二叉树最小深度第23页

Visual design principles

视觉规范主要是3个方面：易读，易触，一致关于易读：字体（32dp&24dp），文本长度（120字符），对比度比率4.5：1,晚上易读性关于易触：合适的点击区域尺寸（最小76*76），点击区域间隔（23dp

小high球·2024-08-29 23:18

月计划｜以周为单位，用提问的方式找到答案

1今年深度阅读了古典老师撰写的《跃迁》一书，不得不说这本书就像一本“行动指南”一样，一直影响着我，书中古典老师分享的“提问式阅读”方法，不仅在读书这一个领域中给予了我很大的影响，同时也让我拥有了提问式的思维模式

伊然Emma·2024-08-29 22:04

爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点

BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。

不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

【k8s系列】驾驭容器化未来：Kubernetes Pod的全面解析与简单实践

在这个生态系统中，Pod作为Kubernetes的最小和最简单的单元，扮演着至关重要的角色。Pod不仅是容器的集合，更是资源共享和协同工作的基础。

深情不及里子·2024-08-29 22:34

《写作高手都在用的黄金法则》

三个维度：速度/广度/深度。速度，提高学习效率，取决于人脑接受信息的带宽及人眼识别文字图像的速度

da1b69d3f531·2024-08-29 21:54

JavaScript 深度剖析 - 函数式编程范式

函数式编程范式1.1函数式编程概念函数是一等公民高阶函数闭包1.2纯函数概念功能库lodash优劣纯函数的好处纯函数的副作用1.3柯里化(HaskellBrooksCurry)概念lodash中的柯里化函数总结1.4函数组合(compose)管道函数组合1.5Lodash中的fp模块1.6PointFree模式1.7函子Functor函子MayBe函子Either函子IO函子Task函子Point

时光海丶·2024-08-29 21:58

2020-06-04 88. 合并两个有序数组

题目%9}L%[email protected]思路将指针p1置为nums1的开头，p2为nums2的开头，在每一步将最小值放入输出数组中。

ls1999·2024-08-29 21:12

深度阐述Nodejs模块机制

我们都知道Nodejs遵循的是CommonJS规范，当我们require('moduleA')时，模块是怎么通过名字或者路径获取到模块的呢？首先要聊一下模块引用、模块定义、模块标识三个概念。1CommonJS规范1.1模块引用模块上下文提供require()方法来引入外部模块，看似简单的require函数，其实内部做了大量工作。示例代码如下：//test.js//引入一个模块到当前上下文中cons

语无伦次￥！·2024-08-29 21:57

二叉树专题刷题

二叉树的层平均值题目637.二叉树的层平均值-力扣（LeetCode）解题思路使用三个集合，sums集合存储每层的总和，count集合存储每层的节点数，averages存储每层的平均值。

MogulNemenis·2024-08-29 21:56

深度全面讲解fs.readFileSync：Node.js中的同步文件读取

本文将深度全面讲解fs.readFileSync的使用，包括其语法、参数、返回值以及代码示例。

软考鸭·2024-08-29 20:25

npm缓存深度解析：理解、使用与清除指南

npm缓存深度解析：理解、使用与清除指南npm（NodePackageManager）是JavaScript编程语言的包管理器，广泛用于Node.js应用程序。

2401_85762266·2024-08-29 20:49

浅谈【数据结构】树与二叉树二

目录1、二叉排序树1.1二叉树排序树插入1.1.1两种插入方法1.1.2循环法1.1.3递归法1.2二叉树的打印1.3二叉树的结点删除1.4销毁二叉树1.5层次打印谢谢帅气美丽且优秀的你看完我的文章还要点赞

超级飞侠12138·2024-08-29 20:48

前端，高度塌陷

的元素不会被浮动元素所覆盖开启BFC的元素可以包含浮动的子元素如何开启BFC设置元素浮动设置元素的绝对定位设置元素为inline-block将元素的overflow设置为一个非visible的值（副作用最小的

沦陷_99999·2024-08-29 20:44

线性二次调节器（LQR）和模型预测控制（MPC）算法对比介绍

其目标是通过最小化一个二次型成本函数来实现系统的最佳控制。1.2数学模型线性系统模型：[\dot{x}(t)=Ax(t)+Bu(t)][y(t)=Cx(t)+Du(t)]其中：(x(t)

LQS2020·2024-08-29 18:11

0基础学习Python路径（27）sys模块

该模块提供了一些接口，用于访问Python解释器自身使用和维护的变量，同时模块中还提供了一部分函数，可以与解释器进行比较深度的交互。

星河漫漫l·2024-08-29 18:09

上门预约小程序适用于这么多行业？

深度保洁：如厨房、卫生间等特殊区域的专业深度清洁服务。2.家电维修家电维修：包括冰箱、洗衣机、空调、电视等各种家用电器的维修服务。家电清洗：提供家电清洗服务，如空调清洗、油烟机清洗等。

