HOT100打卡

Python打卡：Day40

#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是PyTorch中用于加载数据的工具fromtorchvisionimportdatasets,transforms#torchvision是一个用于计算机视觉的库，
·2025-07-08 17:17

Python学习打卡：day09

day9笔记来源于：黑马程序员python教程，8天python从入门到精通，学python看这套就够了目录day964、字典课后习题65、5类数据容器的总结对比数据容器分类数据容器特点对比66、数据容器的通用操作遍历统计len、max和min转换list(容器)、tuple(容器)、str(容器)、set(容器)排序容器通用功能总览67、拓展——字符串的大小比较ASCII码表字符串比较68、函数
胜天半子祁厅·2025-07-08 17:46

Python学习打卡：day02

day2笔记来源于：黑马程序员python教程，8天python从入门到精通，学python看这套就够了目录day28、字符串的三种定义方式字符串在Python中有多种定义形式字符串的引号嵌套9、字符串的拼接10、字符串格式化11、格式化的精度控制12、字符串格式化的方式213、对表达式进行格式化14、字符串格式化的课后练习题15、数据输入（input语句）input语句（函数）input语句获取
·2025-07-08 17:16

Python训练打卡DAY47

DAY47：注意力热图可视化恩师@浙大疏锦行知识点：热力图#可视化空间注意力热力图（显示模型关注的图像区域）defvisualize_attention_map(model,test_loader,device,class_names,num_samples=3):"""可视化模型的注意力热力图，展示模型关注的图像区域"""model.eval()#设置为评估模式withtorch.no_grad
韩哈哈1129·2025-07-08 16:08

Python打卡DAY36

DAY36：复习日恩师@浙大疏锦行在PyTorch中，nn.Model是所有神经网络模块的基类，为构建和训练神经网络提供了丰富的方法，如下：1.模型构建与参数管理__init__方法功能：用于初始化神经网络模块的参数和子模块。在自定义网络时，通常会重写此方法来定义网络的结构。细节解释：在__init__方法中，可以定义各种层，如卷积层、全连接层等。这些层会被自动注册为子模块，方便后续管理。impo
·2025-07-08 16:08

Python训练打卡Day46

通道注意力(SE注意力)知识点回顾：不同CNN层的特征图：不同通道的特征图什么是注意力：注意力家族，类似于动物园，都是不同的模块，好不好试了才知道。通道注意力：模型的定义和插入的位置通道注意力后的特征图和热力图注意力机制：一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器，就像人类视觉会自动忽略背景，聚焦于图片中的主体（如猫、汽车）。transformer中的叫做自注意力机制，他是一种自己学习自己的
编程有点难·2025-07-08 16:08

Python训练营打卡Day8(2025.4.27)

知识点见示例代码字典的简单介绍标签编码连续特征的处理：归一化和标准化至此，常见的预处理方式都说完了作业：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。由于所给数据集已是处理过的数据集，以下将按所给数据集的处理情况对连续特征进行归一化和标准化。首先观察数据，需处理数据共有5列，分别是：age,trestbps,chol,thalach,oldpea
2301_80505456·2025-07-08 15:02

60天python训练营打卡day46

学习目标：60天python训练营打卡学习内容：DAY46通道注意力(SE注意力)知识点回顾：1.不同CNN层的特征图：不同通道的特征图2.什么是注意力：注意力家族，类似于动物园，都是不同的模块，好不好试了才知道
·2025-07-07 23:35

Python 训练营打卡 Day 46

通道注意力一、什么是注意力注意力机制是一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器，就像人类视觉会自动忽略背景，聚焦于图片中的主体（如猫、汽车）。transformer中的叫做自注意力机制，他是一种自己学习自己的机制，他可以自动学习到图片中的主体，并忽略背景。我们现在说的很多模块，比如通道注意力、空间注意力、通道注意力等等，都是基于自注意力机制的。从数学角度看，注意力机制是对输入特征进行加权求
2401_86382089·2025-07-07 23:03

Python训练营打卡 Day53

对抗生成网络知识点回顾：对抗生成网络的思想：关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器：适合于按顺序运算的情况，简化前向传播写法leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象对抗生成网络（GAN）知识点回顾对抗生成网络的思想思想：就像在餐厅中，有一个厨师（生成器）负责制作假菜，一个评论家（判别器）负责区分真菜和假菜。厨师的目标是制作出评论家无法区分的假菜，而评论家的目标是找
yunvwugua__·2025-07-07 22:03

Python 训练营打卡 Day 50

预训练模型CBAM注意力现在我们思考下，是否可以对于预训练模型增加模块来优化其效果，这里我们会遇到一个问题：预训练模型的结构和权重是固定的，如果修改其中的模型结构，是否会大幅影响其性能。其次是训练的时候如何训练才可以更好的避免破坏原有的特征提取器的参数。所以今天的内容，我们需要回答2个问题。resnet18中如何插入cbam模块？采用什么样的预训练策略，能够更好的提高效率？可以很明显的想到，如果是
2401_86382089·2025-07-07 22:28

