有效的括号1.题目描述2.测试代码3.测试结果4.其它方法1.题目描述题目链接解题思路：先思考一下有哪些不合法的情况。①左括号有多。（({[]}）②括号不匹配。（{]）③右括号有多。

四数之和1.题目描述2.测试代码3.测试结果4.易错点1.题目描述题目链接解题思路：先排序，后边去重边移动指针。

2.测试代码voidreorderList(ListNode*head){ListNode*slow;//定义一个慢指针slow=head;ListNode*fast;//定义一个快指针fast=head

2.测试代码classSoluti

1、项目介绍1、关键词：Python语言、TensorFlow、卷积神经网络CNN算法、PyQt5界面、Django框架、深度学习包含：训练预测代码、数据集、PyQt5界面+Django框架网页界面2、

文章目录代码地址简介与GitHub整合配置项目整合测试Config客户端配置与测试测试Config客户端之动态刷新测试代码地址地址:https://github.com/13thm/study_springcloud

，就职于科技型公司后端工程师近期荣誉：华为云云享专家、阿里云专家博主、三连支持：欢迎❤️关注、点赞、收藏三连，支持一下博主~文章目录概述什么是雪花ID代码演示步骤1引入依赖库2初始化参数3定义并实现4测试代码

SecureRandom.getInstanceStrong()获取SecureRandom并调用next方式时,在生产环境(linux)产生较长时间的阻塞,但开发环境(windows7)并未重现2.现象展示使用测试代码

一、完整报错二、解决方法使用pip卸载pipuninstalltensorflow注意，pip要使用该虚拟环境下的pip以上，问题解决~

之前踩了很多坑的情况下，现在终于是松了口气，anaconda下的tensorflow和openCV都装完了，现在配置下PyCharm之前就用过pycharm了，所以打开后直接就进入项目了，如果之前没有别的项目

TensorFlow：实战Google深度学习框架思维导图防止博客图床图片失效，防止图片源站外链：http://www.processon.com/chart_image/5d305e24e4b0d11c8908735f.png

C语言实现链栈基本操作链栈基本操作链栈储存结构初始化入栈出栈判断是否为空一次入栈n个元素遍历清空链栈测试代码整合链栈基本操作链栈储存结构//链栈储存结构typedefstructStackNode{ElemTypedata

一、自动化测试代码自动化测试是自动化软件开发中非常重要的一环，它可以帮助企业快速发现软件中的缺陷和问题，提高软件质量，以下是一个使用Python编写的简单自动化测试代码示例

文章目录一、List概述1.1概念1.2list体系结构图1.3通用方法测试代码二、List的特点三、遍历方式foreachfor循环迭代器四、ArrayListArrayList概述概念数据结构ArrayList

需要特别说明的是，这里的无代码不是说没有测试代码，而是测试人员不用自己开发测试代码，使用Codeless测试工具可以帮助我们生成可以执行的测试用例集。

(tf2)C:\Users\hello>pipinstalltensorflow_gpu==2.9.0https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleCollectinghttps

范数主要有三种：importtensorflowastfimportnumpyasnptf.

目录安装miniconda安装tensorflow安装libcudnn安装minicondawgethttps://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86

TensorFlow是一个用于机器学习和深度学习的开源软件库，由Google创建和维护。它提供了一个灵活的编程环境，可用于构建和训练各种机器学习模型。

tensorflowLite是google推出的一个端侧深度学习模型、推理框架，关注业务本身模型的优化。tensorflowlite缩写简称tflite。

代码实现：importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib

Tensorflow2是一个与Tensorflow1.x使用完全不同的框架，Tensorflow2不兼容Tensorflow1.x的代码，同时在编程风格、函数接口设计等上大相径庭。

图（graph）是TensorFlow用于表达计算任务的一个核心概念。Graphgraph被定义为一些operation和tensor的集合。

在golang中我们使用type，从使用方面和c/c++中还是有比较大区别的测试代码packagemainimport("fmt""reflect")typeXinttypeYintfunctestFunc

获取数据importpathlibimporttensorflowastf#downloaddatasetprovidedbyAnki:https://www.manythings.org/anki/text_file

Appium是一个跨平台工具，它允许测试人员使用同样的接口、基于不同的平台写自动化测试代码，大大增加了测试套件

BSryptPasswordEncoder实例BSryptPasswordEncoder详解父接口PasswordEncoderBSryptPasswordEncoder及其使用成员方法SecurityUtils安全服务工具类测试代码

在ARM64平台下Anaconda虚拟环境安装TensorFlow和tensorflow-serving环境：python：3.7.1（root）tensorflow:2.0.0（tf2）pandas:

