给你一个整数数组 nums ,请你找出数组中乘积最大的连续子数组(该子数组中至少包含一个数字),并返回该子数组所对应的乘积。
这道题的思路是让一个字符串每个字符与另一个字符串的每一个字符相乘,该进位就进位,该补 0 就补 0,每一次相乘后将结果相加,加到最终就是相乘的结果。 若两个字符串任一为 0,则相乘结果就是 0,直接返回 0 即可。定义一个储存结果集的变量,按照题目要求是字符串,分别求出两个字符串的长度,对 num2 从右边开始遍历,因为右边是低位,定义一个可拼接的 StringBuffer 类型的变量,定义一个储存进位值的变量,i 向左移动是向高位移动,移动几位就要补几个零,读取每一个字符与 ‘0’ 作差得到整形的结果,这是因为 ASCII 码值的字符 ‘0’~‘9’ 是紧挨着的。 同样的,对 num1 从低位进行遍历,先获取字符对应的整形值,两整形相乘加上上一个进位,将结果对 10 求余,得出个位的值,十位的当进位处理,并将结果除以 10 取整,相当于只获取了十位的值,最后的进位是当新的一位处理,直接拼接即可,以上各种拼接后,数值大的在右边,而现实的数,数值大的在右边,所以需要进行一次反转,调用字符串相加的算法得出结果后加入结果集,最后返回最终结果集即可。 字符串相加的算法:思路是将其每个字符转换成整型相加得出结果再转换成字符串。首先获取传进来的两个字符串的长度,且定义一个保存进位的 add 变量,定义结果集,只要以上三个变量不为任一一个不为 0 都能进入循环,只要 num1 或者 num2 的长度不为 0 则进行取值。这里的 num1.charAt(i) - '0' 主要是利用字符 ‘0’ 到 ‘9’ 的 ASCII 码值是连续的,让其作差即可得到字符的本身的整型值。 取完值,两字符串相加再加上上一步的进位,对结果求余作为本次运算的结果,再对结果除以 10 获得进位的值,同步维护两个指针,最后要记得将答案反转一下,因为拼接字符串是从左到右拼接的,但是我们的数是从又到左数值越大的,返回最终答案,记得 toString 变成 String 类型。
题目来自于力扣https://leetcode-cn.com/problems/product-of-array-except-self
学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT、DTFT、FS、FT、FFT、DFS等,参考整理的资料,重新写了一下各种变换的概念。
所谓递归,简单点来说,就是一个函数直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解。
大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。
选自DL4J 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、思源 尽管性能没有流行的生成模型好,但受限玻尔兹曼机还是很多读者都希望了解的内容。这不仅是因为深度学习的复兴很大程度上是以它为前锋,同时它那种逐层训练与重构的思想也非常有意思。本文介绍了什么是受限玻尔兹曼机,以及它的基本原理,并以非常简单的语言描述了它的训练过程。虽然本文不能给出具体的实现,但这些基本概念还是很有意思的。 定义 & 结构 受限玻尔兹曼机(RBM,Restricted Boltzmann machine)由多伦多大学的 Geoff
给定一个整数数组 nums ,找出一个序列中乘积最大的连续子序列(该序列至少包含一个数)。
即Confidentiality(保密性)、Integrity(完整性)、Availability(可用性)
看到一篇有关于信号相关、卷积的文章,感觉写的很好,借鉴一下,记录一下信号相关性的知识。
2. 用diff 和int 各画出一个函数x(t)(自定),和x(t)的导数与积分图。
在上一篇中,我们介绍了鸭子半圆概率问题以及一些很绕的思考,虽然解决了此问题,但是依旧不够简洁,丝毫没有体现出用对称性解题的巧妙之处,相关文章请戳:
给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大乘积的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大乘积。如输入[-2,1,-3]返回1。
盒子滤波,并获得了笔者最近关于盒子滤波的优化实验的最快速度,即相对于原始实现有37倍加速,希望对做工程部署或者算法优化的读者有一定启发。代码链接:https://github.com/BBuf/ArmNeonOptimization ❞
定义与结构 受限玻尔兹曼机(RBM)由Geoff Hinton发明,是一种用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习和主题建模的算法。 下载pdf,请后台回复关键词: 20180328 目录: 1. 定义与结构 2. 重构 3. 概率分布 4. 多层结构 5. 参数与变量k 6. 连续受限玻尔兹曼机 7. 学习资源 我们首先介绍受限玻尔兹曼机这类神经网络,因为它相对简单且具有重要的历史意义。下文将以示意图和通俗的语言解释其运作原理。 RBM是有两个层的浅层神经网络,它是组成深度置信网络的基础部件。RBM的第一
713. 乘积小于 K 的子数组 题目描述: 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,请你返回子数组内所有元素的乘积严格小于 k 的连续子数组的数目。 📷 📷 题解: 方式1(好理解,但是时间复杂度高): 思路: subProduct: 用来存放以num[i]开头子集的乘积,subProduct = subProduct * nums[j]与后续元素相乘,如果满足条件,说明当前的子集算一种,继续与nums[j+1]去相乘,直到j==len(nums)-1或者出现不满足;如果不满足,直接进行下
