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摘要: 写在前面 关于串,906的考纲内并没有涉及,408中也只提到了模式匹配算法(KMP算法),因此这块的内容会很少,并不会有太多涉及。 一如既往的,上一部分的地址:数据结构(2)—— 栈与队列。 KMP匹配算法 注意点 需要注意的是,代码里求next数组的过程与我们手算的过程是不一样的,因此这里的思路仅 阅读全文
posted @ 2021-07-13 21:56 武神酱丶 阅读(69) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 写在前面 为了考研,需要复习数据结构。而对于数据结构这门学科来说,写代码是非常必要的。用代码把一些常见的数据结构与算法实现一遍,非常有利于对于数据结构的理解。 关于第一篇:数据结构(1)—— 线性表 这一篇主要是栈与队列的实现。栈与队列都是操作受限的线性表,栈只能从一端进出,队列只能一端出一端进。这 阅读全文
posted @ 2021-07-12 21:48 武神酱丶 阅读(179) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 写在前面 为了考研,需要复习数据结构。而对于数据结构这门学科来说,写代码是非常必要的。用代码把一些常见的数据结构与算法实现一遍,非常有利于对于数据结构的理解。 于是今天是第一章,即线性表的实现。主要参考是王道的数据结构复习指导与黑皮的严蔚敏的教材。虽然代码文件后缀都是cpp,但写法还是C的写法,主要 阅读全文
posted @ 2021-07-09 20:21 武神酱丶 阅读(305) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: 写在前面 《代码大全》是一本编程界的传奇书籍,豆瓣评分高达9.3分: 于是近期就打开了这本书。九百页的大书,慢慢啃吧。 用隐喻来更充分地理解软件开发 为什么隐喻如此重要? 重要的研发成果通常产自类比,通过把不理解的东西和一些较为理解或类似的东西做比较,就可以对这些不太理解的东西产生更加深刻的理解,即 阅读全文
posted @ 2021-03-25 22:45 武神酱丶 阅读(104) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 写在前面 这篇博客是老师布置的作业: 主要就是让我们更好的理解系统的质量属性。 正文 可用性 场景 刺激源 刺激 制品 环境 响应 响应度量 天猫双十一购物狂欢节 海量用户 过多用户涌入抢购,系统出现崩溃的状态 处理系统崩溃的处理器 正常操作 淘宝网监控系统记录,处理人员进行紧急处理 短时间内恢复系 阅读全文
posted @ 2021-03-06 15:25 武神酱丶 阅读(218) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 写在前面 本文是在看了王概凯的架构漫谈后的读后感,架构漫谈是由资深架构师王概凯 Kevin 执笔的系列专栏,详细讨论了架构师的相关内容。 第一步:认清基本概念 对于一个软件架构师来说,最基本的当然是理解清楚一些最基本的概念了。 什么是架构? 这是架构漫谈系列的第一篇文章的标题。事实上,很多人包括我自 阅读全文
posted @ 2021-03-05 11:16 武神酱丶 阅读(128) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 写在前面 本系列博客是在观看了B站的一位讲机器学习的UP后整理出的笔记,包含了自己的理解以及UP的指导,这里放上视频地址:【2020机器学习全集】菜菜的sklearn完整版,价值4999元的最全机器学习sklearn全集 决策树 环境准备 在开始学习前,需要准备好相应的环境配置。这里我选择了anac 阅读全文
posted @ 2021-02-22 16:02 武神酱丶 阅读(257) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 写在前面 今天是初五,好好的玩了几天后还是回归到了学习的正轨上。今天主要学习了神经网络的搭建八股,使用这种模型搭建了一个训练手写数据集的神经网络 搭建网络八股 六步法: import train,test model = tf.keras.models.Sequential model.compil 阅读全文
posted @ 2021-02-16 19:23 武神酱丶 阅读(128) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 写在前面 今天主要实现了用神经网络实现鸢尾花分类 主要实现代码: # -*- coding: UTF-8 -*- # 利用鸢尾花数据集,实现前向传播、反向传播,可视化loss曲线 import tensorflow as tf from sklearn import datasets from ma 阅读全文
posted @ 2021-02-10 21:48 武神酱丶 阅读(125) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 写在前面 今天主要在安装tensorflow的环境 总结 本来想搞一下GPU版的安装,但搞了好久也没搞出个门道来。最后无奈下放弃。明天继续学习tensorflow,多做几道数学题 阅读全文
posted @ 2021-02-09 22:58 武神酱丶 阅读(43) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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