原创 鄰接矩陣轉鄰接表
#include <iostream> using namespace std; const int inf = 99999999; int arr[100][100]; typedef struct ArcNode{ int a
2020-06-17 10:07:37
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原创 Laravel插件拓展推薦（3）：maatwebsite/excel
maatwebsite/excel的2.1.0版本 composer require "maatwebsite/excel:~2.1.0"（注：此種方法不能安裝了，會提示找不到包） 因此採用下面方式 1、在composer.json中添
2020-06-17 10:07:37
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原创 鄰接多重表2
#include <iostream> using namespace std; typedef struct EdgeBox{ int mark; int ivex,jvex; struct EdgeBox *ilink, *j
2020-06-17 10:07:37
原创 鄰接多重表
#include <iostream> using namespace std; typedef struct ArcNode{ int adjvex; int weight; ArcNode * next; }ArcNode;
2020-06-17 10:07:37
原创 求鄰接表節點的入度 出度
#include <iostream> using namespace std; int count1[100] = {0},count2[100] = {0}; typedef struct ArcNode{ int adjvex
2020-06-17 10:07:37
原创 普通樹算法：求樹高、兄弟鏈表表示法
#include <iostream> typedef struct childSiblingTreeNode{ dataType data; childSiblingTreeNode *firstChild; childSi
2020-06-17 10:07:37
原创 有向圖的鄰接錶轉逆鄰接表的算法
#include <iostream> using namespace std; typedef struct ArcNode{ int adjvex; int weight; ArcNode *next; }ArcNode;
2020-06-17 10:07:37
原创 鄰接矩陣轉鄰接表
#include <iostream> using namespace std; const int inf = 99999999; int arr[100][100]; typedef struct ArcNode{ int a
2020-06-17 10:07:37
原创 二叉樹構建、遍歷、線索、節點數目、深度、高度、（非）遞歸等操作
//Notice: this file.cpp can run on your pc; //input: example // 1 // 2 3 // you can input 1 2 0 0 3 0 0 // th
2020-06-17 10:07:37
原创 ThinkPHP開發技巧集錦（12）：模型小技巧
1、讀取器/獲取器： 獲取器的作用是在獲取數據的字段值後自動進行處理 public function getStatusAttr($value) { $status = [-1=>'刪除',0=>'禁用',1=>
2020-06-08 17:08:14
原创 微信小程序開發技巧集錦（1）：獲取openid、seeeion_key、expire_in
說明：本方法是PHP版本的，java 等類似步驟實現即可！ 1、註冊賬號 https://mp.weixin.qq.com ，獲取 appID appSecret 2、配置 appID appSecret LoginUrl //1、配置
2020-06-08 17:08:13
原创 技術共享
outline-style: none ; border: 1px solid #ccc; border-radius: 3px; padding: 13px 14px; width: 620px;
2020-06-08 17:07:53
原创 keras 使用dropout 正則化 解決過擬合問題
import keras from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.layers import Dense from ke
2020-04-23 20:00:16
原创 mnist 數據集
基礎概念 one-hot：獨熱編碼 。將類別變量轉換爲機器學習算法易於利用的一種形式的過程。這個向量只有一個特徵是不爲0的，其他都是0，特別稀疏keras中用to_categorical實現獨熱編碼 from keras.utils.n
2020-04-23 20:00:16
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原创 keras 交叉熵 過擬合 dropout
交叉熵：crossentropy。交叉熵可在神經網絡(機器學習)中作爲損失函數，p表示真實標記的分佈，q則爲訓練後的模型的預測標記分佈，交叉熵損失函數可以衡量p與q的相似性。交叉熵作爲損失函數還有一個好處是使用sigmoid函數在梯度下降
2020-04-23 20:00:16