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RSS订阅原创 代码随想录训练营53期day15|二叉树Part03
257. 二叉树的所有路径 （优先掌握递归）222.完全二叉树的节点个数（优先掌握递归）110.平衡二叉树 （优先掌握递归）404.左叶子之和 （优先掌握递归）
2025-01-14 20:51:40
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原创 代码随想录训练营53期day14|二叉树part02
104.二叉树的最大深度 （优先掌握递归）111.二叉树的最小深度 （优先掌握递归）226.翻转二叉树 （优先掌握递归）01. 对称二叉树 （优先掌握递归）左右树互换后，将左右子树传入根节点。
2025-01-14 11:21:01
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原创 代码随想录算法训练营53期day11|栈与队列part02
347.前 K 个高频元素 （有点难度，可能代码写不出来，一刷至少需要理解思路）239. 滑动窗口最大值 （有点难度，可能代码写不出来，但一刷。150. 逆波兰表达式求值。
2025-01-04 23:34:30
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原创 代码随想录算法训练营53期day10|栈与队列part01
push(x) -- 将一个元素放入队列的尾部。1047. 删除字符串中的所有相邻重复项。peek() -- 返回队列首部的元素。empty() -- 返回队列是否为空。pop() -- 从队列首部移除元素。225. 用队列实现栈。232.用栈实现队列。
2025-01-04 17:21:12
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原创 代码随想录算法训练营53期day9|数组part2
28. 实现 strStr()151.翻转字符串里的单词。151.翻转字符串里的单词。卡码网：55.右旋转字符串。459.重复的子字符串。
2025-01-02 18:23:37
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原创 代码随想录算法训练营53期day8|数组part1
还可以直接切片，用s[:]=s[::-1]541. 反转字符串II。或者直接reverse。使用指针，左右两边换。
2025-01-02 12:08:30
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原创 代码随想录算法训练营53期day6|哈希表
同样的思路，还是利用索引出现次数，如果都出现的话相对应的索引就会不为2，如果两个都不为0，那就是相同的数。也就是数组交集的部分。字母有26个，定义一个26的record，并且初始化为0，记录字母出现的情况。第二个是构造哈希表，创建了一个空的字典。暴力法直接遍历，时间复杂度O（n2）感觉都是在利用统计出现的次数。242.有效的字母异位词。349. 两个数组的交集。
2024-12-30 15:02:47
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原创 代码随想录训练营53期day4|链表part02
cur指向节点2，也就是cur.next=cur.next.next，1的节点就是temp，2指向temp。判断是奇数还是偶数也就是说一直两两交换cur的下一个还是下下个是空列表。移动cur对34进行处理即cur=cur.next.next。使用虚拟头节点，cur必须在可以操作的节点前面。先指向新的节点，防止节点被修改，然后再开始遍历。19.删除链表的倒数第N个节点。19.删除链表的倒数第N个节点。删除哪个指向哪个指针的前面的节点。24. 两两交换链表中的节点。142.环形链表II。
2024-12-29 17:20:38
334
原创 代码随想录训练营53期day3|链表part01
如果头节点是需要移除的就直接current.next=current.nesx.next。如果不是的话就直接指向它的下一个即 current=current.next。203.移除链表元素。
2024-12-28 17:57:44
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原创 代码随想录训练营53期day2|数组part02
209.长度最小的子数组209.长度最小的子数组滑动窗口是什么？float('inf')表示为无穷大不同于 if：***else：***没有冒号它的形式是。ntargettarget0原理是：不断更新区间长度，如果元素之间的和大于等于target那就说明缩小区间可以进一步得到更短的子序列的数组大于等于target，初始定义了min_len为无穷大，是因为一开始并不知道具体的最小值是多少，将表示长度的变量初始化为，就可以保证后续实际计算出的任何有效的长度值都会小于它。
2024-12-26 20:55:32
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原创 有关特征融合的算法汇总
YOLO系算法的思想都是，首先通过特征提取网络对输入图像提取特征，得到一定大小的特征图（比如13*13），然后将输入图像划分网格成13*13个单元格，接着如果Ground Truth中某个目标的中心坐标落在哪个单元格中，那么就由该单元格来预测该目标，每个单元格都会预测固定数量的边界框（v1中是2个，v2中是5个，v3中是3个），这几个边界框中只有和Ground Truth的IOU最大的边界框才会被选定用来预测该目标。（先融合多层的特征，然后在融合后的特征上训练预测器，只有在完全融合之后，才进行检测。
2024-04-20 10:17:14
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原创 激活函数汇总
特点：Softmax 函数可视为 Sigmoid 函数的泛化形式， 其本质就是将一个 K 维的任意实数向量压缩（映射）成另一个 K 维的实数向量， 其中向量中的每个元素的取值范围都介于 [ 0 ， 1 ] [0，1][0，1] 之间(可以理解为概率)。也就是说，相比于早期的激活函数，Softplus函数和ReLU函数更加接近脑神经元的激活模型，而神经网络正是基于脑神经科学发展而来，这两个激活函数的应用促成了神经网络研究的新浪潮。和 Tanh一样，它是反对称的、零中心、可微分的，值域在-1到1之间。
2024-04-19 20:49:34
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空空如也
空空如也
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