一、满二叉树 1.概念：一颗深度为K且有2k-1个结点的二叉树称为满二叉树（每一个结点都有左右子树） 特点：1.每一层上的结点数都是最大结点数（即每层都是满的） 2.叶子结点全部在最底层 二、完全二叉树 1.概念 深度为K的具有n个结点的二叉树，当且仅当其每一个结点都与深
深度学习环境配置 ubuntu安装CUDA10.2失败！ 按照网上教程安装CUDA10.1 或 CUDA10.2时候，即执行官方的命令的时候 root@6c000e89a184:~# sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 执行完这条命令后，直接提示了安装错误。查看log [INFO]: File does not exist, skipping: /usr/local/cuda
这是第二遍 \(dfs\)，定义：\(son[now]\) 为 \(now\) 点的重儿子，\(topf\) 为当前的重链上深度最小的一个点也就是开始的点。我们在遍历整棵树的时候，会选择先去遍历这个点的左儿子然后再去管其他的点。我们在这一遍遍历其实就是在给他们分配线段树上的基本信息以及记录轻重链的基本信
✅做题思路or感想： 直接递归到叶子节点，然后更新最大值就好了 class Solution { public: int result = 1; void dfs(TreeNode* cur, int sum) { if (cur->left == nullptr && cur->right == nullptr) { //递归到叶子节点时，就更新最大值 result = max(
The Hidden Pair 题目链接：luogu CF1370F1 / luogu CF1370F2 题目大意 给你一棵树，然后你要猜两个特殊点。 每次你可以询问一个点集，会告诉你这个点集中到两个特殊点距离之和最近的点以及这个距离和。 然后要你在至多 \(11\) 次操作猜出这两个点。 \(n\leq 1000\) 思路 首先看到这个
1 自编码器 特征提取是无监督学习中很重要且很基本的一项任务，常见形式是训练一个编码器将原始数据集编码为一个固定长度的向量。自然地，我们对这个编码器的基本要求是：保留原始数据的（尽可能多的）重要信息。 那么我们怎么知道编码向量保留了重要信息呢？一个很自然的想法是这个
GAIL 与 IRL 的理解 Inverse Reinforcement Learning 逆强化学习，顾名思义，就是与强化学习的过程反着走。 Reinforcement Learning 强化学习的过程一般如下： 首先我们有一个可以互动的环境；然后我们定义/设置一个奖励函数；Actor 通过不断与环境互动，来最大化奖励函数，找到一个最优的
3D手势姿态估计综述 本文通过对大量有代表性的论文研究，提出一种基于输入数据模式的新分类法，即RGB、深度或多模态信息。最后，我们展示了在最流行的RGB和基于深度的数据集上的结果，并讨论了这一快速增长领域的潜在研究方向。 1. Introduction 在实施无标记手姿势估计方
1、深度优先算法 遍历规则：不断地沿着顶点的深度方向遍历。顶点的深度方向是指它的邻接点方向。 最后得出的结果为：ABDECFHG。 Python代码实现的伪代码如下： 2、广度优先算法： 遍历规则： 1）先访问完当前顶点的所有邻接点。(应该看得出广度的意思) 2）先访问顶点的邻接点先于后访
1）神经元（Neuron）——就像形成我们大脑基本元素的神经元一样，神经元形成神经网络的基本结构。想象一下，当我们得到新信息时我们该怎么做。当我们获取信息时，我们一般会处理它，然后生成一个输出。类似地，在神经网络的情况下，神经元接收输入，处理它并产生输出，而这个输出被发送到其他神经元用于
本节笔记内容具体是学习tensorboard中的两个方法分别是scalar和histogram，一共分为3个部分：（1）首先学习SummaryWriter类；（2）其次，学习两个基本方法记录标量add_scalar和直方图可视化add_histogram；（3）最后，使用scalar和histogram来监控模型指标（分别有Loss曲线、Acuracy曲线以及参数分布、
前面的课程学习了优化器的概念，优化器中有很多超参数如学习率lr，momentum动量、weight_decay系数，这些超参数中最重要的就是学习率。学习率可以直接控制模型参数更新的步伐，此外，在整个模型训练过程中学习率也不是一成不变的，而是可以调整变化的。本节内容就可以分为以下3方面展开，
