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1.线性表(linear list)是n个具有相同特性的数据元素的有限序列。 线性表是一种在实际中广泛使用的数据结构,常见的线性表:顺序表、链表、栈、队列、字符串... 2.线性表在逻辑上是线性结构,也就说是连续的一条直线。但是在物理结构上并不一定是连续的,线性表在物理上存储时,通常以数组和链式结构的形式存储。
23. 处理偏差和方差 以下是处理偏差和方差问题最简单的公式: • 如果具有较高的可避免偏差,那么增加模型的大小(如:增加神经网络的隐藏层或者神经元) • 如果是高方差,那么增加训练集。 如果你可以增加神经网络的大小,并且可以无限制的增加数据集,那么你可以在很多机器学习问题上都做得很好。 在实践中,增加神经网络的大小会导致你遇到计算上的问题,因为神经网络规模越大,训练的就越慢了,你也许会竭尽全力去寻找训练集,但是网络上的猫咪图片是有限的。 不同的神经网络架构对于你的问题将会有不同的偏差和方差。最近
Array:它是数组,申明数组的时候就要初始化并确定长度,长度不可变,而且它只能存储同一类型的数据,比如申明为String类型的数组,那么它只能存储S听类型数据
Android提供了LRUCache类,可以方便的使用它来实现LRU算法的缓存。Java提供了LinkedHashMap,可以用该类很方便的实现LRU算法,Java的LRULinkedHashMap就是直接继承了LinkedHashMap,进行了极少的改动后就可以实现LRU算法。
16、Collection接口 Collection是最基本的集合接口,一个Collection代表一组Object,即Collection的元素(Elements)。一些Collecti
本质上布隆过滤器是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。
栈是最简单的数据结构,也是最重要的数据结构。它的原则就是后进先出(LIFO),栈被使用于非常多的地方,例如浏览器中的后退按钮,文本编辑器中的撤销机制,接下来我们用Python来具体实现这个数据结构。
【题目】 给定一组字符,使用原地算法将其压缩。 压缩后的长度必须始终小于或等于原数组长度。 数组的每个元素应该是长度为1 的字符(不是 int 整数类型)。 在完成原地修改输入数组后,返回数组的新长度。 进阶: 你能否仅使用O(1) 空间解决问题? 示例 1: 输入: ["a","a","b","b","c","c","c"] 输出: 返回,输入数组的前个字符应该是:["a","2","b","2","c","3"] 说明: "aa"被"a2"替代。"bb"被"b2"替代。"ccc"被"c3"替代。
一、字典介绍 字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合,字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于:字典当中的元素是通过键来存取的,而不是通过偏移存取。 1、字典的主要属性 *通过键而不是偏移量来读取 字典有时称为关联数组或者哈希表。它们通过键将一系列值联系起来,这样就可以使用键从字典中取出一项。如果列表一样可以使用索引操作从字典中获取内容。 *任意对象的无序集合 与列表不同,保存在字典中的项并没有特定的顺序。实际上,Python将各项从左到右随机排序,以便快速查找。键提供了字典中项的象征性位置(而非物理性的)。 *可变,异构,任意嵌套 与列表相似,字典可以在原处增长或是缩短(无需生成一份拷贝),可以包含任何类型的对象,支持任意深度的嵌套,可以包含列表和其他字典等。 *属于可变映射类型 通过给索引赋值,字典可以在原处修改。但不支持用于字符串和列表中的序列操作。因为字典是无序集合,根据固定顺序进行操作是行不通的(例如合并和分片操作)。字典是唯一内置的映射类型(键映射到值得对象)。 *对象引用表(哈希表) 如果说列表是支持位置读取对象的引用数组,那么字典就是支持键读取无序对象的引用表。从本质上讲,字典是作为哈希表(支持快速检索的数据结构)来实现的。一开始很小,并根据要求而增长。此外,Python采用最优化的哈希算法来寻找键,因此搜索是很快速的。和列表一样字典存储的是对象引用。 2、常见的字典操作 可以查看库手册或者运行dir(dict)或者help(dict),类型名为dict。当写成常量表达式时,字典以一系列"键:值(key:value)”对形式写出的,用逗号隔开,用大括号括起来。可以和列表和元组嵌套 操作 解释 D1={} 空字典 D={'one':1} 增加数据 D1[key]='class' 增加数据:已经存在就是修改,没有存在就是增加数据 D2={'name':'diege','age':18} 两项目字典 D3={'name':{'first':'diege','last':'wang'},'age':18} 嵌套 D2['name'] 以键进行索引计算 D3['name']['last'] 字典嵌套字典的键索引 D['three'][0] 字典嵌套列表的键索引 D['six'][1] 字典嵌套元组的键索引 D2.has_key('name') 方法:判断字典是否有name键 D2.keys() 方法:键列表 list(D) 获取D这个字典的的KEY的 MS按字典顺序排序成一个列表 D2.values() 方法:值列表 'name' in D2 方法:成员测试:注意使用key来测试 D2.copy() 方法:拷贝 D2.get(key,deault) 方法:默认 如果key存在就返回key的value,如果不存在就设置key的value为default。但是没有改变原对象的数据 D2.update(D1) 方法:合并。D1合并到D2,D1没有变化,D2变化。注意和字符串,列表好的合并操作”+“不同 D2.pop('age') 方法:删除 根据key删除,并返回删除的value len(D2) 方法:求长(存储元素的数目) D1[key]='class' 方法:增加:已经存在的数据就是修改,没有存在就是增加数据 D4=dict(name='diege',age=18) 其他构造技术 D5=dict.fromkeys(['a','b']) 其他构造技术 dict.fromkeys 可以从一个列表读取字典的key 值默认为空,可指定初始值.两个参数一个是KEY列表,一个初始值 >>> D4 {'a': None, 'b': None} >>> D5=dict.fromkeys(['a
ArrayList可以理解为动态数组, 根据MSDN的说法, 就是Array的复杂版本. 与数组相比, 它的容量能动态增长. ArrayList是List接口的可变数组的实现. 实现了所有可选列表操作, 允许包括null在内的所有元素.
