 比如,你是否想过为什么在 Java 中表达式1000==1000会返回 false,而 100==100 却返回 true 呢? Integer a = 100; Integer b = 100; System.out.println( ......
1000 100 false Java true

[LeetCode] 1979. Find Greatest Common Divisor of Array

Given an integer array nums, return the greatest common divisor of the smallest number and largest number in nums. The greatest common divisor of two ......
LeetCode Greatest Divisor Common Array

[LeetCode] 2807. Insert Greatest Common Divisors in Linked List

Given the head of a linked list head, in which each node contains an integer value. Between every pair of adjacent nodes, insert a new node with a val ......
LeetCode Greatest Divisors Insert Common

制约国产深度学习框架发展的根本原因 —— AI芯片的无法自主生产或量产

秉着没事就胡言乱语的宗旨,这里在接着胡说八道一下。 国外的深度学习框架如TensorFlow、pytorch、Jax打的如火如荼,按照以往惯例我们是不应该去做自主研发软件系统的,毕竟硬件不在掌握之下,搞出的软件质量又不如外国的好,但是随着中美贸易战的爆发这一切被改写。 国外的商用硬件和软件都开始对我 ......
框架 深度 芯片 根本 国产

初中英语优秀范文100篇-051Growing Pains and Gains-成长的烦恼与快乐

PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW051 记忆树 1 Growing up is not always enjoyable. 翻译 成长并不总是愉快的。 简化记忆 成长 句子结构 "Growing up" 是主语,表示 "成长",是一个动名词短语,作为主语来表示一个正在发生的动作或过程。 "i ......
范文 初中 Growing Gains Pains

Pytorch深度学习入门

一、配环境 创建环境 在Anaconda中输入 conda create -n pytorch python=3.6 ......
深度 Pytorch

leetcode 4. 寻找两个正序数组的中位数

leetcode 4. 寻找两个正序数组的中位数 第四题:寻找两个正序数组的中位数 1.合并数组,排序,找中位数 ​ 暴力解法,时间复杂度(M+N),空间复杂度(M+N) public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) { ......
中位数 数组 leetcode 两个

while循环打印100次'认真听课'

'''循环:重复做某件事情作用:解决代码重复问题如何实现循环?while语法:while 条件表达式: 结果为True则执行语句,结果为False则不执行语句(结束循环) 执行语句'''#'认真听课'执行100次a = 1 # 初始化变量a为1while a <= 100: # 当a小于等于100时 ......
while 39 100

鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】

一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发,通过收集常见的30种鱼类('墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......

基于深度学习网络的蔬菜水果种类识别算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 蔬菜水果种类识别算法基于深度学习网络,通过训练模型来识别图像中的蔬菜和水果种类。其原理主要利用深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network, CNN)对图像进行特征提取和分 ......

深度学习笔记_Week2

2.10 m 个样本的梯度下降(Gradient Descent on m Examples) ​ 将2.9对一个样本的操作应用到m个训练样本上,我们要做的是计算这些微分,如我们在之前的训练样本上做的,并且求平均, 得到全局梯度值,把它直接应用到梯度下降算法中。 初始化𝐽 = 0, 𝑑𝑤1 = ......
深度 笔记 Week2 Week

初中英语优秀范文100篇-050How to Care for the Old-如何关爱老人

PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW050 记忆树 1 As is shown in the picture above, some of the elderly live alone. 翻译 根据上图所示,有些老人独自生活 简化记忆 生活 句子结构 1"As is shown in the p ......
范文 老人 初中 Care 100

1-3-08 MLK-F9-35T/100T开箱测试-SFP光通信接口测试

1.1 概述 为了方便用户使用,vivado中提供了一个IBERT(Integrated Bit Error Ratio Tester)的测试工具用于对Xilinx FPGA芯片的高速串行收发器进行板级硬件测试。通过IBERT我们可以直接获取误码率,观察眼图,调节串行收发器的参数,从而有助于判断可能 ......
光通信 接口 MLK-F MLK 100

1-3-07 MLK-F9-35T/100T开箱测试-pl_lan测试

1.1概述 本实验内容下载已经编译好的网口测试bit 和ltx文件,对pl端lan测试 1.2外设资源 1.3配件准备 为确保本实验可以完成,需要使用以下配件,请确认你是否已经购买了相关配件。 物品数量标配/选配实物图是否使用F9开发板1标配是电源1标配是JTAG下载线1标配是 1.4 JTAG接线 ......
pl_lan MLK-F MLK 100 lan

1-3-06 MLK-F9-35T/100T开箱测试-pl_ddr测试

1.1 概述 本实验内容下载已经编译好的PL DDR测试bit 和ltx文件,对DDR测试 1.2 外设资源 1.3 配件准备 为确保本实验可以完成,需要使用以下配件,请确认你是否已经购买了相关配件。 物品数量标配/选配实物图是否使用F9开发板1标配是电源1标配是JTAG下载线1标配是 1.4 JT ......
pl_ddr MLK-F MLK 100 ddr

