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额，好吧，好像有点啰里啰嗦的。其实一句话就是，在三个柱子之间移动盘子，一次只能移动一个，并且要保证每一步上边的盘子都要比下边的盘子小，最终实现把所有的盘子都从最左边柱子移动到最右边的柱子上。
K线图，大家应该不陌生，至少在影视剧里，在平常的财经新闻报道中应该都见过。如果是超过股的朋友那就更不会陌生了，K线图几乎就是在炒股过程中必不可少的工具，我们用它来看价格的变化形式。
给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。
熊猫本次用的是 Anaconda 的 jupyter notebook 编写的本文代码。今天用到的库都是已经集成好的，无须另行安装。每个库的版本号我列在下方了。
理解递归，汉诺塔(Tower of Hanoi)是个很适合的工具，不大不小，作为最开始递归的理解正合适。从而学习各种计算机语言乃至各种编程范式的时候，汉诺塔一般都作为前几个递归实现的例子之一，是入门的好材料。
汉诺塔和N皇后问题算是计算机中经典的递归算法问题了。几乎讲到递归的时候都会想到这两个问题，那么我们就来看一下这两个经典的递归问题：
店小二儿十分勤奋，前台后厨的活儿他都干，每天都要跑前跑后端顾客吃完的盘子。栈就像叠在一起的盘子，客人美滋滋的吃完饭，店小二去收拾桌子捡起盘子时，都是从下往上一个一个的放盘子。而他在后厨橱柜上取盘子给厨师时，是从上往下一个一个依次的取。
在使用过一段时间的SVG动画之后，我相当清楚如何利用它来制作动画片段或者网页布局。一些动画库平台，例如Greensock，和原生的CSS动画简直是绝配。于是我便打算深入地研究一下，看看我能否用这些来制作一款简单的游戏。就像一个精美的工艺品一样，好的游戏拥有许多细致的动画细节。有一天夜里，我的脑海中突然闪现了一个游戏的灵感，我马上起来，画了一些草图，之后给我的哥哥看--他是一个专业的网页设计师。我们立即开始着手设计，讨论了所有的细节动画后（试着画出来并且配以音效），我便开始进行游戏开发。
最近阅读学习了林骥老师的《数据化分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习，而不是简单的重复。
游戏录制视频：哔哩哔哩 建议先试玩再看视频和文章，推荐在pc上用Chrome浏览，手机上推荐使用QQ浏览器，微信内置浏览器会出现声音卡顿，自带浏览器黑暗模式会让画面看不清
以下是UMLChina出过的建模竞赛题，答案不直接给出，可访问每套题后面的自测链接或扫二维码自测，做到全对才能知道答案。
【编者按】深度学习在近几年实现了巨大的突破，而这一方法也被应用到越来越多的领域，用于解决过去在这些领域难以解决的问题。可以预见，在未来的科研中“深度学习+学科应用”将得到更广阔的应用，人工智能和深度学习方法也会变成我们生活和科研中水和电一样随处可见的东西。本文就是深度学习在生物科学领域应用的一个例子，原文刊载于20n.com，雷锋网特此编译全文，供读者参考。 生物学现在面临着调试的困难。生化系统（细胞）很复杂，深入研究它是十分有意义的。观察你所了解的化合物是很有难度的，想要看到未知的化学变化就更难了。调试问
3月7日，传说中熊猫直播倒闭前最后一夜，各个主播轮流当一姐，很多人实现了人生中第一次百万人气，这种盛况很容易让人误以为熊猫不是面临破产关停，而是重回巅峰。
在 PowerBI 原生可视化方面，一直有个小 BUG 的存在，那就是 Y 轴不能正常良好显示，如下：
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 现在，AI把“看视频”这事玩出了新高度。 可以边看视频，边和它聊天了！ 例如这样婶儿的： 对于视频中熊猫基本的信息，AI可以对答如流。 甚至像“熊猫为什么举起它的手”、“熊猫感觉怎么样”这般意图、情绪方面的问题，AI也是可以做到。 再如下面这段视频： 对于人物的性别、做的运动，AI也是可以轻松拿捏。 这就是来自通用视觉平台OpenGVLab（由上海人工智能实验室和商汤科技联合打造）的最新项目——Ask-Anything。 不得不说，GPT-4看图说都
在这一节我们开始更多关注数组和字符串的一些题目。事实上不仅仅是我们，官方也很难将这两个类别的题目，从算法或者数据结构的角度进行区分。毕竟很多很多的算法题都需要依赖数组，所有的字符串的题目不管用什么方法去做，它也都是字符串相关的问题。因此，我们在一开始介绍这些的时候，也会大概率与之前已经介绍的一些内容相结合。
最近经常和朋友聊起可视化的事情，发现不少人新手经常不会选择合适的图表，从而导致做出来的数据分析报告不尽如人意，今天就针对图表选择来分享一些技巧
