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2020年3月30日
[笔记] 使用numpy手写k-means算法
摘要: 代码包括数据生成、可视化。 注意:下面代码仅供参考,实际使用还需加上一些约束,如迭代次数需要有个最大值,等等。 (300, 2)
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posted @ 2020-03-30 02:03 ET民工[源自火星]
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2020年3月23日
[LeetCode in Python] 309 (M) best time to buy and sell stock with cooldown 最佳买卖股票时机含冷冻期
摘要: 题目: https://leetcode cn.com/problems/best time to buy and sell stock with cooldown/ 给定一个整数数组,其中第 i 个元素代表了第 i 天的股票价格 。 设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下,你可以尽可能
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posted @ 2020-03-23 01:49 ET民工[源自火星]
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[LeetCode in Python] 75 (M) sort colors 颜色分类
摘要: 题目: https://leetcode cn.com/problems/sort colors/ 给定一个包含红色、白色和蓝色,一共 n 个元素的数组,原地对它们进行排序,使得相同颜色的元素相邻,并按照红色、白色、蓝色顺序排列。 此题中,我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。
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posted @ 2020-03-23 00:55 ET民工[源自火星]
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2020年3月22日
[LeetCode in Python] 76 (H) minimum window substring 最小覆盖子串
摘要: 题目: https://leetcode cn.com/problems/minimum window substring/ 给你一个字符串 S、一个字符串 T,请在字符串 S 里面找出:包含 T 所有字母的最小子串。 示例: 输入: S = "ADOBECODEBANC", T = "ABC" 输
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posted @ 2020-03-22 17:18 ET民工[源自火星]
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[LeetCode in Python] 692 (M) top k frequent words 前K个高频单词
摘要: 题目: https://leetcode cn.com/problems/top k frequent words/ 给一非空的单词列表,返回前 k 个出现次数最多的单词。 返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率,按字母顺序排序。 示例 1: 输入: ["i", "l
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posted @ 2020-03-22 02:53 ET民工[源自火星]
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[LeetCode in Python] 224 (H) basic calculator 基本计算器
摘要: 题目: https://leetcode cn.com/problems/basic calculator/ 实现一个基本的计算器来计算一个简单的字符串表达式的值。 字符串表达式可以包含左括号 ( ,右括号 ),加号 + ,减号 ,非负整数和空格 。 示例 1: 输入: "1 + 1" 输出: 2
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posted @ 2020-03-22 01:41 ET民工[源自火星]
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2020年3月21日
[LeetCode in Python] 17 (M) letter combinations of a phone number 电话号码的字母组合
摘要: 题目: https://leetcode cn.com/problems/letter combinations of a phone number/ 给定一个仅包含数字 2 9 的字符串,返回所有它能表示的字母组合。 给出数字到字母的映射如下(与电话按键相同)。 注意 1 不对应任何字母。 示例:
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posted @ 2020-03-21 23:39 ET民工[源自火星]
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[LeetCode in Python] 200 (M) number of islands 岛屿数量
摘要: 题目: https://leetcode cn.com/problems/number of islands/ 给定一个由?'1'(陆地)和 '0'(水)组成的的二维网格,计算岛屿的数量。 一个岛被水包围,并且它是通过水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成的。 你可以假设网格的四个边均被水包围。 示
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posted @ 2020-03-21 22:53 ET民工[源自火星]
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2020年3月19日
[笔记] numpy保存文件的耗时记录
摘要: 简单统计了一下numpy在保存数据到文件时几种方式的耗时。 所用的数据有两个,一个是10000x10000的大矩阵,一个是640x480的小矩阵,分别查看在大数据和小数据上保存和加载的表现。 保存方式有三种: np.save():直接将对象dump为二进制文件,无压缩,文件大 np.savez():
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posted @ 2020-03-19 15:07 ET民工[源自火星]
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2020年3月18日
[笔记] 将numpy的操作转移到pytorch的tensor上运行可以加速
摘要: 简单起见, 仅实验了矩阵加法及广播操作 ,其他操作未实验。 目前结论是: 将numpy转为pytorch的tensor,可以加速(0.22s 0.12s) 如果将tensor加载到gpu上,能够加速更多(0.22s 0.0005s),但是 内存与显存的拷贝时间不容忽视 实验过的环境如下,结论都成立:
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posted @ 2020-03-18 22:15 ET民工[源自火星]
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