1 BST删除节点 /** * Definition for a binary tree node....root->right = deleteNode(root->right, minNode->val); } return root; } }; 2 将删除节点更换到叶结点后...，记住叶结点指针定点删除、 这是一个可优化的方向，不过目前我用vector存储三个树指针然后传出去，效率并没有任何提升，可能是数据结构或测试用例的问题吧，如果有高人能提高效率，还请指出 class Solution
问题背景 在 Python 中，我们需要在一个文件中查找一个数字，并且找到最接近它的数值对应的行号。...def find_closest_number(filename, a): """ 在文件中查找最接近指定数字的数字对应的行号。...import bisect def find_closest_number_bisect(filename, a): """ 在文件中查找最接近指定数字的数字对应的行号。...：{closest_line + 1}') # 从 1 开始编号 方法三：使用 numpy 模块进行查找 如果文件中的数字数量很大，我们可以使用 numpy 模块进行查找，以提高查找速度。...import numpy as np def find_closest_number_numpy(filename, a): """ 在文件中查找最接近指定数字的数字对应的行号。
关于LinkFinder LinkFinder是一款功能强大的Python脚本，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松在JavaScript文件中发现和扫描网络节点及其相关参数。...这样一来，渗透测试人员和漏洞猎人将能够快速在测试的目标网站伤收集新的隐藏节点了。...-d --domain 在分析整个域时使用，可以切换并枚举所有找到的JS文件 -b --burp 当Burp结果文件中包含多个JS文件时，可以切换使用 -c --cookies 向请求中添加Cookie...-h --help 显示工具帮助信息和退出 工具运行样例 在线上JavaScript文件中查找网络节点，并将结果输出到results.html文件中： python linkfinder.py...JavaScript文件，搜索以/api/开头的网络节点，并将结果存储到results.html文件中： python linkfinder.py -i 'Desktop/*.js' -r ^/api/
通常用官方提供的安装脚本或软件源安装都是安装的比较新 Docker 版本，有时我们需要在一些特定环境的服务器上安装指定版本的 Docker。今天我们就来讲一讲如何安装指定版本的 Docker 。...hkp://pgp.mit.edu:80 –recv-keys 58118E89F3A912897C070ADBF76221572C52609D 新增一个 docker.list 文件，在其中增加对应的软件安装源...docker.list deb https://apt.dockerproject.org/repo ubuntu-xenial main CentOS 新增一个 docker.repo 文件，在其中增加对应的软件安装源...raw=true | sh 使用需要的 Docker 版本替换以下脚本中的 ，目前该脚本支持的 Docker 版本： 1.10.3 1.11.2 1.12.1 1.12.2 1.12.3 1.12.4...1.12.5 1.12.6 1.13.0 1.13.1 17.03.0 17.03.1 17.04.0 注：脚本使用 USTC 的软件包仓库，已基于 Ubuntu_Xenial , CentOS7 以及
给定一棵二叉查找树和一个新的树节点，将节点插入到树中。 你需要保证该树仍然是一棵二叉查找树。...您在真实的面试中是否遇到过这个题？...Yes 样例 给出如下一棵二叉查找树，在插入节点6之后这棵二叉查找树可以是这样的： 2 2 / \ / \ 1 4 --> 1 4.../ / \ 3 3 6 常规操作 这个就是相当于一个二分查找的过程，前天才刚写过，实际上也比较简单，一个技巧就是要找一个指针把父节点记住，到时候就插入到这个父节点的左或者右...：详细的看这里。
题目 给定一棵二叉查找树和一个新的树节点，将节点插入到树中。 你需要保证该树仍然是一棵二叉查找树。 分析 分别用递归和非递归两种方法实现。
首先我们考虑如何在字符串中删除一个字符。由于字符串的内存分配方式是连续分配的。我们从字符串当中删除一个字符，需要把后面所有的字符往前移动一个字节的位置。...在具体实现中，我们可以定义两个指针(pFast和pSlow)，初始的时候都指向第一字符的起始位置。当pFast指向的字符是需要删除的字符，则pFast直接跳过，指向下一个字符。...这样，前面被pFast跳过的字符相当于被删除了。用这种方法，整个删除在O(n)时间内就可以完成。 接下来我们考虑如何在一个字符串中查找一个字符。当然，最简单的办法就是从头到尾扫描整个字符串。...我们可以新建一个大小为256的数组，把所有元素都初始化为0。然后对于字符串中每一个字符，把它的ASCII码映射成索引，把数组中该索引对应的元素设为１。...这个时候，要查找一个字符就变得很快了：根据这个字符的ASCII码，在数组中对应的下标找到该元素，如果为0，表示字符串中没有该字符，否则字符串中包含该字符。此时，查找一个字符的时间复杂度是O(1)。
