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  • 数据结构——树和二叉树

    文章目录 **一 数的基本概念****1 定义**

  • 数据结构——树和二叉树

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  • 数据结构——树和二叉树

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  • 数据结构——树和二叉树

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  • JDK8 SE安装步骤

    1.首先点击安装 2.之后一切默认(假设我装到G盘,注:第一个路径安装到G:\Java路径,其中Java是自己创建的;第二个路径就是jre安装到G:\Java-jre,其中Java-jre文件夹自己创) 3.最重要的环境变量设置: 我的电脑->右键->属性->高级->环境变量->系统变量->选择新建,新建如下图所示内容

  • FudanNLP团队最新成果,借助RLHF实现人类对齐的MOSS-RLHF来了

    来自:机器之心 进NLP群—>加入NLP交流群 MOSS-RLHF:稳定可靠的大模型人类价值对齐解决方

  • java 动态规划找零钱,动态规划之三--找零钱问题

    #include #include #include #define MAX_change 200 //要找的零钱的总数 #define MAX_kind 30 //钱币面值的种类 #define MAX 9999 const char* INPUT_FILE = "change.txt"; const char* OUTPUT_FILE = "change_re.txt"; int u[MAX_kind][MAX_change];

  • 数据结构——树和二叉树

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  • java 动态规划找零钱_动态规划之找零钱问题

    找零钱是一个经典的动态规划问题。这种问题,我建议,首先学会暴力解法,然后从暴力解法中优化出动态规划的解法,这样,更能体会动态规划的魅力。 问题描述 有n种不同币值的硬币,硬币数量无限。给定一个数量T,求用给定硬币凑出T的方法数量。 举个例子: 假设币值是: {1,2,3} 给定的T值: 5 输出所有的组合数量: 5 为啥是5呢,因为有5种不同的组合可以得到数值5,如下所示: {1,1,1,1,1} {1,1,1,2} {1,2,2}

  • 数据结构---二叉树

    专栏:数据结构 个人主页:HaiFan. 专栏简介:这里是HaiFan.的数据结构专

  • 数据结构---树和二叉树

    🌞欢迎来到数据结构的世界  🌈博客主页:卿云阁 💌欢迎关注🎉点赞👍收藏⭐️留言📝 🌟本文由卿云阁原创! 🙏作者水平很有限,如果发现错误,请留言轰炸哦!万分感谢! 目

  • 动态规划-找零钱问题

    #include <iostream> #define MAX 20 int c[MAX];//存储所有币值 int F[MAX];//存放1到n的各个值所需的币数 int min(int x,int y)  //取较小值函数 {     return (x<y)?x:y; } int changeMaking(int D[],int m,int n) //m为D的len,n为金额     {   int i;         F[0]=0;         printf("start m=%d n=%d\

  • Xftp6、Xshell6评估期已过

    Xftp6、Xshell6评估期已过 PS:如果用途不是商业用途的话可以下载永久免费版本的。 下载地址:https://www.netsarang.com/zh/all-downloads/ 解决方法: 进入

  • 【数据结构】树和二叉树

    ** 以二叉链表作为二叉树的存储结构,编写以下程序代码。 **

  • 动态规划-找零钱

        有数组penny,penny中所有的值都为正数且不重复。     每个值代表一种面值的货币,每种面值的货币可以使用任意张。     再给定一个整数aim(小于等于1000)代表要找的钱数,求换钱有多少种方法。     给定数组penny及它的大小(小于等于50),同时给定一个整数aim,请返回有多少种方法可以凑成aim。 class Exchange {

  • 找零钱问题(动态规划版)

    动态规划版找零钱问题 假设存在2,3,5元三种硬币,给定一定数量的钱,需要换成这三种硬币,并且使用最少的硬币数量 这个问题的本质是子问题最优解,由子问题最优解上构造出来的更高级的解也是最优解 假设你需要找出2的找钱方案,可以直接取得最优解1,找出3,可以直接找出最优解1,找出4,此时问题似乎有些麻烦,但是如果4是可以被找出的话,那么它一定由2,3,5组成,也就是说由2,3,5组成4的最后一步必然是2,3,5其中一个,那么我们就可以循环这三种硬币,4-2得2,2有最优解1,4-3得1,没有解,4-5小于0也没有,那么答案显而易

  • 找零钱-动态规划

    相关问题1:https://blog.csdn.net/jiyanfeng1/article/details/8079530 问题: 假设有m种面值不同的硬币,个个面值存于数组S ={S1,S2,… Sm}中,现在用这些硬币来找钱,各种硬币的使用个数不限。 求对于给定的钱数N,我们最多有几种不同的找钱

