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2019Java面试题：为什么使用hashmap需要重写hashcodes和equals方法？

总的来说，Java中的集合（Collection）有两类，一类是List，再有一类是Set。你知道它们的区别吗？前者集合内的元素是有序的，元素可以重复；后者元素无序，但元素不可重复。...所谓冲突，即两个元素通过散列函数H得到的地址相同，那么这两个元素称为“同义词”。这类似于70个人去一个有100个椅子的饭店吃饭。散列函数的计算结果是一个存储单位地址，每个存储单位称为“桶”。...设一个散列表有m个桶，则散列函数的值域应为［0，m-1］。解决冲突是一个复杂问题。冲突主要取决于：（1）散列函数，一个好的散列函数的值应尽可能平均分布。（2）处理冲突方法。...你当然可以不按要求去做了，但你会发现，相同的对象可以出现在Set集合中。同时，增加新元素的效率会大大下降。...如果你改写了equal()方法，令两个实际不是一个对象的两个实例在逻辑上相等了，但是hashcode却是不等。

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Leetcode No.172 阶乘后的零

结果尾数中零的数量。示例 1: 输入: 3 输出: 0 解释: 3! = 6, 尾数中没有零。示例 2: 输入: 5 输出: 1 解释: 5!...说明: 你算法的时间复杂度应为 O(log n) 。思路一：计算阶乘这种方法速度太慢了，但却是一个好的起点。虽然不会在面试中实现它，但是你可以简单的描述它是个解决问题的办法之一。...解决这个问题的最简单的办法就是计算 n!，然后计算它的末尾数 0 个数。阶乘是通过将所有在 1和 n 之间的数字相乘计算的。例如，10!=10⋅9⋅8⋅7⋅6⋅5⋅4⋅3⋅2⋅1=3,628,800。...如果一个数字末尾有零，那么它可以被 10 整除。除以 10 将删除该零，并将所有其他数字右移一位。因此，我们可以通过反复检查数字是否可以被 10 整除来计算末尾 0 的个数。...思路二首先末尾有多少个 0 ，只需要给当前数乘以一个 10 就可以加一个 0。再具体对于 5!

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NOIP普及组套题_noip2019普及组试题

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。题目链接题目描述给定一个整数，请将该数各个位上数字反转得到一个新数。...新数也应满足整数的常见形式，即除非给定的原数为零，否则反转后得到的新数的最高位数字不应为零（参见样例2）。输入格式一个整数 N 输出格式一个整数，表示反转后的新数。...输入输出样例输入 #1 123 输出 #1 321 输入 #2 -380 输出 #2 -83 思路：将一个数各个数位上的数进行翻转，得到一个新数，注意如果是负数，反转之后的数还是负数...，除非给定的原数为零，反转后最高位数字不应为零，具体操作见代码。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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PyTorch学习系列教程：卷积神经网络【CNN】

经过这样设计的卷积操作已基本实现了从数学中卷积到神经网络中卷积的衍变，但还有最后一处调整：数学中的卷积操作是输入两个序列，得到一个新的序列，同时这两个序列可以长度不同，如果两个序列长度分别记作M和N的话...这里再次贴出DNN的网络架构，方便我们对比：对比DNN和CNN两种网络，可以窥探更深层的对比： CNN的网络结构体现的也是相邻网络层之间的连接关系，但这种连接仅考虑了小范围的输入，即局部连接而非全连接...虽然目前我个人未能理解这个名字的含义，但其功能却是非常直观和简单的——如果说卷积滤波器是用于局部特征提取的话，那么池化层可以看做是局部特征降维。...至于说为什么提取了这些局部特征就可以完成手写数字的识别——即区分哪个是0，哪个是1等等？...这里可以联想一下数字电路中逻辑判断的例子：对于由7个笔画组成的数字模板，当外圈全亮而中间不亮时为0，当右侧两个亮而其他不亮时为1。

