因为|data|≤n，故辅助数组a的大小为n+ 1,各元素的初值均为0。依次扫描链表中的各结点，同时检查a[|data]的值，如果为0,则保留该结点，并令a[|data|] = 1;否则，将该结点从链表中删除。算法的核心思想是用空间换时间。使用辅助数组记录链表中己出现的数值,从而只需对链表进行一趟扫描。时间复杂度为O(m),空间复杂度为O(n)

EduCoder平台：人脸识别系统——Dlib人脸识别第1关：dlib人脸检测的基本原理编程要求：请在右侧编辑器中的BEGIN-END之间编写代码，使用Dlib识别人脸并输出识别结果：计算已知图片所有人脸特征向量；计算待识别图片与已知图片特征向量间的欧氏距离；打印识别结果。代码如下：import osimport dlibimport globimport numpy as npimport cv

EduCoder平台：人脸识别系统——Dlib人脸检测第1关：HOG特征描述方法编程要求：请在右侧编辑器中的BEGIN-END之间编写代码，完成如下要求：声明OpenCV中的HOG特征描述方法；调用该方法计算指定图片的HOG特征。代码如下：import cv2import numpy as np'''****************BEGIN****************'''img = cv2

注意：这里使用overlay网络模式创建的docker重启后分配的ip是会变的，在实际多机多卡训练中需要每次看一下分配的ip再更改一下节点列表。在集群里创建一个my-attachable-overlay的虚拟网络 创建overlay 网络，名字任取。查看，对应Swarm的内容，以下显示10.112.57.233 已经作为非管理者的身份加入集群。在其他节点运行以上蓝色框内的命令以作为worker 节

EduCoder平台：人脸识别系统——OpenCV人脸检测第1关：图片基本操作编程要求：请在右侧编辑器中的BEGIN-END之间编写代码，完成如下要求：导入openCV库（cv2）；读取路径 step1/image/girl.jpg下的图片（图片读取模式三种任选一种都可以）；将读取到的图片保存到路径 step1/out/girl-new.jpg下。代码如下：'''****************B

EduCoder平台：机器学习—EM算法第1关：极大似然估计第2关：实现EM算法的单次迭代过程编程要求：根据提示，在右侧编辑器补充 Begin-End 段中的代码，完成 em_single(priors, observations)函数。该函数需要完成的功能是模拟抛掷硬币实验并估计在一次迭代中，硬币 A 与硬币 B 正面朝上的概率。其中：init_values ：硬币 A 与硬币 B 正面朝上的概

EduCoder平台：深度学习初体验第1关：什么是神经网络第2关：反向传播第3关：动手实现CNN识别手写数字编程要求：填写 python 代码，在 Begin-End 段中构建出如下结构的卷积神经网络：64 个 5*5 的卷积核组成的卷积层，激活函数为 relu；最大池化层，池化核大小为 2*2；扁平；128 个神经元的全连接层，激活函数为 relu；10 个神经元的全连接层，激活函数为 soft

EduCoder：机器学习—Python机器学习软件包Scikit-Learn的学习与运用第1关：使用scikit-learn导入数据集编程要求：本关任务是，使用 scikit-learn 的datasets模块导入iris数据集，提取前 5 条原数据、前 5 条数据标签及原数据的数组大小。请按照编程要求，补全右侧编辑器Begin-End区间的代码。测试说明：本关的测试文件是step1/testI

EduCoder：机器学习—线性回归第1关：简单线性回归与多元线性回归第2关：逻辑回归的损失函数编程要求：该实战内容中数据为一元数据，利用 pandas 读入数据文件，并为相应的数据附上名字标签，分别为Population 和 Profit。data = pd.read_csv(path, header=, names=[ '', '' ])代码如下：#encoding=utf8import os

EduCoder平台：机器学习—朴素贝叶斯分类器第1关：条件概率第2关：贝叶斯公式第3关：朴素贝叶斯分类算法流程编程要求：根据提示，完成fit与predict函数，分别实现模型的训练与预测。（PS:在fit函数中需要将预测时需要的概率保存到self.label_prob和self.condition_prob这两个变量中）其中fit函数参数解释如下：feature：训练集数据，类型为ndarray