[LeetCode] Permutations

本文介绍了一个通过深度优先搜索(DFS)实现的排列算法。该算法能够找出给定数字集合的所有可能排列,并详细展示了如何使用布尔数组跟踪已使用元素,避免重复排列。

Given a collection of numbers, return all possible permutations.

For example,
[1,2,3] have the following permutations:
[1,2,3][1,3,2][2,1,3][2,3,1][3,1,2], and [3,2,1].

class Solution {
public:
    vector<vector<int> > ans;
    vector<int> v;
    bool *nums;
    int len;
    vector<vector<int> > permute(vector<int> &num) {
        len = num.size();
        nums = new bool[len];
        for(int i = 0;i < len;i ++)
            nums[i] = true;
        dfs(num);
        return ans;
    }
    void dfs(vector<int> &num){
        if(v.size() == len){
            ans.push_back(v);
            return;
        }
        for(int i = 0;i < len;i ++){
            if(nums[i]){
                v.push_back(num[i]);
                nums[i] = false;
                dfs(num);
                nums[i] = true;
                v.pop_back();
            }
        }
    }
};


内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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