不知道大家有没有这种感觉？在接触AI时，老感觉神经网络就像个黑盒子，摸不着，看不透，贼神秘了。 其实，神经网络就是对人脑运作模式的智能模拟。和人脑一样，神经网络模型的强大能力，是基于成千上万个神经元的相互作用。以卷积神经网络（CNN）为例，其结构就分为很多层，层与层之间通过线来连接。训练的过程，就是将所有的线设置成合适的值的过程。 为了直观展示，今天就通过可视化带大家看看AI训练时都长啥样。（前方多图预警！ 首先，AI模型训练前长这样： 训练中，依次经过卷积-激活、卷积-激活-池化、卷积-激活、卷
有关熊猫直播倒下的消息带给人们更多的是对于直播这一移动互联网时代的新生物种的感慨，然而，仅仅只是感慨并不能真正找到导致熊猫直播陷入困境的根本的原因。我们应该从更多的角度去思考有关直播的前世今生，从而为后续的发展找到更多的可能性。
AI 科技评论按：濒危动物研究中一大难题是准确估计它们的数量，想要追踪以及详细了解其中的个体更是难上加难。不过来自杜克尼古拉斯学院的两位老师想到了办法，居然可以用深度学习来帮忙做这件事。 传统上，获得
走在大街上，满眼都是广告（说明市场经济发达，这是好事情），再观察一下广告，多是以各种样式的图形呈现，而不是简简单单地把数字呈现出来，即使是数字，也会想办法把数字搞得像图一样。这样做的目的是要吸引人的注意，并且能够让人一眼就能看到想要看的。
递归介绍 本来预算此章节是继续写快速排序的，然而编写快速排序往往是递归来写的，并且递归可能不是那么好理解，于是就有了这篇文章。 在上面提到了递归这么一个词，递归在程序语言中简单的理解是：方法自己调用自己 递归其实和循环是非常像的，循环都可以改写成递归，递归未必能改写成循环，这是一个充分不必要的条件。 那么，有了循环，为什么还要用递归呢？？在某些情况下(费波纳切数列，汉诺塔)，使用递归会比循环简单很多很多 话说多了也无益，让我们来感受一下递归吧。 我们初学编程的时候肯定会做过类似的练习： 1+2+3+4+..
本来预算此章节是继续写快速排序的，然而编写快速排序往往是递归来写的，并且递归可能不是那么好理解，于是就有了这篇文章。
最近有几位球友问我，不知道怎么使用单调栈解决实际问题，今天我通过一道leetcode题目，来详细解读如何使用单调栈。
分治分治，即分而治之。分治，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法(快速排序，归并排序)，傅立叶变换(快速傅立叶变换)……直接说就是将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模比较小的相同的小问题，以便各个击破，分而治之。
第二步：设定指标。用数据指标量化描述现状，如果没有数据，就先收集数据。如果连数据都收集不到，就得先采集数据。不然只能采用定性分析的方法了。
转眼间又到了深夜，终于能好好吃一把鸡了。 ………… 等等，TM11点就停电了。玩鸡毛！！！ 哦……那么，就只能……学习了…… 今天学啥呢？ 对，没错 今天要教给大家的是 递（zhuang）归（bi）大法 本节纲要： - 什么是递归 - 递归函数的工作原理 - 经典的递归问题 - 递归的一些适用情况 什么是递归？ 在此之前，让老衲来引用一句名言： 迭代的是人，递归的是神 –L. Peter Deutsch 那么，何为递归呢？别急，听老衲慢慢为施主道来。 所谓递归（recursion）： 说白了就是子程
给你 n 个非负整数 a1，a2，…，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。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。
不少录友和我说刷题攻略里怎么没有 接雨水 呢，其实我去年就在力扣上就写了接雨水的题解，只不过一直没更新公号上。
n个大小不同的圆盘按照从小到大的顺序放在A柱子上，要求每次搬动1个圆盘，且在搬动过程中，大圆盘在下，小圆盘在上，将所有圆盘从A柱子移动到C柱子，中间可以借助B柱子，请实现搬动过程。
这学期提前选修了研究生的课程：具体数学、人工智能前沿、NLP讨论班，就随便记记具体数学每一节课所学的东西吧。
首先这是一个柱状堆积图，每一条柱子有两部分堆积形成。介绍一下数据意义方便理解需求：
Given n non-negative integers representing an elevation map where the width of each bar is 1, compute how much water it is able to trap after raining.
