本文讲解了 Java 中可变参数的知识,给出了可变参数的定义语法、应用场景和面试题,并给出了样例代码
参考文章来源:http://blog.csdn.net/pengwill97/article/details/54850852 题目在这里:HDU.1342 最近在练习DFS,就找了一些题来做,力求自我总结,有所收获,这个是第一道题目。 首先,深度优先搜索(DFS,Depth-First Search )是搜索手段中的一种,总某个状态开始,不断转移状态直到状态无法转移,然后就退回到上一步的状态,继续转移到其他状态,重复以上过程,直到找到最终的解,所以看上去用递归来写会比教简单。
上周在《来看一道"简单的"C语言面试题》中分享了一道题,所谓纠正后的代码也是漏洞百出,所幸读者在留言区已经指出,在这非常感谢。
函数是一组一起执行任务的语句。每个C程序至少有一个函数,即main,所有最简单的程序都可以定义其他函数。您可以将代码划分为单独的函数。如何在不同的函数之间划分代码取决于你,但从逻辑上讲,划分是这样的,即每个函数执行特定的任务。
本文翻译自A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks,原作者保留版权。
假设我们在实现一个方法A,但是因为某种原因,这个方法A设计的不够好,我们需要重新设计一个方法B来代替方法A,因为很多客户程序中已经在使用旧版本的方法A了,如果简单地删除掉旧的方法A,使用老版本方法A的客户程序将无法工作,因此必须考虑兼容性。这个时候,我们应该同时保留A和B两个方法。那么我们会希望告知客户程序现在有一个全新的方法B可供使用,但此时客户程序并不知道已经存在一个新的方法B,那么又该如何做呢?
虚假的统计线索在这几年已经逐渐引起了人们的关注,比如去年被广泛讨论的BERT是如何在NLI任务中利用数据集中的词汇统计线索来做出更可能是正确的预测,比如带有"not"的判断更可能是正确的。
@SafeVarargs 是jdk1.7引入的适用于可变参数与泛型能够更好结合的一个注解。
可能很多人还不了解特性,所以我们先了解一下什么是特性。想想看如果有一个消息系统,它存在这样一个方法,用来将一则短消息发送给某人:
题目 给定一个常数 K 以及一个单链表 L,请编写程序将 L 中每 K 个结点反转。例如:给定 L 为 1→2→3→4→5→6,K 为 3,则输出应该为 3→2→1→6→5→4;如果 K 为 4,则输出应该为 4→3→2→1→5→6,即最后不到 K 个元素不反转。
预处理阶段:预处理器cpp根据编译文件以“#”开头的命令,读取系统头文件stdio.h(.h结尾的表示头文件,.c表示可执行文件)的内容,并把它插入到程序文本中,得到一个新的文件。
一年半以前,一篇《真正的商业图表可视化之道布道篇》,刷新了很多人对作图的认识。 一年半过去了,PowerBI都进化成这样了,而不变的东西继续保持不变,对《真正的商业图表可视化之道-布道篇》无需任何调整,依然还是那样。 强烈推荐用PowerBI或Excel作图的战友们了解该文:《真正的商业图表可视化之道-布道篇》。
给出两个 非空 的链表用来表示两个非负的整数。其中,它们各自的位数是按照 逆序 的方式存储的,并且它们的每个节点只能存储一位数字。
mv 命令(简称 move)用于将文件和目录从一个位置重命名并移动到另一个位置。 命令的语法如下:
如果您现在对反射还不太了解的话,那么可以先看看这篇博文,来粗略的了解一下反射吧。什么是反射
Polynomial Life: the Structure of Adaptive Systems
缺省参数是在函数定义时指定的默认值,当调用函数时未提供该参数的值时,将使用缺省值。使用缺省参数可以简化函数调用,提高代码可读性。但需注意,过多使用缺省参数可能导致代码难以理解和维护。
ICLR2014 OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks ILSVRC2013 winner
“注解”这个词,可谓是在Java编程中出镜率比较高,而且也是一个老生常谈的话题。我们之前在聊Spring相关的东西时,注解是无处不在,之前我们简单的聊过一些“注解”的相关内容,比如在Spring中是如何进行“注解”组合的。因为注解在Java编程中还是比较重要的,所以我们今天的博客就把注解的东西给系统的介绍一下,当然我们会依托于具体的实例。 “注解”说白了就是存储数据的一种方式,如果注解单拎出来功能也就一般,如果将“注解”与Java的“反射机制”相结合,那么可以做的事情就多了。也就是说,你可以通过反射来读取“
