今天在写爬虫的时候，发现了一个事情，使用str方法强制转换一个BeautifulSoup对象成字符串的时候报错了，提示是“maximum recursion depth exceeded while...calling a Python object”，意思大致是“当调用该对象超过最大递归深度” 报错如下： Traceback (most recent call last): File "...其实原因是在Python里的递归调用是有限制的，可以使用sys模块里的getrecursionlimit方法查看的到，即（想深入的同学可以谷歌上搜索一番，这里提供笔者所搜索到的https://cyrusin.github.io...而ptpython里默认限制值为2000，这也不难解释为什么python下直接运行会报最大深度递归错误而ptpython可以正常运行了。 ? ...那么该来解决这个问题了，有get自然有set（当然还有其他方法比如达到深度限制时就做对应处理这方面不符合笔者目前需求，所以就不赘述，有需求的同学请自行谷歌百度一下），那么设置最大深度限制的方法就是setrecursionlimit
面试题08.06.汉诺塔问题 解题思路： 我们可以使用递归的方法将问题分解为更小的子问题。...c a.pop_back(); // 移除初始柱子a上的盘子 return; // 返回，结束当前递归 } // 递归步骤...接着比较两个链表当前节点的值，选择值较小的节点作为合并结果的一部分，并递归地合并剩余的节点。最终，返回合并后的链表头节点。这种方法确保了新链表的顺序性。...将当前节点的 next 指针指向递归返回的结果，这样形成新的链表结构。 最终返回 ret，即新的头节点，形成新的成对交换链表。...在 Pow 函数中，首先处理基本情况：如果 n 为 0，返回 1（任何数的 0 次方为 1）。 分治法： 使用递归将问题分解： 计算 x 的 n / 2 次方，保存结果为 tmp。
题目描述：给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 解法 1: 递归 递归的写法非常直观。...对于一棵二叉树来说，它的高度等于左右子树的高度最大值，加上 1。...root) return 0; return 1 + Math.max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)); }; 解法 2: 层序遍历 按照二叉树的“...层”去遍历，最后返回层的数目。...const queue = [root]; while (queue.length) { let levelNum = queue.length; // 当前层中二叉树的节点数量
对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？ 前几天在学习花书的时候，和小伙伴们讨论了“CNN如何处理可变大小的输入”这个问题。进一步引申到“对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？”这个更大的问题。...因此，这里我想总结一下这个问题： 究竟什么样的模型结构可以处理可变大小的输入？ 若模型可处理，那该如何处理？ 若模型不可处理，那该如何处理？ 一、什么样的网络结构可以处理可变大小的输入？...这里需要提一下transfer learning的场景，我们经常需要直接拿来别人在ImageNet上训练好的牛逼网络来进行finetune，那问题来了，比人训练CNN的时候，肯定有自己固定好的输入大小，...---- 以上总结了这个深度学习中的“小问题”——“对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？”...虽然是个小问题，但仔细探究一下，发现还是挺有意思的，有助于我们更加深刻地理解各种模型结构的设计和背后的原理。
要利用VP9提供的深度信息来指导HEVC再编码过程，那么VP9提供的深度信息能否有效的指导HEVC再编码过程，则成为一个关键性问题，我们首先需要对此进行说明。...VP9递归深度从64×64向下划分到4×4，相应的HEVC的CU递归深度默认配置是从64×64向下划分到8×8，对于CU8×8 会继续划分为PU4×4，因此两者的递归深度能比较好的对应，VP9的递归深度可以直接用于...参考VP9最大递归层数，HEVC帧内搜索时在四叉树划分的每一层都增加一个判断，将当前CU的划分深度与VP9相应超级块SB的最大划分深度进行比较：如果当前CU深度小于VP9的最大递归深度，则将当前CU继续分割...利用VP9帧内划分最大深度的流程图 采用基于VP9最大递归层数的深度优化，算法可以在一定程度上减少不必要的搜索，加快帧内转码的速度。...对于上述的最大划分深度不能进行加速的情况（例如VP9最大深度为4的情况），我们可以进一步使用深度图来对比较浅的深度进行一定的加速，这一思路和前半部分的帧间加速思路较为相似，作为一种补充。
如果对于分类问题，训练得到的决策树至少要让训练样本尽快能的被分正确。 直观的想法是从根节点开始构造，递归的用训练样本集建立起决策树，这棵树能够将训练集正确的分类，或者对训练集的回归误差最小化。...对于分类问题，当节点的样本都属于同一类型时停止，但是这样可能会导致树的节点过多、深度过大，产生过拟合问题。另一种方法是当节点中的样本数小于一个阀值时停止分裂。 如何为每个叶节点赋予类别标签或者回归值？...下面给出这几个问题的答案以及训练算法。特征有数值型变量和类别型变量两种情况，决策树分分类树和回归树两种情况，限于篇幅，我们只对数值型变量进行介绍。 递归分裂过程 训练算法是一个递归的过程。...样本集的熵不纯度定义为 ? 熵是信息论中的一个重要概念，用来度量一组数据包含的信息量大小。当样本只属于某一类时熵最小，当样本均匀的分布于所有类中时熵最大。...分裂的目标是最大程度的减小回归误差，因此把分裂的误差指标定义为分裂之前的回归误差减去分裂之后左右子树的回归误差： ? 将误差的计算公式代入上式，可以得到： ? 由于N和 ?
