2020年9月14日

LeetCode整数反转

摘要： 知识点： 1. Python中整数的取值范围： 1 import sys 2 max_value = sys.maxsize 3 min_value = -sys.maxsize - 1 2. list与str的互相转换： 1 # list --> str 2 # 1. 如果list中的元素非str 阅读全文

posted @ 2020-09-14 09:28 日记随笔 阅读(150) 评论(0) 推荐(0)

2020年9月12日

LeetCode有效的括号字符串

摘要： 题目描述： 示例： 知识点： 一：一连串的判断 7 class Solution: 8 def isValid(self, s: str) -> bool: 9 temp = [] 10 11 for item in s: 12 if item in ['(', '{', '[']: 13 temp 阅读全文

posted @ 2020-09-12 22:06 日记随笔 阅读(169) 评论(0) 推荐(0)

2020年9月11日

LeetCode两数之和

摘要： 题目描述： 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素不能使用两遍。 示例： 给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 因为 阅读全文

posted @ 2020-09-11 21:51 日记随笔 阅读(180) 评论(0) 推荐(0)

LeetCode两数相加

摘要： 题目描述： 给出两个 非空 的链表用来表示两个非负的整数。其中，它们各自的位数是按照 逆序 的方式存储的，并且它们的每个节点只能存储 一位 数字。 如果，我们将这两个数相加起来，则会返回一个新的链表来表示它们的和。 您可以假设除了数字 0 之外，这两个数都不会以 0 开头。 示例： 输入：(2 -> 阅读全文

posted @ 2020-09-11 21:28 日记随笔 阅读(163) 评论(0) 推荐(0)

2020年3月20日

tf.keras.Sequential搭建深度神经网络

摘要： 所谓深度神经网络就是层次比较多的神经网络，我们搭建深度神经网络的过程就是多次添加网络层次的过程，与搭建回归模型和预测模型的过程一样。 下面就看一下使用tf.keras.Sequential构建深度神经网络模型的完整过程： 1 # 第一步：包导入 2 import numpy as np 3 impo 阅读全文

posted @ 2020-03-20 10:36 日记随笔 阅读(2280) 评论(0) 推荐(0)

2020年3月19日

tf.keras.Sequential搭建回归模型

摘要： 首先，我们应该清楚分类模型和回归模型的本质区别，才能在搭建模型的时候得心应手。 分类模型：预测的是类别，模型的输出是在各个类别上的概率分布。所以分类模型在最后一层上的输出值个数是多个。 预测模型：预测的是数值，模型的输出是一个实数值。所以回归模型在最后一层上的输出值个数是一个。 清楚了分类模型和预测 阅读全文

posted @ 2020-03-19 19:35 日记随笔 阅读(1301) 评论(0) 推荐(0)

keras回调函数

摘要： 一：回调函数的作用 在我们使用fit()函数对模型开始训练之后，那么整个训练的过程将对使用者完全透明，我们无法了解到训练过程中模型在每轮训练时的状态，我们能做的只能是预先设定好训练的轮数和学习率的初始值，这样将会造成一下两种情况： 由于追求模型对训练集的拟合程度（充分训练模型)，我们一般会设定一个比 阅读全文

posted @ 2020-03-19 11:04 日记随笔 阅读(665) 评论(0) 推荐(0)

2020年3月18日

使用tf.keras.model.Sequential搭建分类模型

摘要： 一：使用tf.keras.model.Sequential搭建分类模型主要包括七个步骤： 导入包模块 加载数据集（这里使用的是keras.datasets.fashion_mnist数据包） 切分训练集和验证集 对数据进行归一化处理 搭建分类模型 训练模型 将模型应用于测试集 二：导入数据包 这里将 阅读全文

posted @ 2020-03-18 19:28 日记随笔 阅读(2802) 评论(0) 推荐(0)

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