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深度解析「正则表达式匹配」:暴力解法到动态规划

说明: s 可能为空,且只包含a-z 的小写字母。 p 可能为空,且只包含a-z 的小写字母,以及字符 .和 *。...解法一:递归暴力求解 递归方式的暴力深度优先搜索求解方法往往是搜索问题的万金油,这里你只需要简单的考虑两件事情,一是这个问题是否可以划分为子问题,二是每个子问题有几种状态,就是在当前考虑的问题下,一共有多少种可能性...这里我把递归的方向给改变了,当然这不是必要的,主要想说明,对于递归来说,后往前考虑和从前往后考虑都是可行的。...有了上面两种方法和解释作为铺垫,我想迭代式的动态规划应该不难理解。...所以一般的字符串匹配的动态规划的 DP 数组都是二维的,当然也有特例。个人觉得确定了考虑的区间和遍历方向,至少来说在动态规划状态方程的推导上会清晰不少。

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深度解析「正则表达式匹配」:暴力解法到动态规划

说明: s 可能为空,且只包含a-z 的小写字母。 p 可能为空,且只包含a-z 的小写字母,以及字符 .和 *。...解法一:递归暴力求解 递归方式的暴力深度优先搜索求解方法往往是搜索问题的万金油,这里你只需要简单的考虑两件事情,一是这个问题是否可以划分为子问题,二是每个子问题有几种状态,就是在当前考虑的问题下,一共有多少种可能性...这里我把递归的方向给改变了,当然这不是必要的,主要想说明,对于递归来说,后往前考虑和从前往后考虑都是可行的。...有了上面两种方法和解释作为铺垫,我想迭代式的动态规划应该不难理解。...所以一般的字符串匹配的动态规划的 DP 数组都是二维的,当然也有特例。个人觉得确定了考虑的区间和遍历方向,至少来说在动态规划状态方程的推导上会清晰不少。

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黑盒到玻璃盒:fMRI中深度可解释的动态有向连接

功能连接可以表示静态和动态关系,但这些关系通常使用固定的数据窗口选择来建模。或者,深度学习模型可以根据模型体系结构和训练任务灵活地相同的数据中学习各种表示。...然而,由深度学习模型产生的表示通常很难解释,并且需要额外的事后方法,例如,显著性映射。在这项工作中,我们整合了深度学习和功能连接方法的优势,同时也减轻了它们的弱点。...我们认为,任务依赖的连接矩阵可以通过使用可学习权重的深度学习(DL)模型来估计。DL模型非常灵活,它们可以基于训练中使用的架构和真实信号,相同的数据中学习各种表示形式。...LSTM已经被证明对时间序列/序列数据非常有效,在这些数据中,模型时间点的序列中获取输入,并为当前创建表示,并基于以前时间点的表示预测未来时间过程的表示。...结论我们的工作证明了功能磁共振成像数据中获得的动态、有向和任务依赖的连接图的可学习可解释估计器的重要性。DICE学习估计可解释的动态图和有向图,这代表了大脑网络之间的有向连接。

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100天精通Golang(基础入门篇)——第20天:Golang 接口 深度解析☞基础到高级

100天精通Golang(基础入门篇)——第20天:接口 摘要 第二十天来了,继续我们的 “100天精通Golang(基础入门篇)” 旅程!今天的重点是:Golang 接口深度解析☞基础到高级。...这也是静态语言比动态语言更安全的原因。 动态语言和静态语言的差别在此就有所体现。静态语言在编译期间就能发现类型不匹配的错误,不像动态语言,必须要运行到那一行代码才会报错。...(MyType); ok { // ... } 使用接口收集不同类型的值: 你可以创建接受接口类型参数的函数或方法,以处理不同类型的值。...1.12 测试与接口 在 Go 中进行单元测试时,接口非常有用。你可以创建模拟对象来代替真实的依赖,这些模拟对象实现了同样的接口。...在未来的日子里,您将探索Golang的各个方面,基础概念到高级技巧,从实际应用到性能优化。 学习一门编程语言是一个持续的过程,每一天都是您向Golang的精通迈进的重要一步。

