给定一棵二叉树的根节点 root ，请找出该二叉树中每一层的最大值。...= Node.val <= 231 - 1 解题思路： 1，二叉树的题都不绕简单明了，本题常见两种解法 A，广度优先遍历 B，深度优先遍历 2，广度优先遍历思路：用两个队列交替存储每一行，求出每个队列中的最大值即可...3，深度优先遍历：深度优先一般是递归解，每次递归的时候记录当前访问的深度，递归过程中对相同深度的取最大值。
1，问题简述 您需要在二叉树的每一行中找到最大的值。
今天和大家聊的问题叫做 在每个树行中找最大值，我们先来看题面： https://leetcode-cn.com/problems/find-largest-value-in-each-tree-row/...给定一棵二叉树的根节点 root ，请找出该二叉树中每一层的最大值。...() + 1) { res.add(root.val); } else { //注意：我们的level是从1开始的，也就是说root...// 是第一层，而集合list的下标是从0开始的， // 所以这里level要减1。...// Math.max(res.get(level - 1), root.val)表示的 // 是遍历到的第level层的root.val值和集合中的第level
木又连续日更第95天（95/100） ---- 木又的第139篇leetcode解题报告 二叉树类型第29篇解题报告 leetcode第515题：在每个树行中找最大值 https://leetcode-cn.com.../problems/find-largest-value-in-each-tree-row/ ---- 【题目】 您需要在二叉树的每一行中找到最大的值。...较为类似，同样有两种解法：一是层次遍历，得到每一层元素，再找到每一层的最大值；二是中序遍历（前序遍历和后序遍历也可以），存储节点的值，并标记其层数，当某一层某个节点的值大于存储的值时，进行替换。...res.push_back(val); // 新的一层，改变初始值 val = p.front()->val; }...q都为空，未能添加最后一层的最大元素 res.push_back(val); return res; } };
题目 您需要在二叉树的每一行中找到最大的值。
今天正在吃饭，一个朋友提出了一个他面试中遇到的问题，MySQL允许在唯一索引字段中添加多个NULL值。...字段为null的数据： INSERT INTO `test` VALUES (1, NULL); INSERT INTO `test` VALUES (2, NULL); 并没有报错，说明MySQL允许在唯一索引字段中添加多个...网友给出的解释为： 在sql server中，唯一索引字段不能出现多个null值 在mysql 的innodb引擎中，是允许在唯一索引的字段中出现多个null值的。...根据NULL的定义，**NULL表示的是未知，因此两个NULL比较的结果既不相等，也不不等，结果仍然是未知。...**根据这个定义，多个NULL值的存在应该不违反唯一约束，所以是合理的，在oracel也是如此。 这个解释很形象，既不相等，也不不等，所以结果未知。
很多情况下，我们需要使用工作表中的数据来填充组合框，但往往这些数据中含有许多重复值。如何去除重复值并得到唯一值，这是一个永恒的话题，大家也会用到各式各样的方法得到结果。...本文讲解一种技巧，使用Recordset（记录集）来获取唯一值并将其填充到组合框中。 示例数据如下图1所示。在工作表中有一个组合框，需要包含列A中的省份列表，但是列A中有很多重复的省份数据。 ?...单击功能区“开发工具”选项卡中“插入”按钮下ActiveX控件中的“组合框”，在工作表中插入一个组合框，可以看到Excel将其自动命名为“ComboBox1”，如下图2所示。 ?...可以在任何事件或过程中调用它们，例如工作簿打开事件、查询刷新事件或者按下按钮后。 运行或调用过程后，在工作表中单击组合框右侧下拉按钮，结果如下图3所示。 ?...然而，上面的方法更容易，并且使用记录集允许从装载的记录集中快速调整查询来捕获另一个字段或者创建另一个组合框。
