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RSS订阅原创 【数据结构】二叉树遍历
C++定义：Python定义：Java定义：二、二叉树遍历二叉树主要有两种遍历方式：递归三要素，以前序遍历为例：确定递归函数的参数和返回值：确定终止条件：确定单层递归的逻辑：结合上述三步，二叉树的前序遍历如下：2.2 迭代遍历2.2.1 迭代前序遍历自然使用栈来解决迭代遍历；前序遍历的顺序是：父结点、左孩子、右孩子；那么使用栈来解决，先将父结点入栈，剩余入栈顺序就是右孩子、左孩子；迭代实例：
2022-10-30 10:30:39
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原创 【Leetcode】239. 滑动窗口最大值
单调队列就是，在本题中使用单调队列存储当前窗口内单调递减的元素，队头是窗口内元素的最大值，队尾是窗口内的尾元素。如何实现这样一个单调递增的队列呢？对于pop操作，就是当传入元素值大于或者等于队首元素的时候，将队首元素抛出，否则不进行任何操作；对于push操作，当要被push进队列的元素大于队尾的元素时，就将队尾的元素弹出，直到push的元素小于等于队尾的元素；对于front操作：返回队首元素，即窗口内最大的元素。
2022-10-28 11:00:08
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原创 Recurrent Neural Network from Scratch
代码中关于数据读入、处理以及算法的前向传播过程代码比较直观，比较难以理解的是反向传播的过程，即BPTT算法；Karpathy仅使用numpy实现了。
2022-10-26 10:03:28
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原创 【Leetcode】28. 找出字符串中第一个匹配项的下标
给你两个字符串 haystack 和 needle ，请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串的第一个匹配项的下标（下标从 0 开始）。如果 needle 不是 haystack 的一部分，则返回 -1。示例1：输入：haystack = “sadbutsad”, needle = “sad”输出：0解释：“sad” 在下标 0 和 6 处匹配。第一个匹配项的下标是 0 ，所以返回 0。
2022-10-24 15:49:08
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原创 【FL论文阅读】Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data
使用set集合先去重，然后再进行比较，求出交集。
2022-10-18 11:41:16
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原创 【Leetcode】242. 有效的字母异位词
使用哈希表来解决，数组就是一个简单的哈希表。先初始化一个全为零长度为26的record数组用来存储第一个字符串中各字符出现的次数，而后再对应位置上减去第二个字符串中各字符出现的次数，如果最后record中元素全部为0，则返回True，否则返回False。
2022-10-16 10:27:41
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原创 【R】R语言基础
一、R数据结构R拥有包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表用于存储数据的对象类型（R语言中的对象是指可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数甚至图形）1. 向量向量是用于存储数值型、字符型或者逻辑型的一维数组，其通过c()来创建。向量的访问与其他语言访问机制类似，只是在R中，向量中第一个对象下标为一。向量也可以通过如object[c(1,2,3)]object[c(1,2,3)]object[c(1,2,3)]这种方式访问其中的元素。2. 矩阵矩阵是一个二维数组，矩阵中的每一个元素都
2022-04-12 18:12:49
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原创 【统计学习方法】决策树
一、前言决策树是一种基本的回归与分类算法，可以将决策树看作一个if−thenif-thenif−then规则的集合（e.g.内部结点处对特定条件进行判断，为True则访问左子树，反之访问右子树）或者是给定条件下的概率分布（e.g.将特征空间划分为互不相交的单元或者区域，并在每一个单元定义一个类的概率分布就构成一个条件概率分布），其模型呈现树形结构，决策树由结点和有向边组成，其中结点可进一步分为内部结点（一个属性或者一个特征）和叶结点（一个类）。决策树在分类问题中表示基于特征对实例进行分类的过程，决策树具
2022-03-18 18:13:32
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原创 【Pytorch】Pytorch基础
一、创建张量张量创建的方法和Numpy中创建array的方法十分相似。1.1 从Python列表或者元组创建张量a = torch.tensor([1,2,3], dtype=torch.float)a = torch.tensor((1,2,3), dtype=torch.float)1.2 使用arange生成张量b = torch.arange(start=1, end=10, step=1)1.3 使用linspace/logspace生成张量c = torch.linspac
2022-03-16 15:52:42
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原创 【统计学习方法】朴素贝叶斯