curLine) )#map all elements to float() # py36 dataMat.append(fltLine) return dataMat 数据集的大小为...)[0] 下面给出如何找到最好的划分特征的伪代码： 对每个特征： 对每个不重复的特征值： 将数据集切分成两份 计算误差（总方差） 如果当前误差小于当前最小误差...，就用当前最小误差替代当前误差 如果误差下降值小于给定的最小值TolS, 则不再切分，直接返回 如果去重的剩余特征值的数目小于TolN，则不再切分，直接返回 返回最佳切分的特征和阈值...模块中，会多次用到递归: def getNumLeafs(regTree): '''返回叶子节点的数目（树的最大宽度）''' numLeafs = 0 leftTree = regTree...numLeafs += 1 return numLeafs def getTreeDepth(regTree): '''返回树的最大深度''' maxDepth
深度学习泛化研究：多层非线性复合是对最大熵原理的递归逼近实现 【前言】 深度学习在各领域得到成功应用的一个重要原因是其优秀的泛化性能。...为此许多研究构建了可以实用的泛化性分析理论，如margin bound就给出了泛化误差的上界。本文的观点是，泛化能力是与模型对数据集的假设直接相关的。...最大熵等价原理 为便于围绕特征展开讨论，首先改变最大熵模型的形式，给出基于特征的最大熵模型；同时由于深度学习监督层一般是一个softmax回归模型，论文以softmax回归模型为实例，研究原始最大熵模型与...给出了最大熵等价的特征条件后，终于可以尝试解决最初的问题：DNN是怎么实现对这两个特征条件的逼近，从而结合监督层的softmax实现最大熵的。...总结下，前方高能请注意：对于一个L层深度的递归分解解法，原始的最大熵问题可以通过\sum_{l=1}^{L}n_l个逻辑回归和一个sofmmax回归来逼近实现，这里的n_l是第l层递归深度的特征数目。
LSTM神经元初始化后用于生成递归神经网络。 输出层各自相连，用于估量模型的误差。最后，我们会定义训练内容。...tf.contrib.rnn.MultiRNNCell用于实例化递归神经网络。我们把给出的create_cell()数组作为参数，是因为我们希望得到由多层网络构成的递归神经网络。本例为三层。...cell_outputs给出递归神经网络每个细胞的输出。在本例中，每个输出由4个数值（隐神经元个数）构成。...而后，我们就可以用该函数来计算模型的误差。...我所用到的参数如下： 序列大小：100 批处理大小：200 每个细胞的神经元数： 512 递归神经网络深度：2 学习速度：0.0005 Dropout：0.5 在我的GPU(GeForce GTX
k∈{0,1},l∈[[1,L]]时，最大化对数似然给出了如下解决方案： 基于树方法和集成方法 即可用于回归，又可用于分类的方法。...将会有如下不等式： 聚类 最大期望算法（EM） 隐变量—是指使估计问题难以解决的隐藏/未观察到的变量，通常表示为z。...常用的神经网络类型包括卷积神经网络和递归神经网络。...卷积神经网络 超参数—在卷积神经网络中，修正了以下超参数： 层的类型—在卷积神经网络中，我们可能遇到以下类型的层： 卷积层要求—记W为输入量大小，F为卷积层神经元大小，P是zero padding的数量...递归神经网络 gate的类型—以下是在典型递归神经网络中存在的不同类型的gate： LSTM—该网络是一种RNN模型，它通过添加“forget” gates来避免梯度消失问题。
虽然递归结构也会导致潜在的问题，如爆炸性梯度或过拟合，但精心设计的递归结构可以导致最佳的网络结构，这一点将在以下章节中讨论。...3、方法 3.1、网络结构 DRT由三个阶段组成：块嵌入阶段 、深度特征提取阶段 和图像重建阶段 。 图2给出了它的可视化。...我们可以简明扼要地将第一阶段写为： 下一阶段由多个递归转换块（RTB）组成，共同进行方程3所述的深度特征提取。我们用 来表示RTB的总数。RTB的细节将在下一小节给出。...对于一个输出图像 和其对应的地面真实图像 ，误差由以下公式给出： 其中 表示条目总数， 表示第 个条目的地面真实像素值， 表示第 个条目的预测值。...批量大小为8，初始学习率被锁定为1e-4。在微调阶段，学习率被调整到1e-5和1e-6之间的数值。网络被训练到误差在100个历时中没有下降，或者在最后50个历时中误差只减少了1e-3。
