、更新、删除）操作的资源路由。...也就是在 app 目录下的 User.php 文件中，你会定义用户和posts之间的关联关系，比如一对多关系（一个用户有多个posts）或其他关系。· 避免批量赋值app/Post.php<?...：属性访问器和可选的嵌套转换。...这样做有利于避免 N+1 查询问题（在获取关联数据时出现的效率问题），同时可以使用单个资源类处理不同的情况。如果关联数据不可用，资源类会忽略它；反之，如果可用，资源类会将其包含在返回的数据中。...参考链接：First impressions on Laravel API Resources | HackerNoon具有嵌套关系的可重用 API 资源 — Laravel 5.5 |由 Marco
括号的最大嵌套深度 难度简单105 如果字符串满足以下条件之一，则可以称之为 有效括号字符串**（valid parentheses string**，可以简写为 VPS）： 字符串是一个空字符串 ""...类似地，可以定义任何有效括号字符串 S 的 嵌套深度 depth(S)： depth("") = 0 depth(C) = 0，其中 C 是单个字符的字符串，且该字符不是 "(" 或者 ")" depth...给你一个 有效括号字符串 s，返回该字符串的 s 嵌套深度 。 示例 1： 输入：s = "(1+(2*3)+((8)/4))+1" 输出：3 解释：数字 8 在嵌套的 3 层括号中。...遍历字符串 ss，如果遇到了一个左括号，那么就将其入栈；如果遇到了一个右括号，那么就弹出栈顶的左括号，与该右括号匹配。这一过程中的栈的大小的最大值，即为 ss 的嵌套深度。...这一过程中 size 的最大值即为 ss 的嵌套深度。
用途 @supports CSS at-rule 关联了一组嵌套的CSS语句,这些语句被放置在一个CSS区块中,该区块以大括号分割, 还有一个由多个CSS声明检测组成的条件,它是一个键值组合, 由逻辑与...这样的条件语句称为支持条件。...语法 @supports { /* 特殊样式规则 */ } 值 值 描述 可以声明一条或者几个由不同的逻辑运算符相结合的声明...而且还可以使用括号来确定其操作的优先级关系。...换过来也可以理解，如果你的浏览器不支持@supports条件判断中的样式，你可以通过@supports为浏览器提供一种备用样式，如： @supports not (display: flex){
序 本文主要记录一下leetcode之括号的最大嵌套深度 题目 如果字符串满足一下条件之一，则可以称之为 有效括号字符串（valid parentheses string，可以简写为 VPS）： 字符串是一个空字符串...类似地，可以定义任何有效括号字符串 S 的 嵌套深度 depth(S)： depth("") = 0 depth(C) = 0，其中 C 是单个字符的字符串，且该字符不是 "(" 或者 ")" depth...都是 有效括号字符串 depth("(" + A + ")") = 1 + depth(A)，其中 A 是一个 有效括号字符串 例如：""、"()()"、"()(()())" 都是 有效括号字符串（嵌套深度分别为...给你一个 有效括号字符串 s，返回该字符串的 s 嵌套深度 。...doc 括号的最大嵌套深度
序 本文主要记录一下leetcode之括号的最大嵌套深度 java-stack-data-structure.jpg 题目 如果字符串满足一下条件之一，则可以称之为 有效括号字符串（valid parentheses...类似地，可以定义任何有效括号字符串 S 的 嵌套深度 depth(S)： depth("") = 0 depth(C) = 0，其中 C 是单个字符的字符串，且该字符不是 "(" 或者 ")" depth...都是 有效括号字符串 depth("(" + A + ")") = 1 + depth(A)，其中 A 是一个 有效括号字符串 例如：""、"()()"、"()(()())" 都是 有效括号字符串（嵌套深度分别为...给你一个 有效括号字符串 s，返回该字符串的 s 嵌套深度 。 示例 1： 输入：s = "(1+(2*3)+((8)/4))+1" 输出：3 解释：数字 8 在嵌套的 3 层括号中。...doc 括号的最大嵌套深度
