baoxin1100的博客

输入："-78.506"输出：-78.506代码：def str2float(num): f1 = 1 f2 = 0 y = 1 u = 0 for i in range(len(a)): if num[i]=='-': f1 = -1 # 用来判断正数还是负数 elif num[i]=='.': f2 = 1 # 用来判断处于整数部分还是小数部分 elif not

题目：合并k个有序list输入：[[3,4,5], [1,6], [2,6,7,8], [5,6,9]]输出：[1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 8, 9]思路：为每个list分配一个指针，每次循环比较k个指针指向的元素，取最小的放入新列表，退出循环的条件是所有列表的元素都被取完代码：def merge(a): new = [] idx = [0]*len(a) # k个指针 while True: curmin = 1e6

美图祛斑算法实战——雀斑消除本文主要根据这篇博文的思路，由于原博文没有放出完整代码，我这里尝试根据作者的思路实现人脸祛斑算法的代码完整版，本代码针对特定图像使用了一些trick，不是通用算法，仅做参考。算法流程主要为：灰度化对比度增强阈值处理梯度极大值查找连通域分析皮肤排除图像修复 inpaint本代码用到的图片如下，从这篇博文直接下载得到，我们的目标是去除任务颈肩部位的祛斑。首先导入用到的库import cv2import matplotlib.pyplot as plt

以上述图片举例，要求 OB⃗\vec{OB}OB 相对 OA⃗\vec{OA}OA 的顺时针夹角。注意：这里使用图像坐标系1 定义求顺时针角度的函数import numpy as npdef clockwise_angle(v1, v2): x1,y1 = v1 x2,y2 = v2 dot = x1*x2+y1*y2 det = x1*y2-y1*x2 theta = np.arctan2(det, dot) theta = theta if theta>0 else 2*np..

设置里面，搜 jedi把下图中的language server改成jedi

统计模型大小的方法统一步骤1 统计总的参数个数，2 利用参数个数算出权重大小pytorchdef get_model_size(model): para_num = sum([p.numel() for p in model.parameters()]) # para_size: 参数个数 * 每个4字节(float32) / 1024 / 1024，单位为 MB para_size = para_num * 4 / 1024 / 1024 return para_sizetenso

逻辑回归预备知识逻辑回归主要应用于二分类问题，公式: p=sigmoid(z)=11+e−zp = sigmoid(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}p=sigmoid(z)=1+e−z1​ 梯度回传公式为：∂p∂z=p(1−p)\frac{\partial p}{\partial z}=p(1-p)∂z∂p​=p(1−p)损失函数我们用二分类交叉熵（BCE, binary_cross_entropy），假设y为标签，p为预测概率：loss=−ylog(p)−(1−y)(1−p)loss

在刷 leetcode 二叉树相关的题目时，经常有这样给定的例子,例如: 检查平衡性实现一个函数，检查二叉树是否平衡。在这个问题中，平衡树的定义如下：任意一个节点，其两棵子树的高度差不超过 1。示例 1:给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7] 3 / \ 9 20 / \ 15 7返回 true 。示例 2:给定二叉树 [1,2,2,3,3,null,null,4,4] 1 / \ 2 2 / \