导语 ：本文主要讲解了HEVC中CU深度的快速选择方法，分析了当前编码中存在的问题，提出解决方案，并给出了具体的实践流程，及得到的收益。...其中，帧内帧间预测时，从最大编码单元（LCU，Largest Code Unit）开始，每层按照4叉树，一层层向下划分，做递归计算。...下面2个图是2个常见场景的CU大小分布情况： 由图，可看出2个1080p系列的CU64x64的占了四分之一以上，也就是说有30%的情况根本不需要坐做CU64x64及后面CU32x32、CU16x16...具体计算方法如下: （2）反向传递过程 主要是误差信号反向传递过程，假设输出层的所有结果为 ，误差函数如下： 而BP神经网络的主要目的，是反复修正权值和阀值，使得误差函数值达到最小...SVM的原理是将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边，建有两个互相平行的超平面。建立方向合适的分隔超平面使两个与之平行的超平面间的距离最大化。
AI科技评论：绝大部分论文都是为了解决问题，深鉴科技的这篇论文的核心灵感来自于哪里？ 一直以来，深度学习计算遇到的最大瓶颈其实是带宽问题，而非计算本身。...为了实现高效的深度学习计算，我们必须在软硬件同时进行优化，不仅算法上压缩到更小，硬件上更要支持好压缩后的深度学习算法。...我们一直在思考如何更优化和高效地解决带宽问题，韩松（该论文的第一作者，深鉴科技联合创始人）的研究方向是使用稀疏化方式让深度学习更快、更准、更轻量，该方式的优点是降低了带宽的需求。...我们知道，GPU 的最大问题是如果要具备非常好的性能，那就需要堆很多路的 batch。那么其实绝对的 latency 是变长的。那我们能够将 latency 部分相对于个高端的 GPU 压下来几倍。...对于压缩后的 CNN 最大好处是性能会明显变高，可把模型尺寸直接压缩十倍，权重数量可直接砍掉三倍，这也意味着性能直接以三倍的单位往上乘。
在近期的研究工作中，研究人员提出了利用深度神经网络结构来解决这一问题[3]，从而可以直接调用深度学习框架附带的大型工具集已解决计算量的问题。...具体的，每个模块由四个基本部分组成：输入卷积层（A_l）、递归表示层（R_l）、预测层（(a_l)^）和误差表示层（E_l）。R_l 是一个循环卷积网络，它生成 A_l 在下一帧上的预测(a_l)^。...网络的组织是这样的，在操作的第一个时间步骤中，网络的“右侧”（A_l’s 和 E_l’s）相当于标准的深度卷积网络。网络的 "左侧"（R_l’s）相当于一个生成性去卷积网络，每个阶段都有局部递归。...对于下层，(A_l)^t^ 通过一个设置为最大像素值饱和非线性集： 最后，(E_l)^t 计算为(A_l)^t^ 和(A_l)^t 的差，然后被分为 ReLU 激活的正预测误差和负预测误差，这些误差沿特征维度串联...虽然本文没有针对此问题进行探讨，但作者表示也可以使用其他误差单元实现，甚至可能是概率的或对抗性的。
递归和生成性梯网络（Recursive and generative ladder networks） 它是最新的深度神经网络之一，把递归添加进了生成性梯网络，从而形成了递归性和生成性梯网络（REGEL...这里给出了一个 2 层模型的示意： ?...R 和 Ay 可以被结合为一个单一的循环模块。在第一层中，x 是输入帧。 这个模型的问题是该网络非常不同于标准的前馈神经网络。...这使得该网络与层次化前馈深度神经网络更兼容，并且还避免了学习到更上层的误差的矩（moments of errors）。 这里给出了一个 2 层模型的示意： ?...这里提出的新网络模型优于 GAN，原因如下： 它们并不通过最小最大博弈（minimax game）的方式来训练，而是直接面向一个有用的任务训练的，所以其鉴别器和生成器都是直接有用的。
