在二维数组grid中，grid[i][j]代表位于某处的建筑物的高度。 我们被允许增加任何数量（不同建筑物的数量可能不同）的建筑物的高度。高度0也被认为是建筑物。 最后，从新数组的所有四个方向（即顶部，底部，左侧和右侧）观看的“天际线”必须与原始数组的天际线相同。 城市的天际线是从远处观看时，由所有建筑物形成的矩形的外部轮廓。 请看下面的例子。 建筑物高度可以增加的最大总和是多少？
在二维数组grid中，grid[i][j]代表位于某处的建筑物的高度。 我们被允许增加任何数量（不同建筑物的数量可能不同）的建筑物的高度。 高度 0 也被认为是建筑物。
“卷积”一词这个词一听，就把人吓跑了，好像数学中的复杂术语，但实际上并非如此。 实际上，如果您以前曾经使用过计算机视觉，图像处理或OpenCV，都用到了卷积，只是你不知道。 例如PS 中图像模糊 或 图像平滑；或者用过美图软件的；或 ppt里面的图像工具；都用到了卷积。
原题地址：https://leetcode-cn.com/problems/max-increase-to-keep-city-skyline/
比赛开始时，记录是空白的。你会得到一个记录操作的字符串列表 ops，其中 ops[i] 是你需要记录的第 i 项操作，ops 遵循下述规则： 整数 x - 表示本回合新获得分数 x "+" - 表示本回合新获得的得分是前两次得分的总和。题目数据保证记录此操作时前面总是存在两个有效的分数。 "D" - 表示本回合新获得的得分是前一次得分的两倍。题目数据保证记录此操作时前面总是存在一个有效的分数。 "C" - 表示前一次得分无效，将其从记录中移除。题目数据保证记录此操作时前面总是存在一个有效的分数。
从梯形的顶部的 m 个数字开始，在每个数字处可以沿左下或右下方向移动，形成一条从梯形的顶至底的路径。
vim中Nyy可以复制光标后的N行。有时我们不容易得出行数，这时可以用做标记的方法来制定复制范围：
（注1：如果有问题欢迎留言探讨，一起学习！转载请注明出处，喜欢可以点个赞哦！） （注2：更多内容请查看我的目录。）
好吧，这一节是留给处女座的，主要说如何用proc tabulate和proc report产生一个更加耐看的报告。有时候print、means和freq产生的报告形式太过于单一，我们可以用tabulate和report精雕细琢一下。 4.11 用proc freq为数据计数 4.12 用proc tabulate产生一个表格报告 4.13 为proc tabulate增加一个输出统计量 4.14 提升proc tabulate的输出外观 4.15 在proc tabulate输出的顶部 4.16 为proc
（第一部分 机器学习基础） 第01章 机器学习概览 第02章 一个完整的机器学习项目（上） 第02章 一个完整的机器学习项目（下） 第03章 分类 第04章 训练模型 第05章 支持向量机 第06章 决策树 第07章 集成学习和随机森林 第08章 降维 （第二部分 神经网络和深度学习） 第9章 启动和运行TensorFlow 第10章 人工神经网络 第11章 训练深度神经网络（上） 第11章 训练深度神经网络（下） 第12章 设备和服务器上的分布式 TensorFlow 第13章 卷积神经网络
任何问题都有其涉及的范围，称之为问题的“状态空间”，求解一个问题，就是在这个状态空间里的遍历与映射
列表推导是一种用于处理列表的简单单行语法，可让您访问列表的各个元素并对其执行操作。
之前有看过刘哇勇写的Chrome 控制台不完全指南,让我觉得瞬间对chrome的了解实在太浅了。对此特意了解了一番（也就是在他的博文上进行了一些总结和了解一些其它chrome使用方面的诀窍），写了两篇博文
银行内部的防盗安全装置已经激活。 给你一个下标从 0 开始的二进制字符串数组 bank ，表示银行的平面图，这是一个大小为 m x n 的二维矩阵。 bank[i] 表示第 i 行的设备分布，由若干 ‘0’ 和若干 ‘1’ 组成。 '0' 表示单元格是空的，而 '1' 表示单元格有一个安全设备。
Shiny 包含了许多用于布局应用程序组件的工具。本指南描述了以下应用程序布局功能特性：
1、 结合turtle库使用手册，读懂下列代码，并在jupyter编译器中运行观察结果：
前言 在嵌入式linux开发中，进行需要修改一下配置文件之类的，必须使用vi，因此，熟悉 vi 的一些基本操作，有助于提高工作效率。 一，模式 vi编辑器有3种模式：命令模式、输入模式、末行模式。掌握这三种模式十分重要： 命令模式：vi启动后默认进入的是命令模式，从这个模式使用命令可以切换到另外两种模式，同时无论在任何模式下只要按一下[Esc]键都可以返回命令模式。 输入模式：在命令模式中输入字幕“i”就可以进入vi的输入模式编辑文件。在这个模式中我们可以编辑、修改、输入等编辑工作，在编辑器最