新雷阿·2024-08-29 18:06

Elasticsearch搜索中的部分匹配

摘要到目前为止，我们介绍的所有查询都是基于完整术语的，为了匹配，最小的单元为单个术语，我们只能查找反向索引中存在的术语。但是，如果我们想匹配部分术语而不是全部改怎么办？

小强签名设计·2024-08-29 17:32

开始学习大数据

而为什么从Android开发转到Java服务器开发，有如下原因：1.我自己对于做界面不太喜欢，而且也没有足够的耐心去调试界面，而且对于深度，我有足够的畏惧，因为越学到后面，就必须要对面Android的内核

昨天的殇·2024-08-29 16:51

树数据结构（Tree Data Structures）的全面指南：深度解析、算法实战与应用案例

树数据结构（TreeDataStructures）的全面指南：深度解析、算法实战与应用案例引言树数据结构（TreeDataStructures）作为计算机科学中的基石之一，以其独特的层次结构和分支特性，

Chauvin912·2024-08-29 16:24

探索贪心算法：解决优化问题的高效策略

它广泛应用于各种优化问题，如最短路径、最小生成树、活动选择等。本文将介绍贪心算法的基本概念、特点、应用场景及其局限性。

快乐非自愿·2024-08-29 16:53

基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法（YOLOv8）与深度学习技术的项目，旨在实时或离线地识别并分类人脸表情（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等）。

FL1623863129·2024-08-29 15:52

AI如何创造情绪价值

AI技术通过模拟人类神经网络的工作方式，对复杂的数据进行深度学习和理解，逐渐具备了处理人类情感的能力。在客户服务领域，情绪识

学客汇·2024-08-29 14:14

代码训练营 Day16| 513.找左下角的值 | 112.路径总和 | 106.从中序后序遍历构造二叉树

513.找左下角的值1.这题使用层序遍历会比递归要简单很多2.因为是要找左下角的值1.层序遍历是使用队列来分别辨别不同层的元素有那些2.最左边的值永远是第一个进入队列的，所以在while的内层循环设置一个判断条件即可获得该值importcollections#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode(object):#def__init__(self,

RatherDoMyMath_·2024-08-29 13:38

Vue+Springboot开发框架下对于参数的深度理解(JSON,数组，对象)

JSON格式=》JavaScriptObjectNotation（对应前端，我觉得使用JSON格式就是啥都能存，然后直接传给后端，让后端去解析，这就很好体现了响应式开发模式，前端不直接对数据进行深度处理

I like Code?·2024-08-29 13:35

深度学习：探索人工智能的无限可能

而在AI领域，深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域，包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。

木小梦(๑• . •๑)·2024-08-29 12:29

《找最小公倍数》的教学反思

本节课的教学重点是理解两个数的公倍数和最小公倍数的含义，难点是掌握公倍数和最小公倍数的方法。教学中主要通过学生自主探究，合作学习，分散重难点化难为易。

春天的承诺·2024-08-29 12:48

深度学习100问7-向量降维的算法有那些

一、主成分分析（PCA）PCA就像你整理一堆考试成绩单。假如成绩单上有好多科目成绩，这就像一个高维向量。但有些科目成绩关系很紧密，比如数学好的同学一般物理也不错，化学也还行。那PCA就会找这些成绩单里最主要的特点，把关系近的科目合成几个新的“大科目”。这样就把原来很多科目的高维向量变成几个“大科目”的低维向量啦。二、奇异值分解（SVD）SVD呢，就好比你有一本很厚的书。书的每一页上的字可以看成一个

不断持续学习ing·2024-08-29 11:54

YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题

考虑增加网络的深度和宽度，或使用更复杂的网络结构。

该醒醒了~·2024-08-29 11:53

2022年高频Java面试题集锦（含答案），让你的面试之路畅通无阻

或许这份面试题还不足以囊括所有Java问题，但有了它，我相信你一定不会“败”的很惨，因为有了它，足以应对目前市面上绝大部分的Java面试了，因为这篇文章不论是从深度还是广度上来讲，都已经囊括了非常多的知识点了

java涛仔·2024-08-29 10:27

基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案，旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。

FL1623863129·2024-08-29 10:16

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

目录引言什么是损失函数？常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失）3.5二进制交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）3.6KL散度（KLDivergence）3.7Huber损失（HuberLoss）3.8对比

