每日训练任务 红色表示未完成

1 /** 2 * @param {number[][]} matrix 3 * @return {void} Do not return anything, modify matrix in-place instead. 4 */ 5 var rotate = function(matrix) { 6 let i = 0, 7 j = matrix.length - 1, 8 rowIndex = 0, 9 colIndex = matrix.length - 1, 10 exchange =

“什么时候健身效果最好啊?”——相信这是具有一定健身基础的FitTimers被问到频率很高的几个健身问题之一.你是怎么回答他们的呢?早上?中午?下午?晚上?还是,Anytime FitTime?今天,我们就来聊聊健身的黄金时间段. 有些人享受在运动中迎接清晨第一缕阳光,但对于大多数人来说,早上起来练一发比登天都难.最适合自己训练的黄金时段,既取决于个人偏好和闲暇时间,也需要参考人体的生理机能规律.运动理应让人心情愉悦.促进健康,如果因为晨练时肌肉过于紧绷导致拉伤,或者深夜训练而导致睡眠质量下降,

https://testerhome.com/topics/5631 Http 接口测试框架 (思路 + 实现中 + 开源 + 可能难产) Http 接口测试框架疑问解答 Fiddler 保存会话 (请求) 说明 由于部分内容涉及公司机密,已用字母替换,不影响阅读 实际效果 验证1000个接口平均耗时6s(看机器配置及网速) 第一次投入使用,马上发现5个接口异常并且该验证过程不到30s的时间 框架的下一步 目前已兼容我们公司所有app response body全字段验证(含字段类型) 已有思路

按:面向对象是绝大多数计算机专业学生的重要课程,北航也不例外.事实上,北航开设OO课程已经有十几年的历史,梳理一下历史发展脉络,基本可以分成三个阶段:第一阶段,面向对象概念与UML表示,那时Java的使用还不是很普遍.这个阶段课程的特点是侧重于介绍UML语言,以及如何使用UML分析和描述一个软件的概要性设计.第二阶段:面向对象概念的程序化表达,由于UML是一个比较抽象的描述性语言,大二学生不易理解和掌握,特别是在应用方面.此阶段课程开始引入Java语言,并在UML与Java之间建立了面向对象概念

需补内容 以下内容按照重要性排序: 基础部分(需要专门学习,需整理配套模板): DP 背包问题 数位DP 区间DP 图论 二分图 最大团 连通性(tarjan) 数据结构 树直径,重心等基本参数. FHQ-Treap, 替罪羊树 莫队 KDTree 网络流(从头开始) 计算几何(从头开始) 博弈论(从头开始) 数学 组合数学--Polya计数定理 min_25筛 概率与期望 多项式算法 字符串 广义SAM 回文自动机 练习部分: 贪心 DP 思维 数据结构 分块 线段树 图论 最短路 连通性 差

http://www.xy280.com/bbs/news/201502102000.htmlhttp://www.xy280.com/bbs/news/201502102001.htmlhttp://www.xy280.com/bbs/news/201502102002.htmlhttp://www.xy280.com/bbs/news/201502102003.htmlhttp://www.xy280.com/bbs/news/201502102004.htmlhttp://www.xy28

深入探究递归神经网络:大牛级的训练和优化如何修成? 摘要:不同于传统FNN,RNN无需在层面之间构建,同时引入定向循环,能够更好地处理高维度信息的整体逻辑顺序.本文中,MIT的Nikhil Buduma将带您深入探析RNN的原理.训练和优化等各方面的内容,以及RNN已经获取的一些成就. 在深度学习领域,传统的前馈神经网络(feed-forward neural net,简称FNN)具有出色的表现,取得了许多成功,它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录.甚至到了今天,FN

作者介绍:Jesse Clark 研究相位恢复的物理学家.数据科学家,有着丰富的建设网站与设计手机应用的经验,在创业公司有着丰富的经验,对创业有着极大的热情. Github: https://github.com/jn2clark Linkedin:http://www.linkedin.com/in/j3ss3cl4rk 相位恢复(PR)关心的是在给定幅度信息以及受到实空间限制下,找到复值函数(通常在傅立叶空间中)的相位[1]. PR是一个非凸优化问题,已经成为大量工作[1,2,3,4,5,6

我们学习Caffe提供的简单例程,目的是为了让初学者轻松上手,以examples/cifar10/为例,主要用于小图片的分类. 1 cifar10数据集 60000张32*32彩色图片,50000张训练,10000张测试 下载cifar10数据集:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz 将下载好并解压好的数据存放于/data/cifar10/路径 下载好的原始数据是BINARY(二进制)格式的,需要转换成LMDB或LEVELD