将一个数拆成若干数,求其乘积最大。 先上结论:一个数n拆成m个数使其乘积最大,则拆成m个n/m;如果nm不整除则拆成一段连续自然数(从2开始,剩下的往前摊);如果不限制m,则拆成最多的3,剩下的拆成2。证明参考 这题要求数不能相同,所以拆成从2开始的连续数,然后就是预处理+逆元取模即可,详见代码。
在从事深度学习框架的实现工作时,了解到 Nervana 有一个称为 Maxas 的汇编代码生成器项目,可以生成性能超过 nVidia 官方版本的矩阵相乘的 GPU 机器码,由此对其工作原理产生兴趣。
一个简单的前向传播和反向传播的示意图如下,线性组合和非线性激活交替进行,线性组合层可以为全连接层或卷积层等,图片来自链接,
对于一阶线性方程的求解有多种方式,这里将介绍利用高斯消去法解一阶线性方程组。在介绍高斯消去法前需要对《线性代数》做一下温习,同时在代码中对于矩阵的存储做一个简要介绍。 通常遇到矩阵我们会利用二维数组来进行对矩阵数值的存储(例如前几篇中动态规划中对于求解矩阵初始化就是利用二维数组),但在计算机的内存中是没有“二维”这种存储方式的,内存都是以“一维”的方式存储数据,那么这就带来一个问题,在代码层面定义一个二维数组时,计算机内部是怎么存储的呢? int[][] array = new int[3][3];
引言:本文的练习整理自chandoo.org。多练习,这是我们从小就在使用的学习方法。在练习的过程中,认真思考,不断尝试,以此来磨练自己的公式与函数应用技能,也让研究Excel的大脑时刻保持着良好的状态。同时,想想自己怎么解决这个问题,看看别人又是怎样解决的,从而快速提高Excel公式应用水平。
一个困扰了数学界80多年的单位猜想,被一个博士后研究员证伪了。他在晶体形状的对称性结构中,发现了一个关于乘法逆元基本猜想的反例。
解题思路: 我们需要获得两个字符串表示的正整数num1和num2的乘积,而且记过依旧以字符串形式输出。
下面这个题目是在一公司发过来的,如果你对 Java 的赋值运算比较了解的话,会很快知道答案的。
题目中已经将意思说的很清楚了,就是输出一个数的最长连续因子的个数,并且输出是哪几个因子相乘。可以将题目从这两个角度进行分析:
今天将分享Unet的改进模型SAU-Net,改进模型来自2020年的论文《SAU-Net Effient 3D Spine MRI Segmentation Using Inter-Slice Attention》,简单明了给大家分析理解该模型思想。
Visual-Inertial Monocular SLAM with Map Reuse
高级编程语言的组成:关键字、标识符、注释、常量与变量、语句、函数、数组,下面一一介绍各个组成元素。 a) 关键字 i. 定义:关键字是一些英文单词,但在java中有特殊含义,自定义的变量不能和关键字重名。 ii.注:关键字一般都小写。 b) 标识符 i. 定义:标识符就是自定义的变量名 ii.规则:26个字母大小写、0-9、_、$组成 iii.注1:不能以数字开头 iv.注2:不能含有关键字 c) 注释 i. 注释在编译时全被删除。 ii.作用:注解程序和调试程序。 iii. 注释能用JD
TensorFlow:google开源的,当前版本已经有高级API、可视化工具、GPU支持、异步执行。
选自Medium 作者:Niklas Donges 机器之心编译 参与:Tianci LIU、思源 线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要,尤其是在深度学习领域中。它可以帮助我们更好地理解算
选自Medium 作者:Niklas Donges 机器之心编译 参与:Tianci LIU、思源 线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要,尤其是在深度学习领域中。它可以帮助我们更好地理解算法内部到底是怎么运行的,借此,我们就能够更好的做出决策。所以,如果你真的希望了解机器学习具体算法,就不可避免需要精通这些线性代数的概念。这篇文章中,我们将向你介绍一些机器学习中涉及的关键线性代数知识。 线性代数是一种连续形式的数学,被广泛应用于理工类学科中;因为它可以帮助我们对自然现象建模,然后进行高
如果说简单的理解这个算法,我们可以打一段输出来检测每一次处理的dp数组的具体数值。
大家应该很熟悉卡方检验,卡方检验作为非参数检验的一种主要应用大样本数据(样本量>40)。今天我们详细介绍R语言中卡方检验的实现与应用。
本次的练习是:有一列编码,由1个字母接着3个数字组成。这些编码应该以字母和数字排序,但是会出现不连续编码的情况,如下图1所示。
https://blog.csdn.net/oh_maxy/article/details/10903929
循环神经网络(recurrent neural network,RNN),是一类专门用于处理序列数据(时间序列、文本语句、语音等)的神经网络,尤其是可以处理可变长度的序列;在与传统的时间序列分析进行比较的过程之中,RNN因为其梯度弥散等问题对长序列表现得不是很好,而据此提出的一系列变种则展现出很明显的优势,最具有代表性的就是LSTM(long short-term memory),而本文就从标准的循环神经网络结构和原理出发,再到LSTM的网络结构和原理,对其有一个基本的认识和阐述;
当两个比较大的整数相乘时,可能会出现数据溢出的情形。为避免溢出,可以采用字符串的方法来实现两个大数之间的乘法。具体来说,首先以字符串的形式输入两个整数,每个整数的长度不会超过8位,然后把它们相乘的结果存储在另一个字符串当中(长度不会超过16位),最后把这个字符串打印出来。例如,假设用户输入为:62773417和12345678,则输出结果为:774980393241726.
