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摘要： 1. 题目 设计你的循环队列实现。 循环队列是一种线性数据结构，其操作表现基于 FIFO（先进先出）原则并且队尾被连接在队首之后以形成一个循环。它也被称为“环形缓冲器”。 循环队列的一个好处是我们可以利用这个队列之前用过的空间。在一个普通队列里，一旦一个队列满了，我们就不能插入下一个元素，即使在队列 阅读全文

摘要： 1. 题目 请判断一个链表是否为回文链表。 示例 1: 输入: 1 2 输出: false 示例 2: 输入: 1 2 2 1 输出: true 进阶： 你能否用 O(n) 时间复杂度和 O(1) 空间复杂度解决此题？ 2. 思路 此题可以看做是 "反转链表" 和 "链表中间结点" 的结合。 定义快 阅读全文

摘要： 1. 题目 给定一个带有头结点 head 的非空单链表，返回链表的中间结点。 如果有两个中间结点，则返回第二个中间结点。 示例 1： 输入：[1,2,3,4,5] 输出：此列表中的结点 3 (序列化形式：[3,4,5]) 返回的结点值为 3 。 (测评系统对该结点序列化表述是 [3,4,5])。 注 阅读全文

摘要： 对单链表进行反转有迭代法和递归法两种。 1. 迭代法 迭代法从前往后遍历链表，定义三个指针分别指向相邻的三个结点，反转前两个结点，即让第二个结点指向第一个结点。然后依次往后移动指针，直到第二个结点为空结束，再处理链表头尾即可。 2. 递归法 基线条件：空链或只有一个结点，直接返回头指针 递归条件：递 阅读全文

摘要： 最近一位外国友人在复现某个项目的代码时环境配置出了些问题，找我帮忙解决。说实话，游戏和增强学习这两方面我都不是很熟悉，但好在对 Ubuntu 还算熟悉，前前后后折腾了好久，终于让程序顺利运行了起来。不得不说，这些深度学习的环境配置起来真是让人心烦，各种库的版本层出不穷，一着不慎满盘皆输，但我们又能怎 阅读全文

摘要： 现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现，构建、训练、保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成。但有时候，我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行，本文将通过直接调用 TensorFlow 的 C/C++ 接口来导入 TensorFlow 预训练好的模型。 1 阅读全文

摘要： TensorFlow 的 Python 接口由于其方便性和实用性而大受欢迎，但实际应用中我们可能还需要其它编程语言的接口，本文将介绍如何编译 TensorFlow 的 C/C++ 接口。 安装环境： Ubuntu 16.04 Python 3.5 CUDA 9.0 cuDNN 7 Bazel 0.1 阅读全文

摘要： 在某些任务中，我们需要针对不同的情况训练多个不同的神经网络模型，这时候，在测试阶段，我们就需要调用多个预训练好的模型分别来进行预测。 "调用单个预训练好的模型请点击此处" 弄明白了如何调用单个模型，其实调用多个模型也就顺理成章。我们只需要建立多个图，然后每个图导入一个模型，再针对每个图创建一个会话， 阅读全文

摘要： 现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现，构建、训练、保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成。但有时候，我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行，本文将通过 C/C++ 间接调用 Python 的方式来实现在 C/C++ 程序中调用 TensorFlow 预 阅读全文

摘要： 1. 准备预训练好的模型 TensorFlow 预训练好的模型被保存为以下四个文件 data 文件是训练好的参数值，meta 文件是定义的神经网络图，checkpoint 文件是所有模型的保存路径，如下所示，为简单起见只保留了一个模型。 2. 导入模型图、参数值和相关变量 通过 saver.rest 阅读全文