分析和思路： 这道题主要还是递归思想的理解和应用，还有就是在判断左右子树的的大小的时候，需要进行比较，返回较大值，这也属于递归的一部分，但是这个过程有点绕。递归思想在很多算法题里面有体现，需要深刻体会。 1 /* 2 struct TreeNode { 3 int val; 4 struct Tree
可视化有助于解释和理解深度学习模型的内部结构。通过模型计算图的可视化可以弄清楚神经网络是如何计算的，对于模型的可视化主要包括以下几个方面： 模型有多少层 每层的输入和输出形状 不同的层是如何连接的？ 每层使用的参数 使用了不同的激活函数 本文将使用 Keras 和 PyTorch 构
目录 第5章 深度学习用于计算机视觉 5.1 卷积神经网络简介 5.1.1 卷积运算 5.1.2 最大池化运算 5.2 在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络 5.2.1 深度学习与小数据问题的相关性 5.2.2 下载数据 5.2.3 构建网络 5.2.4 数据预处理 5.2.5 使用数据增强 5.3 使用预训练的卷积
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 目录 一、SSE（误差平方和） 二、MSE（均方误差） 三、RMSE（均方根误差） 四、MAE (平均绝对误差) 五、MAPE（平均绝对百分比误差） 六、R Squared （R方/可决系数） 一、SSE（误差平
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 如何评价这个模型对解决你这个问题的“可用”程度，这需要对模型进行测量和评估。每个模型都有他的特别之处，并随因素变化而表现不同，因此需要选择合适的评估指标来进
举个例子，为什么不能用CPU做深度学习？ 就拿Intel的i7来说，她每秒钟的运算是0.15TFLOPS，而NVIDIA的TitanX是12TFLOPS，两者差出80倍之多。 在实际中，你用GPU训练一个模型需要1小时的话，用CPU就需要80小时，你还玩个屁。 CPU： 左侧是集显区域，负责渲染图形界面，简单游戏等；中间是一些计算单元，S
1 #include <bits/stdc++.h> 2 3 using namespace std; 4 5 const int N = 1e6 + 10; 6 7 int ok = 0; 8 9 int n; 10 struct node 11 { 12 int l, r; 13 } t[N]; 14 15 void dfs(int i, int s) 16 { 17 if(i == 0) return; 18 ok = max(ok,
整体回答得都比较简略，可以起到提纲挈领的作用，但是还需要继续深化。 解释Adam优化器的概念。 答：Adam结合了两个想法来改善收敛性：每个参数更新可加快收敛速度；动量可避免卡在鞍点上。 为什么必须在神经网络中引入非线性？ 答：否则，我们将获得一个由多个线性函数组成的线性函数，那么
倍增LCA LCA：已知一个树和书上两个点，求两个点的最近公共祖先。 倍增：将2的所有次幂排成一个序列，相加可以得到所有正整数，这样就可以在找最近公共祖先时不是一层一层找而是每次找2的幂次方层，大大提高算法效率。 算法思路： 1，用链式前向星存图，找到根节点并从根节点开始进行深度优先搜索，
为什么我们放弃了 Vue？Vue 和 React 深度对比 - 码道人 https://markdowner.net/article/79319258450055168 为什么我们放弃了 Vue？Vue 和 React 深度对比 HD Superman · 2 年前 举报 我使用 Vue 和 React 已经很长一段时间了，两个框架上实践代码量都在 10 万行以上。不
正文 Learning Curves 可以分为三种： Underfit Overfit Good Fit Underfit A plot of learning curves shows underfitting if: The training loss remains flat regardless of training The training loss continues to decrease until the end of training Overfit A plot of
【报告篇幅】：89 【报告图表数】：122 【报告出版时间】：2021年12月 报告摘要 本文研究全球及中国市场宽带CPE现状及未来发展趋势，侧重分析全球及中国市场的主要企业，同时对比北美、欧洲、中国、日本、东南亚和印度等地区的现状及未来发展趋势。 2021年全球宽带CPE市场销售额达到