前言 在嵌入式linux开发中，进行需要修改一下配置文件之类的，必须使用vi，因此，熟悉 vi 的一些基本操作，有助于提高工作效率。 一，模式 vi编辑器有3种模式：命令模式、输入模式、末行模式。掌握这三种模式十分重要： 命令模式：vi启动后默认进入的是命令模式，从这个模式使用命令可以切换到另外两种模式，同时无论在任何模式下只要按一下[Esc]键都可以返回命令模式。 输入模式：在命令模式中输入字幕“i”就可以进入vi的输入模式编辑文件。在这个模式中我们可以编辑、修改、输入等编辑工作，在编辑器最后一行显示一个“--INSERT--”标志着vi进入了输入模式。当我们完成修改输入等操作的时候我们需要保存文件，这时我们需要先返回命令模式，在进入末行模式保存。 末行模式：在命令模式输入“:”即可进入该模式，在末行模式中有好多好用的命令。 二，复制 a，复制整行 命令模式下，光标位于要复制的当前行，输入 yy b，复制一个单词 命令模式下，光标位于要复制的当前单词的第一个字母，输入 yw 三，黏贴 命令模式下，输入 p 四，删除 a，删除整行 命令模式下，光标位于要删除的所在行，输入 dd b，删除一个单词 命令模式下，光标位于要删除的单词的第一个字母，输入 dw 五，撤销 命令模式下，输入 u 六，跳转 命令模式下，输入 要跳转的行数，然后再输入 gg 如：要跳转到当前文件的第150行，输入 150gg
Kibana 是一个开源的数据分析和可视化平台，它是 Elastic Stack（包括 Elasticsearch、Logstash、Kibana 和 Beats）的一部分，主要用于对 Elasticsearch 中的数据进行搜索、查看、交互操作。
NumPy makes it possible to generate all kinds of random variables. NumPy使生成各种随机变量成为可能。 We’ll explore just a couple of them to get you familiar with the NumPy random module. 为了让您熟悉NumPy随机模块，我们将探索其中的几个模块。 The reason for using NumPy to deal with random variables is that first, it has a broad range of different kinds of random variables. 使用NumPy来处理随机变量的原因是，首先，它有广泛的不同种类的随机变量。 And second, it’s also very fast. 第二，速度也很快。 Let’s start with generating numbers from the standard uniform distribution,which is a the completely flat distribution between 0 and 1 such that any floating point number between these two endpoints is equally likely. 让我们从标准均匀分布开始生成数字，这是一个0和1之间完全平坦的分布，因此这两个端点之间的任何浮点数的可能性相等。 We will first important NumPy as np as usual. 我们会像往常一样，先做一个重要的事情。 To generate just one realization from this distribution,we’ll type np dot random dot random. 为了从这个分布生成一个实现，我们将键入np-dot-random-dot-random。 And this enables us to generate one realization from the 0 1 uniform distribution. 这使我们能够从01均匀分布生成一个实现。 We can use the same function to generate multiple realizations or an array of random numbers from the same distribution. 我们可以使用同一个函数从同一个分布生成多个实现或一个随机数数组。 If I wanted to generate a 1d array of numbers,I will simply insert the size of that array, say 5 in this case. 如果我想生成一个一维数字数组，我只需插入该数组的大小，在本例中为5。 And that would generate five random numbers drawn from the 0 1 uniform distribution. 这将从0-1均匀分布中产生五个随机数。 It’s also possible to use the same function to generate a 2d array of random numbers. 