原创 leetcode——64. 最小路徑和
int minPathSum(int** grid, int gridSize, int* gridColSize){ int m = gridSize; int n = *gridColSize;
2020-06-16 13:58:35
原创 nvidia-smi CUDA處顯示 ERR!
序 記一個小報錯,方便他人和自己 自己在docker上碰到的一個報錯,最後原因: nvidia驅動和cuda版本不匹配 ps: 我確定我有CUDA並且正常…我直接pull下來的好吧 報錯 CUDA版本爲 9.0 正常
2020-06-16 13:58:34
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原创 leetcode——(4)打家劫舍
代碼 思路是對的，但是代碼好醜… int rob(int* nums, int numsSize){ int now_max; int prior; int medium; int i;
2020-06-16 13:58:34
原创 情感分類——glove
序言 glove自己很早就看完過，但是一直沒有空看看源碼，今天趁前面分類模型實驗基本結束，抽空看看它的源碼。 glove理論講解 glove源碼 Why is it? 個人學習一個東西得弄清楚爲什麼學習它，glove的出現一
2020-06-16 13:58:34
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原创 leetcode——(8)最長迴文字串
序 c語言寫的我簡直…所以換了python，代碼直接是參考的代碼。 代碼 class Solution(object): def longestPalindrome(self, s): size = l
2020-06-16 13:58:34
原创 leetcode——(2)爬樓梯
暴力解法 int climbStairs(int n){ int solution = 0; // 遞歸函數,返回值表示個數 int climb(int i,int n){
2020-06-16 13:58:34
原创 tensorflow進階——（1）讀取數據的背景知識
序 tensorflow基本知識學完了，但是看源碼時，很多代碼都用比較高封裝的用法…所以準備開個系列，整個貫通一遍。 TensorFlow程序讀取數據一共有3種方法: 供給數據(Feeding)： 在TensorFl
2020-06-16 13:58:34
原创 leetcode——解碼方法
// 爬樓梯問題 int numDecodings(char * s){ if(s[0] == '0' || s[0] == 0 ) return 0; int pre = 1,cur =
2020-06-16 13:58:34
原创 leetcode——(3)買賣股票最佳時機
代碼 參考： 官方解析 int maxProfit(int* prices, int pricesSize){ int min = 0; int maxpro = 0; int i;
2020-06-16 13:58:34
原创 word2vec中的skipgram和CBOW的比較
序 word2vec裏有兩種模型思路，我覺得需要有個宏觀對比印象。 對比 參考[1] 因此，從更通俗的角度來說： 在skip-gram裏面，每個詞在作爲中心詞的時候，實際上是 1個學生 VS K個老師，K個老師（周圍詞）都
2020-06-16 13:58:34
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原创 tensorflow(2)——讀取數據TFrecord
序 學習這個是因爲搞tensorflow肯定跳不過這個坑，所以還不如靜下心來好好梳理一下。 本文學完理論會優化自己以前的一個分類代碼，從原來最古老的placeholder版本做一下優化——啓發是來自transformer的源碼，
2020-06-16 13:58:34
原创 leetcode——62不同路徑
遞歸 int uniquePaths(int m, int n){ int move(int x, int y, int m, int n){ int n1 = 0;
2020-06-16 13:58:34
原创 tensorflow(2)——TFrecord填坑
填坑 前文的坑讓我蒙了近一個小時，然後出去接了杯水… 原代碼 dics = { 'data': tf.FixedLenFeature(shape=[100], dtype=tf.float32, def
2020-06-16 13:58:34
原创 並行計算——Udacity並行計算課程
序 我只能用一句woc來形容我的心情了… Udacity並行計算課程 白嫖Google GPU完成Udacity CUDA CS344 並行計算入門 暫時挖一個大坑…最近看到太多好東西了，學不過來，個人操組系統學得一團糟，準備先
2020-06-16 13:58:34
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原创 情感分類——attention
序 Transformer代碼看完，正好試試它分類的效果，雖然不太正經… 參數 詞向量隨機初始化 加了原論文的位置向量和mask 兩個head 三個block塊 num_epochs = 20 # epo
2020-06-16 13:58:34