当你在下面的代码中的第1行输入"j<0"时,你得不到输出的原因可能是因为这个条件不满足,导致程序没有执行相应的输出语句。
要解决这个问题,你可以检查以下几个可能的原因:
总之,要解决这个问题,你需要仔细检查代码中的条件判断语句和逻辑,确保程序能够正确地执行到输出语句。如果有需要,你可以使用调试工具来帮助你找出问题所在。
每当我们听到神经网络的大名时,就会认为它里面有许许多多的隐藏层,但其实还有一种只有少量隐藏层的神经网络,浅神经网络只包含一到两层隐藏层。对浅神经网络的研究可以加强我们对深度神经网络内部运行机制的理解。...在上面的方程中: 下标i表示第i层,下标j表示该层的第j个神经元。 X是包含3个特征的输入向量。 W[i]j是第i层第j个神经元的权值。 b[i]j 是第i层第j个神经元的偏置。...Z[i]j 是第i层第j个神经元的中间输出。 A[i]j 第i层第j个神经元的最终输出。 Sigma 是sigmoid激活函数。它的数学定义是: ?...那么为什么不能将它初始化为0或者其它什么值呢?接下来通过我们的浅层神经网络来理解这个问题。 让我们用0或者其它值来初始化第一层的权重矩阵W1,和第二层的权重矩阵W2。...在本文中,我们学习了浅层神经网络的数学原理。尽管我已经尽可能详细的解释了其中的所有内容,如果你感觉欠缺某些知识,请查看我之前的帖子,或者在下面的评论区中提问。
第三层循环不过是将第二层的内容进行逐次累加, 也就是第二层循环的第 n 次累加结果, 正好是第 n+1次的倒数第二条结果. 如果将这样的结果进行向后传递, 就可以将第三层循环减掉了....方案三 时间复杂度再往下降, 好吧, 我承认, 下面这段代码是我看到网上其他大佬的方案后才恍然大悟的. 恕在下愚钝....因为这个方法不是咱想出来的, 咱就不分析他是如何出来的了, 简单看一看她为什么能够求出结果值. 当遍历到$i 的位置时, maxHere 保存了 i-1 的最大和....这感觉就像是大名鼎鼎的 NP 问题, 当答案摆在你面前时, 你能够轻而易举的验证它, 但如果不告诉你答案, 你就是得不到它. 让我想起了我当初学数学的时候, 很多题目给我的感觉也是这样....我虽然英语是个渣渣, 但是 public cost class 这些词, 我一看就会, 为什么? 每天都在写, 想不会都难啊. 说下来, 如何解决上面的问题呢? 简单说, 多做题.
/ 示例 1: 输入: [ [1,1,1], [1,0,1], [1,1,1] ] 输出: [ [1,0,1], [0,0,0], [1,0,1] ] / 示例 2: 输入...: [ [0,1,2,0], [3,4,5,2], [1,3,1,5] ] 输出: [ [0,0,0,0], [0,4,5,0], [0,3,1,0] ] 解题思路: 题目要求我们将原矩阵中...如果我们直接在遍历的过程中填充,就会改变原始的矩阵,导致之后遍历到的 元素0 可能不属于原始的矩阵,而是前面填充得来的,这样就得不到想要的结果了。...当我们遍历完整个矩阵的元素后,也就知道了所有 元素0 出现的位置,只需要再遍历一次,当遍历到的元素 位置在被标记了的行或者列中,就使用0填充给。 整个矩阵遍历完,也就完成了零矩阵。...if(R[i] == 1 || C[j] == 1){ //将标记了的行和列里面的元素用0填充 matrix[i][j] = 0;
你可以在下面找到 VGG-16 网络多个层中滤波器的特征可视化。在查看它们时,希望你能观察到生成模式的复杂性如何随着进入网络的深度而增加。 ...代码详解 思路大致如下:我们从包含随机像素的图片开始,将它输入到评估模式的网络中,计算特定层中某个特征图的平均激活,然后计算输入图像像素值的梯度;知道像素值的梯度后,我们继续以最大化所选特征图的平均激活的方式更新像素值...当我们将噪声图输入到我们的网络中时,forward 方法就会计算出第一层的输出结果;第二层的输入是前一层 forward 方法的输出结果;以此类推。...我的想法是:当我们从低分辨率开始时,我们会得到低频模式。放大后,放大后的模式图相比直接用大尺度图像优化生成的模式图有较低的频率。...因此,在下一次迭代中优化像素值时,我们处于一个更好的起点,看起来避免了局部最小值。这有意义吗?为了进一步减少高频模式,我在放大后稍微模糊了图像。
