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RSS订阅原创 leetcode每周3道（八）图之最短路
743. 网络延迟时间题目描述有 n 个网络节点，标记为 1 到 n。给你一个列表 times，表示信号经过 有向 边的传递时间。 times[i] = (ui, vi, wi)，其中 ui 是源节点，vi 是目标节点， wi 是一个信号从源节点传递到目标节点的时间。现在，从某个节点 K 发出一个信号。需要多久才能使所有节点都收到信号？如果不能使所有节点收到信号，返回 -1 。思路题目实际是求节点 K 到其他所有点中最远的距离，那么首先需要求出节点 KK到其他所有点的最短路，然后取最大值
2022-05-26 21:06:20
507
原创 Pip安装失败ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host=‘files.pythonhosted.org‘, , port=443)解决方案
Pip安装失败ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', , port=443)解决方案
2022-05-12 15:51:22
964
原创 leetcode每周3道（六）二叉树
240 搜索二维矩阵Ⅱ题目描述编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target 。该矩阵具有以下特性：每行的元素从左到右升序排列。每列的元素从上到下升序排列。暴力法class Solution(object): def searchMatrix(self, matrix, target): """ :type matrix: List[List[int]] :type target: int
2022-05-10 23:14:31
229
原创 ACE: Ally Complementary Experts for Solving Long-Tailed Recognition in One-Shot
ACE: Ally Complementary Experts for Solving Long-Tailed Recognition in One-Shot
2022-05-06 18:49:00
443
原创 Long-tailed Recognition by Routing Diverse Distribution-Aware Experts
Long-tailed Recognition by Routing Diverse Distribution-Aware Experts
2022-05-06 18:24:13
427
原创 Bag of Tricks for Long-Tailed Visual Recognition with Deep Convolutional Neural Networks
Bag of Tricks for Long-Tailed Visual Recognition with Deep Convolutional Neural Networks [AAAI 2022]Bag of Tricks Github
2022-05-06 16:15:24
182
原创 Decoupling Representation and Classifier for Long-Tailed Recognition
long tailed论文整理
2022-05-05 18:05:28
772
原创 leetcode每周3道（五）二叉树
110.平衡二叉树给定一个二叉树，判断它是否是高度平衡的二叉树。本题中，一棵高度平衡二叉树定义为：一个二叉树每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1 。1、自己的第一想法：思路：算出每一个结点的最大深度，再对每一个结点的左右孩子算最大深度差。倒着算应该会快些。但是这里没有有效的利用底层结点求出来的深度。时O(n^2) 空O(n)# Definition for a binary tree node.# class TreeNode(object):# ..
2022-04-20 23:37:21
278
原创 leetcode每周3道（四）
85.最大矩形给定一个仅包含0和1、大小为rows x cols的二维二进制矩阵，找出只包含1的最大矩形，并返回其面积。152.乘积最大子数组给你一个整数数组 nums，请你找出数组中乘积最大的非空连续子数组（该子数组中至少包含一个数字），并返回该子数组所对应的乘积。测试用例的答案是一个32-位 整数。子数组 是数组的连续子序列。暴力解法：以nums=[2,3,-1,-2,-4]为例，分别将以第i个开始到第j个结束的所有子数组乘...
2022-04-14 23:46:11
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原创 leetcode每周3道（三）
1.最长回文子串给你一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。思路1、中心扩散法。最开始尝试的两边向中间扩散但是好像不行。从中间向两边可行。每个位置都做一次中心，然后看两边最远能扩散到哪里。注意边界条件。还要注意可能是奇数个也可能是偶数个。所以中心点可能是1个也可能是2个。class Solution(object): def longestPalindrome(self, s): """ :type s: str :.
2022-03-26 15:41:48
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原创 leetcode每周3道（二）
leetcode每周3道（二）思路：（1）排序+双指针不断判断left,right,next_left,next_right之间的关系，先sort一下使得next_left一定大于now_left。那么就只要判断以下情况，并做各自的处理。时：O(nlogn) 空:O(nlogn)class Solution(object): def merge(self, intervals): """ :type intervals: Li......
2022-03-23 17:55:26
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原创 Leetcode 学习计划之21天算法 (十二）
第12天 动态规划70.爬楼梯1.当前层的走法数等于上一层的走法数+上上一层的走法数，因为最后一步可以一次迈1层，也可以一次迈2层。仅需记录上一层的走法数和上上一层的走法数。class Solution(object): def climbStairs(self, n): """ :type n: int :rtype: int """ last = 0 present = 1 .
