栈，英文 Last In First Out 简称 LIFO，遵从后进先出的原则，与 “队列” 相反，在栈的头部添加元素、删除元素，如果栈中没有元素就称为空栈。
/ 示例 1： 输入： “()” 输出： 1 / 示例 2： 输入： “(())” 输出： 2 / 示例 3： 输入： “()()” 输出： 2 / 示例 4： 输入： “(()(()))” 输出： 6 / 提示： S 是平衡括号字符串，且只含有 ( 和 ) 。 2 <= S.length <= 50
全国排名： 983 / 2957，33.2%；全球排名： 2962 / 10463，28.3%
() 得 1 分。 AB 得 A + B 分，其中 A 和 B 是平衡括号字符串。 (A) 得 2 * A 分，其中 A 是平衡括号字符串。
不包含任何内容的括号()得一分，事实上我们可以将()替换为1，这样题目就变成了1得一分，并列的部分得分相加，括号内的部分得分乘以2，四个示例就转换为了：
力扣(LeetCode)定期刷题，每期10道题，业务繁重的同志可以看看我分享的思路，不是最高效解决方案，只求互相提升。
首先遇到一串带有多个括号的代码，我们应先将无关的部分摘除掉，只留下括号，来分析逻辑
对括号的合法性判断多次在笔试中出现，现实中也很常见，比如说我们写的代码，编辑器会检查括号是否正确闭合。而且我们的代码可能会包含三种括号[](){}，判断起来有一点难度。
根据题目描述，我们需要对字符串s进行解析，并利用堆栈的特点帮助我们进行计算。以下图为例，s = "(()(()))"，遍历前两个字符都是‘(’，所以我们将‘(’执行入栈操作。遍历到的第三个字符是‘)’，我们要将栈顶元素弹出，发现可以匹配成一个括号，由于题目描述，一个“()”等于1，所以，我们将字符‘1’入栈。此时堆栈中的元素为['(', '1']。具体操作如下图所示：
昨天有幸参加了极致游戏的笔试，题目分为了30道选择题（60分）和2道编程题（40分），都只有一次进入作答的机会。两道编程题趁还有映像赶紧记录一下。
Given a balanced parentheses string S, compute the score of the string based on the following rule:
复杂度是衡量算法好坏的标准之一，我们需要掌握计算算法时间复杂度和空间复杂度的方法。计算时间复杂度的方法一般是找到执行次数最多的语句，然后计算语句执行次数的数量级，最后用大写 O 来表示结果。
前面已经写过一篇文章《我眼里的正则表达式（入门）》介绍过正则表达式的基础和基本套路正则三段论：定锚点，去噪点，取数据了，接下来这篇文章，补充一点相对高级的概念：
简而言之，遇到右括号就一直出栈并累加到一个值直到遇到左括号，这个累加值就表示这对括号的得分。如此周而复始到字符串结尾即可。
直接将ReID头加入检测网络会造成跟踪性能大的下降，从而造成过多IDSW。本文探究了失败的原因，并提出了一种简单有效的解决方案。
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视觉Transformer（ViT）作为卷积神经网络（CNNs）的一种可行替代方案的出现，源于多头自注意力机制的成功应用。与标准卷积相比，多头自注意力机制提供了全局感受野。
你在使用编辑器写代码的时候是否思考过这个问题：如果少写了一个大括号或中括号，编辑器就会提示错误，这种做法是怎么做到的呢？ 其实这个检测就可以通过栈模型来实现，括号的数量总是匹配出现的，并且都是与最近的一个匹配。我们可以编写代码来实现这个检测的功能。具体实现思路如下：
【导读】在构建机器学习模型的时候，你是否遇到过类样本不平衡问题？本文就讨论一下如何解决不同程度的类样本不平衡问题。本文整理了数据科学研究者Devin Soni发布的一篇博文的主要内容，分析了不平衡类的
电机转子、机床主轴、风机叶轮、汽轮机转子、汽车零部件、汽车轮胎和空调风叶等旋转零部件在制造过程中都需要经过动平衡才能平稳正常地运转。一个不平衡的转子在其旋转过程中对其支承结构和转子本身产生一个压力,并导致振动。动平衡系统通过检测旋转主轴的振动、相位和转速，告知转子不平衡点，通过加重或是减重的方式来校正动平衡。
