原创 圖算法總結(判斷有環、最短路徑)
有向圖判斷有環 拓撲排序 if __name__ == "__main__": v = [[0, 0, 0, 0, 1], [1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0], [
原创 windows平臺VS code配置remote ssh
VS code romote ssh配置 主要參考這篇博文:https://www.jianshu.com/p/d7c9cef525bc 出現Connecting was canceled.問題 主要報錯: [13:34:40.
原创 Python不調包實現邏輯迴歸和自動求導
導言 邏輯迴歸是機器學習中最基礎也最常用的模型 一句話介紹LR: 邏輯迴歸假設數據服從伯努利分佈,通過極大化似然函數的方法,運用梯度下降來求解參數,來達到將數據二分類的目的。 LR具體的推導可以參考李航老師的統計學習方法 爲什麼L
原创 Tensorflow實現knn算法
導言 knn是一個比較簡單的機器學習算法,區別於其他算法,它沒有顯式的模型訓練過程,模型直觀簡單,但是它的預測耗時較長(因爲需要與所有訓練樣本進行舉例計算,找出最近的k個訓練樣本進行投票,所有耗時久)。KNN中有一個比較重要的數據
原创 numpy實現kmeans算法
導言 基於numpy實現的kmeans要比基於TensorFlow的好寫,基於TensorFlow的實現可以參考我的這篇博文:https://blog.csdn.net/qq_41058526/article/details/104093
原创 Git使用筆記
克隆遠程倉庫 https://blog.csdn.net/ljk126wy/article/details/87881923 新建分支 https://www.cnblogs.com/smileyes/p/8943234.html
原创 TensorFlow實現kmeans算法(字節跳動面試題)
目錄 導言 關於Kmeans kmeans本質是EM算法的特殊情況 Kmeans收斂性證明 爲什麼在計算k-means之前要將數據點在各維度上歸一化 k-means不適用哪些數據(異常值對聚類中心影響很大,需要離羣點檢測和剔除) K值選擇
原创 mac Endnote x9插入文獻引用使用指南
目錄 一、如何獲得文獻引用模板 (1)萬方 二、修改引用文獻生成的模板 (1)改上標文獻引用形式 (2)修改輸出引用格式 三、word中如何插入引用 一、如何獲得文獻引用模板 (1)萬方 (1)點擊導出 (2)選擇endnote
原创 leetcode64 最小路徑和
題目: 給定一個包含非負整數的 m x n 網格,請找出一條從左上角到右下角的路徑,使得路徑上的數字總和爲最小。 說明:每次只能向下或者向右移動一步。 示例: 輸入: [ [1,3,1], [1,5,1], [4,2,1] ]
原创 LeetCode504 七進制數
題目 給定一個整數,將其轉化爲7進制,並以字符串形式輸出。 示例 1: 輸入: 100 輸出: "202" 示例 2: 輸入: -7 輸出: "-10" 注意: 輸入範圍是 [-1e7, 1e7] 。 思路 參考十進制轉二進制:不斷的
原创 leetcode124 二叉樹中的最大路徑和(hard)
給定一個非空二叉樹,返回其最大路徑和。 本題中,路徑被定義爲一條從樹中任意節點出發,達到任意節點的序列。該路徑至少包含一個節點,且不一定經過根節點。 示例 1: 輸入: [1,2,3] 1 / \ 2
原创 leetcode354 俄羅斯套娃信封問題(二維的最長上升子序列)
給定一些標記了寬度和高度的信封,寬度和高度以整數對形式 (w, h) 出現。當另一個信封的寬度和高度都比這個信封大的時候,這個信封就可以放進另一個信封裏,如同俄羅斯套娃一樣。 請計算最多能有多少個信封能組成一組“俄羅斯套娃”信封(即可以把
原创 ip地址與整數互轉
1、ip地址轉成整數 原理:ip地址的每段可以看成是一個0-255的整數,把每段拆分成一個二進制形式組合起來,然後把這個二進制數轉變成整數。 舉例:一個ip地址爲10.0.3.193 每段數字 相對應的二進制數 10
原创 leetcode312 戳氣球(hard)
題目 有 n 個氣球,編號爲0 到 n-1,每個氣球上都標有一個數字,這些數字存在數組 nums 中。 現在要求你戳破所有的氣球。每當你戳破一個氣球 i 時,你可以獲得 nums[left] * nums[i] * nums[right]
原创 leetcode85 最大矩形(hard)
題目 給定一個僅包含 0 和 1 的二維二進制矩陣,找出只包含 1 的最大矩形,並返回其面積。 示例: 輸入: [ ["1","0","1","0","0"], ["1","0","1","1","1"], ["1","1",