Day

leetcode hot100（day 6）

搜索插入位置做法：二分classSolution{public:intsearchInsert(vector&nums,inttarget){returnlower_bound(nums.begin(),nums.end(),target)-nums.begin();}};classSolution{public:intsearchInsert(vector&nums,inttarget){int
想跑步的小弱鸡·2025-06-03 00:10

day17 leetcode-hot100-34（链表13）

23.合并K个升序链表-力扣（LeetCode）1.数组排序思路（1）将全部的节点存储到数组中（2）对数组进行排序（3）最后创建一个全新的链表具体代码/***Definitionforsingly-linkedlist.*publicclassListNode{*intval;*ListNodenext;*ListNode(){}*ListNode(intval){this.val=val;}*L
苏荷水·2025-06-03 00:04

day06

第一题https://leetcode.cn/problems/actors-and-directors-who-cooperated-at-least-three-times/submissions/633926727/代码#WriteyourMySQLquerystatementbelowselectactor_id,director_idfromActorDirectorgroupbyact
linux-hzh·2025-06-02 23:27

leetcode热题100——day10(双端队列deque)

239.滑动窗口最大值给你一个整数数组nums，有一个大小为k的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的k个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。返回滑动窗口中的最大值。示例1：输入：nums=[1,3,-1,-3,5,3,6,7],k=3输出：[3,3,5,5,6,7]解释：滑动窗口的位置最大值[13-1]-3536731[3-1-3]5367313[-1-35]3675
咕咕咕hu~云·2025-06-02 23:25

Python训练打卡Day19

常见的特征筛选算法1.方差筛选2.皮尔逊相关系数筛选3.lasso筛选4.树模型重要性5.shap重要性6.递归特征消除REF特征降维一般有2种策略：1.特征筛选：从n个特征中筛选出m个特征，比如方差筛选，剔除方差过小的特征；利用皮尔逊相关系数筛选；lasso筛选（lasso自带的系数可以理解为重要性）、利用树模型自带的重要性、shap重要性等筛选；特征递归方法2.特征组合：从n个特征中组合出m个
编程有点难·2025-06-02 21:17

Python训练打卡Day28

类的定义和方法知识点回顾：类的定义pass占位语句类的初始化方法类的普通方法类的继承：属性的继承、方法的继承类是对属性和方法的封装，可以理解为模板，通过对模板实例化可以实现调用这个类的属性和方法。比如创建一个随机森林类，然后就可以调用他的训练和预测方法。一个常见的类的定义包括了：1.关键字class2.类名3.语法固定符号冒号(:)4.一个初始化函数__init__(self)注意：注意：init
编程有点难·2025-06-02 21:17

【大模型面试每日一题】Day 33：深度解析GPT-3与PaLM的规模扩展差异及影响

【大模型面试每日一题】Day33：深度解析GPT-3与PaLM的规模扩展差异及影响题目重现面试官：请对比分析GPT-3与PaLM在模型规模扩展上的核心差异，及其对性能、应用场景和行业的影响。
是麟渊·2025-06-02 21:09

算法训练day22|二叉树part08(LeetCode235. 二叉搜索树的最近公共祖先、701.二叉搜索树中的插入操作、450.删除二叉搜索树中的节点)

文章目录235.二叉搜索树的最近公共祖先思路分析递归法迭代法总结思考701.二叉搜索树中的插入操作思路分析递归法迭代法总结思考450.删除二叉搜索树中的节点递归法普通二叉树的删除方式迭代法总结思考235.二叉搜索树的最近公共祖先题目链接给定一个二叉搜索树,找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树T的两个结点p、q，最近公共祖先表示为一个结点x，满足x是p、
3分16秒·2025-06-02 18:53

【无标题】

Day39#打印一张彩色图像，用cifar-10数据集importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp
FAUNAAAAAA·2025-06-02 18:50

python学习打卡day40

DAY40训练和测试的规范写法知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭
vijaycc·2025-06-02 18:49

Leetcode Hot 100刷题记录 -Day14（矩阵置0）

矩阵置0问题描述：给定一个mxn的矩阵，如果一个元素为0，则将其所在行和列的所有元素都设为0。示例1：输入：matrix=[[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]输出：[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]]示例2：输入：matrix=[[0,1,2,0],[3,4,5,2],[1,3,1,5]]输出：[[0,0,0,0],[0,4,5,0],[0,3,1,0]]思路分析：先第
刘心奶黄包～·2025-06-02 16:36

