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原创 激活函数（Activation Function）
我们知道，神经网络模型中，各隐藏层、包括输出层都需要激活函数（Activation Function）。我们比较熟悉的、常用的激活函数也有 ReLU、Sigmoid 等等。但是，对于各个激活函数的选取方法、区别特点还有几点需要特别注意的地方。今天就给大家总结一下常用激活函数 Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout 的关键知识点。1 . 为什么需要激活函数...
2018-08-09 10:41:14
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转载 支持向量机
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） 作者：July ；致谢：pluskid、白石、JerryLead。出处：结构之法算法之道blog。 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好...
2018-08-08 20:09:58
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原创 支持向量机（SVM）——数据线性可分
关于机器学习算法的程序，在我的Github上，欢迎大家follow：Github地址：https://github.com/xuesongjaybluce SVM在之前的很长一段时间内是性能最好的分类器，它有严密而优美的数学基础作为支撑。在各种机器学习算法中，它是最不易理解的算法之一，要真正掌握它的原理有一定的难度。在本文中，我将带领大家通过一张图来理清SVM推导过程的核心过程。简...
2018-08-08 17:21:59
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转载 java实现迷宫算法
回溯法是一种不断试探且及时纠正错误的搜索方法，下面的求解过程采用回溯法。从入口出发，按某一方向向前探索，若能走通（未走过的），即某处可以到达，则到达一个新点，否则试探下一个方向；若所有的方向均没有通路，则沿原路返回前一点，换下一个方向继续试探，直到所有可能的通路都搜索到，或找到一条通路，或无路可走又返回到入口点。这里可以用一个栈来实现，每走一步，将该位置压入栈中，若该点无路可走，则出栈返回上一位...
2019-04-25 15:34:51
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原创 读键盘标准输入得到数据
import java.io.BufferedReader;import java.io.InputStreamReader;public class inputTest { public static void main(String[] args) { try(//将system.in对象装换成reader对象 InputStreamReader reader=new In...
2019-04-02 09:36:55
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转载 【面试题】2018年最全Java面试通关秘籍第五套！
注：本文是从众多面试者的面试经验中整理而来，其中不少是本人出的一些题目，网络资源众多，如有雷同，纯属巧合！禁止一切形式的碰瓷行为！未经允许禁止一切形式的转载和复制，如有违反则追究其法律责任！不要问我为什么没答案了，原因还是以前那句话，单纯的背面试题是解决不了任何问题的，只有深入其内部原理，才能游刃有余！后期一系列的文章会不断的探讨这一个个经典的面试题，敬请期待！也欢迎大家在留言处补充和讨论！...
2019-01-18 15:20:32
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转载 【面试题】2018年最全Java面试通关秘籍第四套！
注：本文是从众多面试者的面试经验中整理而来，其中不少是本人出的一些题目，网络资源众多，如有雷同，纯属巧合！禁止一切形式的碰瓷行为！未经允许禁止一切形式的转载和复制，如有违反则追究其法律责任！不要问我为什么没答案了，原因还是以前那句话，单纯的背面试题是解决不了任何问题的，只有深入其内部原理，才能游刃有余！后期一系列的文章会不断的探讨这一个个经典的面试题，敬请期待！也欢迎大家在留言处补充和讨论！...
2019-01-18 15:19:56
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转载 【面试题】2018年最全Java面试通关秘籍第三套！
注：本文是从众多面试者的面试经验中整理而来，其中不少是本人出的一些题目，网络资源众多，如有雷同，纯属巧合！禁止一切形式的碰瓷行为！未经允许禁止一切形式的转载和复制，如有违反则追究其法律责任！不要问我为什么没答案了，原因还是以前那句话，单纯的背面试题是解决不了任何问题的，只有深入其内部原理，才能游刃有余！后期一系列的文章会不断的探讨这一个个经典的面试题，敬请期待！也欢迎大家在留言处补充和讨论！...