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数字信号处理之卷积

试想，假设我们把15和25相加，那么我们只能得到40,；相反，如果我们把40分解成两个或多个数字的相加，那么这种分解会有无数种形式，比如1+39,2+38，-30.5+60+10.5。 ?...图5 上图是一个简单的卷积计算。输入信号x[n]有九个点，输入一个有四个脉冲反应h[n]的线性系统中，得到9+4-1输出信号y[n]。...上图中方块形状表示的即为平移和缩放的脉冲反应数值，钻石形状的点其值为0. 当输入信号是四个采样，经过有九个点的脉冲反应线性系统，其输出的结果与上图所示的方法结果相同。 ? 图7 ?...也就是说，当x[0]进入系统的时候，在n = 4的位置对应的脉冲反应为h[4]，其输出为x[0]*h[4]，当x[1]进入系统后，在n = 4的位置对应的脉冲反应为h[3],其输出结果为x[1]*h[3...假设有N个点的输入信号x[n],采样点从0-N-1，有M个点,脉冲反应为h[n]的线性系统，信号点从0-M-1。则这两个信号的卷积将输出有N+M-1个采样点的信号，下标从0-N+M-2。

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【05】消失的数字

hellohello~这里是土土数据结构学习笔记 1.消失的数字分析数组nums包含从0到n的所有整数，但其中缺了一个。请编写代码找出那个缺失的整数。你有办法在O(n)时间内完成吗？...思路1：先求出数组所有数的和sum1，因为是0~n连续的，只要一个数没有两个，所有我们求出所有两个0 ~n的数的和sum2，再将它们相减即可得到消失的数字图解如下：思路2：利用位操作符来求解...，详情点击这里查看：位与移位操作符详解按位异或操作符：相同为假，相异为真而两个相同的数字按位异或得出的结果却是0，因为它们所有位都相同 2.消失的数字完整代码求解方法一： int missingNumber...; } for(int i = 0; i<=numsSize;i++)//假设0~n的数都有两个 { sum-=i;//少了一个数的和减去没有少的得到消失的数字的负数 } return -sum...以上就是C语言消失的数字所有内容啦~ 大家有什么问题或者更好的方法欢迎写在评论区或私信我哦~ 完结撒花~

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禅与奶罩识别艺术（下）

人工神经网络虽然不具备真正的人格，但有一点却是相通的，那就是“贪”。 ? 但不管是训练样本的累积，还是计算能力的上限，资源总是有限的。...比如下图，坐标上有10个点，蓝色拟合曲线逐一穿过，看起来像一个完美的拟合，似乎我们已经看透了这一分布规律的本质。 ? 但是如果有第11个点，它真的会继续落在蓝线上吗？...所以这里改用手写数字识别项目作为案例，搭建简单的卷积神经网络，并且对比Dropout的效果。该项目是Kaggle的入门级比赛，且用到了著名的MNIST手写数字数据集。...为节省计算开销和减少等待时间，训练的迭代次数已设为1，所以得到的各项结果参数当然偏低，这并非所用的方法有问题。...如果正确地添加了Dropout，则得到的验证精度(val_acc)应为0.7390。而其他的指数，如训练精度(acc)却大致相等。可见，Dropout的作用是消解过拟合，提高模型泛化能力。 PS.

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C++002-C++变量和数据类型1

二：控制器控制器是整个计算机的大脑，控制着各个部件的协调运行，比如有条不紊的从存储器中取出程序指令，然后译码，根据得到的译码指令，驱动运算器工作，或根据运算器得到的计算结果和状态做出相应的控制等。...打印机和显示器虽然原理不同，但都是计算机的输出设备。...) 3、short int至少应为16位（2字节） 4、long int至少应为32位数据类型及类型大小 1.unsigned 不影响变量存储的大小,仅影响变量取值的范围 2.指针的大小位寻址空间大小...cout<<n/100<<endl;//输出百位数字 return 0; } 题目描述：秒数时间转换转换时间转化。...本文为输入语句，变量类型，类型的长度，以及数字转换的常见案例。

