树图(TreeMap) 通过矩形面积的大小，以及填充颜色的深浅，来显示节点的统计数据，通过嵌套层次来显示分组的层级的可视化图形。...那么如何绘制树图呢？...首先绘制树图需要的包： install.packages(“treemap”) 树图函数： treemap(x,index,vSize,vColor,palette,range,border.col
在日常的业务场景中，我们经常会遇到查询 TOP N 的需求。...在 ClickHouse 中，一种常见的实现 TOP N 的 SQL 模板如下所示: SELECT A FROM table GROUP BY A ORDER BY COUNT() DESC LIMIT...最近有一位热心的网友与我交流，描述了他在查询 TOP N 时遇到了Deep Paging (深度分页) 问题。...可以看到，虽然最终只需要返回 10 行数据，但整个查询过程中涉及了大量的数据传输。 如果上面的描述不够直观，那么我再用 SQL 执行计划进一步说明。...在这位网友的业务场景中，并不强制要求精准 TOP N，所以如果每次查询都需要在驱动节点汇总数据，性能开销就太浪费了。
本书节选自图书《深度学习算法实践》 文末评论赠送本书，欢迎留言！...蕴含关系 蕴含关系，是为了评价从一段文字中得到的推论是否符合原文的本意，我们这里用蕴含关系来做答案中是否包含着问题的判断，其实就是求某种语义上的相似性或相关性。 下面举个例子。...从例子可以看出，求蕴含关系就是求一个相似度，但还不完全像求相似度，蕴含关系中，选择哪些特征才是这个算法在问答中应用的重点，只要把特征选出扔到SVM分类器中就可以做训练了。 一般提取哪些特征出来呢？...同样，这些模型不能重新利用提上下文中的实体信息，如先前对话中提到过的名字。综上，检索式模型可以用在需要正确回答问题的场合，对答案的语法和准确性要求比较高。 （2）生成式对话模型从原理上讲更“聪明“些。...它们可以重新提及输入中的实体并带给你一种正和你对话的感觉。然而，这类模型很可能会犯语法错误（特别是输入一个长句时），而且通常要求大量的训练数据。综上，生成式对话模型可以用在要求不那么精确的对话中。
标签：Python 本文讲解什么是决策树回归模型，以及如何在Python中创建和实现决策树回归模型，只需要5个步骤。 库 需要3个库：pandas，sklearn,matplotlib。...这个术语听起来很复杂，但在现实生活中，你可能已经见过很多次决策树了。下面是一个非常简单的决策树示例，可用于预测你是否应该买房。 图2 决策树回归模型构建该决策树，然后使用它预测新数据点的结果。...如果我们遇到这个问题，可以考虑减少树的深度，以帮助避免过度拟合。 步骤2：获取数据 我们将使用sklearn包含的数据集之一——加州住房数据。该数据集无需下载，只需从sklearn导入即可。...由于决策树模型的最大问题之一是，如果树太大，可以从限制树的最大深度开始。 图11 由于这不是一个很大的改进，我们可以不断修改深度，看看是否可以使我们的模型更准确。...经过一些实验，深度为10会将准确性提高到67.5%： 图12 在研究其他超参数之前，让我们快速回顾一下如何建立决策树机器学习模型： 1.从树的根开始，使用多个不同的条件以几种不同的方式分割训练数据。
题目部分 如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 答案部分 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。...image.png 其它常见问题如下表所示： 问题 答案 Oracle中哪个包可以获取环境变量的值？ 可以通过DBMS_SYSTEM.GET_ENV来获取环境变量的当前生效值。...在CLIENT_INFO列中存放程序的客户端信息；MODULE列存放主程序名，如包的名称；ACTION列存放程序包中的过程名。该包不仅提供了设置这些列值的过程，还提供了返回这些列值的过程。...如何在存储过程中暂停指定时间？ DBMS_LOCK包的SLEEP过程。例如：“DBMS_LOCK.SLEEP(5);”表示暂停5秒。 DBMS_OUTPUT提示缓冲区不够，怎么增加？...如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。
DeepLink 一个在Telegram中的dribbble链接, 点击后直接跳转到我的 Mango中, 是不是很神奇? 为什么要使用DeepLink?...DeepLinkDispatch会对URI进行转换,并将深度链接和URI中特定的参数一起分发给合适的Activity. 举个?...} } } 多个深度链接 有时候我们可能需要在一个Activity中处理多种链接: @DeepLink("https://dribbble.com/shots/{id}, https://dribbble.com...自定义注解一个比较流行的用法便是在web App的深度链接中: // Prefix all app deep link URIs with "app://airbnb" @DeepLinkSpec(prefix...这将触发一个标准的深度链接.