2022-03-21 12:14:08
270
原创 Leetcode 学习计划之21天算法 (十三）
第13天 位运算231.2的幂1、按位与 注意特判，如果是0先return False。其余情况都是 return not(n & (n-1)) 。class Solution(object): def isPowerOfTwo(self, n): """ :type n: int :rtype: bool """ if n == 0: return False .
2022-03-20 21:10:42
330
原创 Leetcode 学习计划之21天算法 (八）
第8天广度优先搜索 / 深度优先搜索617.合并二叉树1、BFS。不用额外空间，直接在其中一棵树上操作即可。出队时，判断两棵树的左儿子是否都有，只有root1有，只有root2有，都没有这四种情况，右儿子同理。都有就都入队。否则不用入队。# Definition for a binary tree node.# class TreeNode(object):# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):# ..
2022-03-19 16:56:53
431
原创 Leetcode 学习计划之21天算法 (七）
第7天广度优先搜索 / 深度优先搜索733.图像渲染思路：1、DFS。用递归实现，设置seen数组，如不设置，在遇到newcolor==oldcolor时会超时，不断重复遍历。 这里也可以在开始做一个判断：如果newcolor==oldcolor直接返回原图，就不用seen数组了。class Solution(object): def floodFill(self, image, sr, sc, newColor): """ :ty...
2022-03-19 12:22:40
236
原创 DFS、BFS
BFS （seen数组+队列）#seen数组+队列def BFS(graph, s): queue = [] queue.append(s) # 向list添加元素，用append() seen = set() # 此处为set, python里set用的是hash table, 搜索时比数组要快。 seen.add(s) # 向set添加函数，用add() while
2022-03-19 11:51:32
399
原创 Leetcode 学习计划之21天算法 (十一）
第11天：递归、回溯77. 组合1、全部组合字眼，考虑回溯法。回溯法模板：（这里注意python中递归使用list时要用切片引用（浅复制），patch[:]，而不用patch[]。void backtracking(参数) { if (终止条件) { 存放结果; //result.append(path[:]) return; } for (选择：本层集合中元素（树中节点孩子的数量就是集合的大小）) { .
2022-03-17 17:01:46
518
原创 Leetcode 学习计划之21天算法 (十）
第10天：递归 / 回溯21.合并两个有序链表1、归并排序：额外建表 时O(m+n) 空O(m+n)2.归并排序：不额外建表 时O(m+n) 空O(1)# Definition for singly-linked list.# class ListNode(object):# def __init__(self, val=0, next=None):# self.val = val# self.next = nextclass So
2022-03-17 15:14:23
552
原创 Leetcode 学习计划之21天算法 (五）
第5天 双指针876.链表的中间结点1、快慢指针 快指针每走两步，慢指针走一步；也可写成快指针一次走两步，慢指针一次走一步。2、遍历链表计数，再遍历数组只遍历到一半。# Definition for singly-linked list.# class ListNode(object):# def __init__(self, val=0, next=None):# self.val = val# self.next = nextc
2022-03-11 13:31:24
326
原创 Leetcode 学习计划之21天算法 (四）
第4天 双指针344.反转字符串标准双指针（对撞指针），reverse操作流氓写法：s[:]=s[::-1]class Solution(object): def reverseString(self, s): """ :type s: List[str] :rtype: None Do not return anything, modify s in-place instead. """ ...
2022-03-10 10:28:57
764
原创 Leetcode 学习计划之21天算法 (三）
第3天 双指针283.移动零1、一位一位的移动，如果第1位是0，利用切片把第2 位到最后一位往前移一位，最后一位填0。移动完再看当前位是不是0，如果是重复刚才的操作，不是往下走。指导看了len(nums)次为止。2、先遍历，看当前位不是0的话，就给他放到他应该待的位置上，直接进行覆盖。设置一个index指示非零的个数，i指示遍历到哪了。设置一个index，表示非0数的个数，循环遍历数组，如果不是0，将非0值移动到第index位置,然后index + 1遍历结束之后，index值表示为非0
2022-03-09 18:10:20
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原创 机器学习-可供参考的博客
《机器学习》(周志华)西瓜书读书笔记(完结) - Limitlessun - 博客园 (cnblogs.com)《统计学习方法》(李航)读书笔记(完结) - Limitlessun - 博客园 (cnblogs.com)Kaggle新手入门之路(完结) - Limitlessun - 博客园 (cnblogs.com)...