题目: 给定一个二叉搜索树的根节点 root 和一个值 key，删除二叉搜索树中的 key 对应的节点，并保证二叉搜索树的性质不变。返回二叉搜索树（有可能被更新）的根节点的引用。...Given a root node reference of a BST and a key, delete the node with the given key in the BST....5 / \ 2 6 \ \ 4 7 解题思路: 待删除节点在二叉树中的三种情况有: 如果目标节点没有子节点，我们可以直接移除该目标节点。...另外二叉搜索树的中序遍历结果为从小到大顺序排列的; 删除节点如果不是叶子节点时, 则应把该节点的值替换为其右子树中最小的一个节点值 (删除节点的后驱节点); 删除节点如果不是叶子节点且无右子树时, 则应把该节点的值替换为其左子树中最大的一个节点值...(删除节点的前驱节点), 并在子树中递归删除刚刚替换的节点 你会发现, 二叉搜索树最小节点为该树的最左叶子; 最大节点为该树的最右叶子, 即: 如果 key > root.val，说明要删除的节点在右子树
链表节点删除，只有标记待删除节点的前驱节点即可; [注]：如果不是带有节点设置一个虚拟节点即可，返回时返回dummy->next。...head; node *p = pre->next; //工作指针 while (p) { if (minx val && p->val < maxx) { //满足条件，p为待删除节点
1，查找 在normal模式下按下/即可进入查找模式，输入要查找的字符串并按下回车。 Vim会跳转到第一个匹配。按下n查找下一个，按下N查找上一个。...set smartcase 将上述设置粘贴到你的~/.vimrc，重新打开Vim即可生效 4，查找当前单词 在normal模式下按下*即可查找光标所在单词（word）， 要求每次出现的前后为空白字符或标点符号...例如当前为foo， 可以匹配foo bar中的foo，但不可匹配foobar中的foo。 这在查找函数名、变量名时非常有用。 按下g*即可查找光标所在单词的字符序列，每次出现前后字符无要求。...即foo bar和foobar中的foo均可被匹配到。 5，查找与替换 :s（substitute）命令用来查找和替换字符串。...^E与^Y是光标移动快捷键，参考： Vim中如何快速进行光标移 大小写敏感查找 在查找模式中加入\c表示大小写不敏感查找，\C表示大小写敏感查找。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 FindWindow 用来根据类名和窗口名来得到窗口句柄的。但是这个函数不能查找子窗口，也不区分大小写。...如果要从一个窗口的子窗口中查找需要使用FindWindowEX。 函数功能：该函数获得一个窗口的句柄，该窗口的类名和窗口名与给定的字符串相匹配。...这个函数查找子窗口，从排在给定的子窗口后面的下一个子窗口开始。在查找时不区分大小写。...如果hwnjParent为NULL，则函数以桌面窗口为父窗口，查找桌面窗口的所有子窗口。...查找从在Z序中的下一个子窗口开始。子窗口必须为hwndPareRt窗口的直接子窗口而非后代窗口。如果HwndChildAfter为NULL，查找从hwndParent的第一个子窗口开始。
参考链接： C++程序，找出一个字符的ASCII值 C++ 在无序字符串中查找所有重复的字符 Example：给定字符串“ABCDBGAC”，打印“A B C” #include <iostream... string s = a; for (int i = 0; i < s.size() - 1; i++) { if (s[i] == '#') //判断i指针的指向是否为输出过的字符... continue; int m = 1; //判断j指针的指向是否为输出过的字符 for (int j = i + 1; j <= s.size... if (m == 1) cout << s[i] << " "; s[j] = '#'; //对输出过的字符做标记... m = 0; //对输出过的字符做标记 } } } } void PrintIterateChar2(const
作者：辛俊波 | 腾讯 应用研究员 一、前言 深度学习凭借其强大的表达能力和灵活的网络结构在NLP、图像、语音等众多领域取得了重大突破。... embedding层维度，在FM中是隐向量维度 • H1: 深度网络中第一个隐层节点个数，第二层H2，以此类推。...在MLP网络中，输入是原始的特征n维特征空间，假设第一层隐层节点数为H1，第二层为H2，以此类推。在第一层网络中，需要学习的参数就是n*H1。...三、写在最后 前面介绍了10中深度学习模型的网络结构，总结起来可以用如下的所表示 doc_image_25_w1210_h720.jpg 各种CTR深度模型看似结构各异，其实大多数可以用如下的通用范式来表达...其次，在宽和深的大战中，在google在提出了wide&deep的模型框架后，这套体系基本已成为业内的基本框架。
概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的提出使得深度学习在计算机视觉领域得到了飞速的发展，大量基于CNN的算法模型被提出，同时深度学习算法在多个视觉领域实现了突破...最初在文本领域，主要使用的深度学习模型是RNN，LSTM等，既然CNN在图像领域得到广泛的应用，能否将CNN算法应用于文本分类中呢？...Kim在2014的文章《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》成功将CNN模型应用在文本分类中。 2....卷积操作是CNN 中最为重要的部分，与全连接层不同，卷积层中每一个节点的输入只是上一层神经网络中的一小块，如下图所示： 通过卷积核（如图中的卷积核大小为 ）对二维的图像（图像大小为 ）进行卷积操作...，在使用的时候通过查表的方式取得，不参与模型的训练。
