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【leetcode】岛屿的最大面积

给定一个由 0 和 1 组成的非空二维数组 grid ,用来表示海洋岛屿地图。一个 岛屿 是由一些相邻的 1 (代表土地) 构成的组合,这里的「相邻」要求两个 1 必须在水平或者竖直方向上相邻。你可以假设 grid 的四个边缘都被 0(代表水)包围着。找到给定的二维数组中最大的岛屿面积。如果没有岛屿,则返回面积为 0

#leetcode#算法#职场和发展
[leetcode] 599. Minimum Index Sum of Two Lists

Suppose Andy and Doris want to choose a restaurant for dinner, and they both have a list of favorite restaurants represented by strings.You need to help them find out their common interest with th

【leetcode-数组】螺旋矩阵

题目:给定一个包含mxn个元素的矩阵(m行,n列),请按照顺时针螺旋顺序,返回矩阵中的所有元素。示例1:输入:[[ 1, 2, 3 ],[ 4, 5, 6 ],[ 7, 8, 9 ]]输出: [1,2,3,6,9,8,7,4,5]示例2:输入:[[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9,10,11,1...

【leetcode】含有重复元素集合的组合

给定一个可能有重复数字的整数数组 candidates 和一个目标数 target ,找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。candidates 中的每个数字在每个组合中只能使用一次,解集不能包含重复的组合。示例 1:输入: candidates = [1

#leetcode#深度优先#算法
注册中心不知选哪个?Zookeeper、Eureka、Nacos、Consul和Etcd 5种全方位剖析对比

本文给大家讲解 5 种常用的注册中心,对比其流程和原理,无论是面试还是技术选型,都非常有帮助。对于注册中心,在写这篇文章前,我其实只对 ETCD 有比较深入的了解,但是对于 Zookeeper 和其他的注册中心了解甚少,甚至都没有考虑过 ETCD 和 Zookeeper 是否适合作为注册中心。经过近 2 周的学习,原来注册中心除了 ETCD 和 Zookeeper,常用的还有 Eureka、Nac

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#zookeeper#eureka#consul
leetcode-K 次调整数组大小浪费的最小总空间

你正在设计一个动态数组。给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ,其中 nums[i] 是 i 时刻数组中的元素数目。除此以外,你还有一个整数 k ,表示你可以 调整 数组大小的 最多 次数(每次都可以调整成 任意 大小)。t 时刻数组的大小 sizet&nbsp

#leetcode#java
【leectode 2022.1.16】链表随机节点

给你一个单链表,随机选择链表的一个节点,并返回相应的节点值。每个节点 被选中的概率一样 。实现 Solution 类:Solution(ListNode head) 使用整数数组初始化对象。int getRandom() 从链表中随机选择一个节点并返回该节点的值。链表中所有节点被选中的概率相等。示例:输入[“Solution”, “getRandom”, “getRandom”, “getRand

#链表#数据结构#算法
【leetcode-字符串】单词拆分

题目:给定一个非空字符串s和一个包含非空单词列表的字典wordDict,判定s是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。说明:拆分时可以重复使用字典中的单词。你可以假设字典中没有重复的单词。示例 1:输入: s = "leetcode", wordDict = ["leet", "code"]输出: true解释: 返回 true 因为 "leetcode" 可以被拆分成 "leet co

【idea工具】idea文件搜索快捷键(默认ctrl+shift+n)失效解决方法

有一次电脑蓝屏了,异常关机。重启之后idea的文件搜索快捷键不能用了,搜索项目中存在的文件,也会找不到于是就查了下解决办法,解决步骤如下:1、点击file-->Invalidate Caches/Restart2、选择Invalidate and restart之后idea会重启,所以注意要保存好项目文件,防止数据丢失哈!...

#idea
终于把机器学习中的超参数调优搞懂了!!

今天给大家分享机器学习中的一个关键概念,超参数调优在了解什么是超参数调优之前,我们需要先区分一下什么是参数和超参数。参数:是模型在训练过程中从数据中学习和优化得到的变量。例如,线性回归中的权重和偏置 ,神经网络中的层间权重和偏置。超参数:是在模型开始训练之前,需要人为设定的变量,它们控制着模型的结构和训练过程。超参数的值不会在训练过程中自动学习。例如,学习率、正则化系数、神经网络的层数与节点数。关

#人工智能#机器学习#深度学习
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