你可以在下面找到 VGG-16 网络多个层中滤波器的特征可视化。在查看它们时,希望你能观察到生成模式的复杂性如何随着进入网络的深度而增加。 Layer 7: Conv2d(64, 128) ?...代码详解 思路大致如下:我们从包含随机像素的图片开始,将它输入到评估模式的网络中,计算特定层中某个特征图的平均激活,然后计算输入图像像素值的梯度;知道像素值的梯度后,我们继续以最大化所选特征图的平均激活的方式更新像素值...当我们将噪声图输入到我们的网络中时,forward 方法就会计算出第一层的输出结果;第二层的输入是前一层 forward 方法的输出结果;以此类推。...我的想法是:当我们从低分辨率开始时,我们会得到低频模式。放大后,放大后的模式图相比直接用大尺度图像优化生成的模式图有较低的频率。...因此,在下一次迭代中优化像素值时,我们处于一个更好的起点,看起来避免了局部最小值。这有意义吗?为了进一步减少高频模式,我在放大后稍微模糊了图像。
第二个版本理解了很久,因为我不知道为什么要使用这种结构更新最终就能够得到正确值,比如:在更新当前行i时,难道就不需要考虑第i+1行后的元素么?这种遍历顺序不会影响答案?为什么不会?...当我遍历第i行时,当前的tail必须减去i-1行的最小和第i+1行的最小,这还不能导致正确答案,还忽略了第i-1行的max减去第i+1行的min,以及第i+1行的max减去第i-1行的最小。...在上述更新过程中,我们需要考虑第i行后面的最小元素,交叉更新能够省略这种比较,高明。 ?...证明一个结论:(第i行的元素没必要和第i+1行后的元素比较,而是只需考虑前i-1行的最小最大即可) 如果第i+1行的最大最小均小于全局的最大最小,容易看出一定得不到最大的diff。...和head - max{i+1}中的一个 此时,当遍历第i+1行时,我们可以得到当前可能的最大diff: max{i+1} - min{i-1} > tail - min{i+1} min{i+1}
这倒不是说这些题目类似,而是它们都会用到某一个特定的函数,或者会用到某一个特定的算法。这里我要整理一下常见的列表操作和容易犯错的地方。 一、列表的输入 即从控制台读取输入,然后创建列表。...2、二维列表的输入和创建 二维列表复杂一些,可以以矩阵来辅助理解二维列表。像点的坐标这类的数据,有x和y坐标,最适合用二维列表。它的创建和输出可以通过下面的方式。...由于items中第0、3、6个元素是矩阵matrix的第一列,所以对于每一行来说,循环起始的位置应该是:i * 3 ,然后终止于 i * 3 + 3。...所以这里我一定要特别的指出来,比如在下面这段代码里: 矩阵的加法: # 矩阵相加 def addMatrix(a, b): matrix = [] for i in range(len(...里面什么都没有,那下面我怎么能通过下标来访问matrix中的元素呢?!!!!所以,当我访问行为 i 列为 j 的元素时,系统就一定会报错,而且一定是下标溢出错误。这就是原因所在。
Uji表示输入层第i个神经元到循环层第j个神经元的权重。Wji表示循环层第t-1时刻的第i个神经元到循环层第t个时刻的第j个神经元的权重。...上式中 是第l层神经元的加权输入(假设第l层是循环层); 是第l-1层神经元的加权输入; 是第l-1层神经元的输出; 是第l-1层的激活函数。 ? 所以, ?...在式5中, 表示t时刻误差项向量的第i个分量; 表示t-1时刻循环层第i个神经元的输出值。 我们下面可以简单推导一下式5。 我们知道: ? 因为对W求导与Uxt无关,我们不再考虑。...例如,当我们依次输入: 我 昨天 上学 迟到 了 神经网络的输出如下图所示: ? 其中,s和e是两个特殊的词,分别表示一个序列的开始和结束。...其中,N是词典中包含的词的个数。假设一个词在词典中的编号是i,v是表示这个词的向量,Vj是向量的第j个元素,则: ? 上面这个公式的含义,可以用下面的图来直观的表示: ?
