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摘要： 给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其 所有可能的全排列 。可以按任意顺序返回答案。 示例1： 输入：nums = [1,2,3] 输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]] 示例2： 输入：nums = [1] 输出：[[1]] 阅读全文

摘要： 给定一个二维的非负整数矩阵，每个位置的值表示海拔高度。假设左边和上边是太平洋，右边和下边是大西洋，求从哪些位置向下流水，可以同时流到太平洋和大西洋。水只能从海拔高的位置流到海拔低或相同的位置。 示例： 输入: heights = [[1,2,2,3,5],[3,2,3,4,4],[2,4,5,3,1 阅读全文

摘要： 有 n 个城市，其中一些彼此相连，另一些没有相连。如果城市 a 与城市 b 直接相连，且城市 b 与城市 c 直接相连，那么城市 a 与城市 c 间接相连。 定义 省份 是一组直接或间接相连的城市，组内不含其他没有相连的城市。 给你一个 n x n 的矩阵 isConnected ，其中 isCon 阅读全文

摘要： 卷积网络一般是指有卷积层的网络，英文名简写为CNN。 一般用卷积神经网络来处理图片。因为一张图片中的信息量往往很大，需要通过卷积层来将所有信息中的关键特征提取出来，然后再将化简后的特征传入后续的网络进行学习。卷积层的作用是利用卷积核将图片卷积化。 匹配过程 卷积核是一个n*n的矩阵，矩阵中的元素组合 阅读全文

摘要： 使用人工智能判断imdb电影评论网站上的评论是好评还是恶评。 这些评论都是英文的，这时候我们需要将文字转换成对应的数字，神经网络才能对这些数字进行计算和分析。不过，keras已经把这些工作都做好了，它为这些评论中的单词设立了一个字典 有了这个字典之后，keras把原评论中的单词变成了单词对应数字组成 阅读全文

摘要： “识别手写数字”被称为“人工智能”中的“hello world”。 前置知识 图片数据形式 用shape()查看数据形状。 第一个数字为数据项数。一项数据代表一张图片，称为一个样本。 第2、3个数字表示数据形式，是一个什么形状的矩阵。矩阵中的数字值代表了这张正方形图片中对应位置的像素值，像素值为 0 阅读全文

摘要： 跑一个简短的程序 from tensorflow import keras from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation from tensor 阅读全文

摘要： 人工智能 人类的大脑之所以被称为智能，是因为它拥有学习和分析的能力，我们可以通过观察身边的事物来学习他们的规律，然后根据这个规律对未知结果的问题给出答案。 “对未知结果的问题给出答案”这件事按照数学思想来分类，可以分为“预测”问题和“分类”问题。 在大多数情况下，生活中的问题的都可以逻辑化简为“预测 阅读全文

摘要： 参考：TensorFlow 入门 TensorFlow 是什么 TensorFlow 是一个深度学习库，由 Google 开源，可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。 Tensor(张量) 意味着 N 维数组，Flow(流) 意味着基于数据流图的计算，TensorFlow 即为 张量从 阅读全文

摘要： 用 Jupyter Notebook 更方便学习。 Numpy Numpy 支持高级大量的维度数组与矩阵运算,运算效率极好,是大量机器学习框架的基础。 Numpy 中最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型： 数组:具有相同类型的一组数据的集合 一维数组:一组相同数据类型的线性集合 二 阅读全文