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摘要:面试题 17.21. 直方图的水量 难度困难 给定一个直方图(也称柱状图),假设有人从上面源源不断地倒水,最后直方图能存多少水量?直方图的宽度为 1。 上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的直方图,在这种情况下,可以接 6 个单位的水(蓝色部分表示水)。 感谢 Ma 阅读全文
posted @ 2022-09-26 20:17 白菜茄子 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)
摘要:对齐原则: 第一个元素的偏移地址为0 每个成员变量都有一个自己的对齐数 对齐数等于该变量类型大小和默认对齐数的最小值,变量的起始地址是自己对齐数的整数倍 结构体总大小等于所有成员变量的最大对齐数的整数倍 32位系统默认对齐数为4,64位默认为8 可以使用#pragma pack(n)改变默认对齐数, 阅读全文
posted @ 2022-09-25 21:43 白菜茄子 阅读(34) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1235. 规划兼职工作 难度困难 你打算利用空闲时间来做兼职工作赚些零花钱。 这里有 n 份兼职工作,每份工作预计从 startTime[i] 开始到 endTime[i] 结束,报酬为 profit[i]。 给你一份兼职工作表,包含开始时间 startTime,结束时间 endTime 和预计报 阅读全文
posted @ 2022-09-25 15:26 白菜茄子 阅读(50) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1095. 山脉数组中查找目标值 难度困难 (这是一个 交互式问题 ) 给你一个 山脉数组 mountainArr,请你返回能够使得 mountainArr.get(index) 等于 target 最小 的下标 index 值。 如果不存在这样的下标 index,就请返回 -1。 何为山脉数组?如 阅读全文
posted @ 2022-09-24 19:18 白菜茄子 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)
摘要://arr数组升序 //n是数组长度,也就是l r正好是数组的左右的第一个和最后一个 int l = 0, r = n - 1; int mid; while(l <= r){ mid = (l + r) / 2; if(arr[mid] == target) return mid; else if 阅读全文
posted @ 2022-09-24 17:41 白菜茄子 阅读(18) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1912. 设计电影租借系统 难度困难 你有一个电影租借公司和 n 个电影商店。你想要实现一个电影租借系统,它支持查询、预订和返还电影的操作。同时系统还能生成一份当前被借出电影的报告。 所有电影用二维整数数组 entries 表示,其中 entries[i] = [shopi, moviei, pr 阅读全文
posted @ 2022-09-23 21:08 白菜茄子 阅读(69) 评论(0) 推荐(0)
摘要:778. 水位上升的泳池中游泳 难度困难 在一个 n x n 的整数矩阵 grid 中,每一个方格的值 grid[i][j] 表示位置 (i, j) 的平台高度。 当开始下雨时,在时间为 t 时,水池中的水位为 t 。你可以从一个平台游向四周相邻的任意一个平台,但是前提是此时水位必须同时淹没这两个平 阅读全文
posted @ 2022-09-22 17:34 白菜茄子 阅读(87) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1363. 形成三的最大倍数 难度困难 给你一个整数数组 digits,你可以通过按任意顺序连接其中某些数字来形成 3 的倍数,请你返回所能得到的最大的 3 的倍数。 由于答案可能不在整数数据类型范围内,请以字符串形式返回答案。 如果无法得到答案,请返回一个空字符串。 示例 1: 输入:digits 阅读全文
posted @ 2022-09-21 20:30 白菜茄子 阅读(86) 评论(0) 推荐(0)
摘要:2025. 分割数组的最多方案数 难度困难 给你一个下标从 0 开始且长度为 n 的整数数组 nums 。分割 数组 nums 的方案数定义为符合以下两个条件的 pivot 数目: 1 <= pivot < n nums[0] + nums[1] + ... + nums[pivot - 1] == 阅读全文
posted @ 2022-09-20 16:42 白菜茄子 阅读(32) 评论(0) 推荐(0)
