前两篇内容为栈和队列的顺序结构的实现,栈和队列都是特殊的线性表,线性表除了有顺序结构以外,还有线性结构. 一.线性表的链形结构--链表 使用顺序存储结构好处为实现方式使用数组方式,顺序是固定的.所以查询某个位置的元素特别容易,时间复杂度为O(1),但是当增加或者删除时,会需要将操作元素后面的元素整体向左或者向右平移.时间复杂度为O(n).所以当线性表查询操作多于增删操作,优先使用顺序存储结构的线性表:当线性表增删操作多于查询操作,则优先使用链式存储结构的线性表. 线性表的链式存储结构的特点是用一

#!/usr/bin/python class TreeNode(object): def __init__(self,data = 0,left = None,right = None): self.data = data self.left = left self.right = right class Bitree(object): def __init__(self,root=None): self.root = root def is_empty(self): if self.root

How to Write and Publish a Scientific Paper: 7th Edition(科技论文写作与发表教程)(11.04更新) 重要通知: 最近开题报告已差不多告一段落,准备发力写论文了.我会根据自己写论文的实践,从找期刊到发表的过程记录下来.记录的过程从第6章开始,我会用不同颜色的自己标注出来,其顺序大体和<科技论文写作与发表教程>的目录相似.欢迎大家讨论拍砖. 目 录 第一部分 一些基本常识 第1章 什么是科研写作第2章 历史回顾第3章 走进科技写作第4章 何

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation U-Net:用于生物医学图像分割的卷积网络 摘要 要想成功地训练一个深度网络需要大量的数以千计的有标记的样本,这已经成为了业内共识.在本文中,我们提出了一种网络和相应的训练策略,它依赖于强大的数据扩充技术,以更有效地使用可用的有标记的样本.该体系结构由捕获context的contracting路径和实现精确定位的symmetric expanding路径构成.我们表明这

当要实现如上图那样表现转化率等漏斗形图表时,可以这么做: 1.选择表格,点击“插入”-->“二维条形图”-->堆积条形图类型: 2.点击选中图表,点击”设计“-->“选择数据”: 将“前占位”数列排前位.“前占位”的列值为:(总占位值-数量)/2. 3.右键点击图表纵坐标轴,菜单中点击“设置坐标轴格式”.对话框中选择“逆序类别”,将上到下的坐标顺序反向排列,符合表格的排列方式. 4.点击图表中“前占位”条柱,将填充颜色设为“无填充颜色”.并将“图列”标签删除. 5.适当调整蓝条柱的分类间

前言 最近有一个idea需要去验证,比较忙,看完Mask R-CNN论文了,最近会去研究Mask R-CNN的代码,论文解析转载网上的两篇博客 技术挖掘者 remanented 文章1 论文题目:Mask R-CNN 论文链接:论文链接 论文代码:Facebook代码链接:Tensorflow版本代码链接:] to compute the exact values of the input features at four regularly sampled locations in each

近期一直被树形结构整的非常头大,又是递归.又是循环.可是,好在我们在经历了千辛万苦后.最终弄出来了.事实上就是组织机构的常规操作,有些是我们过度设计.有些是我们想错了.而对数的逻辑读取,我们就属于想错了的类型.今天拿出来和大家分享.主要是树形结构在数据库的读取问题! 原始: 在最開始.我们对树的查询,肯定是从最简单的select開始.我们如今回想一下: 定义: 表名:tb_tree 字段:id(主键),title(标题),parentId(父节点id) 举例: 1.查找树中的全部顶级父节点(辈份

论文地址:在长短时记忆中学习内在的稀疏结构 论文代码:https://github.com/wenwei202/iss-rnns 引用格式:Wen W, He Y, Rajbhandari S, et al. Learning intrinsic sparse structures within long short-term memory[C]. nternational Conference on Learning Representations, 2018. 摘要 模型压缩对于递归神经网络

一.RCNN,fast-RCNN.faster-RCNN进化史 本节由CDA深度学习课堂,唐宇迪老师教课,非常感谢唐老师课程中的论文解读,很有帮助. . 1.Selective search 如何寻找有效的候选框,最开始的就是这个方法. 寻找方法就是一开始把一幅图像,分割成无数个候选框构造而成的(convert regions to boxes) 然后根据一些色彩特征.把候选框进行融合,框数量变小了,框变大:效果就是逐渐.慢慢找到最好的框 . 2.R-CNN(CVPR 2014) 图像中的候选框

很多牛逼的公司都宣称在建立数据科学部门,这个部门该如何组建,大家都在摸石头过河. O‘reilly Strata今年 六月份发布了报告 <Analyzing the Analyzers>,比较清晰的阐述了数据科学部门所需要的不同角色及其技能.重点内容翻译如下: 数据科学家的分类研究方法 自我认识 请被调查者用常用的5级标准(从完全同意到完全不同意)来回答 “我觉得自己是一个XX” 这样的问题,能够获得数据科学家的自我认识结果.调查结果将数据科学家分为以下四类:Data Businesspeop