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线程的创建、Lambda函数式接口?Runnable和Callable之间的适配?动态修改线程任务?这里带你图解Java线程池

线程的创建、Lambda函数式接口?Runnable和Callable之间的适配?动态修改线程任务?...这里带你图解Java线程池Java线程创建的方式继承Thread类,重写run方法重写Runnable接口,交给Tread类静态代理实现实现Callable接口,用FutureTask封装实现Runnable...接口,用FutureTask封装继承FutureTask类,重写run方法(猜想、偏方,你非要实现其实也可以,hhh)线程池创建前三种创建方式这里为了便于叙述,毕竟不是本次的重点,我直接上源码,没基础的可以去找些其他资料来补一补...—— 线程池核心概念上面只是提到了对于Thread执行任务的一种动态实现方法,肯定还有其他的。...Executors类,提供了一系列工厂方法用于创建线程池,返回的线程池都实现了ExecutorService接口

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Python 反转字符串_python输出字符串

在上面的程序中,我们开始了string1的最后一个索引(length-1)到第一个索引(0)的循环。 在循环的每个步骤中,它将从string1的右侧选择字符并与string2连接。...在上面的程序中,有一个reverse_it()方法接受一个字符串,然后它将检查该字符串是否为空,如果为空,则将返回该字符串,否则它将通过将字符串第二个字符传递到最后一个字符来进行调用字符。...当我们调用reverse()方法,它会创建一个使用push()方法命名为“叠加”和插入的所有字符串的字符到列表清单 。 最后,它将从上到下依次提取列表中的所有元素,并将它们存储在字符串中。...if we put -1 in third ‘step’ or ‘stride’ argument then we can get the reverse of a string, list and tupple...大多数情况下,扩展切片用于跳过步骤,但是如果我们在第三个“ step”或“ stride”参数中输入-1,则可以得到字符串,列表和tupple的倒序。 5.使用清单 (5.

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Python编写渗透工具学习笔记一 | 0x04 nmap实现端口扫描(准确性更高)

#实现功能 端口扫描 先介绍一下nmap在这个脚本中用到的方法 nmScan = nmap.PortScanner()#创建一个portscanner()类对象 nmScan.scan(tgtHost,...scan()函数,它可以将目标和端口的列表作为参数输入, 并对它们进行基本的nmap扫描 需安装python_nmap包,支持2.x以及3.x python_nmap包提供了python调用nmap的一系列接口...may raise PortScannerError exception if nmap is not found in the path :param nmap_search_path: tupple...scan()函数,它可以将目标和端口的列表作为参数输入, 并对它们进行基本的nmap扫描 需安装python_nmap包,支持2.x以及3.x python_nmap包提供了python调用nmap的一系列接口...may raise PortScannerError exception if nmap is not found in the path :param nmap_search_path: tupple

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MongoDB transport_layer网络传输层模块源码实现四

,当递归深度超过最大深度synchronousServiceExecutorRecursionLimit值,则把任务到localWorkQueue队列,然后队列获取task任务执行。...task任务执行,该流程通过如下接口实现: //创建线程的回掉函数,线程循环主体,队列获取task任务执行 void ServiceExecutorAdaptive::_workerThreadRoutine...工作线程主循环,队列获得任务执行 appendStats(...) 统计信息 4. 总结 adaptive动态线程池模型,内核实现的时候会根据当前系统的访问负载动态的调整线程数。...MongoDB-3.6早期版本control线程动态调整动态增加线程缺陷1例 步骤6中可以看出,control控制线程创建工作线程的第一个条件为:如果该线程超过stuckThreadTimeout阀值都没有做线程压力控制检查...由于篇幅原有,本文只分析了主要核心接口源码实现,更多接口的源码实现可以参考如下地址,详见:MongoDB adaptive动态线程模型源码详细分析 ?

