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判断一个链表是否为回文结构

题目：给定一个链表的头节点head，请判断该链表是否为回文结构。例如： 1->2->1，返回true。 1->2->2->1，返回true。 15->6->15，返回true。

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判断一个链表是否为回文结构

【题目】给定一个链表的头节点head，请判断该链表是否为回文结构(链表左右对称)。例如： 1->2->1，返回true。 1->2->2->1，返回true。代码: 第二种思路定义两个指针,一个每次走一步的慢指针,一个每次走两步的快指针.两个指针遍历链表,当快指针走到最后的时候慢指针会刚好走到中间,逆转慢指针走到的结点的后面结点,然后链表从两边向中间进行比对 ,比对完了再把链表进行恢复关于链表奇偶判断,指针停止时候,如果慢指针索引是偶数则索引加1是奇数说明链表是个奇数链

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人脸融合是否有接口自己上传素材图片？

人脸融合是否有接口自己上传素材图片？有没有大佬告诉我下下，我没找到啊！！！

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人脸识别是怎么做到的？看懂TOF与结构光的区别

在人脸识别竞争激烈市场中，结构光与TOF两种主流解决方案为各大厂商所受用，为何苹果一直钟情于3D结构光，其背后的秘密是什么呢？ 3D结构光技术测量精度高，可以达到1mm（毫米级），拥有功耗相对较低等诸多优点，更适合用于近距离的人脸识别，在智能手机、刷脸支付等场景拥有巨大潜力，因此备受业界的重视。 3D结构光让生活更加智能除了手机解锁，3D结构光还被广泛用于刷脸支付、智能安防、空间扫描、机器人交互、商用屏显、体感游戏等领域，具有广阔的市场空间。例如在刷脸支付领域，国内3D传感企业奥比中光自主研发的3D结构光摄像头，为支付宝、中国银联提供模组支持，通过3D人脸识别，可以实现快速安全便捷支付，目前刷脸支付设备已经成功落地全国。出行能只需靠一张脸就进行消费体验、办理各项事务，选购服装时只需照镜子就可观看不同衣服的试穿效果，服务机器人为客人端来美食……这些将不再是想象。

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深度神经网络（DNN）是否模拟了人类大脑皮层结构？

输出也是三个：电输出化学输出改变自身状态（LTP长时程增强，LTD长时程抑制）我们是否足够了解神经元？从这个角度，人类神经系统要更复杂一些。我个人并不否认每一种神经元可以用不同初始化参数的节点来代替，但是目前来说，复杂度还是要比深度神经网络要高。在这里面每一个小的视皮层里面，并不是纯由神经元互相连接构成的，仍然存在不同的层级结构。这里去google找了一张图，不用管具体的文章，主要说明的是V1的精细结构和连接关系。地球上这么多高等的生命都有类似的底层网络结构，而其中的一种还发展出了这么伟大的文明，神经网络这个结构，至少已经被我们自己证明是一种有效的形式。但是是不是智能这个形式的全局最优解？我个人持怀疑态度。神经网络是一个有效的结构，所以大家用这个结构做出一些很好的结果，我一定都不吃惊。但是如果谈模拟的话，就是尽力要往这个方向靠。这点上，我个人并不是十分看好这种方式。

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深度神经网络（DNN）是否模拟了人类大脑皮层结构？

，输出也是三个，电输出，化学输出，改变自身状态（LTP 长时程增强, LTD长时程抑制）。我们是否足够了解神经元？从这个角度，人类神经系统要更复杂一些。我个人并不否认每一种神经元可以用不同初始化参数的节点来代替，但是目前来说，复杂度还是要比深度神经网络要高。在这里面每一个小的视皮层里面，并不是纯由神经元互相连接构成的，仍然存在不同的层级结构。这里去google 找了一张图，不用管具体的文章，主要说明的是V1 的精细结构和连接关系。地球上这么多高等的生命都有类似的底层网络结构，而其中的一种还发展出了这么伟大的文明，神经网络这个结构，至少已经被我们自己证明是一种有效的形式。但是是不是智能这个形式的全局最优解？我个人持怀疑态度。神经网络是一个有效的结构，所以大家用这个结构做出一些很好的结果，我一定都不吃惊。但是如果谈模拟的话，就是尽力要往这个方向靠。这点上，我个人并不是十分看好这种方式。