摸鱼摸鱼摸鱼。。。。。 寒假学习报告——深度学习 包云飞 自动化204 205506 摘要： 本文作为本人深度学习的简要汇报 关键字：深度学习 学习报告 引言：深度学习在人工智能领域揭起热潮，应用其原理使得多种技术落地进入人们的日常生活，本文则作为本人寒假学习的记录。 一、
文章目录 前言一、Anaconda安装二、python虚拟环境三、安装Pycharm添加pycharm快捷方式pycharm导入配置好的环境 四、pip install xxx 报错&解决error1error2error3 五、其他grep筛选国内源 前言 由于要做的深度学习用到的包只支持Linux环境，因此在虚拟机上进行相关配置
目标： 介绍深度学习经典和最新的模型 LeNet、ResNet、LSTM、BERT.....机器学习基础 损失函数、目标函数、过拟合、优化实践 使用Pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果 内容： 深度学习基础——线性神经网络、多层感知机卷积神经网络——LeNet、AlexNet、V
何为深度优先搜索算法？ 百科解释: 深度优先搜索是一种在开发爬虫早期使用较多的方法。它的目的是要达到被搜索结构的叶结点(即那些不包含任何超链的HTML文件) 。在一个HTML文件中，当一个超链被选择后，被链接的HTML文件将执行深度优先搜索，即在搜索其余的超链结果之前必须先完整地搜索
算法原理 一个最简单的神经系统，里面总共有两层神经元：一层输入单元和一层输出单元 Y=X1+2X1+3X1+4 处理线性关系
文章链接：日撸 Java 三百行（总述）_minfanphd的博客-CSDN博客 Day34 图的深度优先遍历 34.1 思路 相比于广度优先遍历，深度优先遍历是往深度遍历，深度遍历更像是树的先根遍历。深度遍历借助栈来实现，如下图，从a节点出发，先访问a后再将a入栈，直到访问到f无法再往深度访问则是就往回溯，回溯上
1、京东：Spring的循环依赖问题如何解决？2、拼多多：Spring插件式扩展点开发如何做？ 3、腾讯：DDD项目架构应该如何落地？ 4、阿里：Nacos如何支撑阿里巴巴内部上百万服务实例的访问？ 5、阿里：Nacos高并发异步注册架构知道如何设计的吗？ 6、阿里：Sentinel高可用架构底层熔断降级如何实现的？ 7、阿里
给定一棵包含 N 个节点的完全二叉树，树上每个节点都有一个权值，按从上到下、从左到右的顺序依次是 A1,A2,⋅⋅⋅AN，如下图所示： https://cdn.acwing.com/media/article/image/2019/12/05/19_2f0cae5817-QQ截图20191205124611.png 现在小明要把相同深度的节点的权值加在一起，他想知道哪
前言 == 前段时间被曝出来杭州某HR歧视专科生 “考不上本科的都是脑子有问题的” 其实学历歧视一直都是存在的，人们在生活或者是在工作上面不顺心，总是喜欢找一些发泄的的口子，一些所谓的高学历人群打着学历高就是智商高的幌子堂而皇之地凌驾于其他人之上，我感觉这种学历歧视关
深度学习推荐系统演化[1] Deep Crossing——微软2016 文献来源：https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/adf0975-shanA.pdf 简介 一般机器学习任务需要人工进行特征工程，提取出对任务最有效的特征，在互联网时代，这种方式变的不再可取，越来越多的特征给人工特征工程带来了巨大的麻烦
1.训练模块中的步骤 训练模块一般是保存在train.py 的文件中， 该模块中一般包含以下步骤： 导入各类模块， （标准库， 三方库， cv, torch, torchvision）, 如果在model.py ( 自己定义网络模型文件), loss.py (自定义的损失函数)， utils.py( 自定义的各种方法)， config.py(整体项目的
汞（Hydrargyrum）是化学元素，元素符号Hg，元素周期表第80位，在化学元素周期表中位于第6周期、第IIB族，俗称水银。 2017年8月16日起，《关于汞的水俣公约》对中国生效 [2] 。10月27日，世界卫生组织国际癌症研究机构公布的致癌物清单初步整理参考，汞和无机汞化合物在3类致癌物清单中 [3] 。201
【报告篇幅】：92 【报告图表数】：138 【报告出版时间】：2022年1月 报告摘要 2021年全球1-(4-溴-2-氯苯基)乙酮市场销售额达到了 亿美元，预计2028年将达到 亿美元，年复合增长率（CAGR）为 %（2022-2028）。地区层面来看，中国市场在过去几年变化较快，2021年市场规模为 百万美元，约占全球的 %，预