摘要:在ImageNet上与训练过的用于图像分类的模型:VGG16, VGG19, ResNet50, InceptionV3, InceptionResNetV2, Xception, MobileNet, MobileNetV2, DenseNet, NASNet 是在ImageNet上1000个分类 阅读全文
posted @ 2022-03-03 22:07 白菜茄子 阅读(796) 评论(0) 推荐(0)
摘要:C:\Users\admin.keras,在电脑的这个文件夹中存在两个子文件夹,datasets是数据集,models是模型,我们可以将常见使内置用的数据集和模型参数放在两个文件夹中,可以不用运行下载了。 微调是冻结模型库的底部的卷积层,共同训练新添加的分类器层和顶部部分卷积层。底部的卷积层是一些通 阅读全文
posted @ 2022-03-03 22:05 白菜茄子 阅读(311) 评论(0) 推荐(0)
摘要:基础知识 预训练网络是一个保存好的之前已在大型数据集(大规模图像分类任务)上训练好的卷积神经网络。如果这个原始数据集足够大且足够通用,那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以作为有效的提取视觉世界特征的模型。即使新问题和新任务与原始任务完全不同,学习到的特征在不同问题之间是可移植的,这也是深度学习 阅读全文
posted @ 2022-03-03 17:59 白菜茄子 阅读(218) 评论(0) 推荐(0)
摘要:数据链接:https://pan.baidu.com/s/1-nLlW6Nng1pAvrxwEfHttA 提取码:vt8p 记得更改代码中的路径 点击查看代码 import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib 阅读全文
posted @ 2022-03-03 17:57 白菜茄子 阅读(66) 评论(0) 推荐(0)
摘要:点击查看代码 import tensorflow as tf import datetime (train_image, train_labels), (test_image, test_labels)= tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_image 阅读全文
posted @ 2022-03-03 17:55 白菜茄子 阅读(56) 评论(0) 推荐(0)
摘要:tensorboard通过读取tensorflow的事件文件来运行,tendorflow的事件文件包括了在tensorflow运行中涉及到的主要数据 点击查看代码 import tensorflow as tf import datetime import os (train_image,train 阅读全文
posted @ 2022-03-03 17:54 白菜茄子 阅读(107) 评论(0) 推荐(0)
摘要:变量与自动微分 点击查看代码 import tensorflow as tf v = tf.Variable(1.0) #创建变量 v.assign(5) #改变变量的值为5 v.assign_add(2) #对变量进行+操作 v.read_value() #读取变量的值 w = tf.Variab 阅读全文
posted @ 2022-03-03 17:48 白菜茄子 阅读(149) 评论(0) 推荐(0)
摘要:数据链接:https://pan.baidu.com/s/1zxa2KnkW5nFYFhF_bzfxkg 提取码:eii7 需要注意的是将里面所有的路径改成自己下载的数据所在的路径 from tensorflow import keras import tensorflow as tf import 阅读全文
posted @ 2022-03-03 17:43 白菜茄子 阅读(249) 评论(0) 推荐(0)
摘要:放一张最后的效果运行图 废话不多说,直接上可运行代码 # Author:孙建钊 # StartTime:2022/02/14 15:29 # EndTime: # content:使用python绘制一个冰墩墩 import turtle as t import math def numTwo(pr 阅读全文
posted @ 2022-03-03 14:42 白菜茄子 阅读(322) 评论(0) 推荐(0)
摘要:这里只需要注意cv2使用的都是BGR,而plt使用的都是RGB 阅读全文
posted @ 2022-02-12 11:54 白菜茄子 阅读(37) 评论(0) 推荐(0)
摘要:pandas基本介绍 numpy类似列表,那么pandas就类似于字典 import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series([1,3,np.nan,44]) # 创建一个序列,没有给行命名,则默认为0 1 2 3 print(s) # 0 1.0 阅读全文
posted @ 2022-02-03 13:37 白菜茄子 阅读(44) 评论(0) 推荐(0)