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【算法】判断一个链表是否为回文结构

题目给定一个链表的头节点head，请判断该链表是否为回文结构。例如: 1->2->1，返回true。 1->2->2->1，返回true。 15->6->15，返回true。链表结构如下 public static class Node { public Node next; public int value; public Node(int 然后链表从头开始遍历，每次指针指向下一个节点时，栈弹出，判断两者是否相等，直至栈空都相等的话，那么就是回文链表。因此，算法步骤如下： 1、我们需要先找到中点节点，然后修改尾节点~中点节点的指向，翻转节点 2、首尾指针开始遍历链表，直至首尾的指针抵达中点，期间判断首尾指针指向的value是否相等 3、还原链表原来的结构（如果要求不能修改链表结构的话，就需要做这步骤，算是可选步骤吧）算法实现 public static boolean isPalindromeList3(Node head) { Node

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戴口罩人脸识别，是不是伪命题

在讨论AI能否识别戴口罩的群体之前，我们先来谈谈人脸识别的使用场景。该专利显示，通过图像重构网络可以将戴配件（眼镜、口罩、帽子等）的人脸图像重构为未戴配件的人脸图像。 ? ? 数据来自：智慧芽全球数据库另外，华为还申请了一项“一种人脸识别方法及系统”的技术专利。总结来说，的卢深视基于人脸全局特征及局部特征相结合的方法，同时充分利用人脸未遮挡部位的三维几何信息进行三维人脸识别研究，相对于普通的二维人脸识别能够有效应对戴口罩等遮挡场景的人脸识别。戴口罩人脸识别涉及的算法除了人脸检测、关键点检测和人脸特征提取算法外，还包括口罩（有无）检测或口罩区域检测。 2、是否需要保障露出多少面部特征？简单讲讲通过模拟生成戴口罩数据，从而优化人脸识别算法模型这种研究方法。的卢主要关注两个点，一个是训练数据规模，通常都是数十万到百万级别，在图像质量有保障的前提下，规模越大，通常优化效果越好。

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结构体结构体指针是否可以比较与 operator == is not defined 错误

= 答案：可以能、也可以不能如果结构体的所有成员变量都是可比较的，那么结构体就可比较如果结构体中存在不可比较的成员变量，那么结构体就不能比较 type s2 struct { name: "aa", } bb := s2{ name: "aa", } fmt.Printf("%v\n", aa == bb) 这个返回true 如果是结构体指针换成结构体指针 , 就不会报错了 ? 返回结果 false;true 代码: type s1 struct { one map[string]string two []string

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人脸到底是怎样识别的

人脸检测是指应用一定的策略对给出的图片或者视频来进行检索，判断是否存在着人脸，如果存在则定位出每张人脸的位置、大小与姿态的过程。以基于知识的人脸识别提取方法中的一种为例，因为人脸主要是由眼睛、额头、鼻子、耳朵、下巴、嘴巴等部位组成，对这些部位以及它们之间的结构关系都是可以用几何形状特征来进行描述的，也就是说每一个人的人脸图像都可以有一个对应的几何形状特征其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法，基于卷积神经网络的人脸识别方法是一种深度的监督学习下的机器学习模型，能挖掘数据局部特征 CNN 通过结合人脸图像空间的局部感知区域、共享权重、在空间或时间上的降采样来充分利用数据本身包含的局部性等特征，优化模型结构，保证一定的位移不变性。其特点是将图像变换空间，在其他空间做分类。支持向量机结构相对简单，而且可以达到全局最优等特点，所以，支持向量机在目前人脸识别领域取得了广泛的应用。

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人脸生成新SOTA？它还是GAN。

如人脸编辑，现有方法大多基于大量人工的属性标签进行训练，如果缺乏标签，无监督式GAN的生成如何精准控制？前言前几天看到一些公众号在推送一篇《人脸合成效果媲美StyleGAN，而它是个自编码器》，以为是一个什么异于GAN的新生成模型…… 今日一看，这不还是一个用了对抗损失的GAN变体吗？动机自编码结构通常作假设：潜在空间应该是具有匹配对应先验的概率分布的；而现有的SOTA的GAN（比如StyleGAN）表明中间的潜在空间，它与直接输入距离得足够远，往往可以（学习）到更好的解耦属性；由此，作者设计自编码结构，它可以从现有数据分布中学习得到潜在分布，以更好进行解耦；结合GAN优秀的策略，即对抗的方法获取输出；当然，自编码的图像重建层面的loss往往都是次优选择，故本文在潜在空间进行对抗约束方法把常规的生成器和判别器分拆如下，并作假设，和、和之间的潜在空间是相同。 ? ? ? ? 网络结构 ? 实现 ? 实验结果-略 ?