该PyTorch框架获得通过，成为最熟悉它的深度学习，觉得它允许比Keras更大的灵活性，特别是当通过试错法调整很多参数。...在这些文件夹中的每个文件夹中，都必须使用图像标签作为文件夹名称来对图像进行进一步分类（如先前的屏幕快照所示），PyTorch将自动分配其标签。...经过一番尝试后，毫无疑问'resnext101_32x8d'表现最佳，并且在ImageNet上的错误率最低（在其他问题上应用深度学习时，并非总是如此，因此需要反复试验）。...（关键）Webscraping扩展训练图像 该规则的挑战状态：作为一个现实世界的应用程序的问题，希望求解器使用图像数据/功能，如颜色，形状，过筛等，或深学习方法的形象造型。...这是参加深度学习竞赛的头几次尝试之一。很高兴最终能够以92.294％的准确率最终排名第四，如本文开头的排行榜所示。希望本文对您有用，并且希望掌握了一些技巧和窍门，可用于将来的深度学习项目！
由于红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，其操作（如插入、删除和查找）的复杂度在最坏情况下为O(log n)，其中n是树中节点的数量。因此，添加一个黑高属性并不会影响红黑树操作的渐近性能。...在插入、删除等操作中，除了按照红黑树的规则进行旋转、变色等操作外，还需要更新节点的黑高。节点的黑高可以通过递归计算得到，即节点的左子树和右子树的黑高之和。...同样的方法也可以用来维护节点的深度，只需将黑高改为深度即可。在红黑树的每次旋转、变色等操作中，都需要更新相关节点的深度。节点的深度可以通过递归计算得到，即节点的左子树和右子树的深度之和加1。...需要注意的是，以上代码只展示了如何在插入时更新黑高，而在实际的红黑树实现中，还需要包含插入节点后的平衡调整操作，以确保树仍然满足红黑树的性质。同时，在删除节点时也需要更新相关节点的黑高和深度。...定义一个新的结点结构体，包含红黑树结点的基本属性（如颜色、左右子结点等）以及黑高属性。
2.3 递归计算 根据式(2)中的公式，将 进一步分解为2部分，可递归计算出CompConv： 其中d为递归深度。...为图2中d=3时最小计算单元的通道数，如 。考虑到递归计算过程中通道数的指数增长，可以预期： 可以很容易得到以下结果： 其中[]表示使 为整数的上限函数。...递归计算深度的选择 由式(5)可知 高度依赖于递归深度d，这是CompConv模块中的一个超参数。较大的d对应较高的压缩率，其中d=0表示没有压缩。...值得注意的是，递归深度d与Eq.(6)中输入通道的数量 有关，这意味着自适应策略会在不同层动态调整计算深度。同时，为了保证最小单元有足够的学习能力，要给它分配了足够的通道。换句话说， 不能太小。...因此，作者将深度d限定为最大值3。 推荐配置 对于最受欢迎的CNN网络，如VGG和ResNet，建议设置 =128。作者将此配置表示为CompConv128。
问题描述 来源：LeetCode第111题 难度：简单 给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。说明：叶子节点是指没有子节点的节点。...，首先递归计算左右子树的结果，最后在合并，看下代码。...left = minDepth(root.left); int right = minDepth(root.right); // 这里合并 } 这里的关键点是怎么合并，计算二叉树最大深度的时候...《二叉树的最大深度》，最后我们取的是两个子节点的最大值，那么计算二叉树最小深度的时候是不是取两个节点的最小深度呢，明显不是的。...比如上面图 (2) 中，节点 1 没有左子节点，所以节点 1 的左子树计算的结果为 0 ，右子树计算的结果为 2 ，如果取最小值在加 1 结果就是 1 ，但很明显这棵树的最小深度不是 1 。
二、题目描述： 题目： 给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。...二叉树的深度是从根节点开始算起，依次往下是深度 1、2、3...n。你就可以理解成一口井，从上往下看，也就是自顶向下看。...// 若节点为空，直接返回0 if(root == null){ return 0; } // 递归计算左子树的最大深度...int leftHeight = maxDepth(root.left); // 递归计算右子树的最大深度 int rightHeight...空间复杂度：O(height)，其中height 表示二叉树的高度。递归函数需要栈空间，而栈空间取决于递归的深度，因此空间复杂度等价于二叉树的高度。
MyBatis 初始化过程就是生成一些必须的对象放到 Spring 容器中。问题是这个过程到底生成了哪些对象？当遇到 MyBatis 初始化失败时，如何正确找到分析问题的切入点？...SqlSessionFactoryBean：这是在 Spring 容器中对 SqlSessionFactory 初始化过程的封装。...MapperScannerConfigurer：这是在 Spring 容器中对 Mapper 初始化过程的封装。...Mapper 接口类（参考它的 postProcessBeanDefinitionRegistry() 方法），并通过 MapperFactoryBean 将其注册到 MapperRegistry 中。...而在 Spring Boot 应用中，结合自动初始化和 @MapperScan 注解，我们无需手工初始化上这三件套，就能直接从容器中得到 Mapper 对象。
