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题目
代码
class Solution:
def pivotIndex(self, nums: List[int]) -> int:
ans=-1
left,right=0,sum(nums)
for idx,item in enumerate(nums):
if left==(right-item):
return idx
else:
left+=item
right-=item
return ans
细节增强卷积DEConv详解及代码复现
这种预训练模型能够捕捉图像的基本特征，为后续的端到端训练提供良好的初始参数。例如，在RESIDE和RESIDE-6K数据集上的实验结果表明，使用MSPLCK模块的MixDehazeNet-L模型在RESIDE-IN数据集上首次超过了42dB的PSNR指标，且在所有数据集上均优于先前的方法。例如，在RESIDE和RESIDE-6K数据集上的实验结果表明，使用MSPLCK模块的MixDehazeNet-L模型在RESIDE-IN数据集上首次超过了42dB的PSNR指标，且在所有数据集上均优于先前的方法。
【数组和字符串】(一) 数组简介
LeetCode - 探索卡片 - 数组和字符串 - 一 - 数组简介
Adaboost入门教程——最通俗易懂的原理介绍（图文实例）
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Python 求中心索引，第二种方法不可取！
1 题目今天，我们做一道 LeetCode 题目，开启咱们 【算法刷题日记】知识星球的第一道 LeetCode 题。题目的基本类型是 数组，考察点数组的索引、求和等，基本的算法分析能力。...
halcon3D 点云拟合球体
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【PLL】分频器设计权衡：从CMOS到CML的电路实现与优化
本文深入探讨了PLL中分频器的设计权衡，比较了CMOS和CML两种电路实现的优缺点。通过实际案例分析，展示了如何在速度、功耗和噪声之间取得平衡，特别是在5G射频芯片和Wi-Fi 6E等高频应用中的优化实践。文章还提供了混合架构设计和电源噪声协同优化的实用技巧，适合电路设计工程师参考。
leetcode 724 寻找数组的中心索引( Find Pivot Index) python 最简代码
所有Leetcode题目不定期汇总在 Github, 欢迎大家批评指正，讨论交流。 ''' Given an array of integers nums, write a method that returns the "pivot" index of this array. We define the pivot index as the index where the sum of t...
Keras中神经网络可视化模块keras.utils.visualize_util安装配置方法
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算法初赛第五题
算法初赛第二题题目描述解法一解题思路python代码解法二解题思路python代码 题目描述 最后一个单词的长度 给你一个字符串 s，由若干单词组成，单词前后用一些空格字符隔开。返回字符串中最后一个单词的长度。单词 是指仅由字母组成、不包含任何空格字符的最大子字符串。 示例 1： 输入：s = “Hello World” 输出：5 示例 2： 输入：s = " fly me to the moon " 输出：4 示例 3： 输入：s = “luffy is still joyboy” 输出
解决微信小程序长页面滚动到底部点击底部的输入框后输入框漂浮且页面滚动到顶部
一、问题描述 项目中有一个长页面上部展示部分信息下部为信息录入，页面长度为三屏幕（不同手机屏幕大小略有差异），当滚动到第二屏或者第三屏去填写信息时点击输入框后输入框漂浮起来了并且页面向上滚动了一段距离，回到了第一屏中展示的内容。效果如图。 滚动到第二屏，证件号输入。 点击输入框 可以看到证件号输入框漂浮了起来并且页面滚动到了第一屏展示的内容。 注意：小程序是2018年上线，在2020年4月份之前该页面从未出现过这种现象。推测：微信的后续更新中对微信小程序基础库进行了重构，导致点击输入框后页
使用MATLAB求解二维顶盖驱动流问题的详细代码和说明
本文介绍了使用MATLAB求解二维顶盖驱动流问题的涡量-流函数方法。代码采用129×129网格，雷诺数Re=1000，通过迭代求解Navier-Stokes方程，包含流函数方程和涡量输运方程的离散求解。程序实现了边界条件处理、收敛性检查，并提供丰富后处理功能：流线图、涡量分布图、中心线速度曲线、矢量图和三维涡量可视化。计算结果可与Ghia等(1982)的经典数据进行验证。该代码完整展示了CFD问题的数值求解流程，包括参数设置、主循环计算和多种结果呈现方式，适用于流体力学教学和科研验证。
小白刷题之路——寻找数组的中心索引
每日力扣：寻找数组的中心索引 题目来源：leetcode 题目描述如下： 给定一个整数类型的数组nums，请编写一个能够返回数组 “中心索引” 的方法。 我们是这样定义数组 中心索引 的：数组中心索引的左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和。 如果数组不存在中心索引，那么我们应该返回 -1。如果数组有多个中心索引，那么我们应该返回最靠近左边的那一个。 示例1： 输入： nums = [1, 7, 3, 6, 5, 6] 输出：3 解释： 索引 3 (nums[3] = 6)..