也可以使用相同的函数生成随机数的2d数组。 In this case, inside the parentheses we need to insert as a tuple the dimensions of that array. 在本例中，我们需要在括号内插入该数组的维度作为元组。 The first argument is the number of rows,and the second argument is the number of columns. 第一个参数是行数，第二个参数是列数。 In this case, we have generated a table — a 2d table of random numbers with five rows and three columns. 在本例中，我们生成了一个表——一个由五行三列随机数组成的二维表。 Let’s then look at the normal distribution. 让我们看看正态分布。 It requires the mean and the standard deviation as its input parameters. 它需
粮食生产需求的增加导致了农业任务所需劳动力的增加。在这一背景下，农业机器人成为满足不断增长的劳动力需求的关键。然而，农业技术绩效的不确定性已成为新技术采用者的主要关注点。
梯形的第一行有 mmm 个数字。从梯形的顶部的 mmm 个数字开始，在每个数字处可以沿左下或右下方向移动，形成一条从梯形的顶至底的路径。
First Steps of an Approach to the ARC Challenge based on Descriptive Grid Models and the Minimum Description Length Principle
算术表达式有前缀表示法、中缀表示法和后缀表示法等形式。日常使用的算术表达式是采用中缀表示法，即二元运算符位于两个运算数中间。请设计程序将中缀表达式转换为后缀表达式。
当我遇到一个新产品时，我首先想到的是他们如何实现CSS。当我遇到Meta的Threads时也不例外。我很快就探索了移动应用程序，并注意到我可以在网页上预览公共帖子。
iPhone出现之后的几年，手机屏幕的尺寸基本都保持在4英寸以下（以对角线计算），非常便于单手操作。然而，随着大屏手机不断涌入市场，到2014年年中，已经有将近三分之一的移动Web浏览量来自这些设备。大屏手机填补了传统触屏手机与平板电脑之间的空白地带，有些大屏手机的屏幕甚至达到7英寸之巨，因此也获得了一个略显蹩脚的绰号——平板手机。
本节介绍如何利用SAS写一份数据报告，给出数据的基本信息。 从3.11开始的内容，是留给处女座的，主要说如何用proc tabulate和proc report产生一个更加耐看的报告。有时候print、means和freq产生的报告形式太过于单一，我们可以用tabulate和report精雕细琢一下。 本节目录： 读取数据（下） 3.1 使用SAS过程步 3.2 用where语句构造子集 3.3 用proc sort为数据排序 3.4 用proc print打印数据 3.5 用format改变打印外观 3.
动态规划是求解“最小路径”的常用方法之一，LeetCode上关于“最小路径”的题目如下：
一位软件工程师Brendan Bycroft制作了一个「大模型工作原理3D可视化」网站霸榜HN，效果非常震撼，让你秒懂LLM工作原理。
在查找二叉树某个节点时，如果把二叉树所有节点理解为解空间，待找到那个节点理解为满足特定条件的解，对此解答可以抽象描述为： 在解空间中搜索满足特定条件的解，这其实就是搜索算法（Search）的一种描述。当然也有其他描述，比如是“指一类用于在数据集合中查找特定项或解决问题的算法”，又或者是“指通过按照一定规则逐一检查数据，以找到所需的信息或解决特定的问题。”等等。
目录 Stack的特点：先进后出（FILO） 使用场景：十进制转2进制 函数调用堆栈 js里没有栈，但是可以用数组模拟 42/2 42%2=0 21/2 21%2=1 10/2 10%2=0 5/2 5%2=1 2/2 2%2=0 1/2 1%2=1 stack: 0,1,0,1,0,1 res: 1 0 1 0 1 0 fn1(){ fn2() } fn2(){ fn3() } fn3(){} fn1() stack:fn1,
目录Stack的特点：先进后出（FILO）使用场景：十进制转2进制 函数调用堆栈js里没有栈，但是可以用数组模拟 42/2 42%2=0 21/2 21%2=1 10/2 10%2=0 5/2 5%2=1 2/2 2%2=0 1/2 1%2=1 stack: 0,1,0,1,0,1 res: 1 0 1 0 1 0 fn1(){fn2() } fn2(){ fn3()} fn3(){} fn1() stack:fn1,fn2,fn3栈的时间复杂度：入栈和出栈O