题目 如果字符串满足以下条件之一，则可以称之为 有效括号字符串（valid parentheses string，可以简写为 VPS）： 字符串是一个空字符串 ""，或者是一个不为 "(" 或 ")" 的单字符...类似地，可以定义任何有效括号字符串 S 的 嵌套深度 depth(S)： depth("") = 0 depth(C) = 0，其中 C 是单个字符的字符串，且该字符不是 "(" 或者 ")" depth...都是 有效括号字符串 depth("(" + A + ")") = 1 + depth(A)，其中 A 是一个 有效括号字符串 例如：""、"()()"、"()(()())" 都是 有效括号字符串（嵌套深度分别为...给你一个 有效括号字符串 s，返回该字符串的 s 嵌套深度 。 示例 1： 输入：s = "(1+(2*3)+((8)/4))+1" 输出：3 解释：数字 8 在嵌套的 3 层括号中。...：s = "1" 输出：0 提示： 1 <= s.length <= 100 s 由数字 0-9 和字符 '+'、'-'、'*'、'/'、'('、')' 组成 题目数据保证括号表达式 s 是 有效的括号表达式
题目 如果字符串满足以下条件之一，则可以称之为 有效括号字符串（valid parentheses string，可以简写为 VPS）： 字符串是一个空字符串 ""，或者是一个不为 "(" 或 ")" 的单字符...类似地，可以定义任何有效括号字符串 S 的 嵌套深度 depth(S)： depth("") = 0 depth(C) = 0，其中 C 是单个字符的字符串，且该字符不是 "(" 或者 ")" depth...都是 有效括号字符串 depth("(" + A + ")") = 1 + depth(A)，其中 A 是一个 有效括号字符串 例如：""、"()()"、"()(()())" 都是 有效括号字符串（嵌套深度分别为...给你一个 有效括号字符串 s，返回该字符串的 s 嵌套深度 。 示例 1： 输入：s = "(1+(2*3)+((8)/4))+1" 输出：3 解释：数字 8 在嵌套的 3 层括号中。...输入：s = "1" 输出：0 提示： 1 <= s.length <= 100 s 由数字 0-9 和字符 '+'、'-'、'*'、'/'、'('、')' 组成 题目数据保证括号表达式 s 是 有效的括号表达式
题目 如果字符串满足一下条件之一，则可以称之为 有效括号字符串（valid parentheses string，可以简写为 VPS）： 字符串是一个空字符串 ""，或者是一个不为 "(" 或 ")" 的单字符...类似地，可以定义任何有效括号字符串 S 的 嵌套深度 depth(S)： depth("") = 0 depth(A + B) = max(depth(A), depth(B))，其中 A 和 B 都是...有效括号字符串 depth("(" + A + ")") = 1 + depth(A)，其中 A 是一个 有效括号字符串 例如：""、"()()"、"()(()())" 都是 有效括号字符串（嵌套深度分别为...给你一个 有效括号字符串 s，返回该字符串的 s 嵌套深度 。 示例 1： 输入：s = "(1+(2*3)+((8)/4))+1" 输出：3 解释：数字 8 在嵌套的 3 层括号中。...：s = "1" 输出：0 提示： 1 <= s.length <= 100 s 由数字 0-9 和字符 '+'、'-'、'*'、'/'、'('、')' 组成 题目数据保证括号表达式 s 是 有效的括号表达式
这种算法在数据挖掘、机器学习、市场篮子分析等多个领域都有广泛的应用。 什么是关联规则挖掘？ 关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要分支，其目标是发现在一个数据集中变量间存在的有趣的关联或模式。...本节将详细介绍关联规则挖掘的基础概念，包括项集、支持度、置信度、提升度以及如何使用这些概念来挖掘有用的关联规则。 项和项集 项（Item）: 在关联规则挖掘中，项通常指数据集中的一个元素。...通过以上的概念和例子，我们应该对关联规则挖掘的基础理论有了更深入的了解。这为我们后续详解Apriori算法以及实际应用提供了坚实的基础。...关联规则生成（Association Rule Generation）: 从频繁项集中生成高置信度的关联规则。 频繁项集生成 扫描数据集，找出所有单一项的支持度，并筛选出满足最小支持度的项。...多次扫描数据: 算法需要多次扫描数据集以计算项集的支持度，这在数据集很大时可能是低效的。 例子： 在一个包含百万级交易数据的电子商务网站中，使用Apriori算法可能需要消耗大量计算资源和时间。