2021-05-25 22:53:25
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原创 统计学习方法系列（一）统计学习及监督学习概论
1、机器学习分类监督学习无监督学习强化学习2、统计学习方法三要素方法=模型+策略+算法模型策略算法//大多数机器学习算法都会先做一个模型的假设。在这个假设的基础上，选择一个损失函数(或者说误差度量)，用以度量机器学习模型的好坏。然后再选择模型空间，也就是你打算在什么样的空间里面搜索问题的解。有了损失函数和模型空间，就可以定义一个优化问题。最后，再设计优化算法求解优化问题，从模型空间中搜索出最优解即可。3、泛化能力
2021-05-25 17:17:18
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原创 机器学习连载系列（二）模型评估与选择 -----西瓜书
1、经验误差与过拟合经验误差及训练误差，我们最终的目标是在新样本上的泛化误差最小，但由于事先不知道新样本是什么样，只好努力使经验误差即训练误差最小化。然而会出现过拟合，且过拟合是无法避免的：机器学习面临的问题通常是NP难甚至更难，而有效的学习算法必然是在多项式时间内运行完成，若可彻底避免过拟合，则通过经验（训练）误差最小化就能获得最优解，这就意味着我们构造性地证明了“P=NP”；因此，只要相信“P≠NP”，过拟合就不可避免。2、评估方法留出法：直接将数据集划分为训练集和验证集，为保持分布一致
2021-05-24 20:28:19
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原创 机器学习连载系列（一）绪论 -----西瓜书
最近想全面地再从头熟悉一遍基础知识，所以有了这个系列，方便自己后面看的时候抓重点。目录1、假设空间2、没有免费的午餐（NFL)3、归纳偏好4、发展历程1、假设空间假设空间的大小等于其中features表示特征i的取值个数。2、没有免费的午餐（NFL)意味着如果所有问题出现的机会相同，或所有问题同等重要，那么任意两个学习算法的期望性能相同。3、归纳偏好归纳偏好意味着在假设空间中在训练集上并不是等效的。4、发展历程机械学习：死记硬背式学习，没有真.
2021-05-24 18:54:15
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原创 为什么在LabelEncoder后还要使用onehot？
目录1、官网解释2、关于距离更合适的解释参考：6.3. Preprocessing data — scikit-learn 0.24.2 documentation为什么要用one-hot编码 - 简书 (jianshu.com)1、官网解释6.3. Preprocessing data — scikit-learn 0.24.2 documentationSuch integer representation can, however, not be used direct
2021-05-01 16:06:11
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原创 pytorch浏览过的自学用--理解向
自动微分--向前模式和反向模式即为什么pytorch等框架都选择反向累积做梯度计算而不是前向累积https://zhuanlan.zhihu.com/p/70302265
2021-04-21 21:14:21
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转载 python的reshape(-1)和torch中的torch[-1]都是什么意思
参考：https://www.zhihu.com/question/52684594/answer/297441394 感谢作者举个简单的例子，要记住，python默认是按行取元素c = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])输出：[[1 2 3][4 5 6]]我们看看不同的reshape输出为：改成2行3列:[[1 2 3][4 5 6]]改成3行2列:[[1 2][3 4][5 6]]我也不知道几行，反正是1列:[[1][2][.
2021-04-20 21:54:29
2395
原创 pytorch浏览过的自学用--工具向
torch.Tensor的4种乘法https://blog.youkuaiyun.com/da_kao_la/article/details/87484403torch.matmul()用法介绍https://blog.youkuaiyun.com/qsmx666/article/details/105783610
2021-04-20 16:01:23
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转载 GloVe原理介绍
转载：https://blog.youkuaiyun.com/linchuhai/article/details/97135612感谢作者1. 引言当前，学习词向量表示的方法主要有两种类型：一种是基于全局矩阵分解的方法，如LSA，另一种是局部上下文窗口的方法，如Mikolov在2013年提出来的CBOW和skip-gram方法。但是这两种方法都有各自的缺陷，其中，LSA虽然有效利用了统计信息，但是在词汇类比方面却很差，而CBOW和skip-gram虽然可以很好地进行词汇类比，但是因为这两种方法是基于一个个局部的上
2021-04-16 23:00:13
303
空空如也
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