本文是深入浅出 ahooks 源码系列文章的第十八篇，该系列已整理成文档-地址[1]。觉得还不错，给个 star[2] 支持一下哈，Thanks。
在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Analysis），以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形，常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。 》》接下来我们讲讲在Excel2007中完成描述性统计分析。 一、案例场景 某网站的专题活动积累了一定访问数据后，需要统计流量的的均值、区间，以及给出该专
每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。相邻的结点 在这里指的是 下标 与 上一层结点下标 相同或者等于 上一层结点下标 + 1 的两个结点。也就是说，如果正位于当前行的下标 i ，那么下一步可以移动到下一行的下标 i 或 i + 1 。
本文将通过分享多种方法，包括成功的与失败的尝试，来讲解如何在Tableau中创建蝌蚪图等带有空心圆的图表。
数组 中心下标 是数组的一个下标，其左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和。
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本章将介绍以下命令： ps : 显示当前所有进程的运行情况。 top : 实时显示当前所有任务的资源占用情况。 jobs : 列出所有活动作业的状态信息。 bg : 设置在后台中运行作业。 fg : 设置在前台中运行作业。 kill : 发送信号给某个进程。 killall : 杀死指定名字的进程。 shutdown : 关机或重启系统。 一、进程如何工作 父进程创建子进程 一个程序的运行可以触发其它程序的运行。 进程的有序进行 内核会保存每个进程的信息以便确保任务有序进行。 比如，每个进程
回溯算法是⼀种经典的递归算法，通常用于解决组合问题、排列问题和搜索问题等。回溯算法的基本思想：从一个初始状态开始，按照一定的规则向前搜索，当搜索到某个状态无法前进时，回退到前一个状态，再按照其他的规则搜索。回溯算法在搜索过程中维护一个状态树，通过遍历状态树来实现对所有可能解的搜索。
面包屑包含当前页面的父页面的链接列表，该列表是层级顺序的。它可以帮助用户在网站或网络应用程序中找到自己的位置。面包屑通常水平放置在页面的主要内容之前。
这篇文章写的算法是高斯消元，是数值计算里面基本且有效的算法之一：是求解线性方程组的算法。
简单解释：专门用于机器学习的高性能芯片，围绕128x128 16 位乘法累加脉动阵列矩阵单元（“MXU”）设计的加速器。如果这句话能为你解释清楚，那就太好了！如果没有，那么请继续阅读......
当树莓派安装好系统时，可能会发现下载软件的速度十分缓慢，这个问题主要是因为系统默认的软件源是国外的官方源。我们可以通过更换软件源来解决这个问题。
默认情况下，块级元素的内容宽度就是父元素宽的 100%，且与其内容一样高。内联元素的宽高与内容宽高一样。不能对内联元素设置宽度或高度——它们只是位于块级元素的内容中。如果要以这种方式控制内联元素的大小，则需要将其设置为类似块级元素 display: block。
动态规划在解决路径问题时非常常见，特别是在图论和网络优化问题中。一般来说，动态规划用于解决那些具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。路径问题通常涉及找到从起点到终点的最佳路径，可以是最短路径、最长路径或者满足特定条件的路径等。
第13章 卷积神经网络 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang @WilsonQu 校对： @飞龙 尽管 IBM 的深蓝超级计算机在1996年击败了国际象棋世界冠军 Garry Kasparvo，直到近几年计算机都不能可靠地完成一些看起来较为复杂的任务，比如判别照片中是否有狗以及识别语音。为什么这些任务对于人类而言如此简单？答案在于感知主要发生在我们意识领域之外，在我们大脑中的专门视觉，听觉和其他感官模块内。当感官信
在微生物组学数据分析之前，我们常常需要根据数据量纲的不同以及分析方法的需要对数据进行各种预处理，也即数据标准化。数据标准化的目的是使数据的总体符合某种要求，例如使数据总体符合正态分布以方便参数检验、使数据范围相同以方便比较分析、使数据分布均匀以方便作图展示等。我们必须知道不同标准化方法的内涵，从而在实际研究中可以选择正确的数据标准化方法。
线性回归（Linear regression）虽然是一种非常简单的方法，但在很多情况下已被证明非常有用。
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