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C++002-C++变量和数据类型1

二：控制器控制器是整个计算机的大脑，控制着各个部件的协调运行，比如有条不紊的从存储器中取出程序指令，然后译码，根据得到的译码指令，驱动运算器工作，或根据运算器得到的计算结果和状态做出相应的控制等。...打印机和显示器虽然原理不同，但都是计算机的输出设备。...) 3、short int至少应为16位（2字节） 4、long int至少应为32位数据类型及类型大小 1.unsigned 不影响变量存储的大小,仅影响变量取值的范围 2.指针的大小位寻址空间大小...cout<<n/100<<endl;//输出百位数字 return 0; } 题目描述：秒数时间转换转换时间转化。...本文为输入语句，变量类型，类型的长度，以及数字转换的常见案例。

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除自身以外数组的乘积（LeetCode 238）

示例 1：输入: nums = [1,2,3,4] 输出: [24,12,8,6] 示例 2：输入: nums = [-1,1,0,-3,3] 输出: [0,0,9,0,0] 提示： 2 <= nums.length...可以先计算给定数组所有元素的乘积，然后对数组中的每个元素 x，将乘积除以 x 求得除自身值以外的数组乘积。然后这样的解决方法有一个问题，就是如果输入数组中出现 0，那么这个方法就失效了。...= i { p *= v } } products[i] = p } return products } 4.2 左右乘积列表我们不必将所有数字的乘积除以给定索引处的数字得到相应的答案...，而是可以利用索引处左侧的所有数字乘积和右侧所有数字的乘积相乘得到答案。...对于数组 L，L[0]应该是 1，因为第一个元素的左边没有元素。对于其他元素：L[i]=L[i-1]*nums[i-1]。同理，对于数组 R，R[length-1] 应为 1。

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（附静电的思考和吐槽）

尽管字体大小可能会发生变化并且偏离8倍，但重要的是行高不会。例如，段落字体大小可以为15像素，但行高应为8的倍数，因此24px是可以接受的值。 ?...为iOS导出16×16像素的图标将得到16、32和48像素的完美呈现的图标如果你打算使用其他尺寸的图标，建议你在16X16像素的网格上设计，并在20x20的像素网格上设计另一个版本。...对于375pt宽的屏幕，我建议使用以下设置： ? 尽管这不是完美的8pt，但是却是适用于这种尺寸屏幕的最好方式 ?...是图标会糊掉吗？还是其它负面因素？作者并没有特别指出。...须知，栅格化系统只是设计方法中的一种，设计方法千差万别，殊途同归，我们可以了解，但如果单纯用开发工程师的眼光来做设计，那我相信，你可能最终就不是一个有创意的“设计师”，而是一个超级理性的“开发者”了。

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王继龙：面对信息化发展的二次革命，人类的选择与未来

当前人类社会正面临着信息化的二次革命，我们要以新的思维迎接挑战。王继龙清华大学网络研究院党委书记 01 世界是真实的吗？报告伊始，王继龙教授抛出问题：“世界是真实的吗？”...在引用数个物理学家的类似观点后，王继龙指出，数字化世界最显著的特点就是不连续，而我们生活的世界也是不连续的。或许，我们就在一个数字化的世界中生活，也许在一个数字的世界里创造了另一个数字世界网络空间。...但担忧也随之出现，二次信息化革命后，可能导致数据量上升，数据质量下降，无序趋势增强。在此情形下，我们是否会迎来危机文明？我们又是否会成为新文明的垫脚石？这是暂时无法回答的对未来的遥想和提问。...在物理时间，传说中，盘古开天辟地，带来了空间基准，从此有了东南西北和天地。而网络空间的空间基准尚未出现，数字孪生没有坐标，网络世界没有地图。...然而，这或许并不能算硅基文明的短板，而应为其长处，毕竟古代圣人就追求无欲无求。但这种人类自我修养的终极境界却是人工智能的原初世界。