本文是对 Jon Gjengset 写的新书 《Rust for Rustaceans》样章第二章的中文试译初稿。出于对 Jon 的尊敬,以及想了解 Jon 眼中的 Rust ,我打算翻译一下这本书。发出来让大家看看翻译效果,欢迎指正。
在任何领域内,高手的一个特点是,它能在一瞬间对局面的好坏有一个比较准确的判断。例如对于围棋高手而言,假设当前棋盘有5处落子位置,像李世石和柯洁这样的高手,他们能在很快的时间内衡量这几个位置的好坏,而且衡量的准确度远比普通棋手高。
Shopping in Mars is quite a different experience. The Mars people pay by chained diamonds. Each diamond has a value (in Mars dollars M). When making the payment, the chain can be cut at any position for only once and some of the diamonds are taken off the chain one by one. Once a diamond is off the chain, it cannot be taken back. For example, if we have a chain of 8 diamonds with values M3, 2, 1, 5, 4, 6, 8, 7, and we must pay M
设置神经网络参数的过程就是神经网络的训练过程。只有经过有效训练的神经网络模型才可以真正地解决分类或者回归问题使用监督学习的方式设置神经网络参数需要有一个标注好的训练数据集。监督学习最重要的思想是,在一直答案的标注数据集上,模拟给出预测结果要尽量逼近真实的答案。通过调整神经网络中地参数对训练数据进行拟合,可以使得模块对未知的样本提供预测的能力在神经网络优化算法中,最常用的方法是反向传播算法(backpropagation)。反向传播算法的具体工作原理如下图
这篇文章来自商汤科技,是OpenImage竞赛的冠军方案,本文对物体检测中的分类和回归任务的冲突问题进行了重新的审视,并给出了一个为不同任务分别生成特征图的方案,取得了很好的效果。
看问题,洗牌,显然是一个随机算法了。随机算法还不简单?随机呗。把所有牌放到一个数组中,每次取两张牌交换位置,随机 k 次即可。
作者:pishi,腾讯 PCG 后台开发工程师 布隆过滤器是一种具有空间优势的概率数据结构,用于回答一个元素是否存在于一个集合中这样的问题,但是可能会出现误判——即一个元素不在集合但被认为在集合中。 相信大家对布隆过滤器(Bloom Filter,BF)都不陌生,就算没用过也听过。布隆过滤器是一种具有空间优势的概率数据结构,用于回答一个元素是否存在于一个集合中这样的问题,但是可能会出现误判——即一个元素不在集合但被认为在集合中。 布隆过滤器可用于避免缓存穿透、海量数据快速查询过滤之类的场景。但是,大家真的了
动态规划(Dynamic Programming,简称DP)是运筹学的一个分支,它是一种通过将复杂问题分解成多个重叠的子问题,并通过子问题的解来构建整个问题的解的算法。在动态规划中,有几个核心概念需要理解:
https://leetcode-cn.com/explore/interview/card/top-interview-questions-easy/1/array/29/
在 Java 中,函数是一段可重复使用的代码块,用于执行特定的任务。函数通常接收一些输入参数(可以有也可以没有),并且可以返回一个值(也可以没有返回值)。
本文主要介绍了计算机视觉领域中的卷积神经网络在图像分类、物体检测、语义分割和人脸识别等任务中的应用。通过详细的实战案例,展示了如何使用卷积神经网络解决实际问题。同时,本文还介绍了如何使用 TensorFlow 实现卷积神经网络,包括数据读取、网络结构、训练和评估等步骤。
0x00 前言 程序员应该无所畏惧,所以,一起来推导数学公式吧! 上文我们分享了 Bloom Filter 的基本原理和代码实现,在文章的结尾提到了 BF 的误判率以及几个重要参数的选取,我们只给出了最后的公式,而没有具体的推导过程。 这是会被狠狠地挑战的,本着追根刨底的精神,我们推导一下 BF 相关的数学公式。 文章结构 本文会分享关于 BF 的三个知识点: 错误率公式的推导 最佳哈希函数个数的推导 BF 的基数估计公式,即如何计算 BF 中的元素个数 0x01 背景补充 错误率 错误率有两种:
假如现在有n个求婚者,被分别标记为1,2,3…N,她们将按顺序被你面试,你每次都必须选择接受或不接受,一旦你接受了其中一个,那么就无法面试后面的人。因此你必须在无法面试后面的人的情况下选出当下最优者。
模块化是程序设计过程中很重要的思想,将复杂的计算过程外包给其它函数,可以简化代码结构
给出一个数组,再给定一个数target,如果数组中有两个数的和等于target,那么返回这两个数的索引,如果说有多对数都符合条件则返回第一对,返回的结果用一个长度为2的数组保存,并且返回的数组按升序排列:
一、背景介绍 水泵在数据中心空调水系统中为冷冻水循环和冷却水循环提供动力,是重要的冷源设备。某数据中心1栋包含冷冻泵,冷却泵,补水泵及其配套设备,但投入使用,至今已运行数年,期间没有进行过预防性的大修,设备各部位可能出现磨损、老化变形等现象,导致设备各部位配合尺寸出现变化,易造成主要部件磨损,使性能下降或损坏,有很大的故障隐患,间接会影响冷机的运行及机房末端的正常供冷。 2015年,R水泵厂家对1栋水泵的运行情况进行了测试,采用声音传导的方法,如下图所示,总结出现的故障问题如下表所示。 名称编号故障描述处理
给定一个包含 [0, n] 中 n 个数的数组 nums ,找出 [0, n] 这个范围内没有出现在数组中的那个数。
1960年,英国计算机科学家霍尔提出了一种高效的排序算法——快速排序。其核心思想是选定一个基准元素,将需排序的数组分割成两部分。其中一部分都比基准元素小,另一部分都比基准元素大。接着对这两部分分别进行快速排序,最后通过递归完成整个排序过程。这种算法效率高,被广泛应用。
大家对Paxos的看法基本是“晦涩难懂”,虽然论文和网上文章也很多,但总觉得“云山雾罩”,也不知道其具体原理以及到底能解决什么问题。
Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969715313164?via%3Dihub#bb0020 “如果我们知
机器人的开发语言一般为C、C++、C++ Builder、VB、VC等语言,主要取决于执行机构(伺服系统)的开发语言;而机器人编程分为示教、动作级机器人编程语言、任务级编程语言三个级别;机器人编程语言
首先规定一个木棍和一个木炭可以组合成一个火把,再给出两种操作,操作一是可以用一根木棍去换根木棍,操作二是可以用根木棍去换一个木炭,初始时有一根木棍,问最少进行多少次操作可以得到个火把(组成火把的过程不花费操作次数,换句话说,只要有至少个木棍和个木炭即可达成目标)。
众所周知,RNA(核糖核酸) 是生物体内重要的遗传信息载体。构成RNA的碱基主要有4种,即A(腺嘌呤)、G(鸟嘌呤)、C(胞嘧啶)、U(尿嘧啶) 。虽然RNA是单链结构的,但在我们的身体里,RNA中的部分碱基往往会相互配对,形成复杂的二级结构。如图一所示,一条长长的RNA单链,其内部互相配对形成复杂的网络结构。
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
线性表中在逻辑结构上相邻的数据元素存储在相邻的物理存储单元中,即通过数据元素物理存储的相邻关系来反映数据元素之间逻辑上的相邻关系。
先简单谈一谈 attention 模型的引入。以基于 seq2seq 模型的机器翻译为例,如果 decoder 只用 encoder 最后一个时刻输出的 hidden state,可能会有两个问题(我个人的理解)。
在边界内做事情:从数学上可以证明N个任意随机数的排序,复杂度不可能比N乘以log(N)更低,这是数学给出的极限(边界)。
前几天在Python最强王者交流群【修素】问了一个Python处理text文本数据的实战问题。问题如下:
项目链接:https://github.com/in3rsha/sha256-animation
卷积网络(convolutional network),也叫做卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。例如时间序列数据(可以认为是在时间轴桑有规律地采样形成的一维网格)和图像数据(可以看做二维的像素网格)。
日常开发中,一个常见需求是判断一个元素是否在一个集合中。比如当你在浏览器中输入一个网址的时候,浏览器会判断网址是否在黑名单里。通常的解决方案是直接查询数据库,看看是否存在相关的记录,不过这往往会比较慢,于是我们又会引入缓存来提升速度,可是当数据比较多的时候,缓存会消耗大量的内存。有没有既速度快又节省内存的解决方案呢?本文介绍一种算法:布隆过滤器(Bloom filter)。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云