河内之塔(Towers of Hanoi)是法国人M.Claus(Lucas)于1883年从泰国带至法国的，河内为越战时北越的首都，即现在的胡志明市；1883年法国数学家Edouard Lucas曾提及这个故事，据说创世 纪时Benares有一座波罗教塔，是由三支钻石棒（Pag）所支撑，开始时神在第一根棒上放置64个由上至下依由小至大排列的金盘（Disc），并命令僧侣将所有的金盘从第一根石棒移至第三根 石棒，且搬运过程中遵守大盘子在小盘子之下的原则，若每日仅搬一个盘子，则当盘子全数搬运完毕之时，此塔将毁损，
本篇是在学习Python基础知识之后的一次小小尝试，这次将会爬取熊猫TV网页上的王者荣耀主播排名，在不借助第三方框架的情况下演示一个爬虫的原理。
上篇文章，我已经讲解绘制图像大致步骤，接下来的系列文章将分别对各种图形做讲解。其实就是了解各个图种的绘图 API。文章就讲解第一种图形，柱状图。
我们先假设在A柱子上只有两个圆盘，不用图我们用大脑想象出来最佳流程就是，现在最小的放在B柱子上面然后把大的放在C上面，最后把B柱子上面的小圆盘放在C柱子上。
博主之前有写过关于递归问题的思维模式： 递归的思路 下面将用这种思维模式来求解经典汉诺塔问题。
结果： 汉罗塔： 第一根柱子[4, 3, 2, 1] 第二根柱子[] 第三根柱子[] 汉罗塔： 第一根柱子[4, 3, 2] 第二根柱子[1] 第三根柱子[] 汉罗塔： 第一根柱子[4, 3] 第二根柱子[1] 第三根柱子[2] 汉罗塔： 第一根柱子[4, 3] 第二根柱子[] 第三根柱子[2, 1] 汉罗塔： 第一根柱子[4] 第二根柱子[3] 第三根柱子[2, 1] 汉罗塔： 第一根柱子[4, 1] 第二根柱子[3] 第三根柱子[2] 汉罗塔： 第一根柱子[4, 1] 第二根柱子[3, 2] 第三根柱子[] 汉罗塔： 第一根柱子[4] 第二根柱子[3, 2, 1] 第三根柱子[] 汉罗塔： 第一根柱子[] 第二根柱子[3, 2, 1] 第三根柱子[4] 汉罗塔： 第一根柱子[] 第二根柱子[3, 2] 第三根柱子[4, 1] 汉罗塔： 第一根柱子[2] 第二根柱子[3] 第三根柱子[4, 1] 汉罗塔： 第一根柱子[2, 1] 第二根柱子[3] 第三根柱子[4] 汉罗塔： 第一根柱子[2, 1] 第二根柱子[] 第三根柱子[4, 3] 汉罗塔： 第一根柱子[2] 第二根柱子[1] 第三根柱子[4, 3] 汉罗塔： 第一根柱子[] 第二根柱子[1] 第三根柱子[4, 3, 2] 汉罗塔： 第一根柱子[] 第二根柱子[] 第三根柱子[4, 3, 2, 1]
比如下面这一题在某些付费算法专栏里面提供的事错误的思路和代码，挺坑人的，一不小心就浪费时间了。
本篇是在学习Python基础知识之后的一次小小尝试，这次将会爬取熊猫TV网页上的王者荣耀主播排名，在不借助第三方框架的前提下演示一个爬虫的原理。
有三个柱子，每个柱子都可以放圆盘。 从左向右依次起名A柱子、B柱子、C柱子。 现在A柱子有n个大小从下往上依次减小的圆盘，每次可以移动一个盘子， 且大盘不能在小盘上面，最终这n个盘子均移动到C柱子上请输出n个盘子的移动的过程。
注 | 以下操作指南中涉及的消化酶以及实验方法仅供参考，实际应用过程中请根据自己的组织样本类型进行细节上的调整。
density参数默认值为False, 表示用每个区间的数值个数来绘图，当取值为True时，柱子的高度为每个区间的频率，用法如下
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