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【2017深度学习框架大事记】PyTorch成TensorFlow最大竞争对手,微软、亚马逊、Facebook 合作联盟对抗谷歌

Theano是第一个被广泛采用的深度学习框架,由Yoshua Bengio领导的MILA创建和维护。但情况已经发生改变。...2017年开源深度学习框架图景 目前,GitHub的star和fork数量,以及Stack Overflow活跃度来看,谷歌的TensorFlow似乎是最常用的深度学习框架。...Keras的功能强大,因为它用非常直接的方式,即通过堆叠多个层来创建深度学习模型。使用Keras时,用户不必进行layers背后的数学运算。这似乎是快速原型设计的一种理想选择。...Gluon是一个封装了MXNet的高级Python深度学习接口,未来它还将支持微软的CNTK。...而TensorFlow终于引入动态图机制是在2017年10月发布的Eager Execution,这是TensorFlow的“define-by-run”接口

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PyTorch 与 TensorFlow 怎么选?

1.动态图与静态图 几乎所有的框架都是基于计算图的,计算图可以分为静态图和动态图两种。静态图是先定义再运行(define and run),一次定义、多次运行,这也意味着一旦创建就不能修改。...而 PyTorch 更多地算法工程师的角度考虑,它的接口风格与 NumPy 类似,Python用户可以便捷地使用 PyTorch 搭建模型,并进行调试。...目前,许多国产的深度学习框架(如 Jittor、MegEngine 等)的接口风格均与 PyTorch 保持一致,以此降低用户的学习成本。...随着 PyTorch 的不断更新迭代,许多函数接口已经被舍弃,同时新增了许多更加实用的功能接口。...不止于技术——探索神经机器翻译的“百科全书” 脚本到剪辑,影像大师亲授的后期制作秘籍 一文看懂大数据生态圈完整知识体系 ▼点击阅读原文,查看本书详情~

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常见深度学习框架对比

开发caffe的贾清扬被阿里Facebook挖跑了,贾清扬应该是在Facebook开发出来caffe2没多长时间,貌似至少是在Facebook里,pytorch把caffe干趴下了。...严格意义上讲,Keras并不能称为一个深度学习框架,它更像一个深度学习接口,它构建于第三方框架之上。Keras的缺点很明显:过度封装导致丧失灵活性。...Caffe的作者加州大学伯克利分校毕业后加入了Google,参与过TensorFlow的开发,后来离开Google加入FAIR,担任工程主管,并开发了Caffe2。...CNTK 是一个非常强大的命令行系统,可以创建神经网络预测系统。...动态图框架就 没有这个问题,它可以使用 Python的 if、 while、 for-loop等条件语句,最终创建的计算 图取决于你执行的条件分支 。

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深度学习模型部署简要介绍

目前的主流方式是onnx转换为TensorRT的引擎。而各种训练框架都有非常丰富的工具,可以将训练后的模型转换到onnx。...ICudaEngine接口持有优化后的引擎,如果要进行推理,还要从ICudaEngine创建IExecutionContext,进而使用IExecutionContext::execute或者IExecutionContext...而使用int8进行推理,则需要首先对模型进行量化,得到每一层的动态范围,以便于在运行时进行设定。 4、动态尺寸 TensorRT还支持动态尺寸。...更多关于动态尺寸的说明可以参考相关课程《自动驾驶中的深度学习模型部署实战》。 三、TensorRT的优化 1、性能度量工具 在优化代码之前,首先必须要对代码进行度量。...TensorRT提供了layer plugin接口,我们只需要继承该接口,并实现其中相应的函数即可。

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深度学习模型部署简要介绍

目前的主流方式是onnx转换为TensorRT的引擎。而各种训练框架都有非常丰富的工具,可以将训练后的模型转换到onnx。...ICudaEngine接口持有优化后的引擎,如果要进行推理,还要从ICudaEngine创建IExecutionContext,进而使用IExecutionContext::execute或者IExecutionContext...而使用int8进行推理,则需要首先对模型进行量化,得到每一层的动态范围,以便于在运行时进行设定。 4、动态尺寸 TensorRT还支持动态尺寸。...更多关于动态尺寸的说明可以参考相关课程《自动驾驶中的深度学习模型部署实战》。 三、TensorRT的优化 1、性能度量工具 在优化代码之前,首先必须要对代码进行度量。...TensorRT提供了layer plugin接口,我们只需要继承该接口,并实现其中相应的函数即可。