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【LeCun vs Marcus巅峰论战】AI学习是否需要类似人类的认知结构？

辩论的关键在于无监督学习算法最终是否需要内置的认知结构，如果在不需要这类结构的情况下取得成功，那么 LeCun 将被证明是正确的。 LeCun 是人工智能领域深度学习技术的开拓者，深度学习技术帮助科技巨头们实现了许多热门服务的自动化，比如 Facebook 的人脸识别功能，谷歌的中英互译，等等。无监督学习消除了需要人类提供人工标记的数据的许多要求，这些数据用于让机器学习。 LeCun 指出，现代人工智能的成功很大程度上不是依赖于构建有关世界如何运作的假设或结构化概念。 Marcus 希望看到AI研究人员“更多地借鉴认知科学的知识”，构建更加结构化的算法来表示对象、集合、位置和时空连续性等认知概念。在他看来，人工智能可以从单一的学习原则或这种学习原则的集合中获益，不管是否具有内在的先天认知机制的结构模块，这些原则都会产生。

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【化解数据结构】什么是栈？手写实现一个栈结构

栈结构有哪些方法实现一个栈 LeetCode 实战碎碎念这篇文章将总结学习的第一个数据结构：栈。栈在前端的应用也是非常广泛的，例如：函数调用堆栈，进制转化，有效括号这些问题都涉及到栈结构我们一起来看看吧一、什么是栈结构？但是对于栈结构而言，相对于数组做了一定的限制，它只允许在栈顶进行取出和插入操作因此，栈有着先进后出的特点如图，可以很形象的描述一个栈结构这就像生活中的桶一样，只能从桶口放东西进去，从桶顶取东西出来和一般的数据结构一样，它有着插入，取出的方法，我们把它们叫作：入栈和出栈为了丰富一下栈中的方法，我们多实现一些，例如，判断栈顶是否为空、返回栈中的元素个数、清空栈、返回栈顶元素方法含义 push 利用数组封装了一个栈结构了解了栈结构的基本方法对数据结构有了进一步的了解本文关于栈的内容就到这里结束了，相信你一定能从中学到很多东西。

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数据结构之判断一棵树是否为完全二叉树

k的顺序编号的满二叉树从1到n标号的结点相对应的二叉树称为完全二叉树。（只有最下两层结点可以度小于2）。 ? 它有如下特征： 1、叶子结点只可能在层次最大的两层上出现； 2、前k-1层中的结点都是“满”的，且第 k 层的结点都集中在左边。在广度优先遍历的时候，如果是满二叉树，或者完全二叉树，这些空洞是在广度优先的遍历的末尾，所以，但我们遍历到空洞的时候，整个二叉树就已经遍历完成了。这样，只要根据是否遍历到空洞，整个树的遍历是否结束来判断是否是完全的二叉树。 = NULL) { q.push(ptr->left); q.push(ptr->right); } // 判断是否还有未被访问到的节点

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什么是数据结构？

本篇文章主要来介绍什么是数据结构。首先让我们来看一张图片： ? 数据存储于计算机的内存中。内存如上图所示，形似排成 1 列的箱子，1 个箱子里存储 1 个数据。数据存储于内存时，决定了数据顺序和位置关系的便是数据结构。其实在我们生活中用到很多数据结构的知识，那么举一个我们生活中的栗子：首先举一个从上往下顺序添加举个简单的例子。再比如我们可以按姓名的拼音顺序对电话簿进行排列，接下来，试试以联系人姓名的拼音顺序排列吧。因为数据都是以字典顺序排列的，所以它们是有结构的。 ? 因为各个表中存储的数据依旧是没有规律的，所以查询时仍需从表头开始找起，但比查询整个电话簿来说还是要轻松多了。数据结构方面的思路也和制作电话簿时的一样。将数据存储于内存时，根据使用目的选择合适的数据结构，可以提高内存的利用率。到这里，我相信你对数据结构有了一定的了解，下一篇我们将对数据结构中最常用的-链表进行讲解。

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换脸甄别（ATDF）技术可鉴别视频、图片中的人脸是否为AI换脸算法所生成的假脸，同时可对视频或图片的风险等级进行评估。广泛应用于多种场景下的真假人脸检测、公众人物鉴别等，能有效的帮助支付、内容审核等行业降低风险，提高效率。

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