sigmoid函数能够在双输出的时候奏效，但当面对多种类分类问题的时候，softmax函数可以方便地直接将各个分类出现的概率算出。 (5) 神经网络 神经网络是构成深度学习系统的框架。...如下图所示，最常用的池化层的操作是将原始图片中每个4×4分块取最大值形成一个新的矩阵，这叫做最大值池化(max pooling)。 ?...(24) 梯度消失问题 当激活函数的梯度很小时就会发生梯度消失问题。在反向传播的过程中，权重因子会被多次乘以这些小的梯度，因此会越变越小，随着递归的深入趋于“消失”， 使得神经网络失去了长程可靠性。...这在递归神经网络中是一个较普遍的问题。 (25) 梯度爆炸问题 与梯度消失问题对应，当激活函数的梯度较大时，就会发生梯度爆炸问题。...在反向传播的过程中，部分节点的大梯度使得他们的权重变得非常大，从而削弱了其他节点对于结果的影响，这个问题可以通过截断(即设置一个梯度允许的最大值)的方式来有效避免。
正因为这样，B 树就是一个模型，用机器学习的术语的话可以把它称为回归树（regression tree）：它把一个键值映射到一个位置，它带有最大和最小误差（这里的最小误差为 0，最大误差是分页大小），同时只要这个值存在...这就可以大幅度简化问题：要提供保证的最小和最大误差就是模型对于训练数据（存储的数据）的最大误差。也就是说只需要做一件事，对每一个键值执行机器学习模型，然后记住位置预测时最糟糕的向上偏离值和向下偏离值。.../最大误差范围之外，如果这不会单调地增加模型大小的话。...同样，下一层的模型只需要把误差从 10k 缩小到几百，由于它只需要关注数据的一个子集，所以也是一个较为简单的问题。 ? 这样，作者们提出了递归模型索引 RMI。...B 树模型选用了不同的分页大小；而学到的索引模型选用了一个 2 层的 RMI 模型，测试中也给出了不同的第二阶段模型搜索数量大小的表现。
中任意一对元素的大小关系和 ? 中下标相同的一对元素的大小关系是完全一样的，也就是说，句法距离大小反映的是一个句子两两相邻元素的LCA的高度大小。 还用上面那张图举个例子， ?...中最大的元素，也就是寻找高度最大的内结点，该内结点对应的下标就是句法树的split，然后对左右子树递归解析就行了。时间复杂度只要 ? ，而之前的top-down模型时间复杂度为 ? 。 ?...这两个句子开始结束标记的句法距离以外， ? 最大，所以句法树的split就是 ? 和 ? ，然后对右子树递归分析。 在子树递归过程中，可以并行计算，理论上时间复杂度可以降到 ?...这个并行的意义还有待商榷。 训练 模型结构 下面的问题就是给出一个句子，如何学习出它的三元组 ? 呢？...然而我们并不在意句法距离的绝对值大小，我们只要它的相对大小是正确的即可，所以均方误差在这里不是很合适，可以换成如下损失函数： ? 最后总的损失函数为： ?
作者：东岸因为@一点人工一点智能原文：基于深度学习的自动驾驶运动预测研究预测安全的无碰撞轨迹是阻碍自动驾驶汽车在公共道路上全面普及的最大挑战。...为此，本研究提出了一种新型深度学习方法，通过使用高分辨率语义地图和航空影像来检测周围车辆的未来轨迹。我们的方法结合空间和时间学习，应用递归和卷积神经网络等新机制，以捕获视觉和时间特征进行未来运动预测。...全连接层用于将矩阵切割成（1x100）大小的向量，因为未来50个时间的输出将是 和 的形式。将矢量输出与所研究车辆运动的地面实况（ 和 未来位置）进行比较。...此表还给出了ADE和MSE的度量。如表所示，CRNN方法在预测近期(0.5和1秒)时优于基础残差网络，然而，它对远期的预测误差较高。...这被认为是预测过程中的一个主要问题。另一个问题是有时预测会超过轨迹线（第一行的第三个样本）。06 结论在本研究中，我们调查了各种深度学习技术及其提高自动驾驶车辆预测能力的效果。
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