确定两串乱序同构、翻转子串

本文介绍了一种通过排序和比较来判断两个字符串是否可以通过乱序重组的方式变为彼此的方法,并探讨了如何判断一个字符串是否为另一个字符串旋转后得到的问题。
题目描述:

给定两个字符串,请编写程序,确定其中一个字符串的字符重新排列后,能否变成另一个字符串。这里规定大小写为不同字符,且考虑字符串重点空格。

给定一个string stringA和一个string stringB,请返回一个bool,代表两串是否重新排列后可相同。保证两串的长度都小于等于5000。

测试样例:
"This is nowcoder","is This nowcoder"
返回:true
"Here you are","Are you here"
返回:false


import java.util.*;

public class Same {
    public boolean checkSam(String stringA, String stringB) {
        // write code here
          if(stringA.length()!= stringB.length()){
              return false;
          }
         String []a=stringA.split("");
         String []b=stringB.split("");
         Arrays.sort(a);
         Arrays.sort(b);
         for(int i=0;i<a.length;i++){
             if(a[i].equals(b[i])){
                 continue;
             }else{
                return false;
             }
         }
         return true;
    }
}
题目描述:

假定我们都知道非常高效的算法来检查一个单词是否为其他字符串的子串。请将这个算法编写成一个函数,给定两个字符串s1和s2,请编写代码检查s2是否为s1旋转而成,要求只能调用一次检查子串的函数。

给定两个字符串s1,s2,请返回bool值代表s2是否由s1旋转而成。字符串中字符为英文字母和空格,区分大小写,字符串长度小于等于1000。

测试样例:
"Hello world","worldhello "
返回:false
"waterbottle","erbottlewat"
返回:true

分析:即确定两个字符串是否乱序同构。

import java.util.*;

public class ReverseEqual {
    public boolean checkReverseEqual(String s1, String s2) {
        // write code here  
          if(s1.length()!= s2.length()){  
              return false;  
          }  
         String []a=s1.split("");  
         String []b=s2.split("");  
         Arrays.sort(a);  
         Arrays.sort(b);  
         for(int i=0;i<a.length;i++){  
             if(a[i].equals(b[i])){  
                 continue;  
             }else{  
                return false;  
             }  
         }  
         return true;  
    }  
}  

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,勿用于商业,如有侵权联系我删除!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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