卷积这个概念,很早以前就学过,但是一直没有搞懂。教科书上通常会给出定义,给出很多性质,也会用实例和图形进行解释,但究竟为什么要这么设计,这么计算,背后的意义是什么,往往语焉不详。作为一个学物理出身的人,一个公式倘若倘若给不出结合实际的直观的通俗的解释(也就是背后的“物理”意义),就觉得少了点什么,觉得不是真的懂了。
我的笔记本电脑CPU还可以,在TensorFlow等库的加持下,这台计算机可以在 10-100 毫秒内运行大部分常见CNN模型。2019年,即使是智能手机也能在不到半秒内运行「重量级」CNN模型。而当我自己做了一个简单的卷积层实现,发现这一个层的运行时间竟然超过2秒时,我非常震惊。
来源:机器学习算法与自然语言处理 作者:白雪峰 本文为图文结合,建议阅读10分钟。 本文为大家解读如何简单明了的解释卷积,并且分享了学习中的一些方法案例。 首先文章的提纲为: CNN栗子镇楼 What is CNN 什么是卷积 什么是池化 Why CNN 对CNN的其他一些理解 CNN实现(接口) 1、CNN栗子(A Beginning Glimpse of CNN) Modern CNN since Yann LeCun 2. 📷 上面是最经典和开始的两篇CNN的结构图 2、What is CNN? 神经
来源:机器学习算法与自然语言处理 作者:白雪峰 本文为图文结合,建议阅读10分钟。 本文为大家解读如何简单明了的解释卷积,并且分享了学习中的一些方法案例。 首先文章的提纲为: CNN栗子镇楼 What is CNN 什么是卷积 什么是池化 Why CNN 对CNN的其他一些理解 CNN实现(接口) 1、CNN栗子(A Beginning Glimpse of CNN) Modern CNN since Yann LeCun 2. 上面是最经典和开始的两篇CNN的结构
而如果该函数被下面调用了,已经判断了a的长度和b的长度是相等的,所以这里只是单独的抽出来而已
刚刚拜读了一本书, 《图灵的秘密》. 该书介绍了图灵的论文《论可计算数及其在判定上的应用》, 其指出: 一个拥有铅笔, 纸和一串明确指令的人类计算者, 可以被看做是一种图灵机. 那么图灵机是什么呢?
MATLAB作为一个高性能的科学计算平台,主要面向高级科学计算。MATLAB的基本计算单元是矩阵与向量,向量为矩阵的特例。一般而言,二维矩阵为由行、列元素构成的矩阵表示;对于m行、n列的矩阵, 其大小为m×n。在MATLAB中表示矩阵与向量的方法很直观,下面举例说明
所谓因数分解,是指把一个整数变成其所有质因数相乘的形式,例如10=2*5, 39000=2*2*2*3*5*5*5*13。 from random import randint def factors(num, fac=[]): #每次都从2开始查找因数 for i in range(2, int(num**0.5)+1): #找到一个因数 if num%i == 0: fac.append(i) #继续分解,重复这个过程 factors(num//
计算句子概率值的工具就是语言模型,但是随着句子长度的逐渐增大,语言模型会遇到下面两个问题:
事件X可以有多个结果,称之为X1,X2,等; X的所有结果的概率必须加起来为1。例如,假设有两种可能的结果,X1和X2:
昨天简单介绍了Fourier变换和卷积的概念,有了一个基本的认识之后,再看图像滤波,就不会觉得那么莫名其妙了。图像滤波这其实也是个大坑,里面涉及的东西很多,想通过今天这篇文章一下都掌握了,基本是不可能的。所以我这里就是给新手一个方向,如果想做图像方面的研究,该如何下手,然后怎么继续研究。但是我会尽力把涉及的点都提到,我觉得肯花时间来看我写的这篇文章,肯定是个好学好动手的好孩子。所以看完这个之后,最好再百度or Google一下,找点相关的资料,然后亲手动手实践一下就最好了,这样就有了一个全面的认识。 图像
矩阵就是由多组数据按方形排列的阵列,在3D运算中一般为方阵,即M*N,且M=N,使用矩阵可使计算坐标3D坐标变得很方便快捷。下面就是一个矩阵的实例:
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