网安学习day2

今早实验课发现两个有意思的头歌python题目：第1关：个人信息提取用户输入自己的个人信息，格式如下：0122923450321王昊法学1801河北2001年数据分别表示：学号姓名专业班级籍贯出生年份，各数据间空格间隔有些用户没有按照规则输入数据，输入自己出生年份的时候写成了类似‘1900年生’或‘出生于1985’或‘19岁生于2006年11月’的数据格式。请注意程序此时仍然需要正确读取该项数据，
star_moon_myth·2025-06-02 16:06

@浙大疏锦行 Python训练营打卡Day1

知识点：变量的命名和定义debug工具的使用（pycharm和vscode）print函数题目1：变量的认识题目:定义三个变量a,b,c，并分别将整数1,2,3赋值给它们。然后，使用print()函数将每个变量的值单独打印出来，每个值占一行。输入：a=1b=2c=3print(a)print(b)print(c)输出：123进阶思考:如何只用一个print()函数调用就实现上面分三行的输出效果？（
企鹅不怕摔·2025-06-02 16:05

@浙大疏锦行 Python训练营打卡Day2

题目1：字符串的操作题目:定义两个字符串变量，str1赋值为“Hello”，str2赋值为“Python”。将这两个字符串拼接起来（中间加一个空格），并将结果存储在变量greeting中；计算greeting字符串的长度，存储在变量length中；获取greeting字符串的第一个字符，存储在变量first_char中。然后，使用f-string分三行打印出类似以下格式的信息：拼接结果:Hello
企鹅不怕摔·2025-06-02 16:05

day16 leetcode-hot100-30（链表9）

24.两两交换链表中的节点-力扣（LeetCode）1.模拟法思路模拟题目要求进行两两交换，但有一点需要注意，比如交换3与4后，1仍然指的是3，这是不正确的，所以1指针的next也需要修改，所以每次模拟是操作3个节点。具体思路（1）创建哨兵节点dump，减少除了头节点这个特殊情况，dump用于返回，再创建temp进行模拟。（2）当temp.next与temp.next.next只要有一个为null
苏荷水·2025-06-02 16:05

@浙大疏锦行 Python训练营打卡Day3

题目1：列表的基础操作题目:创建一个包含三个字符串元素的列表tech_list，元素分别为“Python”,“Java”,“Go”。获取列表中的第一个元素，并将其存储在变量first_tech中。向tech_list的末尾添加一个新的字符串元素“JavaScript”。修改tech_list中的第二个元素（索引为1），将其从“Java”更改为“Ruby”。移除列表中的元素“Go”。计算当前tech
企鹅不怕摔·2025-06-02 16:33

Python训练第三十五天

DAY35模型可视化与推理知识点回顾：三种不同的模型可视化方法：推荐torchinfo打印summary+权重分布可视化进度条功能：手动和自动写法，让打印结果更加美观推理的写法：评估模式作业：调整模型定义时的超参数
火兮明兮·2025-06-02 15:01

Python训练第二十五天

DAY25异常处理知识点回顾：异常处理机制debug过程中的各类报错try-except机制try-except-else-finally机制在即将进入深度学习专题学习前，我们最后差缺补漏，把一些常见且重要的知识点给他们补上
火兮明兮·2025-06-02 15:31

Python训练第四十天

DAY40训练和测试的规范写法知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭
火兮明兮·2025-06-02 15:58

DAY 12 启发式算法

目录DAY12启发式算法1.三种启发式算法的示例代码：遗传算法、粒子群算法、退火算法遗传算法粒子群算法退火算法2.学习优化算法的思路（避免浪费无效时间）作业：今天以自由探索的思路为主，尝试检索资料、视频
HINOTOR_·2025-06-02 14:54

DAY 8 标签编码与连续变量处理

目录DAY8标签编码与连续变量处理1.字典的简单介绍2.标签编码3.连续特征的处理：归一化和标准化作业：对心脏病数据集的特征用上述知识完成，一次性用所有的处理方式完成预处理，尝试手动完成，多敲几遍代码。
HINOTOR_·2025-06-02 14:24