近期同事在讨论如何在PostgreSQL中一张大表，添加一个带有not null属性的，且具有缺省值的字段，并且要求在秒级完成。...因为此，有了以下的实验记录： 首先我们是在PostgreSQL 10下做的实验： postgres=# select version();...： 首先，在这里我们涉及三张系统表，pg_class（表属性）、pg_attribute（列属性）、pg_attrdef（缺省值信息），接下来依次看一下三张表的信息： #pg_class：oid表系统序列号...add_c_d_in_ms | 10 (1 row) Time: 0.418 ms #pg_attribute 这里还没有修改，和前面一致，在此就查看了 #pg_attrdef 缺省值信息...# update pg_class set relnatts=relnatts+1 where relname='add_c_d_in_ms'; UPDATE 1 Time: 43.979 ms #添加缺省值
♣ 题目部分 在Oracle中，在高并发、高负载的情况下，如何给表添加字段并设置DEFAULT值？...因为Oracle在执行上述操作过程中，不仅要更新数据字典，还会刷新全部的记录，并且会使得Undo表空间暴涨，所以，正确的做法是将更新数据字典和更新字段值分开。...默认值），从而使得对该表的添加带有默认值的非空列操作可以在瞬间完成。...11g中，加了NOT NULL约束的SQL语句，可以在瞬间完成添加列的操作，而只设置了默认值的SQL语句使用了25秒的时间。...，在Oracle 12c中，添加具有默认值的DDL优化已扩展到包括默认值的空列。
2023-01-04：有三个题库A、B、C，每个题库均有n道题目，且题目都是从1到n进行编号 每个题目都有一个难度值 题库A中第i个题目的难度为ai 题库B中第i个题目的难度为bi 题库C中第i个题目的难度为...第三题来自题库C 试题要求题目难度递增，且梯度不能过大 具体地说，第二题的难度必须大于第一题的难度，但不能大于第一题难度的两倍 第三题的难度必须大于第二题的难度，但不能大于第二题难度的两倍 小美想知道在满足上述要求下...，有多少种不同的题目组合 （三道题目中只要存在一道题目不同，则两个题目组合就视为不同 输入描述 第一行一个正整数n, 表示每个题库的题目数量 第二行为n个正整数a1, a2,...... an，其中ai...表示题库A中第i个题目的难度值 第三行为n个正整数b1, b2,...... bn，其中bi表示题库B中第i个题目的难度值 第四行为n个正整数c1, c2,...... cn，其中ci表示题库C中第i个题目的难度值
2023-01-04：有三个题库A、B、C，每个题库均有n道题目，且题目都是从1到n进行编号每个题目都有一个难度值题库A中第i个题目的难度为ai题库B中第i个题目的难度为bi题库C中第i个题目的难度为ci...第二题来自题库B，第三题来自题库C试题要求题目难度递增，且梯度不能过大具体地说，第二题的难度必须大于第一题的难度，但不能大于第一题难度的两倍第三题的难度必须大于第二题的难度，但不能大于第二题难度的两倍小美想知道在满足上述要求下...，有多少种不同的题目组合（三道题目中只要存在一道题目不同，则两个题目组合就视为不同输入描述 第一行一个正整数n, 表示每个题库的题目数量第二行为n个正整数a1, a2,...... an，其中ai表示题库...A中第i个题目的难度值第三行为n个正整数b1, b2,...... bn，其中bi表示题库B中第i个题目的难度值第四行为n个正整数c1, c2,...... cn，其中ci表示题库C中第i个题目的难度值
2023-10-14：用go语言，给定 pushed 和 popped 两个序列，每个序列中的 值都不重复， 只有当它们可能是在最初空栈上进行的推入 push 和弹出 pop 操作序列的结果时， 返回...3.在入栈后，检查栈顶元素是否与popped[j]相等。若相等，则表示栈顶元素需要出栈，因此将栈顶元素出栈，同时j自增1。 4.重复步骤2和步骤3，直到遍历完pushed数组。...在每次遍历中，判断栈顶元素是否需要出栈的时间复杂度为O(1)。因此，总的时间复杂度为O(n)。 空间复杂度分析：仅使用了常数级别的额外空间，因此额外空间复杂度为O(1)。