深度学习与计算机视觉（CV）介绍 深度学习 学习⽬标 知道什么是深度学习知道深度学习的应⽤场景 什么是深度学习 在介绍深度学习之前，我们先看下⼈⼯智能，机器学习和深度学习之间的关系： 机器学习是实现⼈⼯智能的⼀种途径，深度学习是机器学习的⼀个⼦集，也就是说深度学习是实现机器
【问题描述】 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： 现在小明要把相同深度的节点的权值加在一起，他想知道哪个深度的节点权值之和最大？如果有多个深度的权值和同为最大，请你输出
许多书上都回答过这个问题，基本答案都是——“试错”和“延迟回报”是强化学习两个最重要的特征。但是这里从更高的层次来看待这个问题，或许会给我们不同的启示~~ 其中最重要的就是强化学习的“整体性”这一特征。 强化学习明确考虑了目标导向的智能体与不确定的环境交互的整个问
对于路径 \((u,v)\) 和 \((s,t)\) 判断是否有交： 对于两点 \(\operatorname{LCA}\) 的深度较大者，判断它是否在另一条路径上 求交出来的路径 \(\operatorname{LCA}(u,s),\operatorname{LCA}(u,t),\operatorname{LCA}(v,s),\operatorname{LCA}(v,t)\) 四者中，深度较大的两个即为
一、 产品介绍 传统沉淀法不能满足日益提的环保要求(如电镀表三镍含量要求0.1mg/l以下)。针对特定重金属离子的特点，利用螯合树脂的特种功能基团与重金属离子形成络合物的特性，实现重金属离子的回收利用及深度去除。 CH-90Na对除铜镍铅锌钴锰等具有特定的选择性，尤其在
已经毕业两年多了，可以帮学弟学妹们无偿帮做设计，给点奶茶费就行了哈哈。如果想自己做的话，可以看我另一篇博文，那里有我开发的一键生成设计的系统。 biyexz05 ------------------------------------------ 基于SSM的商城系统的设计与实现 基于SSM的管理系统的设计与实现 基于JSP
吴恩达机器学习&深度学习（英文，理论解释比较清楚） 李沐pytorch（偏实战，详细解读代码） 开始总有一个困难期，不懂的多看多思考多动手 我没有python基础这是硬伤，理论上学起来至少入门不难的，基本一周左右就可以入门 project2中的代码其实没那么难，基本是理解的，就是不会在服务器跑代码，所以第三
算法-二叉树：二叉树的最大深度 求一颗二叉树的最大深度，根节点的深度为1。 思路解析： 构造二叉树时，一般选择前序遍历；求普通二叉树的属性，一般选择后序遍历；求二叉搜索树的属性，一般选择中序遍历。 注意：对于普通二叉树单纯求深度使用前序遍历就行。 //方法一：递归 int height(TreeNod
今天开通了博客园，很开心！虽诚惶诚恐，希望自己能每日进步。 博客园在我这几年的从业中，个人觉得是国内博客质量TOP的社区，内容也有足够的深度，有足够思考和学习的点，大部分时候都能让我的眼界和思想深度扩充。 我现在对自己的能力还是比较惶恐的，学习越多，感觉知道的越浅。 自己还没能达
位深度就是用来度量在图像中显示或打印像素的颜色信息。位深度越大表示图像中的颜色就越多，也越精确。 位深度分为1、8、24位深度。 1位深度：2 种颜色信息：黑和白 8位深度：256 种颜色信息 24位深度：16777216 种颜色信息。 常用的颜色模式有 RGB、CMYK、Lab、Grayscale、Bitmap、Index
动手深度学习笔记（六）2.6 概率 2. 预备知识 2.6. 概率 2.6.1. 基本概率论 2. 预备知识 2.6. 概率 简单地说，机器学习就是做出预测。 根据病人的临床病史，我们可能想预测他们在下一年心脏病发作的概率。 在飞机喷气发动机的异常检测中，我们想要评估一组发动机读数为
1. 面向人群 随着人工智能的广泛应用，涉足深度学习的人越来越多，这些人总体上分为两类：（1）一类是开发人员，这类人主要使用现有的深度学习开源框架和公开的模型进行编程，以实现某个功能，e.g 车辆检测；（2）另一类是研发人员，他们主要基于现有的深度学习开源框架来设计和搭建自己的神经网络结构，
题目描述 春春是一名道路工程师，负责铺设一条长度为 n 的道路。 铺设道路的主要工作是填平下陷的地表。整段道路可以看作是 n 块首尾相连的区域，一开始，第 i 块区域下陷的深度为 di。 春春每天可以选择一段连续区间[L,R][L,R] ，填充这段区间中的每块区域，让其下陷深度减少 1。
