發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：貴州
-
01背包&無(wú)限背包問(wèn)題&小魯班的成長(zhǎng)之路
利用有限的包容量，拿到最大價(jià)值的東西蒙秒，在（每樣只能拿一個(gè)妹笆，或者可以重復(fù)拿）的兩種情況下块请，用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法，求解拳缠，如何實(shí)現(xiàn)這個(gè)貪婪而有心計(jì)的想法墩新。...
-
隨機(jī)抽取樣本問(wèn)題&蓄水池算法&按權(quán)重抽取問(wèn)題
面試被問(wèn)到的一個(gè)問(wèn)題：從N個(gè)樣本中隨機(jī)抽取m個(gè)樣本，要求每個(gè)樣本被抽取的概率一致窟坐。升級(jí)1：要求精準(zhǔn)抽到m個(gè)海渊；升級(jí)2：對(duì)每個(gè)樣本添加權(quán)重，要求抽取...
-
判斷二叉樹的子樹&子結(jié)構(gòu)（C++）
判斷二叉樹B是否是二叉樹A的子樹或子結(jié)構(gòu)哲鸳。 定義區(qū)別 子樹：若B是A的子樹臣疑，則A包含B的所有結(jié)點(diǎn)，并且B的葉子節(jié)點(diǎn)就是A的葉子節(jié)點(diǎn)徙菠。也就是A只要...
-
無(wú)監(jiān)督表示學(xué)習(xí)（三）：2020 Simple Contrastive Learning of Visual Representations(SimCLR)2020年2月Hinton團(tuán)隊(duì)的一項(xiàng)新研究：SimCLR讯沈，提出了對(duì)比學(xué)習(xí)為無(wú)監(jiān)督表示學(xué)習(xí)領(lǐng)域帶來(lái)的巨大突破，并推出了性能優(yōu)越的表示模型SimCL...
-
無(wú)監(jiān)督表示學(xué)習(xí)（二）：2018 Deep InfoMax(DIM) & 2019 Augmented Multiscale Deep InfoMax(AMDIM)繼CPC之后婿奔，Deep InfoMax（DIM）的表示學(xué)習(xí)方法被提出缺狠，通過(guò)最大化互信息的方式來(lái)約束輸入和輸出之間的映射關(guān)系，接著2019年脸秽，Au...
-
直方圖最大面積矩形&01矩陣中最大的全0(1)矩陣
求直方圖中最大矩形的面積儒老，用這個(gè)思路可以進(jìn)一步解決求01矩陣中最大的全0或全1矩陣 直方圖中最大矩形的面積 問(wèn)題描述 給定一個(gè)一維數(shù)組，代表直方...
-
WGAN：為什么要用EM距離取代交叉熵面試被問(wèn)到的一個(gè)問(wèn)題：WGAN使用EM距離作為度量方式记餐，相比原來(lái)的交叉熵有什么優(yōu)勢(shì)驮樊？ 一、信息論基礎(chǔ) 1、信息熵 假設(shè)有事件囚衔，其發(fā)生的概率為挖腰，那...
-
全排列&下一個(gè)字典序&上一個(gè)字典序問(wèn)題（C++）1、用遞歸（DFS）和非遞歸兩種方式輸出一個(gè)序列的全排列练湿；2猴仑、找到當(dāng)前序列的下一個(gè)和上一個(gè)字典序。 全排列和字典序 一個(gè)序列的全排列是序列中元素...
-
YOLOv3：從代碼到模型目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用的學(xué)習(xí)肥哎，YOLOv3的模型原理和代碼理解辽俗，數(shù)據(jù)集為VOC，框架為tensorflow篡诽。內(nèi)容僅是個(gè)人學(xué)習(xí)過(guò)程中的理解崖飘，如有不對(duì)感謝指正...