生成对抗图像（adversarial images）的主要方式是向准确分类的自然图像中添加精心设计的额外扰动，该扰动不影响人类对图像的识别。这样的修改导致分类器将修改后的图像标注为完全不同的其他物体。...研究者的方法比较简单，因为它不需要将搜索扰动的问题形式化为任何精确的目标函数，而是直接聚焦于提高目标类别的标签概率值。 能够攻击更多类型的 DNN（如网络不可微或梯度计算比较难的情况）。...2）从几何的角度来看，多个之前的研究通过限制像素修改来分析自然图像的周围（vicinity）。例如，通用扰动向每个像素添加小的值，使之在自然图像周围的球形区域中搜索对抗图像 [24]。...因为少数像素修改是搜索对抗图像的有效方法，而这种图像在实践中不易被人眼识别。 自然图像可以隐藏的目标类别数量。在 1 个像素扰动的情况下，平均每个自然图像可以被扰动至 2.3 个其他类别。...从几何角度来看，实施少数像素攻击获取的信息可作为仅使用低维子空间切分输入空间所获取的横切面（cross section）上类别标签改变的定量结果。
对于九宫格验证码，我们的破解方式和破解流程如下：从验证码上抠出上面的提示词，进入CRNN网络，输出这个提示词的内容。然后分别抠出9个小图片，进入CNN，预测出每个图片的类别。...结合给出的提示词的内容和每个小图片的类别，得到最后的答案。 对于文字点选验证码的破解，同样是抠出提示词，进入到CRNN。...h上的输出正确类别的概率小于某一个阈值，并且在迭代的过程中逐步放开对抗干扰的L-p范数的限制。...如上图（右）热图，反应每个类别、各个模型在对抗样本上的分类准确率。对抗样本在各个类别的图片上对抗效果都比较理想。...而生成九宫格验证码的时候，从静态资源库里提取图片，生成九宫格验证码的图片，再生成干净的提示词，之后利用CRNN的攻击，生成对抗的提示词，组合得到最终的九宫格验证码的对抗样本。
生成对抗网络（GAN）是生成模型的一个重要子类别，并已成功应用于图像生成和编辑、半监督学习和域适应等任务中。在GAN框架下，模型学习一个简单分布p_z的决定性变换G，目标是匹配数据分布p_d。...生成对抗网络的变体 该研究中，谷歌大脑团队着眼于无条件生成对抗网络，因此他们仅使用未标注数据进行学习。...梯度范数的罚项还可以添加到任何原版GAN损失函数（MM GAN 或 NS GAN ）中，并在数据流形（如表1所示基于NS GAN 的 DRAGAN）周围进行评估。...对于每个计算量，研究者使用从100次运行中进行的5000个bootstrap重采样评估平均值和方差。在相对较低的计算量下（如少于15个超参数），所有模型的最小FID得分类似。...对于每个计算量，研究者使用从100次运行中进行的5000个bootstrap重采样评估平均值和（平均）置信区间。对F_1得分进行优化时，NS GAN 和 WGAN均具备高查准率和查全率。
2023-06-14：我们从二叉树的根节点 root 开始进行深度优先搜索。 在遍历中的每个节点处，我们输出 D 条短划线（其中 D 是该节点的深度） 然后输出该节点的值。...2.定义一个结构体类型 TreeNode，表示二叉树的节点，包括节点值 Val，左子节点 Left，右子节点 Right。 3.定义一个数组 queue，用于存储节点的深度和值。...d.如果该字符是 '-'，表示深度加 1；否则，将该数字加入到 number 中。 7.处理掉最后一个数字，将其加入到队列 queue 中。 8.定义一个递归函数 f，用于生成节点，并构建二叉树。...10.取出队列的第二个元素 val，它是当前节点的值。 11.生成一个 TreeNode 类型的结构体，元素值为 val，左子节点和右子节点置为 nil。...需要遍历字符串 S 一次，并将每个节点入队一次，然后根据队列中的节点数构建二叉树，构建二叉树的时间复杂度也是 O(n)。因此，总时间复杂度为 O(n)。