不幸的是，刚才那个表达式不能匹配 010)12345678 或 (022-87654321 这样的“不正确”的格式。
树的平衡检测是指判断一棵树是否为平衡二叉树，即每个节点的左右子树高度差不超过1。在本文中，我们将深入讨论如何实现树的平衡检测算法，提供Python代码实现，并详细说明算法的原理和步骤。
SSL的加密为了平衡安全和效率，做了很多工作，为了SSL的加密过程足够安全，SSL引入了很多密码：
2-3-4树是一种阶为4的B树。它是一种自平衡的数据结构，可以在O(lgn)的时间内查找、插入和删除，这里的n是树中元素的数目。2-3-4树和红黑树是等价的，也就是每个红黑树都可以转化为一颗2-3-4树，每个选择操作也和2-3-4树中的分裂操作对应。 2-3-4树是这样一种数据结构，满足如下性质: 1) 每个节点每个节点有1、2或3个key，分别称为2-node，3-node，4-node。 2) 每个节点的keys把区间进行了划分，以4-nde为例，key1、key2、
我们都写过这样的表达式: ( 5 + 6 ) * ( 7 + 8 ) / ( 4 + 3 )
今天跟大家推荐一篇前几天新出的投向TPAMI的论文：Imbalance Problems in Object Detection: A Review，作者详细考察了目标检测中的不平衡问题（注意不仅仅是样本中的不平衡问题）及其解决方案，是目标检测领域目前最新的也是非常独特的综述。
paper链接:https://arxiv.org/abs/1909.00169.pdf
作者：ChenJoya 知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/82371629 本文已由作者授权转载，未经允许，不得二次转载。 本文介绍了一篇关于目标检测中不平衡的综述论
长尾目标检测是一项具有挑战性的任务，近年来越来越受到关注。在长尾场景中，数据通常带有一个Zipfian分布(例如LVIS)，其中有几个头类包含大量的实例，并主导了训练过程。相比之下，大量的尾类缺乏实例，因此表现不佳。长尾目标检测的常用解决方案是数据重采样、解耦训练和损失重加权。尽管在缓解长尾不平衡问题方面取得了成功，但几乎所有的长尾物体检测器都是基于R-CNN推广的两阶段方法开发的。在实践中，一阶段检测器比两阶段检测器更适合于现实场景，因为它们计算效率高且易于部署。然而，在这方面还没有相关的工作。
利用栈检测括号符号的匹配 我们知道我们在编程中，如果我们的括号符不匹配的话，编译器会报错，检测原理就是通过栈的机制。 检测通过相同符号的数量以及符号是否匹配 比如我们有一个字符串"[()]" 遇到开放符号就push，遇到闭合符号就看栈顶是不是与这个闭合符号相匹配 如果一个'['在(没有闭合的话，那么这个符号就是错误的。
在目标检测中，人们更关注的往往是模型结构，而在训练过程中投入的注意力相对较少。但是训练过程对于一个目标检测器来说同样关键。在本工作中，作者仔细回顾了检测器的标准训练过程，发现在训练过程中，检测性能往往受到不平衡的限制。这种不平衡往往包括三个方面：sample level（样本层面），feature level（特征层面），objective level（训练目标层面），为了上述三个不平衡对检测性能的影响，本文提出了Libra R-CNN，一个针对目标检测平衡学习的简单有效框架。该框架集成了三个组件：IoU-balanced sampling，balanced feature pyramid，balanced L1 loss，分别对应解决上述的三个不平衡。基于这些改造，Libra R-CNN在AP上的提升有两个多点，可以说是简洁高效。
在使用二叉搜索树的时候会出现 一个问题，就是树的一条分支会有很多层，而其他的分支却只有几层，就像下面这样： 如果数据量够大，那么我们在某条边上进行增删改查的操作时，就会消耗大量的时间。我们花费
在使用二叉搜索树的时候会出现 一个问题，就是树的一条分支会有很多层，而其他的分支却只有几层，就像下面这样：