一、前言朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。”朴素贝叶斯“之”朴素“之名即来源于其特征条件独立的假设。对于给定的数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布，而后基于此模型，对于给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。具体地，条件独立性假设是：P(X=x∣Y=ck)=P(X(1)=x(1),...,X(n)=x(n)∣Y=ck)=∏j=1nP(X(j)=x(j)∣Y=ck)P(X = {\rm{x}}|Y = {c_k}) = P({X^{(1)}} =
2022-03-14 22:23:25
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转载 【Matplotlib】通用绘图模板
参考：fantastic matplotlib一、前言matplotlib的图像是华仔figure上的，每一个figure包含了一个或者多个axes，一个完整的matplotlib图像会包括下面四个层级：Figure：顶层级，用于容纳所有绘图元素Axes：matplotlib宇宙的核心，容纳大量元素来构造子图，一个figure可以由一个或者多个子图组成Axis：axes的下属层级，用于处理所有和坐标轴、网格有关的元素Tick：axis的下属层级，用于处理所有和刻度有关的元素matplotl
2022-03-12 17:11:42
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原创 【Docker】Dockerfile初探
首先进入项目根目录创建dependencies的requirement.txt项：python.exe -m pip freeze > requirements.txt之后通过下述语句来使用这个requirement.txt：pip3 install -r requirement.txt在文件夹中创建一个名为Dockerfile的文件，注意这个文件不需要任何后缀，在文件中可以编写如下命令来创建一个基本的Dockerfile，命令参考使用Dockerfile定制镜像：FROM python
2022-03-11 20:15:44
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原创 【Docker】在Docker容器中运行VScode
原文链接：容器中的远程开发PrerequisitesVScodeDocker-DesktopSteps打开Docker：在Windows下出现鲸鱼图标且图标静止则打开成功；检查Docker：Docker运行时，可以在终端下输入docker --version来检查Docker；安装扩展插件：在VScode中安装Remote - Containers；安装成功后，在VScode界面上左下角会出现一个状态条（Status bar）；上图中绿色图标可以展示VScode正在
2022-03-11 19:05:12
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原创 Datawhale动手学数据分析Task04
第二章：数据可视化1、matplot初见1.1 最基本的可视化图案有哪些？分别适用于那些场景？最基本的可视化图有折线图，柱状图，饼图，散点图，直方图等，折线图适用于观察某个值的走势，柱状图适用于观察不同条件的对比，饼图适用于分析组成成分或者比例；散点图用于描述数据的分布情况。1.2 Figure&Subplotmatplotlib的图像都位于Figure对象中，可以用plt.figure创建一个新的Figurefig = plt.figure()不能通过空Figure绘图，应
2021-07-19 12:06:20
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原创 Datawhale动手学数据分析Task03
1. 第二章：数据重构1.1 数据的合并数据的合并任务主要通过pandas中的concat、merge方法或是DataFrame的join、append方法来完成。其中pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起，其参数设置如下：pandas.merge()方法是基于值的连接1.2 数据聚合与运算本节主要是对于Groupby机制的理解：分组运算主要包括三个阶段的操作：split-apply-combine。分组运算的第一个阶段，pandas对象（无论是Series、DataF
2021-07-17 10:39:43
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原创 DataWhale动手学数据分析Task02
1. 第二章：数据清洗及特征处理我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等，需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模，所以拿到数据的第一步是进行数据清洗，本章我们将学习缺失值、重复值、字符串和数据转换等操作，将数据清洗成可以分析或建模的样子。1.1 缺失值观察与处理1.1.1 任务一：缺失值观察对于数据缺失值的观察主要可以通过pandas中的两个函数来完成，分别是isnull和isna（两个函数没有区别），并且通过与sum的组合可以计算出每列中缺失值的总和、比
2021-07-15 10:56:42
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原创 DataWhale动手学数据分析Task01
DataWhale动手学数据分析Task011.第一章：数据载入及初步观察1.1.1 载入数据1、两种数据格式的区分及读取方式：TSVCSVTab-Seperated ValuesComma-Seperated Values利用制表符作为字段值的分隔符利用半角逗号作为字段值的分隔符pd.read_table(‘path’)pd.read_csv(‘path’)2、pandas中用于读取数据的常用函数及参数：import pandas as pdpd.r
2021-07-13 17:08:54
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