Python训练营打卡 Day50

预训练模型+CBAM模块知识点回顾：resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调预训练模型+CBAM模块知识点回顾ResNet结构解析残差块：ResNet的核心是残差块，它通过残差连接解决了深层网络的梯度消失问题。残差块允许梯度直接传播到后面的层，从而使得网络能够训练得更深。网络结构：ResNet由多个残差块组成，每个残差块包含两个或三个卷积层，以及一个
·2025-07-07 22:58

vue3日历组件/定位签到打卡/缺卡补卡功能

效果如上图：vue3日历组件支持定位、签到、打卡、缺卡、补卡、日历信息展示、日历翻页等功能，浏览器兼容性很好，类似钉钉这种打卡软件。完整源码：⋘{{year}}年{{month}}月⋙&
我在北京coding·2025-07-07 16:47

一千次放弃，一千零一次坚持

找实习迫在眉睫，好慌，也不知道准备啥，就先把hot100的题做一做吧。做过好多遍了，熟悉一下146，我是个起名字天才，O(∩_∩)O哈哈~TODO哪个题用了俩map或者hash？
zhuiQiuMX·2025-07-05 19:23

疏锦行Python打卡 DAY 33 MLP神经网络的训练

importtorchtorch.cudaimporttorch#检查CUDA是否可用iftorch.cuda.is_available():print("CUDA可用！")#获取可用的CUDA设备数量device_count=torch.cuda.device_count()print(f"可用的CUDA设备数量:{device_count}")#获取当前使用的CUDA设备索引current_d
·2025-07-05 15:22

【Python打卡Day48】随机张量与广播机制@浙大疏锦行

在继续讲解模块消融前，先补充几个之前没提的基础概念尤其需要搞懂张量的维度、以及计算后的维度，这对于你未来理解复杂的网络至关重要一、随机张量的生成在深度学习中经常需要随机生成一些张量，比如权重的初始化，或者计算输入纬度经过模块后输出的维度，都可以用一个随机函数来实现需要的张量格式，而无需像之前一样必须加载一张真实的图片。“张量”概念它听起来可能有点抽象，但在数学和物理学（尤其是广义相对论、连续介质力
可能是猫猫人·2025-07-05 14:19

【Python训练营打卡】day33 @浙大疏锦行

DAY33简单的神经网络知识点回顾：1.PyTorch和cuda的安装2.查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）3.cuda的检查4.简单神经网络的流程a.数据预处理（归一化、转换成张量）b.模型的定义i.继承nn.Module类ii.定义每一个层iii.定义前向传播流程c.定义损失函数和优化器d.定义训练流程e.可视化loss过程预处理补充：注意事项：1.分类任务中，若标签是整数（如0/1/2
2301_77865880·2025-07-05 14:17

python打卡day41@浙大疏锦行

知识回顾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2.Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)作业：尝试手动修改下不同的调度器和CNN的
风逸hhh·2025-07-05 14:17

python打卡day52@浙大疏锦行

知识点回顾：随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得神经网络调参核心实践一、全局随机种子设置（修改src/models/train.py）defset_seed(seed=42):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)random.seed(seed)
风逸hhh·2025-07-05 14:17

python自动打卡程序_用python写的考勤自动打卡程序

fromseleniumimportwebdriverimportwebbrowserimporttime,datetimeimportrandomimportconfigparser#自动获取次日，如果有需要可以用这段#defgetday(msg,default=1):#r=input(msg)#ifr=='':#returndefault#returnr#在指定位置读取文件cf=configp
杨不圆·2025-07-05 14:16

day40python打卡

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dropout作业：仔细学习下测试和训练代码的逻辑，这是基础，这个代码框架后续会一直沿用，后续的重点慢慢就是转向模型定义阶段了。昨天我们介绍了图像数据的格式以及模型定义的过程，发现和之前结构化数据的略有不同，主要差异体现在
qq_58459892·2025-07-05 14:15

day 45 python打卡

对resnet18在cifar10上采用微调策略下，用tensorboard监控训练过程。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch
·2025-07-05 14:12

day 58 python打卡

作业：对太阳黑子数量数据集用arima完成流程1.导入原始数据，并可视化#导入必要的库importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.stattoolsimportadfullerfromstatsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf,plot_pacffromstatsmode
·2025-07-05 14:12

python打卡day58@浙大疏锦行

知识点回顾：时序建模的流程时序任务经典单变量数据集ARIMA（p，d，q）模型实战SARIMA摘要图的理解处理不平稳的2种差分n阶差分---处理趋势季节性差分---处理季节性建立一个ARIMA模型，通常遵循以下步骤：1.数据可视化：观察原始时间序列图，判断是否存在趋势或季节性。2.平稳性检验：-对原始序列进行ADF检验。-如果p值>0.05，说明序列非平稳，需要进行差分。3.确定差分次数d:-进行
风逸hhh·2025-07-05 13:12