这是关于Randlanet从环境配置到C++推理部署的博客，原作者的代码是基于tensorflow1.x的，但是现在的显卡基本上都开始是30系列了，只支持cuda11.1以上的开发环境。

1安装cvlib#安装依赖pipinstallopencv-pythontensorflow#安装cvlibpipinstallcvlib</

）节点3、新建两个Vector3类型的输出变量4、选择自定义节点程序体为string类型5、编写程序体6、我们输出主光方向看看效果7、我们输出主光颜色看看效果8、计算Lambert光照二、测试节点图及测试代码前言在上一篇文章中

许多深度学习框架如TensorFlow和PyTorch

写个简单的测试代码，如下：Dialogdialog=newDi

2023.8.24更新：在经过一段时间的学习摸索与踩坑后，笔者十分不建议各位在windows上部署深度学习环境，这是一件费力不讨好的事。不仅在编程时需要花费额外精力，在复现其他工作时也容易出现各种“别人很少遇到的”bug。以下为原文，发布于2021-02-0121:34:32。博主花了两天时间，总算在win10笔记本上完成了cuda环境的部署，期间踩了很多坑。现有的教程大都是通过anaconda部

一方面Tengine通过异构计算技术同时调用CPU、GPU、DSP、NPU等不同计算单元来完成AI网络计算，另一方面，它支持TensorFlow

文章目录准备测试项目DemoController测试代码Interceptor模拟拦截配置Postman模块简单介绍Postman通用环境配置新建环境(Environment)配置环境(Environment

文章目录一、实战概述二、实战步骤（一）创建表单1、表单界面2、表单代码3、脚本代码（二）后端控制器（三）测试代码，查看效果1、弹出更改密码表单2、演示更改密码操作三、实战总结一、实战概述本次实战展示了使用

try语句测试代码块的错误。catch语句处理错误。throw语句创建自定义错误。finally语句在try和catch语句之后，无论是否有触发异常，该语句都会执行。

在本文章中，主要使用jenkins和编写的自动化测试代码，来生成漂亮的测试报告，关于什么是CI这些我就不详细的介绍了，这里我们主要是实战为主。首先搭建java的环境，这个这里不做介绍。

1.RNN循环神经网络1.1结构循环神经网络（recurrentneuralnetwork，RNN）源自于1982年由SarathaSathasivam提出的霍普菲尔德网络。RNN的主要用途是处理和预测序列数据。全连接的前馈神经网络和卷积神经网络模型中，网络结构都是从输入层到隐藏层再到输出层，层与层之间是全连接或部分连接的，但每层之间的节点是无连接的。图11RNN-rolled如图11所示是一个典

通常创建一个新的虚拟环境：condacreate-nnamepython=version我使用这条命令创建虚拟环境tf20之后安装tensorflow2.0pipinstalltensorflow然后在命令行中

this.first=first;this.second=second;}@OverridepublicStringtoString(){return"("+first+","+second+")";}}测试代码

目录Keras安装:1.1.安装CUDA/cuDDN工具包1.1.1.安装前准备1.1.2.安装CUDA1.1.3.安装cuDDN1.2.安装Anaconda1.3.安装tensorflow框架1.3.1

目录前言一、基础操作1.1、使用`ognl`表达式获取静态属性和调用静态方法1.1.1、测试代码1.1.2、获取静态属性`ognl`表达式1.1.3、调用静态方法`ognl`表达式1.2、使用`ognl

前言从tensorflow1.X用到现在了，pytorch也是去年接触的，这两个框架都属于更新比较快的，因此难免更新自己的版本。最头疼的莫过于CUDA，cudnn这些东西的版本匹配。

文章目录三、opencv软件环境配置3.1编译流程3.2编译过程遇到问题及解决3.3虚拟机遇到的问题及解决3.4测试代码三、opencv软件环境配置linux子系统中opencv安装位置：D:\ubuntu

之前一篇文章中总结了CNN中图像分类的经典模型，包括论文解读和分析，但是不写个代码搞一把总觉得虚～啊哈哈这个系列里准备把这些个经典模型用tensorflow实现一下。

一.前言这篇就是总结一下Anaconda里也就是jupyternotebook中如何安装使用tensorflow的GPU版本，踩了好多好多坑，各种各样的错误，写这篇文章也是为了记录一下步骤和各种错误，以防自己忘了还要在踩坑

主要记录concat,stack,unstack和split相关操作的作用importtensorflowastfimportnumpyasnptf.

克鲁斯卡尔算法的个人解析笔记什么是克鲁斯卡尔(kruskal)算法克鲁斯卡尔算法与普里姆算法的区别在哪里呢克鲁斯卡尔算法实现宏定义对边集数组进行定义克鲁斯卡尔算法Find函数定义主函数测试代码解读什么是克鲁斯卡尔