2019-01-18 15:19:18
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原创 【面试题】2018年最全Java面试通关秘籍第二套！
注：本文是从众多面试者的面试经验中整理而来，其中不少是本人出的一些题目，网络资源众多，如有雷同，纯属巧合！禁止一切形式的碰瓷行为！未经允许禁止一切形式的转载和复制，如有违反则追究其法律责任！首先，我很懂你！当你看到这篇文章的时候可能是又喜又悲！喜的是，别人没看到这些悉心整理的面试题你看到了；悲的是，面试你的面试官可能也看到了！前几天整理了很多关于面试的经典题目，例如Redis为什么是单线程的、...
2019-01-18 15:18:35
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原创 【面试题】2018年最全Java面试通关秘籍汇总集！
前几天在交流群里有些小伙伴问面试相关的试题，当时给出了一些问题，苦于打字太累就没写下去了，但觉得这是一个很不负责任的表现，于是下来整理了一下近几年的私藏，特分享给大家！此套面试题适用于Java开发的各个阶段面试，不过更偏向初级和中级开发人员！由于每一个问题的答案不唯一且都可以在网上搜索到答案，这里只给出问题，不列出参考答案，有兴趣的可以留言讨论，也欢迎大家的补充！一、基础篇1.1、Ja...
2019-01-18 15:17:06
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原创 阿里的面试官都喜欢问哪些问题？
金九银十是招聘的旺季，小编在这里也给大家整理了一套阿里面试官最喜欢问的问题或者出场率较高的面试题，助校招或者社招路上的你一臂之力！首先我们需要明白一个事实，招聘的一个很关键的因素是在给自己找未来的同事，同级别下要找比自己优秀的人，面试是一个双向选择的过程，也是一个将心比心去沟通的过程。就像我们有的人感觉自己很牛逼，但是拿不到offer，而其他的人菜的一笔，却可以拿到offer，我们称之为玄...
2019-01-18 15:16:09
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原创 Java大型互联网公司经典面试题，论JDK源码的重要性的无限思考
论JDK源码的重要性：一道面试题引发的无限思考！大家在看到这个标题时想的是什么？小编我为什么要讲这个问题呢？那我们就看一下这道面试题是什么呢？差不多是这样子的面试题题目的意思是：定义了两个Integer类型变量，通过swap方法交换这两个变量的值。看似简单的题目，是不是不知道从何下手，我猜想有些大家第一想到的是这样的解法：来看代码：运行结果如下：从结果来看是错误的，...
2019-01-18 15:13:28
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转载 计算机网络基础几道常见面试试题
1、OSI，TCP/IP，五层协议的体系结构，以及各层协议OSI分层 （7层）：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层。TCP/IP分层（4层）：网络接口层、 网际层、运输层、 应用层。五层协议 （5层）：物理层、数据链路层、网络层、运输层、 应用层。 每一层的协议如下：物理层：RJ45、CLOCK、IEEE802.3 （中继器，集线器，网关）；...
2019-01-18 15:02:15
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原创 面试必备：什么是一致性Hash算法？
最近有小伙伴跑过来问什么是Hash一致性算法，说面试的时候被问到了，因为不了解，所以就没有回答上，问我有没有相应的学习资料推荐，当时上班，没时间回复，晚上回去了就忘了这件事，今天突然看到这个，加班为大家整理一下什么是Hash一致性算法，希望对大家有帮助！文末送书，长按抽奖助手小程序即可参与，祝君好运！经常阅读我文章的小伙伴应该都很熟悉我写文章的套路，上来就是先要问一句为什么？也就是为什么要有H...