Android系统解决-授予管理所有文件的权限问题
Android版本一直在加，Android9/Android10/Android11/Android12/Android13/Android14/Android15 , 客户app 也在不断适配，但是存在特别是定制产品中，客户不愿意适配，啥问题都让系统解决，绕过一定机制、实现。这里说的就是一个常见的常见需求：Android13 上面，客户要求默认授予管理所有文件的权限，如下：问题是机器重启后这个权限仍需要重新打开才行，那就是每次开机使用某些功能前都需要授权一次。是的ADB对应命令。
剑指 Offer II 012. 左右两边子数组的和相等（简单 数组 前缀和）
剑指 Offer II 012. 左右两边子数组的和相等 给你一个整数数组 nums ，请计算数组的 中心下标 。 数组 中心下标 是数组的一个下标，其左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和。 如果中心下标位于数组最左端，那么左侧数之和视为 0 ，因为在下标的左侧不存在元素。这一点对于中心下标位于数组最右端同样适用。 如果数组有多个中心下标，应该返回 最靠近左边 的那一个。如果数组不存在中心下标，返回 -1 。 示例 1： 输入：nums = [1,7,3,6,5,6] 输出：3 解释： 中心下标是
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
【数组】剑指 Offer II 012. 左右两边子数组的和相等 | 剑指 Offer II 013. 二维子矩阵的和
原题链接： 左右两边子数组的和相等题目： 给你一个整数数组 nums ，请计算数组的 中心下标 。数组 中心下标 是数组的一个下标，其左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和。如果中心下标位于数组最左端，那么左侧数之和视为 0 ，因为在下标的左侧不存在元素。这一点对于中心下标位于数组最右端同样适用。如果数组有多个中心下标，应该返回 最靠近左边 的那一个。如果数组不存在中心下标，返回 -1 。示例：题解： // 利用一个性质， 中心元素＋左边的元素和＋右边元素和，就等于数组所有元素和 剑指 Offer I
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
Leetcode 剑指 Offer II 012. 左右两边子数组的和相等
题目难度: 中等今天继续更新 Leetcode 的剑指 Offer（专项突击版）系列, 大家在公众号里回复剑指offer2就能看到该系列当前连载的所有文章了, 记得关注哦~
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
LeetCode 剑指 Offer II 012. 左右两边子数组的和相等
LeetCode 剑指 Offer II 012. 左右两边子数组的和相等 文章目录LeetCode 剑指 Offer II 012. 左右两边子数组的和相等题目描述一、解题关键词二、解题报告1.思路分析2.时间复杂度3.代码示例2.知识点总结 题目描述 给你一个整数数组 nums ，请计算数组的 中心下标 。 数组 中心下标 是数组的一个下标，其左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和。 如果中心下标位于数组最左端，那么左侧数之和视为 0 ，因为在下标的左侧不存在元素。这一点对于中心下标位于数组最右端
《剑指 Offer II》—数组04
目录学习计划链接题目解析1. 剑指 Offer II 001. 整数除法1) 问题描述2) 思路分析3) leetcode链接4) 代码实现2. ==剑指 Offer II 001. 整数除法==1) 问题描述2) 思路分析3) leetcode链接4) 代码实现3. ==剑指 Offer II 001. 整数除法==1) 问题描述2) 思路分析3) leetcode链接4) 代码实现 学习计划链接 剑指offer——学习计划 题目解析 1. 剑指 Offer II 001. 整数除法 1) 问题描述 截图
【算法】剑指 Offer 专项突击版 Day4数组部分
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通关剑指 Offer——剑指 Offer II 012. 左右两边子数组的和相等
使用前缀和数组进行解答注意左右边界时，和为 0。
leetcode 剑指 Offer II 012. 左右两边子数组的和相等
左侧数之和 sum = nums[0] + nums[1] + nums[2] = 1 + 7 + 3 = 11 ，右侧数之和 sum = nums[4] + nums[5] = 5 + 6 = 11 ，二者相等。右侧数之和 sum = nums[1] + nums[2] = 1 + -1 = 0。循环遍历数组计算左边的值与右边的值的和,并进行相等判断,成功就返回该位置,失败就继续循环。数组 中心下标 是数组的一个下标，其左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和。数组中不存在满足此条件的中心下标。
剑指 Offer（专项突击版）第11|12题
现在前端要求变高了,找工作的时可能会碰上算法题,每天刷几道算法题做足准备,今天是《剑指 Offer（专项突击版）》第11|12题。如果你现在正在找工作，可以私信“web”或者直接添加小助理进群领取前端面试小册、简历优化修改、大厂内推以及更多阿里、字节大厂面试真题合集，和p8大佬一起交流。
【剑指 Offer II】 012. 左右两边子数组的和相等
题目： 给你一个整数数组 nums ，请计算数组的 中心下标 。 数组 中心下标 是数组的一个下标，其左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和。 如果中心下标位于数组最左端，那么左侧数之和视为 0 ，因为在下标的左侧不存在元素。这一点对于中心下标位于数组最右端同样适用。 如果数组有多个中心下标，应该返回 最靠近左边 的那一个。如果数组不存在中心下标，返回 -1 。 示例 1： 输入：nums = [1,7,3,6,5,6] 输出：3 解释： 中心下标是 3 。 左侧数之和 sum = nums[0] +
LeetCode刷题——剑指 Offer II 012. 左右两边子数组的和相等（前缀和与后缀和）
剑指 Offer II 012. 左右两边子数组的和相等 C++前缀和与后缀和解法
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