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深度学习入门第四讲

我们人类可以很容易解决这个分割的问题，但是对于计算机程序来说却是个挑战。一旦图像被分割，那么程序需要把每个单独的数字分类。例如，我们想要我们的程序能识别上面的第一个数字 ? 是 5。...就像下一节会讨论的，我们给网络的训练数据会有很多扫描得到的 28 × 28 的手写数字的图像组成，所有输入层包含有 784 = 28 × 28个神经元。...更确切地说，我们把输出神经元的输出赋予编号 0 到 9，并计算出那个神经元有最高的激活值。比如，如果编号为 6 的神经元激活，那么我们的网络会猜到输入的数字是 6。其它神经元相同。...毕竟我们的任务是能让神经网络告诉我们哪个数字(0, 1, 2, . . . , 9 )能和输入图片匹配。...当然，这不是我们推断出 0 的唯一方式 —— 我们能通过很多其他合理的方式得到 0 (举个例子来说，通过上述图像的转换，或者稍微变形)。但至少在这个例子中我们可以推断出输入的数字是 0。

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H264 视频文件如何缩放分辨率？

具体的问题详情如下：将 800x600 的 H264 文件缩放成 400x300 的，大概的流程是先解码，得到 AVFrame 后对其做缩放操作，然后再编码，得到 AVPacket 后写入文件即可。...遇到这种情况不要慌，必现的问题先断点一下看看输入参数是否正确。 IDE 的断点调试是常见操作了，工程师进阶必备。...我猜想，提问者应该在设置编码的 AVCodecContext 时就已经指定好了缩放后的分辨率 400x300 ，但送去编码的 AVFrame 还是 800x600 的，这样编码的结果会是缩放的吗？...经过试验证明，编码的视频确实是 400x300 的，但画面却是从 800x600 截取的一部分，并没有显示完全，所以这样是不能起到缩放效果的。...问题三再仔细看提问者的代码，有必要在解码 avcodec_receive_frame 之前调用 av_frame_make_writable 吗？

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数字产品经理的学习力

已经有太多的书和文章，讲如何学习，这里只结合数字产品经理的技能，谈谈可立刻行动的三个方面：如何获得必要的广度？如何获得必要的深度？如何养成高效的学习习惯？ ---- 1....所以，经常有“我看了很多，有听了很多，但怎么感觉越多越乱，反而很那理出头绪了”的感觉。这就是个人缺少一个清晰的知识地图。那如何建立自己的知识地图呢？...这个过程中，两个小贴士是: 在第三步选取维度时，如果自己从0开始想很困难，可以参考一个既有的知识体系，比如《数字产品经理的培养》一文中的知识图谱，但要根据自己组织的情况调整；不要太过于看重知识地图的表达形式和表达细节...“以输出倒逼输入”的学习法，原则很像“费曼学习法”，但比费曼学习法来得更为深入彻底。...相比而言，遵从一个别人设定好的“发展体系”显然更快捷。于是，逃避这种压力，转而去依赖于既有的认证培训，“我拿到证了，难道还不优秀吗？”但本质的发展问题并没得到实质性解决。

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JavaScript sort() 方法你真的了解吗？

JavaScript sort() 方法你真的了解吗？有一次，我在刷 LeetCode 的时候，明明觉得没有问题，然而最后还是答案错误。经过调试发现原来问题出现在 sort() 这个数组方法。...sort 作为一个很常见的数组方法，却是数组方法中最复杂的方法之一。...那么问题来了，如果我们想要实现数字的升序排序或者降序排序，那该怎么办呢？这个时候我们得先了解一下它的用法。...即 a 和 b 是两个将要被比较的元素：如果 compareFunction(a, b) 小于 0 ，那么 a 会被排列到 b 之前；如果 compareFunction(a, b) 等于 0 ，a...compareFunction(a, b) 必须总是对相同的输入返回相同的比较结果，否则排序的结果将是不确定的。