2019-01-18 14:56:44
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原创 面试官想看到的以及面试者需要准备的！
本人最近几年一直在做java后端方面的技术面试官，而在最近两周，又密集了面试了一些java初级和高级开发的候选人，在面试过程中，我自认为比较慎重，遇到问题回答不好的候选人，我总会再三从不同方面提问，只有当反复确认能力不行才会下结论，相反，如果候选人给我的印象不错，我也会从多个角度来衡量，以免招进会说但不会干活的“大忽悠”。其实倒也不是我故意要为难候选人，毕竟入职后就是同事，但面试官的职责使然，...
2019-01-18 14:52:18
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原创 【OCR技术系列之四】基于深度学习的文字识别（3755个汉字）
上一篇提到文字数据集的合成，现在我们手头上已经得到了3755个汉字（一级字库）的印刷体图像数据集，我们可以利用它们进行接下来的3755个汉字的识别系统的搭建。用深度学习做文字识别，用的网络当然是CNN，那具体使用哪个经典网络？VGG?RESNET？还是其他？我想了下，越深的网络训练得到的模型应该会更好，但是想到训练的难度以及以后线上部署时预测的速度，我觉得首先建立一个比较浅的网络（基于LeNet的...
2018-08-31 11:10:58
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原创 【OCR技术系列之三】大批量生成文字训练集
放假了，终于可以继续可以静下心写一写OCR方面的东西。上次谈到文字的切割，今天打算总结一下我们怎么得到用于训练的文字数据集。如果是想训练一个手写体识别的模型，用一些前人收集好的手写文字集就好了，比如中科院的这些数据集。但是如果我们只是想要训练一个专门用于识别印刷汉字的模型，那么我们就需要各种印刷字体的训练集，那怎么获取呢？借助强大的图像库，自己生成就行了！先捋一捋思路，生成文字集需要什么步骤：...
2018-08-31 11:10:19
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原创 【OCR技术系列之二】文字定位与切割
要做文字识别，第一步要考虑的就是怎么将每一个字符从图片中切割下来，然后才可以送入我们设计好的模型进行字符识别。现在就以下面这张图片为例，说一说最一般的字符切割的步骤是哪些。当然，我们实际上要识别的图片很可能没上面那张图片如此整洁，很可能是倾斜的，或者是带噪声的，又或者这张图片是用手机拍下来下来的，变得歪歪扭扭，所以需要进行图片预处理，把文本位置矫正，把噪声去除，然后才可以进行进一步的字符分割和...
2018-08-31 11:09:28
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原创 OCR技术系列之一 字符识别技术总览
最近入坑研究OCR，看了比较多关于OCR的资料，对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述，对OCR相关的知识点都好好总结一遍，以加深个人理解。什么是OCR？OCR英文全称是Optical Character Recognition，中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式...
2018-08-31 11:08:36
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原创 【Keras】基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割
上两个月参加了个比赛，做的是对遥感高清图像做语义分割，美其名曰“天空之眼”。这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割，所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下，故写了这篇文章，记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧。数据集首先介绍一下数据，我们这次采用的数据集是CCF大数据比赛提供的数据（2015年中国南方某城市的高清遥感图像...
2018-08-31 11:03:36
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原创 【Keras】从两个实际任务掌握图像分类
我们一般用深度学习做图片分类的入门教材都是MNIST或者CIFAR-10，因为数据都是别人准备好的，有的甚至是一个函数就把所有数据都load进来了，所以跑起来都很简单，但是跑完了，好像自己还没掌握图片分类的完整流程，因为他们没有经历数据处理的阶段，所以谈不上走过一遍深度学习的分类实现过程。今天我想给大家分享两个比较贴近实际的分类项目，从数据分析和处理说起，以Keras为工具，彻底掌握图像分类任务。...
2018-08-31 11:01:26
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原创 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN
object detection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物体还可以是多个类别。object detection技术的演进：RCNN->Spp...