早起星人·2024-08-29 09:44

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。

Rocky006·2024-08-29 09:39

设计模式深度解析：工厂模式与策略模式的终极对决，谁才是真正的设计之王？

工厂模式和策略模式是两种常见的设计模式，它们在软件开发中有着广泛的应用。尽管它们在某些方面有些相似，但它们的目的和使用场景是不同的。下面将详细解释这两种模式的区别：1.目的不同：工厂模式的主要目的是创建对象。它主要用于封装对象的创建过程，使得对象的创建与使用分离，从而降低系统的耦合度。策略模式的主要目的是选择算法。它主要用于定义一系列的算法，将每个算法封装起来，并使它们可以互相替换。策略模式让算法

疾风终究没有归途·2024-08-29 09:39

代码随想录算法训练营第三十三天| LeetCode1005.K次取反后最大化的数组和、LeetCode134. 加油站、LeetCode135. 分发糖果

之后又使用k剩余的次数用在绝对值最小的数值上，这是第

wIridescent-·2024-08-29 08:37

代码随想录算法训练营Day32||Leetcode56. 合并区间、 738.单调递增的数字、

先排序然后从第二组数据遍历数组，让后者的左边界为前二的最小值，右边界为前二的最大值，最后遇到不重叠返回前一组数据。最后把数组最后一个元素返回即可。

jiegongzhu3z·2024-08-29 08:06

监控二叉树

[LeetCode]56.合并区间[LeetCode]56.合并区间文章解释[LeetCode]56.合并区间视频解释题目：以数组intervals表示若干个区间的集合，其中单个区间为intervals[i]=[starti,endi]。请你合并所有重叠的区间，并返回一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。示例1：输入：intervals=[[1,3],[2,6],[8,10],[

dreamtang·2024-08-29 08:36

最长上升子序列——二分法

前置设lowilow_ilowi：长度为iii的上升子序列末尾数的最小值我们要使lowilow_ilowi尽量小，这样后面的元素就更有可能加入到当前的上升子序列中。

OMG_NOIP·2024-08-29 08:05

代码随想录训练营第37天 | LeetCode 738.单调递增的数字、LeetCode 968.监控二叉树、

LeetCode:738.单调自增的数字_哔哩哔哩_bilibili思路LeetCode968.监控二叉树文章讲解：代码随想录(programmercarl.com)视频讲解：贪心算法，二叉树与贪心的结合

A_2847443402·2024-08-29 08:35

增强语音对车载语音质量测试的挑战

语音合成采用了混合单元选择系统，结合了单元选择和参数合成的优势，并通过深度学习进一步提升了语音质量。这种技术的应用，使得语音助手能够在车内环境中提供流畅自然且易于理解的语音交互体验。2

众乐认证·2024-08-29 08:05

TensorFlow和它的弟弟们

TensorFlow、TensorFlowLite、TensorFlowLiteMicro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品，它们各自有着不同的设计目标和适用场景。

活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

用JavaScript实现的5个常见函数

数组扁平化数组扁平化有很多方法，但最终最好的方法就是递归，实现一个指定深度的扁平化方法，这样基本的套路都会了解。1func

强哥科技兴·2024-08-29 07:34

不要有批判的声音，大胆写就够了

老师给出这样的反馈，“不知道写什么时，可以先自由书写，写自己的所思所想，所见所闻，将每天发生的事，自己的心情，做一个深度反思。看看今天，有那些事你没有做好？是什么原因没有做好？带着问题去找答案。

蓝色沫·2024-08-29 07:58

王东伟，中原焦点秦皇岛站第五期，每日分享第112天

SFBT知觉转换的介入方式之一，是应对问句的使用，能把谈话焦点转移至当事人自发的应对策略上，这不仅具有深度同理与鼓舞性，又可协助当事人掌握具体的行动策略，触发当事人动用自身优势重建对情绪与生活的掌控感，

Vivian_c8c7·2024-08-29 07:19

Datawhale AI夏令营-task03

DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。

ghost_him·2024-08-29 06:50

【python 已解决】ZeroDivisionError: division by zero —— 深度解析与解决策略

【python已解决】ZeroDivisionError:divisionbyzero——深度解析与解决策略在编程过程中，尤其是使用Python这类高级编程语言时，ZeroDivisionError是一个常见的运行时错误

二川bro·2024-08-29 06:48

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中，计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。

2401_85762266·2024-08-29 05:45

Visual Basic：企业级应用开发的稳健之选

尽管新兴语言和技术不断涌现，VB.NET以其简洁的语法、易于学习和使用的特点，以及与.NET框架的深度集成，继续在企业应用领域发挥着重要作用。

2401_85760095·2024-08-29 05:45

每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法