02 2018 档案
python之命令行参数解析模块argparse
摘要:运行结果: 1. Create parser 使用argparse的第一步是创建一个ArgumentParser的对象: ArgumentParser对象会保存所有从命令行提取python数据类型所必须的所有信息。 2.Adding arguments 用程序所需要参数的信息填充ArgumentPa
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C++LeetCode:: Container With Most Water
摘要:本来写的题目不是这个,而是字符串匹配,考虑了很多情况写了很久最后看了solution,发现可以用动态规划做。感觉被打击到了,果断先放着重新写一个题,后面心情好了再重新写吧,难过。每天都要被LeetCode打击一次。自“抱”自“泣”,逻辑推理能力太差了。 题目: Given n non-negativ
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C++ leetcode::Reverse Integer
摘要:第一天上课,数据库老师说对于计算机系的学生,凡是在课本上学到的专业知识都是过时的。深以为然,感觉大学两年半真的不知道学了什么,为未来感到担忧,C++也不敢说是精通,入门还差不多。最近丧的不行,不管怎么样,每天还是要进步一点点。 题目: Given a 32-bit signed integer, r
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C++ leetcode::ZigZag Conversion
摘要:mmp,写完没保存,又得重新写。晚上写了简历,感觉身体被掏空,大学两年半所经历的事,一张A4纸都写不满,真是一事无成呢。这操蛋的生活到底想对我这个小猫咪做什么。 今后要做一个早起的好宝宝~晚起就诅咒自己期末考试考的不会、会的不考。 题目: The string "PAYPALISHIRING" is
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C++ leetcode Longest Palindromic Substring
摘要:明天就要上课了,再过几天又要见班主任汇报项目进程了,什么都没做的我竟然有一种迷之淡定,大概是想体验一波熬夜修仙的快乐了。不管怎么说,每天还是要水一篇博文,写一个LeetCode的题才圆满。 题目:Given a string s, find the longest palindromic subst
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C++ leetcode Longest Substring Without Repeating Characters
摘要:要开学了,不开森。键盘声音有点大,担心会吵到舍友。今年要当个可爱的技术宅呀~ 题目:Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters. Examples: Given "abca
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Faster RCNN
摘要:RPN(Region Proposal Networks)架构: 图片来源于:http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51152614 raw feature extraction net: 其中的原始特征提取可以用7层的ZF或者16层
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C++ Leetcode Median of Two Sorted Arrays
摘要:坚持每天刷一道题的小可爱还没有疯,依旧很可爱! 题目:There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively.Find the median of the two sorted arrays. The over
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遥感图像基础(1)
摘要:按传感器的工作方式分为被动遥感和主动遥感。 成像遥感:传感器接收的目标电磁辐射信号可转化为数字或模拟图像。 摄像成像类型分为三种:摄像成像(光学/电成像)、扫描成像(光电成像)、微波成像(雷达成像)。 非成像遥感:传感器接收的目标电磁信号输出或记录在磁带上而不产生图像。 传感器的分辨率:传感器区分自
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C++ leetcode::two sum
摘要:上完C++的课就在也没用过C++了,最近要找实习,发现自己没有一门语言称得上是熟练,所以就重新开始学C++。记录自己从入门到放弃的过程,论C++如何逼死花季少女。 题目:Given an array of integers, return indices of the two numbers suc
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C++ string::size_type
摘要:从逻辑上讲,size()成员函数应该似乎返回整型数值,但事实上,size操作返回是string::size_type类型的值。string类类型和其他许多库类型都定义了一些配套类型(companion type)。通过这些配套类型,库函数的使用就与机器无关(machine-independent)。
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PReLU
摘要:PReLU全名Parametric Rectified Linear Unit. PReLU-nets在ImageNet 2012分类数据集top-5上取得了4.94%的错误率,首次超越了人工分类的错误率(5.1%)。PReLU增加的计算量和过拟合的风险几乎为零。考虑了非线性因素的健壮初始化方法使得
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