2018-08-31 10:59:36
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原创 L1正则化和L2正则化
在机器学习中，我们非常关心模型的预测能力，即模型在新数据上的表现，而不希望过拟合现象的的发生，我们通常使用正则化（regularization）技术来防止过拟合情况。正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。如果将模型原始的假设空间比作“天空”，那么天空飞翔的“鸟”就是模型可能收敛到的一个个最优解。在施加了模型正则化后，就好比将原假设空间（“天空”）缩...
2018-08-31 10:57:21
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原创 批归一化（Batch Normalization）
【深度学习】批归一化（Batch Normalization） BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技...
2018-08-31 10:37:04
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原创 CNN网络架构实现：从LeNet到DenseNet
卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂，解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。新年有假期，就好好总结一波CNN的各种经典架构吧...
2018-08-31 10:34:26
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原创 卷积神经网络CNN总结
卷积神经网络CNN总结从神经网络到卷积神经网络（CNN）我们知道神经网络的结构是这样的： 那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 卷积神经网络的层级结构 • 数据输入层/ Input layer • ...
2018-08-30 19:22:53
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转载 如何在免费云端运行 Python 深度学习框架？
先说一下哦，结尾有福利！你懂的～热爱学习的你是否有过这样的经历：想自己动手搭建神经网络，却不知选择哪种工具？想配置深度学习框架 TensorFlow，却被复杂的配置步骤所困扰？想使用 GPU 加速训练，却经费有限无法实现高配置？······试想一下，如果有个免费的在线云端平台，既可以不用安装 TensorFlow 直接使用，又可以实现...
2018-08-30 18:42:47
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转载 树与树的表示、二叉树及其遍历、二叉搜索树、平衡二叉树、堆、哈夫曼树、集合及其运算
参考：浙大数据结构(陈越、何钦铭)课件1、树与树的表示什么是树？客观世界中许多事物存在层次关系人类社会家谱社会组织结构图书信息管理分层次组织在管理上具有更高的效率！数据管理的基本操作之一：查找（根据某个给定关键字K，从集合R 中找出关键字与K 相同的记录）。一个自然的问题就是，如何实现有效率的查找？静态查找：集合中记录是固定的，没有插入和删除操作，只有查找动态查找：集合中...
2018-08-23 16:28:39
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转载 创建一颗最优二叉树（哈夫曼树）
哈夫曼树是带权路径最小的一种特殊二叉树，所以也称最优二叉树。 在这里不讨论基本概念如如何计算路径等，而只着重于树的创建，具体过程让我们举例而言。其基本的原理为：将所有节点一开始都视为森林，每次从森林中选取两个根节点权值最小的树合并为一棵新树，新树的根节点大小为两个子节点大小的和，并将这棵新树重新加入到森林中。 如此一来每一轮操作都可以简化为两个基本操作：合并两棵树、插入新树，直到森林中只剩...
2018-08-23 16:18:39
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原创 二叉树基础知识总结
一、树的定义树是一种数据结构，它是由n（n>=1）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。树具有的特点有：（1）每个结点有零个或多个子结点（2）没有父节点的结点称为根节点（3）每一个非根结点有且只有一个父节点（4）除了根结点外，每个子结点可以分为多个不相交的子树。 树的基本术语有：若一个结点有子树，那么该结点称为子树根的“双亲”，子树的根称为该结点的“孩...
2018-08-23 15:02:28
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原创 数列还原-python
题目描述牛牛的作业薄上有一个长度为 n 的排列 A，这个排列包含了从1到n的n个数，但是因为一些原因，其中有一些位置（不超过 10 个）看不清了，但是牛牛记得这个数列顺序对的数量是 k，顺序对是指满足 i < j 且 A[i] < A[j] 的对数，请帮助牛牛计算出，符合这个要求的合法排列的数目。输入描述:每个输入包含一个测试用例。每个测试用例的第一行包含两个整数 n 和...
2018-08-22 17:14:26
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原创 python中列表 的交集，并集，差集
1. 获取两个list 的交集：#方法一:a=[2,3,4,5]b=[2,5,8]tmp = [val for val in a if val in b]print tmp#[2, 5] #方法二print list(set(a).intersection(set(b)))2. 获取两个list 的并集print list(set(a).union(set(b))...