学习正则表达式的最好方法是从例子开始，理解例子之后再自己对例子进行修改，实验。下面给出了不少简单的例子，并对它们作了详细的说明。
在学习栈前，脑海中对这个词只有一个印象：客栈 栈是什么 栈（有时称为“后进先出栈”）是一个项的有序集合，其中添加移除新项总发生在同一端。 这段话初学者是懵逼的，别急，往下看。 对栈的一般操作： Stack() 创建一个空的新栈。 它不需要参数，并返回一个空栈。 push(item)将一个新项添加到栈的顶部。它需要 item 做参数并不返回任何内容。 pop() 从栈中删除顶部项。它不需要参数并返回 item 。栈被修改。 peek() 从栈返回顶部项，但不会删除它。不需要参数。 不修改栈。 isEmpty
大多数实际的分类问题都显示了一定程度的类不平衡，也就是当每个类不构成你的数据集的相同部分时。适当调整你的度量和方法以适应你的目标是很重要的。如果没有这样做，你可能会在用例的上下文中为一个没有意义的度量
今天刷的是一道关于链表操作的简单题目，一道关于括号的中等难度题目。可见链表、括号类题目还是频繁出现的，可以有针对性地练习下。
最近很忙，就不参加了，但是思路永远不会缺席。整体来说题目和我以前比的不太一样。都是给了数据，要求学生有熟练处理数据的能力。我想也就是Python，Matlab，R也行，可惜了我觉得没有几个用的。
下面，我们需要对这个hello,world程序做一个基本的解释，首先是包，然后是函数
红黑树是平衡二叉查找树的一种。为了深入理解红黑树，我们需要从二叉查找树开始讲起。 BST 二叉查找树（Binary Search Tree，简称BST）是一棵二叉树，它的左子节点的值比父节点的值要小，
负载平衡是一种在真实服务器集群中分配IP流量的方法，可提供一个或多个高度可用的虚拟服务。在设计负载均衡拓扑时，重要的是要考虑负载均衡器本身的可用性以及它背后的真实服务器。用C编写的类似于layer3, 4 & 7交换机制软件，具备我们平时说的第3层、第4层和第7层交换机的功能。
（0415增加简单的反流程混淆功能，满足日常使用需要，不再更新，转向ILSpy，见12点后面） Reflector过期？这可不行！自己动手吧！ 看雪上拿到Reflector 7.0的源码，根据自己需要稍作修改，自己编译，就这么简单！ 为了便于使用，自己做了一些修改： 1，移除所有授权相关代码和资源 2，移除所有报告错误相关代码和资源 3，移除ReflectorInstaller相关代码和资源，大小由4.3M（混淆压缩）变成2.8M（未混淆压缩） 4，增加代码着色，原来只有黑色和深绿色，看起来要命。类名红色，
Technical Evolution of Bounding Box Regression
在机器学习的实践中，我们通常会遇到实际数据中正负样本比例不平衡的情况，也叫数据倾斜。对于数据倾斜的情况，如果选取的算法不合适，或者评价指标不合适，那么对于实际应用线上时效果往往会不尽人意，所以如何解决数据不平衡问题是实际生产中非常常见且重要的问题。
即将发布的Linkerd 2.10版本增加了一个新的不透明（opaque）端口特性，进一步扩展了Linkerd为所有TCP流量提供零配置互TLS的能力。关于这一特性，在Slack和GitHub上的Linkerd社区已经提出了不少问题，因此本文将重点关注Linkerd实现这一功能的最重要的底层特性之一：协议检测。
今天向大家介绍一个跟踪不平衡学习问题的Github资源仓库，文末附其中 7 篇相关综述论文下载。
今天来介绍一下目标检测算法中RetinaNet，这篇论文是CVPR2018的作品，Kaiming He大神也是作者之一，同时这篇论文提出的Focal Loss也对工程上训练更好的目标检测模型做出了很大贡献，所以我们尝试理解一下这篇论文的思想。论文地址为：https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf
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