译者注：如果你对如何在公司产品中引入和运用深度学习模型有浓厚的兴趣，下文也许会给你带来一些帮助。 三年来，我们一直在EyeEm公司开发计算机视觉产品-这些产品处理数十亿的图片。...运行研发部门开发的深度学习算法，需要亚马逊的GPU平台，这由一个简单的自动扩展功能组来管理。至于公司其他的基础设施，使用Chef进行管理。...从一开始就在Espresso中实现了看守机制，至少为客户赢得了微弱的响应时间。...允许每一个深度学习模型都可以定义独立需求，并且可以运行在独立的虚拟环境中，这样可以确保研发团队可以为不同的模型使用不同的框架。Keras和Tensorflow即将到来。...隔离研发代码 最初，研发团队开发的所有模型都封装在一个单独的Python库中，先后用在Panopticon和Espresso中。
原题样例 给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。...C#方法：深度优先搜索 思路解析 该题是要求二叉树的最大深度，我们可以先求出左子树和右子树的深度 l 和 r 那就可以计算出二叉树的最大深度了：max( l,r )+1 而左子树和右子树的最大深度又可以以同样的方式进行计算...因此我们可以用「深度优先搜索」的方法来计算二叉树的最大深度。 具体而言，在计算当前二叉树的最大深度时，可以先递归计算出其左子树和右子树的最大深度，然后在 O(1) 时间内计算出当前二叉树的最大深度。...因此我们可以用「深度优先搜索」的方法来计算二叉树的最大深度。 具体而言，在计算当前二叉树的最大深度时，可以先递归计算出其左子树和右子树的最大深度，然后在 O(1) 时间内计算出当前二叉树的最大深度。...19.10%的用户 内存消耗：38.3 MB，在所有 Java 提交中击败了60.95%的用户 复杂度分析 时间复杂度：O(n),其中 nn 为二叉树的节点个数。
序 本文主要记录一下leetcode树之二叉树的深度 题目 输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。...例如： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回它的最大深度 3 。...leftDepth + 1 : rightDepth + 1; } } 小结 这里采用递归的方式，递归计算maxDepth(root.left)及maxDepth(root.right)，最后取它们的最大值...doc 二叉树的深度
②应用场景树结构遍历：树形结构，如文件系统、组织结构图、解析树等，通常使用递归来遍历或操作每个节点。...图的深度优先搜索（DFS）：在图的遍历中，递归可以用来实现深度优先搜索算法，适用于查找图中的路径、连通分量等。...分治算法：许多经典的分治算法，如快速排序、归并排序，使用递归来将问题分解为更小的子问题，然后合并解决方案。数学计算：一些数学计算问题自然适合用递归解决，如阶乘、斐波那契数列等。...这是通过递归计算前两个斐波那契数，然后将它们相加，得到当前的斐波那契数。...函数返回包含找到的文件（如果有）的列表②递归情况：处理子目录：递归调用自身来处理子目录中的文件。处理文件：将文件路径添加到结果列表中。
序 本文主要记录一下leetcode树之二叉树的深度 deletion-in-binary-tree.png 题目 输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。...从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。...例如：给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 3 / \ 9 20 / \ 15 7返回它的最大深度 3 。...leftDepth + 1 : rightDepth + 1; }} 小结 这里采用递归的方式，递归计算maxDepth(root.left)及maxDepth(root.right)，最后取它们的最大值...doc 二叉树的深度
一、题目描述 给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。...示例： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回它的最大深度 3 。...二、解题思路：深度优先搜索 如果我们知道了左子树和右子树的最大深度 l 和 r，那么该二叉树的最大深度即为 max(l,r)+1 而左子树和右子树的最大深度又可以以同样的方式进行计算。...因此我们可以用「深度优先搜索」的方法来计算二叉树的最大深度。具体而言，在计算当前二叉树的最大深度时，可以先递归计算出其左子树和右子树的最大深度，然后在 O(1)时间内计算出当前二叉树的最大深度。...空间复杂度：O(height)，其中height 表示二叉树的高度。递归函数需要栈空间，而栈空间取决于递归的深度，因此空间复杂度等价于二叉树的高度。
在MATLAB中实现复杂的深度学习模型以提高预测精度可以通过以下步骤进行操作： 准备数据：首先，你需要准备好用于训练和测试模型的数据。...确保数据集已经正确加载到MATLAB工作环境中，并且进行了必要的预处理，例如归一化或者标准化。 构建模型：使用MATLAB的深度学习工具箱，可以通过构建网络层来设计和构建复杂的深度学习模型。...在训练过程中，你可以监控模型的性能指标，例如准确率或损失函数值，以评估模型的训练效果。 评估模型：使用测试集对训练好的模型进行评估。...总的来说，在MATLAB中实现复杂的深度学习模型以提高预测精度需要充分理解深度学习的基本概念和原理，并结合MATLAB强大的深度学习工具箱来设计、构建和训练模型。
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