关联数组是 PHP 中使用最广泛的一种数据类型,PHP 内置多种操作关联数组的函数,对开发人员来说,要从中找出最有效,最合适自己所开发程序的方法来操纵这些数组。
轴的概念 :轴是NumPy模块里的axis,指定某个axis就是沿着axis做相关操作
本文结构: 学习曲线是什么? 怎么解读? 怎么画? ---- 学习曲线是什么? 学习曲线就是通过画出不同训练集大小时训练集和交叉验证的准确率,可以看到模型在新数据上的表现,进而来判断模型是否方差偏高或
红外雨量计是一种常用于雨量观测和监测的仪器。它通过感测雨滴落入雨斗的时间和数量,来计算出雨量数据。在不同的雨量场景下,红外雨量计的数据处理算法需要进行优化。本文将介绍在不同雨量场景下如何优化红外雨量计的数据处理算法。
这篇文字讲述时间和空间,但肯定不是去理解牛顿的绝对时空观,也不会去理解爱因斯坦狭义相对论的理论。
优化算法,尤其是填入的这几个参数无法阻止模型梯度发散,所以决定换个优化算法试试,具体见下文。
如果舍弃部分 >= 0.5,则舍入行为与 ROUND_UP 相同;否则舍入行为与 ROUND_DOWN 相同。
列表增加数据无非就是把数据增加到已有的列表序列当中来,首先我们要知道一个点,什么时候需要我们去增加数据?比如我们注册一个账号,判断用户是否能注册这个账号,不能注册就提示用户,如果可以注册那么用户注册后我们就要把这个新注册的账号添加到已有的列表中来,这个时候用到的就是列表增加操作。
这是 LeetCode 上的「1449. 数位成本和为目标值的最大数字」,难度为 「困难」。
集合(set) discard删除数据时如果集合里面没有那个数据什么也不做,集合相减可以直接用-,+*/都不能用
arraylist这个数据结构比较简单,总体来说,arraylist 底层结构是数组,他的很多方法都是从数组上面演变而来的,下面分析下arraylist的扩容机制,
数组和链表是两种基本的数据结构,他们在内存存储上的表现不一样,所以也有各自的特点。
Set 用它最主要的功能就是去除数组重复内容,它是没有顺序且不能重复的集合,所以不能通过索引去获取值。
本文实例讲述了Yii框架数据库查询、增加、删除操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/7483064
一.数组: 1.定义: (1)数组就是一个变量,用于将相同数据类型的数据储存在内存中 (2)数组中的每一个数据元素都属于统一数据类型 2.基本要素: (1)标识符: 和变量一样,在计算机中,数组也要有一个名称,称为标识符,用于区分不同的数组 (2)数组元素: 当给出数组名称,即数组标识符后,要向数组中存放数据,这些数据就称为数组元素 (3)数组下标: 在数组中为了正确地得到数组的元素,需要对它们进行编号,这样计算机才能去存取,这个编号就称为数组下标 (4)元素类
重点介绍: Vector、ArrayList都是以数组的形式存储在内存中,所以查询效率高,新增和删除效率不高,但是Vector被Synchronized修饰,所以线程是安全的,ArraryList线程不安全。 LinkedList则以链表的形式进行存储,所以查询效率底,新增和删除效率高,并且线程不安全。
for((i=0;i<=6;i++)) # 定义for循环,变量i 的值为0 它小等于6的这个范围,进行自动增加数数 do # 数组角标默认从0开始 # 角标前4位数组的元素 格式化 if [ $i -le 3 ] # 进行判断,$i 循环次数在3次呢,等于控制数组的前3个元素 then # 条件成立就进行 b[$i]=`echo ${b[$i]} | awk '{printf("%04d",$0)}'`
// 数组索引值为浮点型 // array 小数点索引值 不会增加数组长度,但是如果后面又加了array索引值 赋值,赋值在第几位,前几位长度就都有了 // 不占用数组元素个数,不改变数组长度,以key:value形式存在 var arr1 = []; arr1[0.5] = 2; arr1[1] = 3; console.log(arr1); // [ <1 empty item>, 3, '0.5': 2 ] console.log(arr1.length); arr1[3] = 3; console.