Day18 推断聚类后簇的类型

1.推断簇含义的2个思路：先选特征和后选特征#选择k值selected_k=3#这里选择3后面好分析，也可以根据图选择最佳的k值#使用选择的k值进行KMeans聚类kmeans=KMeans(n_clusters=selected_k,random_state=42)kmeans_labels=kmeans.fit_predict(X_scaled)X['KMeans_Cluster']=kmea
cylat·2025-06-02 14:24

嵌入式day42

framebuffer：帧缓冲、帧缓存Linux内核为显示提供的一套应用程序接口（驱动内核支持）分辨率：像素点的总和像素点：显示屏：800*600（横向有800个像素点，纵向有600个像素点）显卡（显存（保存像素点的值））RGB：（8个bitR，8个bitG，8个bitB）RGB888（PC，4412）RGB565（S3C2440）原理：通过内存映射技术，向显存空间写入RGB值1.打开显示设备（/
小肆不吃白菜·2025-06-02 11:32

时间转化为带有毫秒的格式

时间转化为带有毫秒的格式封装转换格式的js文件exportfunctiontimeTransform_reverse(day){Date.prototype.formatTime=function(fmt
cybcc·2025-06-02 10:59

Day 40

单通道图片的规范写法importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Datasetfromtorchvisionimportdatasets,transformsimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningswarnings.fi
LiuSu789k·2025-06-02 10:59

Day 41

今天内容1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)importtorchimporttorch.
LiuSu789k·2025-06-02 10:59

Day 3

列表的基础操作题目:创建一个包含三个字符串元素的列表tech_list，元素分别为“Python”,“Java”,“Go”。获取列表中的第一个元素，并将其存储在变量first_tech中。向tech_list的末尾添加一个新的字符串元素“JavaScript”。修改tech_list中的第二个元素（索引为1），将其从“Java”更改为“Ruby”。移除列表中的元素“Go”。计算当前tech_lis
LiuSu789k·2025-06-02 10:28

Day 6

数据初步可视化内容回顾：单特征可视化：连续变量箱线图（还说了核密度直方图）、离散特征直方图特征和标签关系可视化箱线图美化--->直方图importpandasaspddata=pd.read_csv('data.csv')data.head()continuous_features=[]foriindata.columns:ifdata[i].dtype!='object':continuous_
LiuSu789k·2025-06-02 10:28

Java基础 Day27

一、日志1、简介程序中的日志，用来记录应用程序的运行信息、状态信息、错误信息等便于数据追踪、性能优化、问题排查、系统监控2、日志框架JUL：这是JavaSE平台提供的官方日志框架，也被称为JUL；配置相对简单，但不够灵活，性能较差Log4j：一个流行的日志框架，提供了灵活的配置选项，支持多种输出目标Logback（常用）：基于Log4j升级而来，提供了更多的功能和配置选项，性能优于Log4jSlf
小鹭同学_·2025-06-02 09:50

Java基础 Day24

一、进程和线程1、进程（1）概念进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动是系统进行资源分配的基本单位简单理解：程序的执行过程（正在运行的应用程序）（2）特性独立性：每一个进程都有自己的空间，在没有经过进程本身允许的情况下，一个进程不可以直接访问其它的的进程空间动态性：进程是动态产生，动态消亡的并发性：任何进程都可以同其它进程一起并发执行Tips：并行：在同一时刻，有多个
小鹭同学_·2025-06-02 09:20

Java基础 Day14

API(ApplicationProgrammingInterface)：应用程序编程接口简单来说：就是Java帮我们已经写好的一些类和方法，我们直接拿过来用就可以了一、Object类所有的类，都直接或者间接地继承了Object类（祖宗类）Object类的方法是一切子类都可以直接使用的1、toString方法publicStringtoString();默认是返回当前对象在堆内存中的地址信息：类的
小鹭同学_·2025-06-02 09:19

神经网络-Day42

目录Grad-CAM一、前置知识1.1回调函数1.2lamda匿名函数二、hook函数2.1模块钩子(ModuleHooks)2.1.1前向钩子(ForwardHook)2.1.2反向钩子(BackwardHook)2.2张量钩子(TensorHooks)三、Grad-CAMGrad-CAM在深度学习中，我们经常需要查看或修改模型中间层的输出或梯度。然而，标准的前向传播和反向传播过程通常是一个黑盒
红衣小蛇妖·2025-06-02 09:47