前言 1.CSS    cascading   stylesheet  级联样式表 ,外观显示(页面内容显示的方式).CSS文档以.css作为后缀    2.w3c推荐页面文件定义      数据和结构   html      样式             css      行为             javascript 正文 CSS(cascading style sheets,层叠式样式表) 作用:设置HTML页面的布局和样式 css的语法  选择器{样式属性;样式属性} HTML中引入

神经网络是从生物领域自然的鬼斧神工中学习智慧的一种应用.人工神经网络(ANN)的发展经历的了几次高潮低谷,如今,随着数据爆发.硬件计算能力暴增.深度学习算法的优化,我们迎来了又一次的ANN雄起时代,以深度学习为首的人工神经网络,又一次走入人们的视野. 感知机模型perception 不再处理离散情况,而是连续的数值,学习时权值在变化,从而记忆存储学到的知识 神经元输入:类似于线性回归z =w1x1+w2x2 +⋯ +wnxn= wT・x(linear threshold unit (LTU))

在深度学习中,文本分类的主要原型:Text  label,坐边是输入端“X”,右边是输出端“Y”.行业baseline:用BoW(bag of words)表示sentences(如何将文本表达成一个数字的形式),然后用LR或者SVM做回归.中英文做自然语言处理主要区别,中文需要分词(启发式Heuristic, 机器学习.统计方法HMM.CRF))深度学习:从端到端的方式,以不掺和人为的计算,从X到Y暴力粗暴的学习.通过很隐层(包含大量线性和非线性的计算)试图模拟数据的内在结构.新手推荐用kr

由于项目需要,用U-NET跑一个程序来对医学影像进行分割(segmentation),因此跑去看了下这篇论文(paper),下面会介绍一下U-Net的框架及要点,如果哪里有写的不对的,或者好的建议,欢迎提出并纠正. 论文地址:https://arxiv.org/abs/1505.04597 1. 概要 U-Net通俗来讲也是卷积神经网络的一种变形,主要其结构经论文作者画出来形似字母U(见图 1),因而得名U-Net.整个神经网络主要有两部分组成:收缩路径(contracting path)和扩展

SeetaFace Engine是一个开源的C++人脸识别引擎,它可以在不依赖第三方的条件下载CPU上运行.他包含三个关键部分,即:SeetaFace Detection,SeetaFace Alignment和SeetaFace Identification,这三个步骤对建造一个真实可靠的人脸识别应用系统来说是充要的. SeetaFace Detection采用漏斗形级联结构来进行多视图人脸检测,这种方法能在检测的准确度和速度之间达到良好的折衷平衡.对于FDDB数据集,SeetaFace De

文章来自周纵苇大佬的知乎,是Unet++模型的一作大佬,其在2019年底详细剖析了Unet++模型,讲解的非常好.所以在此做一个搬运+个人的理解. 文中加粗部分为个人做的注解.需要讨论交流的朋友可以加我的微信:cyx645016617,也可以加入我建立的一个氛围超好的AI算法交流群.我只是一个在智能算法路上缓慢前行的应届混子. 参考目录: 目录 1 铺垫 2 展开 3 主体 4 高潮 5 最后一提 1 铺垫 在计算机视觉领域,全卷积网络(FCN)是比较有名的图像分割网络,医学图像处理方向,U-N

本文标题:Oracle递归查询:使用prior实现树操作 本文链接:http://yedward.net/?id=41 本文版权归作者所有,欢迎转载,转载请以文字链接的形式注明文章出处. Oracle递归查询:使用prior实现树操作 时间:2014年08月03日  浏览:8467次 oracle树查询的最重要的就是select…start with…connect by…prior语法了.依托于该语法,我们可以将一个表形结构的数据以树的顺序列出来.在下面列述了oracle中树型查询的常用查询方

官方资料:Chrome Developer Tools: Network Panel 一.chrome Developer Tools:Network Panel 从网络面板中可以获取很多有用信息,如详细的时间数据,http请求头响应头,cookies,WebSocket数据. 通过分析这些数据,可以知道哪个资源加载耗时最久,谁发起的网络请求,这些对性能优化很有帮助. 这些数据的获取都是通过一个api来完成的,Resource Timing API. 我们不需要知道它的实现原理,只要知道它能提供

摘自:http://www.cnblogs.com/linjiqin/archive/2013/06/24/3152674.html oracle树查询的最重要的就是select…start with…connect by…prior语法了.依托于该语法,我们可以将一个表形结构的以树的顺序列出来.在下面列述了oracle中树型查询的常用查询方式以及经常使用的与 树查询相关的oracle特性函数等,在这里只涉及到一张表中的树查询方式而不涉及多表中的关联等. 1.准备测试表和测试数据 1 2 3 4

1.编写函数,实现从键盘上输入一个小写字母,将其转化为大写字母. #include<stdio.h> int zhuanhua(char s); void main(){ char s; printf("请输入一个字符:"); scanf("%c",&s); printf("转化前为:%c\n",s); s=zhuanhua(s); printf("转化后为:%c\n",s); } int zhuanhua