今天在洛谷上刷dp,忽然冒出一道求最大字段和的问题,然后忘了瞬间忘了这是dp,几分钟一个贪心出来了成功ac,忽然想起自己在作dp,于是乖乖刷dp. 这个可能很多人都会但是今天有4种解法哦,本人只尝试了3种解法. NO.1:明显一个贪心一个sum求当前的累加和如果小于0就清零,继续累加并不断去max即可. #include<iostream> #include<cstdio> #include<map> #include<vector> #include<…

维度扩展 x.unsqueeze(n) 在 n 号位置添加一个维度 例子: import torch x = torch.rand(3,2) x1 = x.unsqueeze(0) # 在第一维的位置添加一个维度 x2 = x.unsqueeze(1) # 在第二维的位置添加一个维度 x3 = x.unsqueeze(2) # 在第三维的位置添加一个维度 print(x1.shape) print(x2.shape) print(x3.shape) >> torch.Size([1, 3, 2…

2014-05-01 01:23 题目链接 原题: WAP to modify the array such that arr[I] = arr[arr[I]]. Do this in place i.e. with out using additional memory. example : ,,,} o/p = a = {,,,} Note : The array contains to n- integers. 题目:给定一个长度为n的数组,由0至n - 1的排列组成.请做这样的变换,ar…

reshape是从低维度到高维度.max,sum等函数都是注意axis,不选择就是全体计算. swapaxes 转换轴,将两个选择的轴对调,在CNN中X乘W有的时候需要拉伸,如果轴不同结果不对. 看print 出来的np.array,最后在一维的是最后的维度. 可以看下面的示例. import numpy as np a=np.arange(3*4*5).reshape(3,4,5) # array([[[ 0, 1, 2, 3, 4], # [ 5, 6, 7, 8, 9], # [10, 1…

错误的代码 outputs, _ = tf.nn.dynamic_rnn(cell, X, dtype=tf.float32) 错误原因: 该错误的意思是传入的数据集X的维度只有二维,而tf.nn.dynamic_rnn()要求传入的数据集的维度是三维(batch_size, squence_length, num_features).在这里因为特征是一维,因此没有显示. 解决方案: X = tf.expand_dims(X, axis=2) 类似的错误: ValueError: Shapes…

下面代码由搭档注释,保存下来用作参考. github项目地址:https://github.com/shekkizh/FCN.tensorflowfrom __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy as np import TensorflowUtils as utils import read_MITSceneParsingData as scene_parsing import datetime…

Logistic Regression with a Neural Network mindset You will learn to: Build the general architecture of a learning algorithm, including: Initializing parameters(初始化参数) Calculating the cost function and its gradient(计算代价函数,和他的梯度) Using an optimization…

建立神经网络的主要步骤是: 1. 定义模型结构(例如输入特征的数量) 2. 初始化模型的参数 3. 循环: # 3.1 计算当前损失(正向传播) # 3.2 计算当前梯度(反向传播) # 3.3 更新参数(梯度下降) 实现代码 #单层神经网络,不含隐含层 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py #是与H5文件中存储的数据集进行交互的常用软件包. from lr_utils import load_dataset…

资料来源:1.博客:http://binweber.top/2017/09/12/deep_learning_1/#more——转载,修改更新 2.文章:https://www.qcloud.com/community/article/713051?fromSource=gwzcw.93516.93516.93516 3.视频:http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 4.百度百科:https://baike.baidu.…

1.功能不同 Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库,而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库.一个显而易见的不同:tf并未提供sklearn那种强大的特征工程,如维度压缩.特征选择等.究其根本,我认为是因为机器学习模型的两种不同的处理数据的方式: 传统机器学习:利用特征工程(feature engineering),人为对数据进行提炼清洗 深度学习:利用表示学习(representation learning),机器学习模型自身对数据进行提炼 sklear…