  • 找零钱问题总结

    换零钱问题 换找零钱的方案数量 题目描述 有一个数组changes,changes中所有的值都为正数且不重复。每个值代表一种面值的货币,每种面值的货币可以使用任意张,对于一个给定值x,请设计一个高效

  • python:random随机生成密码

    随机生成密码 新建一个字符列表,这个列表中的内容从前到后依次包含小写字母、大写字母、数字。 形如['a',...,'z','A',...,'Z','0',...'9'] 建议:使用代码生成该字符列表。 分别输入随机数的种子x(整型),随机生成的密码个数n,每个密码长度m。 每个密码包含的m个字符是从上述字符列表中随机抽取 。 注意:本题不要用sample函数,否则答案错误。 输入格式: 种子x(注意:需将x转换为整数型再

  • 动态规划零钱问题

    问题:给你 k 种面值的硬币,面值分别为 c1, c2 … ck,每种硬币的数量无限, 再给一个总金额 amount,问你最少需要几枚硬币凑出这个金额, 如果不可能凑出,算法返回 -1 比如说 k = 3,面值分别为 2,5,10,总金额 amount = 11。那么最少需要 4枚硬币凑出,即 11 = 5 + 2 + 2+2。 我们先列出一组结果值 0 小于2 结果为0 1 小于2 结果为0 2 为面值金额里面的倍数 结果为1 3 为1的结果然后加上最小面额2 但是1为0 所以为0 4 2的

  • BI-DIRECTIONAL ATTENTION FLOW FOR MACHINE COMPREHENSION

    文章目录 ABSTRACT1 INTRODUCTION

  • 复合优先于继承。

    在包的内部使用继承是非常安全的。在那里,子类和超类的实现都处在同一个程序员的控制之下。对于专门为了继承而设计、并且具有很好地文档说明的类来说,使用继承也是非常安全的。 与方法调用不同的是,继承打破了封装性。换句话说,子类依赖于其超类中特定功能的实现细节。超类的实现有可能会随着发行版本的不同而有所变化,如果真的发生了变化,子类可能会遭到破坏,即使他的代码完全没有改变。因此,子类必须要跟着其超类的更新而演变,除非超类是专门为了扩展而设计的,并且具有很好地文档说明。 不用扩展现有的类,而是在新的类中增加一个私有域,它引用现有类的一

  • 数据结构——树和二叉树

    文章目录 **一 数的基本概念****1 定义**

  • 动态规划-找零钱问题

    动态规划-找零钱问题 问题描述 如果我们有面值为1元、3元和5元的硬币若干枚 问题分析 11-5=6,当需要凑齐6元时,最少的硬币数量方案再加一个5元,就是11元的最佳方案。相当于6元方案再加一个五元硬币。 于是可以得出: dp(0)=0 dp(1)=dp(1-1)+1=1 dp(2)=dp(2-1)+1=2 dp(3)=dp(3-3)+1=1 dp(4)=dp(4-3)+1=2

  • [Effective C++]条款07:为多态基类声明virtual析构函数

    polymorphic(带多态性质的) base classes 应该声明一个 virtual 析构函数。如果 class 带有任何 virtual函数,它就应该拥有一个 virtual 析构函数Classes 的设计目的如果不是作为 base classes 使用,或不是为了具备多态性(polymorphically),就不该声明 virtual 析构函数 当 derived class 对象经由一个 base class 指针被删除,且 base class 的析构函数不是虚函数,其结果未定义———实际

  • 数据结构——树和二叉树

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  • 深度学习入门基础CNN系列——卷积计算

    卷积计算 卷积是数学分析中的一种积分变换的方法,在图像处理中采用的是卷积的离散形式。这里需要说明的是,在卷积神经网络中,卷积层的实现方式实际上是数学中定义的互相关 (cross-correlation)运算,与数学分析中的卷积定义有所不同,这里跟其他框架和卷积神经网络的教程保持一致,都使用互相关运算作为卷积的定义,具体的计算过程如 图 所示。

  • C++ 找零钱 动态规划

    已知不同面值的钞票,求如何用最少数量的钞票组成某个金额,求可以使用的最少钞票数量。如果任意数量的已知面值钞票都无法组成该金额,则返回-1 例如: 钞票面值:[1,2,5]; 金额:11=5+5+1;需要3张。 钞票面值:[2];金额:3;无法组成,返回-1。 钞票面值:[1,2,5,7,10];金额:14=7+7,需要2张。 #

  • 微机原理_微处理器架构

    The Microprocessor and Its Architecture register

  • Python-Flask开发微电影网站(八)

