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摘要: 给定n个元素的重量和其对应的价值,将这些物品放在一个容量为W的背包中,并使得总价值最大。数组val [0 . . n - 1]和wt [0 . . n - 1],它们分别代表价值和重量。 总重量W代表背包容量, 之前也写过0-1背包问题:https://www.cnblogs.com/xiximay 阅读全文
posted @ 2020-04-05 09:52 西西嘛呦 阅读(959) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 1、numpy.mean(a, axis, dtype, out,keepdims ) 经常操作的参数为axis,以m * n矩阵举例: axis 不设置值,对 m*n 个数求均值,返回一个实数 axis = 0:压缩行,对各列求均值,返回 1* n 矩阵 axis =1 :压缩列,对各行求均值,返 阅读全文
posted @ 2020-04-04 14:36 西西嘛呦 阅读(666) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 记录一下发现的leetcode题解网站: http://bookshadow.com/leetcode/ 另一个分类题解的网站: https://www.geeksforgeeks.org/ 阅读全文
posted @ 2020-04-04 11:03 西西嘛呦 阅读(285) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 给定一个整数矩阵,找出最长递增路径的长度。 对于每个单元格,你可以往上,下,左,右四个方向移动。 你不能在对角线方向上移动或移动到边界外(即不允许环绕)。 示例 1: 输入: nums = [ [9,9,4], [6,6,8], [2,1,1]] 输出: 4 解释: 最长递增路径为 [1, 2, 6 阅读全文
posted @ 2020-04-04 10:51 西西嘛呦 阅读(911) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 损失函数: 求解结果: 1、读取数据 部分数据如下 1.000000 0.067732 3.176513 1.000000 0.427810 3.816464 1.000000 0.995731 4.550095 1.000000 0.738336 4.256571 1.000000 0.98108 阅读全文
posted @ 2020-04-03 22:12 西西嘛呦 阅读(527) 评论(0) 推荐(0)
摘要: txt中部分数据如下: 1.000000 0.067732 3.176513 1.000000 0.427810 3.816464 1.000000 0.995731 4.550095 1.000000 0.738336 4.256571 1.000000 0.981083 4.560815 1.0 阅读全文
posted @ 2020-04-03 20:45 西西嘛呦 阅读(324) 评论(0) 推荐(0)
摘要: matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edge 阅读全文
posted @ 2020-04-03 20:38 西西嘛呦 阅读(718) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 现有一种使用字母的全新语言,这门语言的字母顺序与英语顺序不同。假设,您并不知道其中字母之间的先后顺序。但是,会收到词典中获得一个 不为空的 单词列表。因为是从词典中获得的,所以该单词列表内的单词已经 按这门新语言的字母顺序进行排序。您需要根据这个输入的列表,还原出此语言中已知的字母顺序。例如: 输入 阅读全文
posted @ 2020-04-03 15:58 西西嘛呦 阅读(660) 评论(0) 推荐(0)
摘要: pytorch版本0.4.0 import torch from torch.autograd import Variable # train data x_data = Variable(torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])) y_data = Variable( 阅读全文
posted @ 2020-04-02 15:37 西西嘛呦 阅读(249) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 现在你总共有 n 门课需要选,记为 0 到 n-1。 在选修某些课程之前需要一些先修课程。 例如,想要学习课程 0 ,你需要先完成课程 1 ,我们用一个匹配来表示他们: [0,1] 给定课程总量以及它们的先决条件,返回你为了学完所有课程所安排的学习顺序。 可能会有多个正确的顺序,你只要返回一种就可以 阅读全文
posted @ 2020-04-02 12:11 西西嘛呦 阅读(373) 评论(0) 推荐(0)
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