LeetCode 20. 有效的括号 Valid Parentheses

百度地图街景图像批量获取 由于个人研究需要在最近试了一下使用API获取百度地图街景图片,在此介绍一下基于我个人需求的百度街景批量获取方法,本文以Python编码作为主要方法,如果对零编码工具有需要的可以关注一下UA城市分析小组刚刚发布的街景图片获取工具。 街景图像用作区域细粒度空间指标测度需要解决几个问题。 1. 首先就是调用额度的限制,现在百度对于个人认证开发者每天可用的街景图像调用额度为100张,在不考虑购买额度上限(1万张600元,其实有经费的前提下可以直接考虑钞能力)的情况下动辄几千上万张的爬取数量会大大增加需要爬取的时间周 阅读详情

6-1 栈的基础应用 Valid Parentheses

题目: LeetCode 20. 有效的括号

给定一个只包括 ‘(’,’)’,’{’,’}’,’[’,’]’ 的字符串,判断字符串是否有效。

有效字符串需满足:

左括号必须用相同类型的右括号闭合。
左括号必须以正确的顺序闭合。
注意空字符串可被认为是有效字符串。

示例 1:

输入: “()”
输出: true
示例 2:

输入: “()[]{}”
输出: true
示例 3:

输入: “(]”
输出: false
示例 4:

输入: “([)]”
输出: false

import java.util.Stack;

// 20. Valid Parentheses
// https://leetcode.com/problems/valid-parentheses/description/
// 时间复杂度: O(n)
// 空间复杂度: O(n)
public class Solution {

    public boolean isValid(String s) {

        Stack<Character> stack = new Stack<Character>();
        for( int i = 0 ; i < s.length() ; i ++ )
            if( s.charAt(i) == '(' || s.charAt(i) == '{' || s.charAt(i) == '[')
                stack.push(s.charAt(i));
            else{

                if( stack.size() == 0 )
                    return false;

                Character c = stack.pop();

                Character match;
                if( s.charAt(i) == ')' )
                    match = '(';
                else if( s.charAt(i) == ']' )
                    match = '[';
                else{
                    assert s.charAt(i) == '}';
                    match = '{';
                }

                if(c != match)
                    return false;
            }

        if( stack.size() != 0 )
            return false;

        return true;
    }

    private static void printBool(boolean b){
        System.out.println(b ? "True" : "False");
    }

    public static void main(String[] args) {

        printBool((new Solution()).isValid("()"));
        printBool((new Solution()).isValid("()[]{}"));
        printBool((new Solution()).isValid("(]"));
        printBool((new Solution()).isValid("([)]"));
    }
}
Unreal5从入门到精通之如何解决在VR项目在头显中卡顿的问题 以前我们使用Unity开发VR,Unity提供了非常便利的插件和工具来做VR。但是由于Unity的渲染效果不如Unreal,现在我们改用Unreal来做VR了,所有的VR相关的配置和操作都要重新学习。今天就来总结一下,我在开发VR过程中碰到的所有问题。好了,以上就是我目前做VR时碰到的一些问题,希望对你有所帮助。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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