二叉树最小深度第21页

【Dec 5th to Dec 11th 】Personal work record | 人工智能面试题：什么是深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）？它在强化学习中的作用是什么？

“若要得到救赎，必先承受痛苦。”作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[4]阿里云社区特邀专家博主[5]CSDN-人工智能领域优质创作者无限进步，一起追光！！！

追光者♂·2025-02-06 14:34

【2024年华为OD机试】 (B卷,100分)- 找最小数（Java & JS & Python&C/C++）

一、问题描述题目描述给一个正整数NUM1，计算出新正整数NUM2，NUM2为NUM1中移除N位数字后的结果，需要使得NUM2的值最小。

妄北y·2025-02-06 14:02

DeepSeek：探索人工智能的深度未来

DeepSeek：探索人工智能的深度未来在人工智能（AI）技术飞速发展的今天，一家名为**DeepSeek（深度求索）**的公司正以独特的视角和技术实力，在通用人工智能（AGI）领域崭露头角。

TKang8912·2025-02-06 14:01

DeepSeek：中国AI新势力如何重塑未来世界？

在人工智能技术狂飙突进的今天，一家名为DeepSeek（深度求索）的中国AI公司正以惊人的速度闯入全球视野。

·2025-02-06 13:07

使用Python和TensorFlow/Keras构建一个简单的CNN模型来识别手写数字

具体操作步骤：1.安装所需的库首先，确保你已经安装了所需的Python库：pipinstalltensorflownumpymatplotlibpandasjinja2TensorFlow：用于构建和训练深度

mosquito_lover1·2025-02-06 12:48

PHP安全防护：深度解析htmlspecialchars绕过与防御策略

PHP安全防护：深度解析htmlspecialchars绕过与防御策略一、为什么htmlspecialchars会被绕过？

小彭爱学习·2025-02-06 12:47

深度学习No module named ‘torchvision.transforms.functional_tensor‘问题解决

问题在进行深度学习训练过程中出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'torchvision.transforms.functional_tensor'报错，多方查阅资料后得到了解决方案

winrisef·2025-02-06 11:44

网络安全-下一代防火墙

NGFW不仅具备传统防火墙的包过滤、状态检测等功能，还引入了深度包检测、应用识别、入侵防御系统（IPS）、高级威胁防护等新特性。

Lanning0222·2025-02-06 11:11

OpenAI宣布ChatGPT集成到苹果操作系统，将带来哪些新功能？

OpenAI近日正式宣布，ChatGPT已深度集成到苹果三大操作系统：iOS18.2、iPadOS18.2和macOSSequoia15.2。这一重

开心的AI频道·2025-02-06 10:37

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek

云边有个稻草人·2025-02-06 10:37

音频基础知识集合

位深（BitDepth）采样位数（又称位宽，位深，位深度），采样位数的含义是用多少个点来描述声音信号的强度。采样位数反应了采样系统对声音的辨析度，位数越高，对声音的记录就越精细。

超开心~·2025-02-06 10:36

探索深度学习：开启智能新时代

目录深度学习究竟是什么？

顾漂亮·2025-02-06 10:35

deepseek免费大模型搜索工具发布

deepseek免费大模型搜索工具刚刚发布地址：https://chat.deepseek.com/DeepSeek"（深度求索）是一家专注于人工智能技术研究和应用的中国公司。

葡萄爱·2025-02-06 09:01

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测基于图像序列分析与主成分分析（PCA）的摔倒检测

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测该方法采用卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）相结合的方式，通过提取时空特征来进行摔倒检测。

人工智能专属驿站·2025-02-06 09:31

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein

盼小辉丶·2025-02-06 09:29

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现0.前言1.生成对抗网络2.构建卷积生成对抗网络小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN

盼小辉丶·2025-02-06 09:59

【Python】已解决：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: none)

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-06 09:28

（Aliyun AI ACP 04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述

文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读（AliyunAIACP04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解

North_D·2025-02-06 08:24

AI大模型探秘：核心能力与应用场景深度解析

AI：包含很多术语，如：模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习、人类反馈强化学习等。类比：AI是电力–吴恩达。