本文来自大象声科高级算法工程师闫永杰在LiveVideoStackCon2019北京大会上的分享。闫永杰介绍了深度学习在回声消除（AEC）中的应用。...大象声科在成功将深度学习应用于人声和噪声分离的基础上，正在通过引入深度学习技术，解决回声消除问题。...不难想象，如果把右下图盖在左下图，会产生接近第一张图的效果。 通过这四张图，我们可以直观的明白IBM的计算方式以及使用方式。 深度学习 接下来我们讲下深度学习。...上面实验在实验数据上已经取得了不错的结果，但如果处理实际采集的数据，效果就不尽如人意了，我们分析主要有以下几点原因： 现实场景中要考虑噪音的干扰； 非线性带来的不匹配； 现实中的房间冲激响应与实验室生成的存在差异...我们一般训练时双讲的比例在百分之二十，大部分情况还是单讲的，这也符合实际场景中的比例。
划分为两阶段的好处是可以更好地从海量视频库中为用户找到几十个用户可能感兴趣的视频(通过两阶段逐步缩小查找范围)，同时可以很好地融合多种召回策略召回视频。下面我们分别来讲解这两个步骤的算法。 1....参考文献13中，阿里提出了一种BST(Behavior Sequence Transformer)模型(见下图)，通过引入Transformer技术(参见参考文献44、45)，将用户的行为序列关系整合到模型中...图7：BST推荐模型网络结构 3 阿里基于兴趣树（TDM）的深度学习推荐算法 参考文献16中阿里的算法工程师们提出了一类基于兴趣树(Tree-based Deep Model)的深度学习推荐模型，通过利用从粗到精的方式从上到下检索兴趣树的节点为用户生成推荐候选集...在实际检索时，每个非叶子节点直接从关联的最大堆中获取兴趣度最大的N个子节点。因此，整个搜索过程是非常高效的。 ?...在参考文献48中，Pinterest公司提出了一种图卷积神经网络(Graph Convolutional Network)模型PinSage，结合高效的随机游走和图卷积生成图中节点的嵌入表示，该算法有效地整合了图结构和节点的特征信息
划分为两阶段的好处是可以更好地从海量视频库中为用户找到几十个用户可能感兴趣的视频(通过两阶段逐步缩小查找范围)，同时可以很好地融合多种召回策略召回视频。下面我们分别来讲解这两个步骤的算法。 1....参考文献13中，阿里提出了一种BST(Behavior Sequence Transformer)模型(见下图)，通过引入Transformer技术(参见参考文献44、45)，将用户的行为序列关系整合到模型中...图7：BST推荐模型网络结构 3 阿里基于兴趣树（TDM）的深度学习推荐算法 参考文献16中阿里的算法工程师们提出了一类基于兴趣树(Tree-based Deep Model)的深度学习推荐模型，通过利用从粗到精的方式从上到下检索兴趣树的节点为用户生成推荐候选集...读者可以参考下面图6中右下角中的正样本节点和负样本节点，更好地理解刚刚的文字介绍。 记 、 分别为用户u的正、负样本集。...在实际检索时，每个非叶子节点直接从关联的最大堆中获取兴趣度最大的N个子节点。因此，整个搜索过程是非常高效的。
本文试图对深度学习在推荐系统中的应用进行全面介绍，不光介绍具体的算法原理，还会重点讲解作者对深度学习技术的思考及深度学习应用于推荐系统的当前生态和状况，我会更多地聚焦深度学习在工业界的应用。...划分为两阶段的好处是可以更好地从海量视频库中为用户找到几十个用户可能感兴趣的视频(通过两阶段逐步缩小查找范围)，同时可以很好地融合多种召回策略召回视频。下面我们分别来讲解这两个步骤的算法。 1....参考文献13中，阿里提出了一种BST(Behavior Sequence Transformer)模型(见下图)，通过引入Transformer技术(参见参考文献44、45)，将用户的行为序列关系整合到模型中...图7：BST推荐模型网络结构 3 阿里基于兴趣树（TDM）的深度学习推荐算法 参考文献16中阿里的算法工程师们提出了一类基于兴趣树(Tree-based Deep Model)的深度学习推荐模型，通过利用从粗到精的方式从上到下检索兴趣树的节点为用户生成推荐候选集...在实际检索时，每个非叶子节点直接从关联的最大堆中获取兴趣度最大的N个子节点。因此，整个搜索过程是非常高效的。 ?
另一种是google提出的wide & deep learning模型，主要用于推荐，美团的文章中也有介绍。...用户在线广告点击行为预测的深度学习模型（https://blog.csdn.net/happytofly/article/details/80124474） 这是来自张伟楠博士在携程技术中心主办的深度学习...Meetup中的主题演讲。...p=1046） 作者 Kintocai （蔡建涛，来自腾讯） 这篇文章写得非常好，而且还有作者的一些精辟分析和实践经验，特别是在最后给出了一个总结性的框架图，将这些模型以及一些连续特征的处理方法统一到一个整体框架中...不过对于dropout的使用，个人觉得在全连接层适当使用dropout是有用的，它可以在一定程度防止模型的过拟合。当然如果是训练数据量较大，特征维度较少时，dropout不是必需的。
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