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php中json_encode

对于 PHP 来说，通常使用 json_encode 方法将一个 PHP 组数，转换成前端可以解析的 json 字符串，这也是 PHP 手册上描述的内容，但事实是这样的吗？..., 'Sam' , 'Tom' ); echo json_encode( $a ); 当 JavaScript 请求到上面的代码，PHP 将解析数组 $a 为 json 字符串并返回到前端，但事实上在前端拿到的返回结果却是一个数组...，但这并不意味着二者可以划等号，比如 json 没有 length 属性，也不能进行数字索引，json 是键值对，而 JavaScript 的数组严格说来是没有"键"的，这和 PHP 的差异比较大。...本文开头的 PHP 代码中的数组是严格意义上的数字索引数组，json_encode 方法在处理这样的数组的时候会返回数组字符串，它需要同时满足两个条件：1. 数字索引数组，2. 索引值从 0 开始。...', 'person-2' => 'Sam', 'person-3' => 'Tom' ); echo json_encode( $c ); 这时前端得到的结果如下

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【图像处理】详解最近邻插值、线性插值、双线性插值、双三次插值「建议收藏」

上图是一个二维最近邻插值的定量俯视示意图，(x0, y0)、(x0, y1)、(x1, y0)、(x1, y1) 都是原图像上的坐标点，灰度值分别对应为 Q11、Q12、Q21、Q22。...上图是一个一维线性插值的定量示意图，x0 和 x1 都是原有的坐标点，灰度值分别对应为 y0 和 y1。...，但此时这种方法叫线性外插。...其中，(x0, y0)、(x0, y1)、(x1, y0)、(x1, y1) 均为原图像上的像素坐标点，灰度值分别对应为 f(x0, y0)、f(x0, y1)、f(x1, y0)、f(x1, y1)。...否则，若从输入图像出发来推算输出图像，输出图像的像素点可能出现无灰度值的情况。因为对图像进行缩放处理时，输出图像像素和输入图像之间可能不再有一一对应关系。

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妙用Python内置函数int()快速计算等比数列前n项和

(2**i for i in range(200))) 1606938044258990275541962092341162602522202993782792835301375 代码确实简洁了很多，但实际上这一行代码的内部工作原理与上面的循环代码是一样的...内置函数int()用来将其他形式的数字转换为整数，要求参数为整数、实数或合法的数字字符串，当参数为数字字符串时，还允许指定第二个参数base用来说明数字字符串的进制。...其中，base的取值应为0或2-36之间的整数，其中0表示按数字字符串的字面含义所隐含的进制进行转换。...>>> int('1'*200, 2) 1606938044258990275541962092341162602522202993782792835301375 结果完全正确，那么效率会有提高吗？...是的，运行效率有几百倍的提高，可见这个思路是非常有意义的。

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更好的数据胜过更高级的算法

换句话说，输入垃圾数据，得到的也是垃圾结果。如果我们的数据集经过了正确的清洗，那么即使是简单的算法也可以从中得到深刻的启发！...我们可以查看类别特征的分布图，以查看是否有不相关的类存在。在做工特征工程之前，我们也可以检查是否存在不相关的观察结果。...从上图中可以看到： “Composition”与“composition”相同 “asphalt”应为“Asphalt” “ shake-shingle”应为“ Shake Shingle” “asphalt...但是，在证明异常值无用之前，我们永远不要仅仅因为它是一个“大数字”就删除它，因为这个数字可能对我们的模型有很大帮助。这一点很重要：在删除异常值之前必须要有充分的理由，例如不是真实数据的可疑度量。...缺少数字数据对于缺少的数字数据，应标记并填充值。 1、使用缺失的指示变量标记观察结果； 2、为了满足没有任何缺失值的技术需求，用0填充原始丢失值。

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