力扣 hot100 Day32

19.删除链表的倒数第N个结点给你一个链表，删除链表的倒数第n个结点，并且返回链表的头结点。//自己写的classSolution{public:ListNode*removeNthFromEnd(ListNode*head,intn){ListNode*cur=head;intlen=0;while(cur!=nullptr){len++;cur=cur->next;}inttmp=0;if(t
·2025-07-05 09:10

力扣 hot100 Day33

24.两两交换链表中的节点给你一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题（即，只能进行节点交换）。//抄的classSolution{public:ListNode*swapPairs(ListNode*head){ListNode*dummy=newListNode(0);dummy->next=head;ListNode*prev=d
qq_51397044·2025-07-05 09:10

力扣 hot100 Day31

2.两数相加给你两个非空的链表，表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照逆序的方式存储的，并且每个节点只能存储一位数字。请你将两个数相加，并以相同形式返回一个表示和的链表。你可以假设除了数字0之外，这两个数都不会以0开头。//抄的classSolution{public:ListNode*addTwoNumbers(ListNode*l1,ListNode*l2){ListNode*dummy=n
·2025-07-05 09:10

力扣 hot100 Day24

240.搜索二维矩阵II编写一个高效的算法来搜索mxn矩阵matrix中的一个目标值target。该矩阵具有以下特性：每行的元素从左到右升序排列。每列的元素从上到下升序排列。//看提示写的classSolution{public:boolsearchMatrix(vector>&matrix,inttarget){intm=matrix.size(),n=matrix[0].size();intr
·2025-07-05 09:10

力扣 hot100 Day18

238.除自身以外数组的乘积给你一个整数数组nums，返回数组answer，其中answer[i]等于nums中除nums[i]之外其余各元素的乘积。题目数据保证数组nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在32位整数范围内。请不要使用除法，且在O(n)时间复杂度内完成此题。//自己写的classSolution{public:vectorproductExceptSelf(vector&
·2025-07-05 09:09

力扣 hot100 Day5

11.盛最多水的容器给定一个长度为n的整数数组height。有n条垂线，第i条线的两个端点是(i,0)和(i,height[i])。找出其中的两条线，使得它们与x轴共同构成的容器可以容纳最多的水。返回容器可以储存的最大水量。说明：你不能倾斜容器。//自己写的classSolution{public:intmaxArea(vector&height){intresult=0,water=0;intn
qq_51397044·2025-07-05 09:39

力扣 hot100 Day34

226.翻转二叉树给你一棵二叉树的根节点root，翻转这棵二叉树，并返回其根节点翻转的定义是，对于每个节点，交换它的左右子树//抄的classSolution{public:TreeNode*invertTree(TreeNode*root){if(root==nullptr)returnnullptr;TreeNode*left=invertTree(root->left);TreeNode*r
qq_51397044·2025-07-05 09:37

力扣打卡第十九天 左叶子之和

404.左叶子之和给定二叉树的根节点root，返回所有左叶子之和。示例1：输入:root=[3,9,20,null,null,15,7]输出:24解释:在这个二叉树中，有两个左叶子，分别是9和15，所以返回24示例2:输入:root=[1]输出:0提示:节点数在[1,1000]范围内-1000left&&!root->right)return0;intres=0;//后序遍历//左只有根据父节点才
??tobenewyorker·2025-07-03 14:48

碰一碰发视频源码开发部署--开发要点解析

顾客手机解锁后，无需打开APP扫码，碰一下即可快速完成各种互动，例如去小红书发1篇门店种草笔记(AI帮写又好又快)、大众点评收藏打卡等✅怎么用？
微~18339948121·2025-07-03 11:59

Python打卡训练营-Day41-简单CNN

@浙大疏锦行知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：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)这里相关的概念比较多，如果之前没有学习过复试班强化班中
traMpo1ine·2025-06-30 04:44

【力扣hot100】python刷题笔记之哈希

1.两数之和（简单）题目描述：给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案，并且你不能使用两次相同的元素。你可以按任意顺序返回答案。示例：解法一：暴力解法：双层循环（这里就不给代码了）解法二：哈希表（时间复杂度O(n)）算法思路：（1）先创建一个空字典当做哈希表来存储已经遍历过的
Animato.·2025-06-30 03:39