1-3-05 MLK-F9-35T/100T开箱测试-HDMI测试

1.1 概述 本实验内容下载已经编译好的HDMI测试bit 和ltx文件 1.2 外设资源 1.3 配件准备 为确保本实验可以完成,需要使用以下配件,请确认你是否已经购买了相关配件。 物品数量标配/选配实物图是否使用F9开发板1标配是电源1标配是JTAG下载线1标配是 1.4 JTAG接线 JTAG ......
MLK-F HDMI MLK 100 05

1-3-04 MLK-F9-35T/100T开箱测试-hc595测试

1.1 概述 本实验内容下载已经编译好的hc595测试bit ,对hc595测试 1.2 外设资源 1.3 配件准备 为确保本实验可以完成,需要使用以下配件,请确认你是否已经购买了相关配件。 物品数量标配/选配实物图是否使用F9开发板1标配是电源1标配是JTAG下载线1标配是 1.3 JTAG接线 ......
MLK-F MLK 100 595 04

1-3-03 MLK-F9-35T/100T开箱测试-rs485测试

1.1概述 本实验内容下载已经编译好的rs485测试bit ,对rs485测试 1.2外设资源 1.3配件准备 为确保本实验可以完成,需要使用以下配件,请确认你是否已经购买了相关配件。 物品数量标配/选配实物图是否使用F9开发板1标配是电源1标配是JTAG下载线1标配是 1.3 JTAG接线 JTA ......
MLK-F MLK 100 485 03

1-3-01 MLK-F9-35T/100T开箱测试-程序固化测试

1.1 概述 本文以提供的固化文件为例,演示如何利用 VIVATO 固化 FLASH。 文件路径如下: 1.2 外设资源 1.3 配件准备 为确保本实验可以完成,需要使用以下配件,请确认你是否已经购买了相关配件。 物品数量标配/选配实物图是否使用F9开发板1标配是电源1标配是JTAG下载线1标配是1 ......
程序 MLK-F MLK 100 01

1-3-02 MLK-F9-35T/100T开箱测试-USB板载PL串口测试

1.1概述 本实验内容下载已经编译好的usb232测试bit,对usb232测试 1.2外设资源 1.3配件准备 为确保本实验可以完成,需要使用以下配件,请确认你是否已经购买了相关配件。 物品数量标配/选配实物图是否使用F9开发板1标配是电源1标配是JTAG下载线1标配是 1.4 JTAG接线 JT ......
串口 MLK-F MLK 100 USB

面试问题总结——深度学习

卷积如何加速? img2col和winograd算法。img2col将卷积转化为矩阵乘,通过重排内存,用空间换时间。wingrad是考虑到卷积运算的卷积核固定,通过算法降低计算量提高效率。 卷积和反卷积的原理 卷积就是正常的滑窗求和计算输出,在步长大于1时会降低输入特征图分辨率。反卷积也就是转置卷积 ......
深度 问题

分治法LeetCode经典例题(c语言解法)

多数元素https://leetcode.cn/problems/majority-element/description/ `//计数 int count(int* nums,int target,int left,int right){ int cnt = 0; for(int i = left ......
解法 例题 LeetCode 语言 经典

初中英语优秀范文100篇-049Should We Help Strangers-我们应该帮助陌生人吗

PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW049 记忆树 1 Recently,our class had a discussion about whether we should help strangers. 翻译 最近,我们班进行了一次讨论,关于我们是否应该帮助陌生人。 简化记忆 陌生人 句子结 ......
范文 Strangers 陌生人 初中 Should

【Python&RS】栅格数据/图片位深度(bit)转换

​关于栅格数据/图片的位深度(eg.8bit、16bit、32bit)转换之前我就发过一篇文章,【Python&RS】基于GDAL栅格数据/图片位深度(bit)转换。但是最近在使用的时候发现好像效果不行,有时候转换不成功,所以自己又研究了一下原理重新写了一份代码。今天就和大家分享一下如何使用Pyth... ......
栅格 深度 数据 Python 图片

深度学习入门 & 王木头学科学

感知机 perceptron 线性函数 + 阶跃函数; 分界线 + 判断处于分界线的哪一边. 感知机的提出: 解决非解析问题的简单模板. 感知机的缺陷: 异或问题. 通过增加层, 提高维度. 多层感知机与神经网络的区别: 激活函数是否连续. 连续光滑的函数是学习的一个关键要素. 损失函数 为何需要损 ......
木头 学科 深度 amp

9解决elasticsearch深度分页问题

前面说到,分页可以使用from和size参数,类似于mysql的分页offset和limit。但是如果数据量比较大时,elasticsearch会对分页做出限制,因为此时会比较消耗性能。 为什么要限制 分页的时候,elasticsearch会根据查询条件到每个分片取出数据来,然后再由coordina ......
elasticsearch 深度 问题
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