程序员辣条·2025-02-06 08:53

开源数据分析工具 RapidMiner

以下是对RapidMiner的深度介绍：1.概述RapidMiner是一款开源且全面的端到端数据科学平台，支持从数据准备、机器学习、预测分析到模型部署的整个工作流程。

kcarly·2025-02-06 08:21

【HTML性能优化】提升网站加载速度：GZIP、懒加载与资源合并

系列文章目录01-从零开始学HTML：构建网页的基本框架与技巧02-HTML常见文本标签解析：从基础到进阶的全面指南03-HTML从入门到精通：链接与图像标签全解析04-HTML列表标签全解析：无序与有序列表的深度应用

吴师兄大模型·2025-02-06 08:21

Java进阶路线

架构师参考地址：https://blog.csdn.net/anmiaochu/article/details/51970091一.数据结构与算法1-1常用数据结构数组、链表、堆、栈、队列、Hash表、二叉树等

m0_74823878·2025-02-06 07:17

前端框架中 HTML 的应用技巧：React、Vue、Angular 深度解析

系列文章目录01-从零开始学HTML：构建网页的基本框架与技巧02-HTML常见文本标签解析：从基础到进阶的全面指南03-HTML从入门到精通：链接与图像标签全解析04-HTML列表标签全解析：无序与有序列表的深度应用

吴师兄大模型·2025-02-06 07:45

二值连接：深度神经网络的轻量级革命

引言：深度学习的下一步是什么？深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNN）近年来在语音识别、图像分类和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。

步子哥·2025-02-06 06:11

Linq to Entity 中， Query不应该有耗时操作

最近的项目中，遇到如下境况：有300个表结构一致的表（拗口），需要逐一读取300个表的一个数据，排序，然后取出最小的那个数（假设这个数属于表TableA)，然后从TableA中再取一个数，排序.....

norsd·2025-02-06 05:59

centos show max&&min button and seting gnome taskbar

[xxxxxxxxxxxx]#sudoyuminstallgnome-tweaks-y切换到普通用户权限[xxxxxxxxxxxx]$gnome-tweaks系统弹出窗口，在里面把最大化最小化OFF-》

zxb@hny·2025-02-06 05:54

leetcode刷题/贪心算法 45. 跳跃游戏 II

示例1:输入:nums=[2,3,1,1,4]输出:2解释:跳到最后一个位置的最小跳跃数是2。从下标为0跳到下标为1的位置，跳1步，然后跳3步到达数组的最后一个位置。示例2:输入

公仔面i·2025-02-06 05:52

BFS——广度优先搜索

11100101101011011010起点：(1,1){\color{red}起点：(1,1)}起点：(1,1)终点：(5,5){\color{red}终点：(5,5)}终点：(5,5)要求我们输出从起点走到终点的最小步数

skynesser·2025-02-06 05:22

PHP 常见安全验证方法及深度解析

目录PHP常见安全验证方法及深度解析一、输入过滤与验证（一）检查整数（二）检查URL二、密码安全验证（一）密码强度检查三、防止SQL注入（一）参数化查询（如使用PDO）四、防止跨站脚本攻击（XSS）（一

阿贾克斯的黎明·2025-02-06 04:51

算法问题整理（二）

从基础架构ResNet到最强检测器Yolov7再到最新部署神器GhostNetV2【深度学习】YOLO检测器家族所有版本（2024最新汇总、详细介绍）_yolo各个版本-CSDN博客YOLO系列算法全家桶

分享总结快乐·2025-02-06 04:47

Spring Cloud微服务

生态优势：与SpringBoot深度集成，社区活跃，组件丰富。

程序老猫·2025-02-06 04:47

探秘 GitCode 上的开源项目：91pron - AI 引擎驱动的智能视频处理工具

技术分析1.AI模型应用91pron使用了深度学习模型，尤其是计算机

毕艾琳·2025-02-06 04:47

算法排序——堆排序

在实现堆排序之前还有一个方法如下：输入数组并建立小顶堆，此时最小元素位于堆顶。不断执行出堆操作，依次记录出堆元素，即可得到从小到大排序的序列。

妖尾Liu·2025-02-06 03:37

每日一题——小根堆实现堆排序算法

小根堆实现堆排序算法堆排序的基本思想堆排序的步骤实现步骤1.构建小根堆2.删除最小元素并调整堆C语言实现输出示例代码解释1.percolateDown函数2.buildMinHeap函数3.heapSort

tt555555555555·2025-02-06 03:07

大模型的底层逻辑及Transformer架构

2.深度学习架构大模型基于深度学习技术，通常采用多层神经网络进行特征学习与抽象。其中，Transformer架构是目前主流的大模型架构，它通过自注意力机制和前馈神经网络来处理输入数据。