2018-08-22 15:22:07
1040
原创 混合颜料-python
题目描述你就是一个画家！你现在想绘制一幅画，但是你现在没有足够颜色的颜料。为了让问题简单，我们用正整数表示不同颜色的颜料。你知道这幅画需要的n种颜色的颜料，你现在可以去商店购买一些颜料，但是商店不能保证能供应所有颜色的颜料，所以你需要自己混合一些颜料。混合两种不一样的颜色A和颜色B颜料可以产生(A XOR B)这种颜色的颜料(新产生的颜料也可以用作继续混合产生新的颜色,XOR表示异或操作)。本...
2018-08-22 14:58:12
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原创 算法导论--最小生成树详解
1、什么是最小生成树现在假设有一个很实际的问题：我们要在n个城市中建立一个通信网络，则连通这n个城市需要布置n-1条通信线路，这个时候我们需要考虑如何在成本最低的情况下建立这个通信网？ 于是我们就可以引入连通图来解决我们遇到的问题，n个城市就是图上的n个顶点，然后，边表示两个城市的通信线路，每条边上的权重就是我们搭建这条线路所需要的成本，所以现在我们有n个顶点的连通网可以建立不同的生成树，每...
2018-08-21 19:02:50
718
原创 后缀表达式
为了解释后缀表达式的好处，我们先来看看，计算机如何应用后缀表达式计算出最终的结果20的。后缀表达式：9 3 1-3*+ 10 2/+ 规则：从左到右遍历表达式的每个数字和符号，遇到是数字就进栈，遇到是符号，就将处于栈顶两个数字出栈，进行运算，运算结果进栈，一直到最终获得结果。 下面是详细的步骤：1. 初始化一个空栈。此桟用来对要运算的数字进出使用。2. 后缀表达式中前三个都是...
2018-08-21 11:19:22
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转载 无向带权图的最小生成树算法——Prim及Kruskal算法思路
边赋以权值的图称为网或带权图，带权图的生成树也是带权的，生成树T各边的权值总和称为该树的权。 最小生成树（MST）：权值最小的生成树。 生成树和最小生成树的应用：要连通n个城市需要n－1条边线路。可以把边上的权值解释为线路的造价。则最小生成树表示使其造价最小的生成树。 构造网的最小生成树必须...
2018-08-21 09:43:38
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转载 无向连通网的最小生成树
任何一个无向连通图的最小生成树(8)。A．只有一棵B．有一棵或多棵C．一定有多棵D．可能不存在答案：B 无向连通图一定有最小生成树。 ...
2018-08-21 09:31:40
10305
转载 B-树详细分析及B树B-树B+树B*树概念
B- 树是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种多叉（下面你会看到，相对于二叉，B树每个内结点有多个分支，即多叉）平衡查找树。B- 树又叫平衡多路查找树。一棵m阶的B 树 (m叉树)的特性如下：树中每个结点最多含有m个孩子（m>=2）；除根...
2018-08-21 09:22:59
939
转载 B树、B-树、B+树、B*树
B树 即二叉搜索树： 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）； &n
2018-08-21 09:19:28
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原创 B-树和B+树
B树为什么要B树磁盘中有两个机械运动的部分，分别是盘片旋转和磁臂移动。盘片旋转就是我们市面上所提到的多少转每分钟，而磁盘移动则是在盘片旋转到指定位置以后，移动磁臂后开始进行数据的读写。那么这就存在一个定位到磁盘中的块的过程，而定位是磁盘的存取中花费时间比较大的一块，毕竟机械运动花费的时候要远远大于电子运动的时间。当大规模数据存储到磁盘中的时候，显然定位是一个非常花费时间的过程，但是我们可以通过B树...
2018-08-21 09:10:06
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