力扣 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6] 输出：5 解题思路 求最小深度，考
细胞 【题目描述】 一矩形阵列由数字0到9组成,数字1到9代表细胞,细胞的定义为沿细胞数字上下左右还是细胞数字则为同一细胞,求给定矩形阵列的细胞个数。如: 阵列 4 10 0234500067 1034560500 2045600671 0000000089 有4个细胞 【算法分析】 ⑴从文件中读入m*n矩阵阵列，将其转
SGD SGD为随机梯度下降法。用数学式可以将 SGD 写成如下的式（6.1）。 这里把需要更新的权重参数记为W，把损失函数关于W的梯度记为∂L/∂W 。η 表示学习率，实际上会取 0.01 或 0.001 这些事先决定好的值。式子中的←表示用右边的值更新左边的值。如式（6.1）所示，SGD 是朝着梯度方向只
强化深度机器学习，是基于两个状态量之间的奖励值(reward)实现的。也可以说是两个相邻状态的价格变化。 目前只考虑了日内短线学习。 原因： 日内交易测试只需要考虑主力合约的数据即可，不用担心换月、夜盘等不正确数据的影响。 短线数据量大，有利于深度学习。 问题： 在机器学习状态中，只
论文发表于ECCV2016 最近一直在做室内语义分割的东西，所以读了这篇文章，之后的实验也准备在这个架构上进行。 Title Learning Common and Specific Features for RGB-D Semantic Segmentation with Deconvolutional Networks 使用反卷积网络学习rgb-d语义分割的通用和特定特征 Abstr
叫车服务和联网自动驾驶汽车等新型按需交通方式正在激增，但对电动汽车 (EV) 来说却是一个具有挑战性的用例。 本文探讨了使用深度强化学习 (DRL) 来优化网约车 EV 代理的驾驶和充电政策的可行性，以降低成本和排放，同时增加提供的交通服务。 我们介绍了一个数据驱动的乘车 EV 代理模
递归（深度遍历dfs） 时间复杂度：O(n)，遍历二叉树每个结点 空间复杂度：O(n)，递归栈深度就是二叉树的高度，其中最坏情况是二叉树退化为链表，深度最大为n /* struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), r
二叉树的最小深度（递归） 问题重述： 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6] 输出：5
EfficientNet 参考资料：9.1 EfficientNet网络详解_哔哩哔哩_bilibili 网络参数 只有第一个步距给出来了， 象Stage=5， layers=3的层， 除了第一层stride=2其他的默认都是1。 MBConv SE是注意力机制。 第二个Conv1x1, s1卷积核的个数和网络参数表格中一致。 源码中只有使用shortcut的MB
先看题目： 给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例：给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 3 / \ 9 20 / \ 15 7返回它的最大深度 3 。 我们可以
title: 每日一练（27）：二叉树的深度 categories:[剑指offer] tags:[每日一练] date: 2022/02/26 每日一练（27）：二叉树的深度 输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。 例如： 给定二叉树 [3,9,2
title: 每日一练（27）：二叉树的深度 categories:[剑指offer] tags:[每日一练] date: 2022/02/26 每日一练（27）：二叉树的深度 输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。 例如： 给定二叉树 [3,9,20,nul
【报告篇幅】：88 【报告图表数】：129 【报告出版时间】：2022年1月 报告摘要 2021年全球天然无毒阻燃剂市场销售额达到了 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 %，预计2028
报错： ValueError: axes don't match array ValueError:轴与数组不匹配 问题，下面是报错： 报错行代码经常为：image = np.transpose(image, (2, 0, 1)) 这行代码的作用是调换整图像的shape顺序 [width, height, channels] （2， 0， 1）即为结果的顺序 [channels, height, width] 0%|
本文研究全球市场、主要地区和主要国家天然乙烯气体吸收剂的销量、销售收入等，同时也重点分析全球范围内主要厂商（品牌）竞争态势，天然乙烯气体吸收剂销量、价格、收入和市场份额等。 针对过去五年（2017-2021）年的历史情况，分析历史几年全球天然乙烯气体吸收剂总体规模，主要地区
本文研究全球市场、主要地区和主要国家危险废物处置与管理的销量、销售收入等，同时也重点分析全球范围内主要厂商（品牌）竞争态势，危险废物处置与管理销量、价格、收入和市场份额等。 针对过去五年（2017-2021）年的历史情况，分析历史几年全球危险废物处置与管理总体规模，主要地区
目录 一、引言 二、卷积神经网络（CNN） 三、生成对抗神经网络（GAN） 一、引言 二、卷积神经网络（CNN） 一共有七层，分别为： C1：第一次卷积； S2：第一次池化； C3：第二次卷积； S4：第二次池化； C5：第一次全连接层； F6：第二次全连接层； OUTPUT:输出层。 局部连接（权值共享）：每个隐层神经元的
文章目录 前言一、ROS实现深度值的获取代码解释二.使用方法三.调用官方API获取深度 总结 前言 最近这段时间一直在研究intel的D435i相机，主要用来实现识别物体并反馈物体的深度值。特别强调一点，通常所说图片的深度信息、深度值指的就是深度图像中相机到物体的距离。 由
常言道，耳听为虚，眼见为实。但是现在随着人工智能技术的发展，眼见可不一定为实。而造成这一结果的全都是因为深度伪造技术，简称深伪技术或者深度伪造。是Deep Learing（深度学习）和Fake（伪造）的混成词。一种基于人工智能的人体图像合成技术。而该技术的扩散与发展，引起了人们的担忧。 2018
（2022.02.23）二叉树总结篇（1） ⼆叉树题目的递归解法可以分两类思路， 第⼀类是遍历⼀遍⼆叉树得出答案 第⼆类是通过分解问题计算出答案 这两类思路分别对应着 回溯算法核心框架 和 动态规划核心框架。 ⼆叉树的所有问题，就是让你在前中后序位置注入巧妙的代码逻辑，去达到自己的目的。 104
1、训练、开发、测试集划分 开发（dev）集也叫做 （development set），有时称为保留交叉验证集（hold out cross validation set） 大数据时代，7/3分和6/2/2分所有数据集已经不合适了。 我们可以让训练集占比例 更多，开发和测试集占比例更少 2、当开发集和测试集和训练集内容相差很大 不是同一
基于深度学习图像特征匹配，用于图像去重https://github.com/wufuming3711/ImageRetrieval 图像匹配，基于深度学习DenseNet实现以图搜图功能https://blog.csdn.net/chenghaoy/article/details/84977406?utm_source=distribute.pc_relevant.none-task
深度学习调参技巧总结 关于deep learning（rnn、cnn） σ′(⋅)=σ(⋅)(1−σ(⋅))，tanh′=1−tanh2 batch_size：将数据集划分为不同的 batch，是为了限制 RAM 的使用，防止内存溢出； batch_size = 256; ℓ 层的神经网络，对于着 ℓ−1 个层间权值矩阵； 简单参数 hyperparameters： learnin
深度优先搜索 /** * 时间复杂度 O(n) * 空间复杂度 O(logn) */class Solution { public int maxDepth(Node root) { if (root == null){ return 0; } int max = 0; for (Node c : root.children){ max = Math.
介绍 当时BA算法被广泛的使用在特征点法的系统中，作者认为这些方法丢弃了图像的大部分信息。并且在稠密重建中，使用完整的BA是做不到实时的。在这篇文章中，作者提出了一种改进BA算法（基于Surfels模型），可以用单个GPU就可以实现实时稠密重建。还有一个贡献就是提出一种基准数据集