相对熵=p的熵-pq交叉熵： 4.交叉熵 评估标签和预测值之间的差距，而相对熵中p的熵是不变的，所以只需关注交叉熵即可 在机器学习中常用交叉熵作loss 5.交叉熵应用 5.1 单标签多分类任务 一张图片只被归为一个标签...，对应的一个batch的loss就是： 5.2 多标签多分类任务 一张图片可能会被归为多个标签，每个Label都是独立分布的，可以用交叉熵对每个独立的类别进行计算，每个类别只有是或不是两种可能，服从弄二项分布...必要性 从分类效果出发，不均衡对于分类结果的影响不一定是不好的（除了在预测精度要求比较高等环境下），什么时候需要解决样本不均衡(抑制先验影响)呢？...Smote、SamplePairing、Mixup等方法，在特征空间内构造已知样本的邻域值样本 基于深度学习的数据增强 生成模型如变分自编码网络(VAE)和生成对抗网络(GAN) 缺点及解决方案...p_t表示与真实值接近程度，越大越接近，即分类越准确（也可以说p_t反映了分类的难易程度。p_t越大，说明分类置信度越高，样本越易分；反之越难分）。
在本教程中，我们通过直接测试每个参与者的项目内相似性和类别内相似性来实现项目特异性(即第一级分析)。随后，我们第一级分析的t值进行检验，以检验这些差异在群体层面上是否可靠(第二级分析)。...在这里，正聚类表明项目内相似性显著高于类别内相似性(项目特异性)。注意，排列的数量决定了p值可以有多小。当排列数量大于500时，p值不能小于0.002。...图5 在儿童(上)和成人(下)的聚类中显示项目特异性(即，项目内和项目间相似性的可靠差异)的效应大小(t值)的可视化图6 模式相似性矩阵(与图2相同)加上已识别的簇的轮廓(见图5)，从儿童(上)和成人(...也就是说，在这一步中比较的是表示的信息结构，而不是活动模式本身。当前教程可用于运行所有成对项目相似性(类别之间的相似性)。...需要对产生的时间-时间相似性矩阵进行平均，以获得每个参与者的每一项对的一个相似性值，然后在一个RDM中进行说明，并与其他RDM进行比较。
单因素方差分析的SPSS操作 例： step1 建立数据文件 在SPSS中建立数据文件 step2 命令选项 在菜单栏中选择“分析”→“比较平均值”→“单因素ANOVA检验”命令，打开如图所示的...“系数” 文本框： 该文本框用于对组间平均数进行比较定制，即指定的用t统计量检验的先验对比。为因子变量的每个组（类别）输入一个系数，每次输入后单击“添加”按钮，每个新值都添加到系数列表框的底部。...利用“下一页”和“上一页”按钮在各组对比间移动。系数的顺序很重要，因为该顺序与因子变量类别值的升序相对应。列表框中的第一个系数与因子变量的最低组值相对应，而最后一个系数与最高值相对应。...（二）“两两比较”设置 “假定等方差” 选项组：该选项组主要用于在假定等方差下进行两两范围检验和成对多重比较，共有14种检验方法 “不假定等方差” 选项组： 该选项组主要用于在不假定等方差下进行两两范围检验和成对多重比较...邓尼特T3，选中该复选框，表示执行学生化最大值模数的成对比较检验。盖姆斯-豪厄尔，选中该复选框，表示执行方差不齐的成对比较检验，且该方法比较常用。
常用的手段是傅里叶变换、小波变换、字典学习、稀疏编码等 重构恢复：此阶段基于稀疏性从少量观测中恢复原信号。...在许多情况下，根据对所在领域的理解，手动对缺失值进行插补的效果会更好。但这种方法需要对问题领域有很高的认识和理解，要求比较高，如果缺失数据较多，会比较费时费力。...一定程度内的随机旋转、平移、缩放、裁剪、填充、左右翻转等，这些变换对应着同一个目标在不同角度的观察结果； 对图像中的元素添加噪声扰动，如椒盐噪声、高斯白噪声等； 颜色变换。...比如在图像的 RGB 颜色空间进行主成分分析，得到 3 个主成分的特征向量p1,p2,p3以及对应的特征值λ1,λ2,λ3，然后在每个像素的 RGB 值上添加增量[p1,p2,p3]*[a1λ1,a2λ2...此外，最近几年一直比较热门的 GAN，生成对抗网络，它的其中一个应用就是生成图片数据，也可以应用于数据扩充。
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