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2021年2月2日
leetcode38-外观数列
摘要: 给定一个正整数 n ,输出外观数列的第 n 项。「外观数列」是一个整数序列,从数字 1 开始,序列中的每一项都是对前一项的描述。 你可以将其视作是由递归公式定义的数字字符串序列: countAndSay(1) = "1"countAndSay(n) 是对 countAndSay(n-1) 的描述,然
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posted @ 2021-02-02 19:15 ASTHNONT
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2020年8月28日
每日LeetCode 657.机器人能否返回原点
摘要: 题目概述: 在二维平面上,有一个机器人从原点 (0, 0) 开始。给出它的移动顺序,判断这个机器人在完成移动后是否在 (0, 0) 处结束。 移动顺序由字符串表示。字符 move[i] 表示其第 i 次移动。机器人的有效动作有 R(右),L(左),U(上)和 D(下)。如果机器人在完成所有动作后返回
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posted @ 2020-08-28 21:17 ASTHNONT
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2020年8月23日
每日LeetCode 搜索插入位置
摘要: 描述:给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。 你可以假设数组中无重复元素。 示例 1: 输入: [1,3,5,6], 5输出: 2 示例 2: 输入: [1,3,5,6], 2输出: 1 示例 3: 输入: [1,3,
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posted @ 2020-08-23 22:36 ASTHNONT
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每日LeetCode 实现strStr()函数
摘要: 实现 strStr() 函数。 给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串,在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从0开始)。如果不存在,则返回 -1。 示例 1: 输入: haystack = "hello", needle = "ll"输
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posted @ 2020-08-23 21:48 ASTHNONT
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2020年8月22日
每日leetcode -- 移除元素 --python版
摘要: 题目: 给你一个数组 nums 和一个值 val,你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素,并返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间,你必须仅使用 O(1) 额外空间并 原地 修改输入数组。 元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。 示例 : 给定 nums =
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posted @ 2020-08-22 23:12 ASTHNONT
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每日leetcode -- 删除排序数组中的重复项 -- python版
摘要: 题目要求: 给定一个排序数组,你需要在 原地 删除重复出现的元素,使得每个元素只出现一次,返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间,你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。 范例: 给定 nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4], 函数应该返回
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posted @ 2020-08-22 23:01 ASTHNONT
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2020年8月20日
空洞卷积 特征图大小及感受野计算
摘要: 空洞卷积的计算过程 Dilated convolutions 在卷积的时候,会在卷积核元素之间塞入空格,塞入的空格与hyper-parameter: dilation有关(记为d),则塞入的空格为d-1。 1、感受野计算。假定原来的卷积核大小为 k,那么塞入了 (d - 1) 个空格后的卷积核的感受
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posted @ 2020-08-20 18:09 ASTHNONT
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2020年7月29日
python 数据结构 --使用python链表实现有序表
摘要: 有序链表 概述 有序表依据数据项的可比性质(如整数大小,字母表前后)来决定数据项在列表中的位置。比如下面我们要实现数字按照大小排列的操作。 有序表中的操作: OrderedList():创建一个新的空有序列表。它返回一个空有序列表并且不需要传递任何参数。 add(item):在保持原有顺序的情况下向
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posted @ 2020-07-29 02:46 ASTHNONT
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2020年7月13日
Pytorch 张量部分小总结
摘要: Pytorch 张量学习小结 1、张量的创建和维度 2、张量的运算 一、创建张量有4中方法:1、由torch.tensor()方法创建 2、由Pytorch内置的函数创建 3、由已知的张量创建形状一致的张量 4、由通过已知的张量创建形状不一致的张量¶ 1、由torch.tensor()方法创建 im
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posted @ 2020-07-13 18:28 ASTHNONT
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2020年7月12日
torch.argmax和argmin返回值
摘要: 在进行深度学习张量计算时,经常要获取张量在某个维度的最大值和最小值,以及这些值的位置。如果只需要知道位置,则torch.argmax和torch.argmin函数便可以实现。 Torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False):返回指定维度最大值的序号。 有时候
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posted @ 2020-07-12 19:47 ASTHNONT
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