    1.后台管理之电影预告管理 1.1 定义电影预告表单 在app的admin目录的forms.py文件中,定义电影预告表单 # 预告表单 class PreviewForm

  • 数据结构——树和二叉树

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  • 微表情识别(Python编程,cnn模型)

    1.数据集包括7种类别微表情  anger文件夹,3995张  

  • secureCRT中的vi显示多颜色

    参考链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6256519001013ghx.html 前几天看了段视频,看到原来在secureCRT上也可以显示linux的颜色,索性在搜了下,总结如下 方法一 1. 打开secureCRT-->选项-->会话选项-->仿真   右边的终端选择linux,在ANSI颜色和使用颜色方案都勾选 2. 选择外观,勾选使用颜色和闪烁 3. 重新连接使设置生效 方法二

  • Wireshark默认不抓取本地包的解决方案

    其实这个工具我已经用过很多年了,还叫Ethereal的时候就在用。今天由于实验需要,要抓一下在localhost间的包,结果发现获取不到。解决方法也很简单,在cmd下输入: route add 192.168.X.X mask 255.255.255.255 192.168.X.1 metric 1 即可。前后两个分别是本机的IP地址和网关地址。具体原理就不详细介绍了,感兴趣的童鞋可以参看这里:

  • 基于torch的CNN图像分类

    文章目录 一、数据处理1.1 数据格式说明

  • 怎样找回我的世界服务器密码,我的世界服务器

    发布时间:2017-09-25 导读:盗号是在游戏中经常遇到的事,那么在我的世界服务器中,如果玩家号被盗了话,如何修改密码呢

  • 现代卷积神经网络(GoogleNet),并使用GoogleNet进行实战CIFAR10分类

    专栏:神经网络复现目录 本章介绍的是现代神经网络的结构和复现,包括深度卷积神经网络(AlexNet),VGG,NiN,GoogleNet,残差网络(ResNet),稠密连接网络(DenseNet)。

  • 理解一维卷积

     根据我个人的经验和偏好,理解数学概念的最好方式之一就是赋予其物理意义。把f(t)看做输入,g(t)看做系统的衰减系数,卷积就比较好理解了。

  • 深度学习实战基础案例——卷积神经网络(CNN)基于SqueezeNet的眼疾识别|第1例

    文章目录 前言一、数据准备

  • transformer比CNN好在哪里

    transformer对于大数据的适配能力比CNN要强很多,原因在于: 1.Dynamic比static好:transformer的参数是随着输入变化的,不像CNN是fixed住的;动态参数提取特征的能力会更强,所以很多CNN也在朝Dynamic的方向发展,比如Dynamic cov,Dynamic relu; 2.attention机制更关注不同feature之间的相对关系,对于绝对的value值并不敏感(对于形变和噪声不敏感),所以相对于CNN具有更好的普适性;而CNN更关注对于局部的描述(类似于传统算法中的特征点提取); 3.transformer单

  • 写字楼租金,2020年之后会呈现十分惊人的跳升

    耀光-OFFICE:上海12-14年甲级写字楼曾经翻倍,在北京和上海,出资物业比住所会廉价三分之一,可是全世界都是反过来的,出资物业比住所要过5成,我国这种事情也一定会发生。 稳妥、养老的钱会渐渐追逐安稳报答的商用物业,这几年我国的这些钱也会出来,当reits出来,当大整合完结,2020年整个出资物业的大时机就来了。 这是昨天,2018我国房地产上市公司测评效果发布会上,爆出的重磅观念! 花旗银行董事总经理 我国研究所所长蔡金强以为,房地产大整合年代到来,有应战,也蕴含着三大机会! 机会一: 关于超大型上市公司是整合

  • 第05课:CNN 在机器视觉中的应用——图像分类

    从本节课开始,我们将陆续为大家介绍在工业界使用较多的几种神经网络结构。首先介绍的是卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)。本节课核心内容包括: 卷积神经网络发展历史回顾卷积与池化卷积神经网络的应用(图像分类) 卷积一词来源于信号处理领域。以 1D 信号为例,f(x) 和 g(x) 分别代表两个信号源输出的信号,则 f(x) 和 g(x) 的卷积可以表示为:

  • pytorch入门-环境安装与CNN

    目录 一、安装步骤

  • 卷积操作Conv2d详细解释以及案例

    重点:1.图片的通道数,卷积核的通道要一样。            2.每个卷积核处理图片后,所有通道要相加,得到一个通道 一、单通道图片,单核处理: 卷积核也为单通道:【【1,0,1】                                     【0,1,1】                                     【1,0,1】】

  • 目标检测 Faster R-CNN

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  • 计算机竞赛 基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习 机器学习

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