队列的特性是先进先出。每次数据出去只能的队列的头部,每次数据进来只能加在队列的尾部。 队列实现一般有两种方式,线性队列,链表队列。
在深度学习中,尤其是在处理图像相关任务时,卷积和反卷积(转置卷积)都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色,但用途和工作原理有所不同。
今天我们来给大家介绍下在Vue开发中我们经常会碰到的一种需求场景,就是在form中我们需要动态的增加组件模块,效果如下:
我们都知道,在关系数据库中,为了保证数据完整性,我们都会使用一个叫做触发器的玩意。今天我就基于Django信号机制实现类似触发器的效果,在此之前我先简单介绍一下触发器。
1、人家告诉你ECS、RDS即有通用属性,又包含自己的特有属性,很明显考的是面向对象中的继承。
从图中可以得知如果是使用小批量梯度下降法,看来是可以接受的,如果是使用批量梯度下降,有些事情是错误的。
数组(Array)是指一组数据的集合,其中的每个数据被称作元素,在数组中可以存放任意类型的元素。
(一)实现课程信息打印、查询、录入、删除、修改功能。 (二)实现学生信息打印、查询、录入、删除、修改功能。 (三)课程信息、学生信息交互,实现选课管理端根据学生已有学分进行选课。(包括帮助学生选课或删除学生已选课) (四)管理端系统设置。仿真加密系统,实现密码防护、修改密码、注销功能。其中密码防护功能实现用户多次输入密码错误,系统将进入休眠状态,等待一段时间后用户才能重新输入密码,防止用户恶意登录。 (五)菜单功能选择,保证用户正常使用系统。 (六)各菜单界面交互,提升系统流畅度,用户使用效率及营造良好用户体验环境。 (七)vector容器动态储存信息
stripplot()可以自己实现对数据分类的展现,也可以作为盒形图或小提琴图的一种补充,用来显示所有结果以及基本分布情况。
完整工具类 /** * 加、减、乘、除 高精度计算工具类 * @author lyl 20190191 * */ object UtilsBigDecimal { // 需要精确至小数点后几位 const val DECIMAL_POINT_NUMBER:Int = 2 // 加法运算 @JvmStatic fun add(d1:Double,d2:Double):Double = BigDecimal(d1).add(BigDecimal(d2)).s
上回说到,我们主要实现了排课系统的后台数据的定义以及每个数据对象之间的关系,这一次我们就来批量增加一些数据,为了给后面的排课算法进行测试。
深度学习工程师被称为“炼丹工程师”,自然是因为在日常工作中需要各种各样的调参工作。虽然因为Google的研究使得AutoML这两年大热,但是对于大部分人来说,还没有机器玩得起AutoML,而且手动调参数也是一门必备的技能。
还记得我们的Raw格式吗?听闻老哥说,为了方便大家做各种转换emmmmm,但是我学的都是png的深度图,给哥们整个措手不及,真有你的。
Java 8 对自带的排序算法进行了很好的优化。对于整形和其他的基本类型, Arrays.sort() 综合利用了双枢轴快速排序、归并排序和启发式插入排序。这个算法是很强大的,可以在很多情况下通用。针对大规模的数组还支持更多变种。我拿自己仓促写的排序算法跟Java自带的算法进行了对比,看看能不能一较高下。这些实验包含了对特殊情况的处理。
该集合如其名字一样,是先创建一个新的数组,然后将旧的数组copy到新数组中,再切换数组引用。并且该数组是在每次添加时都会执行以上流程,所以不建议在多写入的场景使用。
在一个典型的对象检测管道中,网络会在中间层输出很多候选框proposals(Bounding Box-BB)。在这个阶段输出的BB大多数都会关联同一个检测对象,这个时候需要一个方法来合并这些BB成为一个对象检测框,除了FP之外。Non-maximum-suppression(NMS)通过空间距离结合并交比(IOU)完成聚类划分,对每个cluster只保留得分最高的BB,这种方法中文也被称着-非最大抑制。
“如果我能获得更多的训练数据,我的模型精度就会大大提高”,“我们应该通过API获得更多的数据”,“源数据质量太差,我们无法使用”。
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