C语言 深度探究具有不定参数的函数 ✨博主介绍 前言 C语言 stdarg.h 示例 ta的原理 函数传参数的本质 _INTSIZEOF(n) 其他宏 练习 实现printf 点击直接资料领取 ✨博主介绍...运行结果： ta的原理 函数传参数的本质 C语言是最接近汇编的一门语言，函数传参的本质到底是什么，简单一句话 ——将参数压栈，如何你有汇编的经历的话，就知道如果要给一个过程传入参数就需要你提前将传入的参数压入栈中...当然这要拿出汇编中的一个知识点，每次压栈和出栈的基本单位不是字节，而是当前CPU的字长为单位的，比如 32位那么每次压栈就是以4字节位基本单位的。...如果我们得到了第一个参数的地址，那么我们可以根据参数的所占空间来确定下一个参数的地址，那么我们不就是获取了下一个参数的值了吗？C语言也是这样想的。...个人感觉 MSVC的效率更好一点，毕竟是 逻辑运算，当然GNUC的方法更加容易理解，我研究微软的实现方式还是花了不少的时间的。
问题背景在某些情况下，我们可能需要从深度嵌套的JSON结构中提取值。...foo_rbody.query.info.acme_nofoo_rbody.query.info.road_runnerxyzzy_rbody.api.items[0].params.bicycle解决方案有多种方法可以从深度嵌套的...以下是一些最常用的方法：使用get_path()函数import redef get_path(dct, path): for i, p in re.findall(r'(\d+)|(\w+)',
题目 有效括号字符串 仅由 "(" 和 ")" 构成，并符合下述几个条件之一： 空字符串 连接，可以记作 AB（A 与 B 连接），其中 A 和 B 都是有效括号字符串 嵌套，可以记作 (A)，其中 A...是有效括号字符串 类似地，我们可以定义任意有效括号字符串 s 的 嵌套深度 depth(S)： s 为空时，depth("") = 0 s 为 A 与 B 连接时，depth(A + B) = max...：""，"()()"，和 "()(()())" 都是有效括号字符串，嵌套深度分别为 0，1，2，而 ")(" 和 "(()" 都不是有效括号字符串。...即便有多个满足要求的答案存在，你也只需返回 一个。...解题 题目意思是，尽可能的让拆开的两个括号的 最大嵌套深度 最小 那就按照深度分成奇数层、偶数层，分别拿出来就行了 ?
通过语义实例分割检测目标，并通过一种新的二阶优化算法，以特定类别的深度形状嵌入作为先验估计目标的形状和姿态。我们的对象感知捆集调整构建姿势图，以联合优化相机姿势、对象位置和特征点。...我们的评估显示，与最近基于深度先验的重建方法相比，物体姿态和形状重建有了改进，并减少了KITTI数据集上的相机跟踪漂移。...最后，尽管FroDO和DSP-SLAM都可以在单目RGB设置下运行，但FroDO是一种缓慢的批量方法，需要提前获取所有帧并与它们的相机姿态关联，而DSP-SLAM是一种在线、连续的方法，可以每秒运行10...数据关联：新检测对象将与现有地图对象关联，或通过对象级数据关联实例化为新对象，每个检测到的对象实例I包括2D边界框、2D的Mask、稀疏3D点云的dpeth观测值以及对象初始位姿。...，我们在KITTI（双目和双目+激光雷达）等具有挑战性的真实世界数据集上，甚至在单目数据集上，都显示了几乎实时的性能，我们在相机轨迹估计和形状/位姿重建方面与其他方法进行了定量比较，结果显示其性能与最先进的方法相当或更高
软件工程师James Le近期根据他研究的经验总结出了AI研究必须要知道的十种深度学习方法，非常具有启发性。...深度学习网络与“典型”的前馈多层网络之间是有一些区别的，如下： 深度学习网络比之前的网络有更多的神经元 深度学习网络具有更复杂的连接层的方式 深度学习网络需要用强大的计算能力来训练 深度学习网络能够进行自动特征提取...如果两个词在一个大语料库中反复共享相似的语境，则这些词的嵌入向量将具有相近的向量。 ...9、连续词袋 在自然语言处理问题中，我们希望学习将文档中的每个单词表示为一个数字的向量，使得出现在相似的上下文中的单词具有彼此接近的向量。...所以当你没有足够的数据或者训练的资源时，迁移学习是非常有用的一个工具。 这篇文章只是展示了这些方法的一般概述。
How 摘要：本文介绍了用于分布式机器人闭环检测的资源感知算法，用于协同同步定位和映射（CSLAM）和分布式图像检索等应用。...在现实世界的场景中，这个过程是资源密集型的，因为它涉及交换许多观察并几何验证大量潜在的匹配。这对具有各种操作和资源限制的小尺寸和低成本机器人提出了严峻挑战，这限制了例如能量消耗，通信带宽和计算能力。...然后，我们寻求选择用于几何验证的潜在机器人间闭环的子集，其最大化单调子模块性能度量，而不超过计算预算（几何验证的数量）和通信（用于几何验证的交换数据的量）。...我们证明了这个问题通常是NP难的，并且提出了具有可证明的性能保证的有效近似算法。所提出的框架在实际和合成数据集上进行了广泛的评估。...还提出了一种自然凸松弛方案，以证明所提出的框架在实践中的近乎最佳性能。