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【JVM故事】了解JVM的结构,好在面试时吹牛

引用类型包括三种,类类型,数组类型,和接口类型。 它们的值是动态创建的类实例,数组,或实现接口的类实例。...运行时常量池分配在jvm的方法区,类或接口的运行时常量池在类或接口被jvm创建时才会构建。...在类(静态)方法调用时,所有参数被传入索引0开始的连贯的本地变量数组里。...long和double类型的值占用两个单位的栈深度,其它类型的值占用一个单位的栈深度动态链接 每一个帧都包含了对当前方法所属类型的运行时常量池的引用。目的是为了支持方法代码的动态链接。...方法名称也是由编译器提供的,Java7开始,在字节码中这个方法必须被标记为静态的才行。

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深入理解JVM及基础面试题分析(结合多个经典博客综合整理)

当栈调用深度大于JVM所允许的范围,会抛出StackOverflowError的错误,不过这个深度范围不是一个恒定的值,我们通过下面这段程序可以测试一下这个结果: ?...StackOverFlowError: 若Java虚拟机栈的内存大小不允许动态扩展,那么当线程请求栈的深度超过当前Java虚拟机栈的最大深度的时候,就抛出StackOverFlowError异常。...Java 虚拟机栈也是线程私有的,每个线程都有各自的Java虚拟机栈,而且随着线程的创建创建,随着线程的死亡而死亡。 2、本地方法栈: 任何本地方法接口都会使用某种本地方法栈。...本地方法被执行的时候,在本地方法栈也会创建一个栈帧,用于存放该本地方法的局部变量表、操作数栈、动态链接、出口信息。...JDK1.7及之后版本的 JVM 已经将运行时常量池方法区中移了出来,在 Java 堆(Heap)中开辟了一块区域存放运行时常量池。 ?

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JVM是如何分配管理内存的?

Java虚拟机栈描述的是Java方法执行的线程的内存模型:每个方法被执行的时候,Java虚拟机都会创建一个栈帧,用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接等信息,每一个方法被调用,到执行完毕的过程就对应着一个栈帧在虚拟机栈中入栈到出栈的过程...操作数栈 每个栈帧内部都包含一个被称为操作数栈的后进先出栈,操作数栈的最大深度在编译器被确定,一般的操作数栈指的就是“当前栈帧的操作数栈”。在栈帧刚刚创建时,操作数栈是空的。...JVM提供一些字节码指令来局部变量表或对象实例的字段中复制常量或变量的值到操作数栈中,也提供了一些指令用于操作数栈取走数据、操作数据以及把操作结果重新入栈。...在任意时刻,操作数栈都会有一个确定的栈深度,一个long或者double类型的数据会占用两个单位的栈深度,其他数据类型会占用一个单位的栈深度。...在Java虚拟机加载类和接口后,就会创建对应的运行时常量池。Java虚拟机为每个类型都维护着一个常量池,是Java虚拟机中的运行时数据结构。

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都在关心TensorFlow2.0,那么我手里的1.x程序怎么办?

然而目前,该类库正在经历着推出以来最大规模的变化。TensorFLow 2.0 已经推出 beta 版本,同 TensorFlow 1.x 版本相比它带来了太多的改变。...同时开发新项目时,尽量使用动态图+tf.keras接口进行。这样,在以后的移植过程中,可以减少很多不兼容的问题。...创建Python虚环境 创建Python虚环境的命令是“conda create”。在创建时,应指定好虚环境的名字和需要使用的版本。 (1)在Linux系统中创建Python虚环境。...四、将1.x的动态图代码升级到2.x版本 在TensorFlow 2.x版本中,已经将动态图设为了默认的工作模式。使用动态图时,直接编写代码即可。...具体可以参考《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的介绍和实例演示。

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