同时,各个公司在面试的过程中,或多或少都直接或间接问到过排序相关的内容(毕竟面试官不知道问什么时,都会用排序算法来救救场。不要问我是怎么知道的...)...02 从“插入排序”说起 为什么要先讲插入排序的原因,是因为我觉得插入排序是最容易理解的一个,而且插入这个词有一定的神秘感(好吧,反正我不觉得冒泡最容易理解,谁没事一天去观察吐泡泡?)...插入排序:就是炸金花的时候,你接一个同花顺的过程。(标准定义:在要排序的一组数中,假定前n-1个数已经排好序,现在将第n个数插到前面的有序数列中,使得这n个数也是排好顺序的) ?...示例: 输入:[3,1,2,4] 输出:[2,4,3,1] 输出 [4,2,3,1],[2,4,1,3] 和 [4,2,1,3] 也会被接受。...我们只需要遍历数组,当我们遇到偶数时,将其插入到数组前最近的一个为奇数的位置,与该位置的奇数元素交换。为了达成该目的,我们引入一个指针 j,来维持这样一个奇数的位置。
大家想一个问题,当我们要填充第三行的值的时候,我们需要用到第一行的值吗?答是不需要的,不行你试试,当你要填充第三,第四….第 n 行的时候,第一行的值永远不会用到,只有填充第二行的值时才会用到。...根据公式 dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1],我们可以知道,当我们要计算第 i 行的值时,除了会用到第 i - 1 行外,其他第 1 至 第 i-2 行的值我们都是不需要用到的...为了方便描述,下面我们用arr (i,j)表示矩阵中第 i 行 第 j 列的值。从 0 开始哈,就是说有第 0 行。 (1)、显然,矩阵(1, 0) 的值相当于以往的初始化值,为 1。...你可以对一个单词进行如下三种操作: 插入一个字符 删除一个字符 替换一个字符 示例 1: 输入: word1 = "horse", word2 = "ros" 输出: 3 解释: horse -> rorse...当我们要计算图中 (i,j) 的值的时候,在案例1 中,我们值需要用到 (i-1, j) 和 (i, j-1)。(看图中方格的颜色) ?
该输入数据顺序通过神经网络的不同层,并在最终输出层产生输出或预测。数据从输入层流向输出层的整个过程称为前向传播。我们将在下面看到前向传播的细节。 第 2 步:现在有了输出,我们计算输出中的损失。...神经网络中的前向传播 NN 基本上由三种类型的层组成。输入层、隐藏层和输出层。通过 NN 的数据流是这样的: 数据第一次在网络中向前流动时,将需要训练神经网络的输入或特征输入到输入层的神经元中。...因为在输入层中z 只是输入与其权重相乘的总和(不是前一个神经元的激活输出)。 这里的梯度由下式给出, 其中 w 是分别连接 L-1 层和 L 层节点 k 和 j 的权重。...k 是前一个节点,j 是后继节点。但是这可能会引发一个新的问题:为什么是wjk而不是wkj呢?这只是在使用矩阵将权重与输入相乘时要遵循的命名约定。...但是当我们在隐藏层计算梯度时,我们必须单独计算损失函数相对于激活函数的导数,然后才能在上面的公式中使用它。 这个方程与第一个方程几乎相同(损失函数相对于权重的推导)。但在这里有一个总结。
示例1: 输入:n = 3 输出:4 说明: 有四种走法 示例2: 输入:n = 5 输出:13 提示: n范围在[1, 1000000]之间 分析 要上到第n阶台阶,只能从第n-1,n-...如果n==1时,我下面开的dp数组是dp(2);但是我初始化数组时,dp[2] 此时是越界的;代码就会崩掉; 建议:为了防止上述情况出现,我们注意默认值记得先判断一下哦; 题解 class Solution....给数组多加一列用来标记状态;就是我下面使用的方法; 2.创建f,g表(一维数组),f[i]是i位置偷时获得的最大金额;g[i]是i位置不偷时,获得的最大金额,那么i位置获得的最大金额就是二者取大的max...子数组 是数组中的一个连续部分。 示例 1: 输入:nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 输出:6 解释:连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6 。...示例 2: 输入:nums = [1] 输出:1 子数组概念 什么是子数组,子数组就是数组中连续位置的几个数;比如[2,5,4,6],那么子数组就是[2],[5],[4],[6],[2,5],[2,5,4
反而有时候顾及的太多,本应该做的事情错过了,怪谁呢?我跟大家不同的是无论什么事情,先做了再说吧! 说起过拟合,那么我的问题是: (1)什么是过拟合? (2)为什么要解决过拟合问题?...通过上图我们可以观察到,使用L1正则项时,两者相交点常在坐标轴上,也就是 w1,w2 中常会出现0;而L2正则项与等值线常相交于象限内,也即为 w1,w2 非0。因此L1正则项时更容易得到稀疏解的。 ...) 而使用L1正则项的另一个好处是:由于L1正则项求解参数时更容易得到稀疏解,也就意味着求出的参数中含有0较多。因此它自动帮你选择了模型所需要的特征。...; Dropout的具体流程如下: 对l层第 j 个神经元产生一个随机数 : 将 l 层第 j 个神经元的输入乘上产生的随机数作为这个神经元新的输入: 此时第 l 层第 j 个神经元的输出为...(3)提前终止 由第一副图可以看出,模型在验证集上的误差在一开始是随着训练集的误差的下降而下降的。当超过一定训练步数后,模型在训练集上的误差虽然还在下降,但是在验证集上的误差却不在下降了。