力扣打卡第十五天 层次遍历非递归+递归

102.二叉树的层序遍历给你二叉树的根节点root，返回其节点值的层序遍历。（即逐层地，从左到右访问所有节点）。示例1：输入：root=[3,9,20,null,null,15,7]输出：[[3],[9,20],[15,7]]示例2：输入：root=[1]输出：[[1]]示例3：输入：root=[]输出：[]提示：树中节点数目在范围[0,2000]内-1000>levelOrder(TreeNod
??tobenewyorker·2025-06-29 22:12

Day33打卡 @浙大疏锦行

知识点回顾：PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）#仍然用4特征，3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp
ayuan0119·2025-06-29 10:43

【day51】复习日

内容来自@浙大疏锦行python打卡训练营@浙大疏锦行作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高
daomingwu017·2025-06-29 07:55

LeetCode Hot100(二分）

35.搜索插入位置题意给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。请必须使用时间复杂度为O(logn)的算法。题解首先理解二分的做法，我们对于一个有序的序列，每一次都查询他中间的位置，如果当前位置大于他，那就肯定在大于他的那侧，反之就在他小于他的那侧，代码实现如下代码importjava.util.ArrayList;im
asom22·2025-06-29 07:54

LeetCode Hot100(回溯)

46.全排列题意给定一个不含重复数字的数组nums，返回其所有可能的全排列。你可以按任意顺序返回答案。题解因为是所有的排列组合，我们每一个位置都取一遍数组的所有元素看看有没有重复的即可代码importjava.util.*;publicclassSolution{publicstaticvoidmain(String[]args){int[]nums={1,2,3};permute(nums);}
asom22·2025-06-29 07:50

力扣 Hot 100 刷题记录 - LRU 缓存

力扣Hot100刷题记录-LRU缓存题目描述LRU缓存是力扣Hot100中的一道经典题目，题目要求如下：请你设计并实现一个满足LRU(最近最少使用)缓存约束的数据结构。
a李兆洋·2025-06-29 05:03

Python训练营打卡——DAY16（2025.5.5）

目录一、NumPy数组基础笔记1.理解数组的维度(Dimensions)2.NumPy数组与深度学习Tensor的关系3.一维数组(1DArray)4.二维数组(2DArray)5.数组的创建5.1数组的简单创建5.2数组的随机化创建5.3数组的遍历5.4数组的运算6.数组的索引6.1一维数组索引6.2二维数组索引6.3三维数组索引二、SHAP值的深入理解三、总结1.NumPy数组基础总结2.SH
cosine2025·2025-06-28 16:29

Python打卡训练营day31

规范的文件命名目标：将文件夹中的文件按规则重命名（如添加前缀、序号等）。#示例importos#定义文件夹路径folder_path=r'C:\Users\Name\Documents\Project\Files'#遍历文件夹中的文件forindex,filenameinenumerate(os.listdir(folder_path)):#拆分文件名和后缀file_ext=os.path.spl
weixin_70153780·2025-06-28 06:53

Python打卡训练营Day26

@浙大疏锦行DAY26函数专题1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作业：题目1：计算圆的面积●任务：编写一个名为calculate_circle_area的函数，该函数接收圆的半径radius作为参数，并返回圆的面积。圆的面积=π*radius²(可以使
宸汐Fish_Heart·2025-06-28 06:52

Python打卡训练营Day27

@浙大疏锦行DAY27函数专题2：装饰器ps：第一期day27对应5月16日知识点回顾：1.装饰器的思想：进一步复用2.函数的装饰器写法3.注意内部函数的返回值作业：编写一个装饰器logger，在函数执行前后打印日志信息（如函数名、参数、返回值）昨天我们接触到了函数大部分的功能，然后在你日常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
宸汐Fish_Heart·2025-06-28 06:52

算法题刷多少道就可以应付面试手撕了

所以社招同学跳槽，一般就是在你打算找工作的前一两个月把hot100刷一刷一般就可以了。毕竟刷算法，对你工作，解bug一点作用也没有针对校招的同学，对算法的考察要求相对高一些，主要根本还是现在供大于
cpp辅导的阿甘·2025-06-28 01:50

Python打卡：Day38

知识点回顾：Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）Dataloader类minist手写数据集的了解@浙大疏锦行
剑桥折刀s·2025-06-28 00:18

Python打卡：Day39

知识点回顾图像数据的格式：灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系@浙大疏锦行
剑桥折刀s·2025-06-28 00:18

Python打卡：Day24

importpandasaspdimportnumpyasnpimportreimportxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportclassification_report,confusion_matrix,accuracy_score,precision_score
剑桥折刀s·2025-06-28 00:18

Python打卡：Day32

@浙大疏锦行官方文档的检索方式：github和官网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类的关注点绘图的理解：对底层库的调用
剑桥折刀s·2025-06-28 00:18
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