原创 P4編程環境搭建+實現tutorials中basic的案例

前言 最近由於科研的需要，安裝了這個SDN的P4環境，不得不說這個過程真的是異常多的bug，裝了一週才裝好，總結這一週以來的錯誤，下面告訴大家如何一次性的安裝好。（特別提醒，希望你是直接看到這篇文章後來安裝的，因爲在自己安裝的過

2019-07-06 10:56:49 880

原创 LeetCode Python3——5. 最長迴文數

問題描述 給定一個字符串 s，找到 s 中最長的迴文子串。你可以假設 s 的最大長度爲 1000。 示例 1： 輸入: “babad” 輸出: “bab” 注意: “aba” 也是一個有效答案。 示例 2： 輸入: “cbbd” 輸出

2019-02-23 15:25:52 3

原创 LeetCode Python3——10. 正則表達式匹配

問題描述 給定一個字符串 (s)(s)(s) 和一個字符模式(p)(p)(p)。實現支持 ‘.’ 和 ‘’ 的正則表達式匹配。 ‘.’ 匹配任意單個字符。 '’ 匹配零個或多個前面的元素。 匹配應該覆蓋整個字符串 (s) ，而不是部分

2019-02-23 15:25:42

原创 LeetCode Python3——6. Z字形變換

問題描述 將一個給定字符串根據給定的行數，以從上往下、從左到右進行 Z 字形排列。 比如輸入字符串爲 “LEETCODEISHIRING” 行數爲 3 時，排列如下： L     C     I    R E T  O E

2019-02-23 15:25:42

原创 LeetCode Python3——8.字符串轉整數

問題描述 請你來實現一個 atoi 函數，使其能將字符串轉換成整數。 首先，該函數會根據需要丟棄無用的開頭空格字符，直到尋找到第一個非空格的字符爲止。 當我們尋找到的第一個非空字符爲正或者負號時，則將該符號與之後面儘可能多的連續數字組

2019-02-23 15:25:42 1

原创 LeetCode Python3——3. 無重複字符的最長子串

問題描述 給定一個字符串，請你找出其中不含有重複字符的 最長子串 的長度。 示例 1: 輸入: “abcabcbb” 輸出: 3 解釋: 因爲無重複字符的最長子串是 “abc”，所以其長度爲 3。 示例 2: 輸入: “bbbbb”

2019-02-19 06:48:42

原创 LeetCode Python3——2. 兩數相加

問題描述 給出兩個非空的鏈表用來表示兩個非負的整數。其中，它們各自的位數是按照逆序的方式存儲的，並且它們的每個節點只能存儲 一位數字。如果，我們將這兩個數相加起來，則會返回一個新的鏈表來表示它們的和。您可以假設除了數字 0 之外，這兩

2019-02-19 06:36:25 1

原创 LeetCode Python3——1. 兩數之和

問題描述 給定一個整數數組 nums 和一個目標值 target，請你在該數組中找出和爲目標值的那 兩個 整數，並返回他們的數組下標。你可以假設每種輸入只會對應一個答案。但是，你不能重複利用這個數組中同樣的元素。 Sol 1: cla

2019-02-19 06:36:24

原创 轉載：Python中to_csv函數輸出的utf8數據用Excel打開是亂碼

df.to_csv(“df.csv”, encoding=’utf8’) 這種寫法代碼會打開會亂碼，正確方法: df.to_csv(“df.csv”, encoding=’utf_8_sig’) 轉載文章：https://bl

2018-11-14 00:13:55

原创 Tensorflow中遷移學習出現 OOM 解決方案

tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[] 出現以上情況要注意以下兩個

2018-11-04 00:30:44

原创 支持向量機（四）——深入理解SMO優化算法

本文結合了《統計學習方法》，吳恩達中文筆記，以及一些博客文章https://www.cnblogs.com/pinard/p/6111471.html,http://www.cnblogs.com/vivounicorn/archive/

2018-08-27 07:34:16 2

原创 神經網絡（二）——深入理解反向傳播的四個基本方程

由於神經網絡覆蓋的內容比較多,一時提筆不知從何開始說起,剛好看到這一章以公式爲主,因此先入手這一章。本章參考書籍《神經網絡與深度學習》以及三藍一棕的B站視頻。 1.預備知識 我們先來看一張圖，瞭解一下我們的符號定義： 我們首先給出網

2018-08-27 07:34:12

原创 吳恩達機器學習——學習理論，經驗風險最小化（ERM），一般誤差（測試誤差），VC維

這一章主要是學習的理論。首先我們來關注這章主要研究的問題： 1.我們在實踐中針對訓練集有訓練誤差，針對測試集有測試誤差，而我們顯然更關心的是測試誤差。但是實際算法通常都是由訓練集和模型結合，那麼我們如何針對訓練集的好壞來體現出測試誤差的

2018-08-27 07:34:01 49

原创 支持向量機（三）——深入理解核函數，軟間隔SVM

本章我們來介紹一下對核函數的理解。在先講核函數之前，我們先來看一下非線性分類問題。 1.非線性分類問題 簡要概述之前我們講到的都是可以直接通過一條直線將樣本分成兩類，現在的問題是數據樣本無法用一條直線線性區分正負樣本，如圖所示： 但是我

2018-08-27 07:33:58 1

原创 支持向量機（一）——深入理解函數間隔與幾何間隔

1.支持向量機和logistic函數的有什麼區別 實踐發現，在所給的例子中，兩種方法線性劃分兩類事物時得到的線性分類器的效果差不多。那具體的差別在哪呢？ SVM更關心的是靠近中間分割線的點，讓他們儘可能地原理中間線，而不是在所有點上達到

2018-08-27 07:33:58 5