大家好,又见面了,我是全栈君。 I NEED A OFFER!...Input 输入有若干组数据,每组数据的第一行有两个正整数n,m(00<=m<=10000) 后面的m行,每行都有两个数据ai(整型),bi(实型)分别表示第i个学校的申请费用和可能拿到...输入的最后有两个0。 Output 每组数据都相应一个输出,表示Speakless可能得到至少一份offer的最大概率。用百分数表示,精确到小数点后一位。...要求得到至少一份offer的最大概率,能够转化为求都得不到offer的最小概率。...要么选这座大学 得不到offer (dp[j-a[i].x]*a[i].y)。
同一个单元格内的字母不允许被重复使用。例如,在下面的 3×4 的矩阵中包含单词 "ABCCED"(单词中的字母已标出)。...二、示例2.1> 示例 1:【输入】board = [["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]], word = "ABCCED"【输出...】true2.2> 示例 2:【输入】board = [["a","b"],["c","d"]], word = "abcd"【输出】false提示:• m == board.length• n = board...通过回溯我们才能从错误的路径中跳脱出来,继续去寻找矩阵board中的下一个字符‘S’,那么后续我们在第2行第4列找到了‘S’,然后发现可以找到一条“正确的路径”,就可以返回结果为true。....length; for (int i = 0; i j = 0; j j++) if
01 PART 不同路径 该题很容易出现在各大厂的面试中,一般会要求手写,所以需要完整掌握。 不同路径:一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角,起始点在下图中标记为“Start”。...我们定义DP[i][j]表示到达i行j列的最多路径。同时,因为第0行和第0列都只有一条路径,所以需要初始化为1。 ?...本文所有代码均在leetcode上进行过测试运行。 算法思想才是最重要的。 03 PART 代码优化 上面的答案,如果在面试时给出,可以给到7分,后面3分怎么拿,我们真的需要用一个二维数组来存储吗?...但是这里观察一下,每一个格子可能的路径,都是由左边的格子和上面的格子的总路径计算而来, 对于之前更早的数据,其实已经用不到了。如下图,计算第三行时,已经用不到第一行的数据了。 ?...那我们只要能定义一个状态,同时可以表示左边的格子和上面的格子,是不是就可以解决问题?所以我们定义状态dp[j],用来表示当前行到达第j列的最多路径。
参考链接: C++ strtoull() 我的主力博客:半亩方塘 为了更好地解释下面的代码,先来介绍一些背景知识,在我的计算机中, char 类型占 8 个比特位,那么, unsigned char...,即 0 ~ 4294967295,共 4294967296 个数,接下来看下面的代码: 这是我写在 Emacs 上的代码,运行结果如下图: 下面对上图的运行结果进行解释: unsigned...当我们所赋的值为 负值 时,如以上代码中变量 c 的情形,给它一个值 -10,最后将 c 的值赋给 d 后输出,得到 d = 246,即给 c 变量赋值 -10 后,它的值变为 246,这是为什么呢?...,此即为最后的结果 ( 二 )、 让我们把目光转回到第一个代码片段,将 unsigned char j 赋一个超出其表示范围内的 正值 258 后,将 j 的值赋给 k,最后输出 k = 2,即 j...观察第一个代码片段中第 11 行之后的部分,一个有符号数 i 与一个无符号数 u 相加的情形,最后得到 4294967264 这么一个奇怪的数字,而不是像希望的一样得到 -32 ,这是为什么呢?
为什么当我运行程序时我的信不对齐?!在代码中一切看起来都很完美! 你可能在你的 println()语句中使用了制表符和空格的混合。许多文本编辑器在你按下 TAB 键时只会将光标移动 4 个空格。...请注意,在第 14 行,我将值2.71828182845904523536存储到名为 e 的变量中,但当我在第 24 行打印出该值时,只有2.718281828459045出现。...在下面开始了由大括号包围的一块代码,大括号里面的东西缩进了一层。这段代码被称为 if 语句的“主体”。 当 if 语句的条件为真时,if 语句的主体中的所有代码都会被执行。...当 if 语句的条件为假时,主体中的所有代码都会被跳过。你可以在 if 语句的主体中有任意多行代码;它们将作为一组被执行或跳过。 注意,当我运行代码时,我输入了17作为我的年龄。...这意味着当前面的if语句为假时,语句if ( bmi <= 16.0 )才会被考虑。 每当我的学生对此感到困惑时,我都会给他们一个类比。(有点粗糙,但似乎有所帮助。)
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