看到有效括号的题首先条件反射就想到了用栈实现，大致思路就是先初始化一个空栈，然后去遍历字符串s，如果遇到'('就入栈；如果遇到')'并且栈不为空就将栈中的'(' pop出来和')'配对，每次配对前统计栈的长度...，取当前长度和栈里内容长度的最大值，即为最大嵌套深度。
现在还是回归开始的问题，深度学习是一门科学呢还是一门技术呢？...深度神经网络→一种分段的线性模型→无法解释→我们永远无法得到100%的神经网络信息的精确解释 解释中间层的特征 语义上的 量化的 什么模式学习？比如，给定一个图像，哪些模式被触发。...如何在不损害区分能力的情况下提高可解释性？ 如何学习具有功能可解释结构的网络？ 今天我们先说说第一条：如何使用语义图形模型来表示CNN？ 学习CNN的解释性图 假设CNN是预训练的用于目标分类。...学习节点连接，学习节点间的空间关系。 挖掘多个聚类：一个具有多个父节点的节点V，它在不同的图像之间保持一定的空间关系。...将挖掘的模式与目标的语义部分关联起来，感谢张拳石老师工作。 End
---- 【磐创AI导读】：前一篇文章中我们介绍了一些机器学习不错的项目合集，本篇文章将针对深度学习资源进行一下汇总。喜欢我们文章的小伙伴，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。...深度学习近年来发展迅猛，在国内外都引起了广泛的关注，也吸引了越来越多的人投身于深度学习领域的研究。今天小编有幸为大家介绍一些我自认为不错的深度学习资源，希望帮助热爱深度学习的小伙伴能够走的更远。...：https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials（更多Tensorflow学习的资源请参见这篇文章：【干货】史上最全的Tensorflow学习资源汇总.../DeepLearningTutorial 视频资源： 最经典也是认可度最高的coursera上深度学习的视频教程：https://www.coursera.org/learn/neural-networks...list=PLE6Wd9FR--EfW8dtjAuPoTuPcqmOV53Fu&app=desktop 以上课程是针对英文比较好的小伙伴，另外国内也有一些质量比较高的深度学习视频资源如下：
前言 偶尔翻翻深度学习方面的新闻信息，不得不再次感慨：深度学习真的是太好玩了！兴趣最重要，抛开深度学习玄妙复杂的内涵不谈，我们不应该咱直接被其复杂公式和理论而吓退。...相反，让我们来看看利用深度学习完成的好玩的应用，寓教于乐，在兴趣中学习才是最关键的。 因此，在这里分享一些深度学习方面比较形象的展示资源，希望能够激发大家的一些学习的动力吧！...另外Google AI Experiments还有很多好玩又有深度的例子： 地址：https://experiments.withgoogle.com/collection/ai 数据集github地址...强化学习otoro otoro是一个研究机器学习的一个组织机构，除了平常的深度学习项目，还专门研究强化学习方面的应用，并且开发出了好多有趣的想法和项目。...其中我们比较熟悉的就是World Model。 World Model，称之为可以在睡梦中进行学习的深度学习模型。 当然，他们研究的好玩的应用远远不止这个。
来源：AI遇见机器学习 一、资源简介 本文为大家带来了加泰罗尼亚理工大学的Santlago同学分享的深度网络架构slides，其中详细描述了各种常见的网络架构，并为每种网络附带了一份pytorch实现的代码...，相信对初学者理解网络模型有非常大的帮助。...它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这是很多主流深度学习框架比如Tensorflow等都不支持的。 ?.../presentation/d/1MFhet5q-SIPqc_54CXWiBvlT9OdSi6P8kpkm6IxuyEM/edit#slide=id.g522eca1928_0_11 二、主要内容 在深度模型的学习过程中...下面是主要目录 基本体系结构 完全连接层 循环层 卷积层 先进的神经网络架构 混合CNN/RNN = QRNN Auto-Encoders 深度分类器/回归器 残差连接/跳过连接，U-Net和SEGAN
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