Python基础学习-Day27

我们接触到了函数大部分的功能，然后在日常ctrl点进某个复杂的项目，发现函数上方有一个@xxx,它就是装饰器装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数或方法在不需要做任何代码修改的前提下增加额外功能。–本质是如果让一个函数具备太多功能，那么他看起来就会比较乱，可读性比较差，如果把其中一部分相同甚至可以复用的功能用一个新的函数来调用，然后让2个函数同时实现，就会做到进一步封装了函数的一些用
红衣小蛇妖·2025-06-02 09:17

神经网络-Day39

目录一、图像数据的介绍1.1灰度图像1.2彩色图像二、图像相关的神经网络的定义2.1黑白图像模型的定义2.2彩色图像模型的定义2.3模型定义与batchsize的关系三、显存占用的主要组成部分3.1模型参数与梯度（FP32精度）3.2**优化器状态**SGDAdam3.3数据批量（batch_size）的显存占用3.4.前向/反向传播中间变量一、图像数据的介绍1.1灰度图像昨天介绍了minist这
红衣小蛇妖·2025-06-02 09:17

【NLP】循环神经网络--RNN学习.day3

一.初步认识RNN循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种用于处理序列数据的深度学习模型。与传统的静态神经网络相比，RNN可以有效处理输入数据的时间序列特性。这使得RNN在处理自然语言处理（NLP）、时间序列预测、音频处理等任务时非常有效。以下是对RNN的详细解释。1.基本结构1.1.结构图示:在传统的神经网络中，信息是单向流动的，而RNN具有一个循环结构，允许信
啊波阿波波·2025-06-02 08:44

day41 python图像识别任务

目录一、数据预处理：为模型打下坚实基础二、模型构建：多层感知机的实现三、训练过程：迭代优化与性能评估四、测试结果：模型性能的最终检验五、总结与展望在深度学习的旅程中，多层感知机（MLP）作为最基础的神经网络结构，是每位初学者的必经之路。最近，我通过实现和训练MLP模型，对图像识别任务有了更深入的理解。本文将从数据预处理、模型构建、训练过程到最终的测试结果，详细记录我的学习过程，并总结MLP在图像识
xiaohanbao09·2025-06-02 08:43

python打卡day10

今日总结：数据集的划分机器学习模型建模的三行代码机器学习模型分类问题的评估预处理回顾1.导入库2.读取数据查看数据信息--理解数据3.缺失值处理4.异常值处理5.离散值处理6.删除无用列7.划分数据集8.特征工程9.模型训练10.模型评估11.模型保存12.模型预测importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析，可处理表格数据。importnumpyasnp#
灯眠joy·2025-06-02 07:33

python打卡day8

认识字典使用花括号创建字典，它有点类似之前认识的列表，和元组，区别是列表用中括号，元组用小括号。字典是一种可变、无序的键值对（key-value）集合，用于高效存储和查找数据。键值对结构：每个元素由键（key）和值（value）组成，通过键快速定位值（类似现实中的字典，用“词条”找“解释”）。键的唯一性：同一字典中，键必须唯一；若重复定义，后定义的会覆盖前一个。键的不可变性：键必须是不可变数据类型
灯眠joy·2025-06-02 07:33

python打卡 day4

数据的读取和查看importpandasaspddata=pd.read_csv(r'data.csv')type(data)#查看数据的类型data.isnull()#查看数据数据中，返回值是一个布尔矩阵，true即空值，false为非空data.head(10)#显示前十行数据data2=pd.read_excel('data.xlsx')data2#获取exle中数据认识了pandas库，学
灯眠joy·2025-06-02 07:03

python打卡day5

离散特征的读取读取数据#读取数据importpandasaspddata=pd.read_csv('data.csv')data.columns#使用data.columns属性查看打印所有的离散变量名fordiscrete_featuresindata.columns:  ifdata[discrete_features].dtype=='object':    print(discrete_f
灯眠joy·2025-06-02 07:03

python打卡day7

总结日1.day1-3认识了python语言的变量与输出格式化字符串变量的基础运算字符串的拼接与裁剪，列表的操作循环、判断语句a=1b=1c=1print(a)print(b)print(c)name=
灯眠joy·2025-06-02 07:03

