摘要：
题目 直接暴力 1 class Solution { 2 public: 3 vector<int>ans; 4 bool findTarget(TreeNode* root, int k) { 5 dfs(root); 6 for(int i = 0;i <ans.size();i++) 7 fo 阅读全文
posted @ 2021-01-11 17:00
Uitachi
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摘要：
2014年斯坦福机器学习课程2-7 课程中主要介绍梯度下降算法找代价函数的最小值。我们知道梯度下降可以找到局部最优， 但不一定是全局最优。但如果convex function（凸函数），可以通过梯度下降找到全局最优解。 此时局部最优对应全局最优。于是恩达老师举了个凸函数的例子，弓形的曲面。但并没有具 阅读全文
posted @ 2021-01-11 16:28
Uitachi
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摘要：
题目 1 class Solution { 2 public: 3 vector<double>ans; 4 vector<double> averageOfLevels(TreeNode* root) { 5 if(!root) return ans; 6 queue<TreeNode*>q; 7 阅读全文
posted @ 2021-01-11 16:08
Uitachi
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题目 1 class Solution { 2 public: 3 TreeNode* mergeTrees(TreeNode* t1, TreeNode* t2) { 4 if(!t1 && !t2) return NULL; 5 if(t1 == NULL&& t2 != NULL) retur 阅读全文
posted @ 2021-01-11 11:53
Uitachi
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