搏博·2025-02-06 02:04

【深度学习】权重衰减

权重衰减前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。假设我们已经拥有尽可能多的高质量数据，我们便可以将重点放在正则化技术上。回想一下，在多项式回归的例子中，我们可以通过调整拟合多项式的阶数来限制模型的容量。实际上，限制特征的数量是缓解过拟合的一种常用技

熙曦Sakura·2025-02-06 02:33

探索架构组件之美：RoomWordsSample深度解析

探索架构组件之美：RoomWordsSample深度解析codelab-android-room-with-a-view项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/codelab-android-room-with-a-view

羿平肖·2025-02-06 02:02

AIGC从入门到实战：基于大模型的人工智能应用的涌现和爆发

AIGC借助深度学习模型，能够生成逼真的图像、视频、音频、文本等内容，为人类的创造力和生产力带来了革命性的改变。1.2大模型：AIGC的基石AIGC的核心驱动力在于大规模预训练模型（简称“大模型”）。

AI天才研究院·2025-02-06 01:00

leetcode: 583.两个字符串的删除操作

https://leetcode-cn.com/problems/delete-operation-for-two-strings给定两个单词word1和word2，找到使得word1和word2相同所需的最小步数

uncle_ll·2025-02-06 01:29

[leetCode]583. 两个字符串的删除操作

https://leetcode-cn.com/problems/delete-operation-for-two-strings给定两个单词word1和word2，找到使得word1和word2相同所需的最小步数

消灭猕猴桃·2025-02-06 01:59

leetcode 583. 两个字符串的删除操作

1.用最长公共子序列处理，就是两个字符串的总和，减去两倍的最长公共子序列，得到的差就是最小删除字符的操作classSolution{public:intminDistance(stringword1,stringword2

c葱c·2025-02-06 01:59

哈夫曼树

哈夫曼树（HuffmanTree）是一种最优的二叉树，常用于数据压缩，如在Huffman编码中使用。它是根据字符出现的频率来构造的，频率越高的字符越靠近树的根，频率低的字符则在较深的节点上。

qq_43361844·2025-02-06 01:59

【瑞萨RH850/U2A16】学习小结：低功耗模式-Deepstop模式和CyclicRun模式

DeepStop模式设计低功耗Deepstop模式+CyclicRun模式设计低功耗瑞萨RH850运行模式介绍运行模式介绍run模式：MCU正常工作状态，MCU资源均可用；Deepstop模式：MCU深度休眠状态

枫俊天空·2025-02-06 01:57

LeetCode刷题之路：583. 两个字符串的删除操作

给定两个单词word1和word2，找到使得word1和word2相同所需的最小步数，每步可以删除任意一个字符串中的一个字符。

Super灬Dan·2025-02-06 01:25

leetcode-583. 两个字符串的删除操作

动态规划(dp)题目详情给定两个单词word1和word2，返回使得word1和word2相同所需的最小步数。每步可以删除任意一个字符串中的一个字符。

ggaoda·2025-02-06 01:25

大语言模型应用指南：工作记忆与长短期记忆

1.2研究现状近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语言模型逐渐崭露头角。其中，长短期记忆网

AI天才研究院·2025-02-06 00:51

【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（一）：全链路开源体系介绍

GoAI·2025-02-06 00:50

力扣记录：Hot100（8）——253-322

本次题目253会议室II279完全平方数283移动零287寻找重复数297二叉树的序列化与反序列化300最长递增子序列301删除无效的括号309最佳买卖股票时机含冷冻期312戳气球322零钱兑换253会议室

Kiwi_fruit·2025-02-05 23:39

WSL2 Ubuntu20.04 无法联网，解决方案

文章目录背景一、快速修复步骤（按顺序尝试）1.重启WSL2虚拟化服务2.重置Windows网络适配器二、深度排查与修复1.检查基础网络连通性2.DNS修复3.网络配置修复三、高级配置（长期稳定方案）1.

智驾·2025-02-05 23:38

3D图形学与可视化大屏：什么是片段着色器，有什么作用。

它的主要任务是确定每个像素的颜色和其他属性，如透明度、深度等。片段着色器是可编程的，这意味着开发者可以通过编写特定的代码来控制像素的渲染方式，从而实现各种视觉效果。

大美工控设计师·2025-02-05 22:03

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