Claude Opus solved my white whale bug today that I couldn‘t find in 4 years

ShelZuuzClaudeOpussolvedmywhitewhalebugtodaythatIcouldn'tfindin4yearsProductivityBackground:I'maC++devwith30
seiyaaa·2025-06-02 06:27

java基础入门day01

day01java的特点简单：摒弃了c和c++的指针，垃圾回收机制，相对而言简单许多安全：几乎各大银行都会使用java作为其开发平台跨平台：可以运行在任何的操作系统之上，windows，linux以及mac
zpz2001·2025-06-02 06:57

【Python百日进阶-Web开发-Feffery】Day341 - “一起Dash”训练营Lesson-01:dash开发环境的准备

文章目录前言：fac是什么？“人生苦短，我用Python；Web开发，首选Feffery！”↓↓↓今日笔记↓↓↓一、开发环境配置1.1miniconda下载与安装1.1.1miniconda下载1.1.2miniconda安装1.1.3取消powershell每次启动自动激活base1.2miniconda创建虚拟环境1.3安装dash和feffery-antd-components(fac)1.
岳涛@泰山医院·2025-06-02 06:27

day42 简单CNN

目录一、从图像分类任务谈起二、CNN架构解剖实验室2.1卷积层：空间特征的魔法师2.2归一化层：加速收敛的隐形推手2.3激活函数：非线性的灵魂三、工程实践避坑指南3.1数据增强工程3.2调度器工程实战四、典型问题排查手册4.1NaN值陷阱4.2过拟合急救包一、从图像分类任务谈起在学习CNN之前，我们先来回顾一下传统机器学习模型在图像分类任务中遇到的困境。以CIFAR-10数据集为例，传统机器学习模
xiaohanbao09·2025-06-02 06:57

python学习day32

官方文档的阅读知识点回顾：1.官方文档的检索方式：github和官网（对应的库）2.官方文档的阅读和使用：要求安装的包和文档为同一个版本3.类的关注点：a.实例化所需要的参数b.普通方法所需要的参数c.普通方法的返回值4.绘图的理解：对底层库的调用如pdpboxGitHub仓库：https://github.com/SauceCat/PDPboxPyPI页面：https://pypi.org/pr
一叶知秋秋·2025-06-02 06:27

python学习day21

知识点回顾：1.LDA线性判别2.PCA主成分分析3.t-sne降维数据如前几期无监督降维定义：这类算法在降维过程中不使用任何关于数据样本的标签信息输入：只有特征矩阵X。目标：保留数据中尽可能多的方差（如PCA）。保留数据的局部或全局流形结构（如LLE,Isomap,t-SNE,UMAP）。找到能够有效重构原始数据的紧凑表示（如Autoencoder）。找到统计上独立的成分（如ICA）。典型算法：
一叶知秋秋·2025-06-02 06:56

python学习day26

函数专题1：函数定义与参数知识点回顾：1.函数的定义2.变量作用域：局部变量和全局变量3.函数的参数类型：位置参数、默认参数、不定参数4.传递参数的手段：关键词参数5.传递参数的顺序：同时出现三种参数类型时*args元组**kwargs字典#函数deffunction_name(parameter1,parameter2,...):"""Docstring:描述函数的功能、参数和返回值(可选但强烈
一叶知秋秋·2025-06-02 06:56

DAY18C语言笔记

C语言：第17天笔记综合案例：学生成绩管理系统V2.0综合案例：学生成绩管理系统v2.0需求:要求实现一个基于指针的学生成绩管理系统，具体功能如下:添加学生信息:输入学号和三门成绩，存储到数组中。显示所有学生信息:遍历数组，输出每个学生的学号和成绩。计算每个学生的平均分和总分:遍历数组，计算每行的总分和平均分。根据某科成绩排序:用户选择科目，然后按该科成绩排序，可以升序或降序。查找学生信息:按学号
小刘要努力呀！·2025-06-02 06:26

Python打卡DAY42

知识点回顾回调函数lambda函数hook函数的模块钩子和张量钩子Grad-CAM的示例作业：理解下今天的代码即可回调函数：#定义一个回调函数defhandle_result(result):"""处理计算结果的回调函数"""print(f"计算结果是:{result}")#定义一个接受回调函数的函数defcalculate(a,b,callback):#callback是一个约定俗成的参数名""
chicpopoo·2025-06-02 06:25
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