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天梯赛L1-020 帅到没朋友(map的使用)(模拟,数组非排序去重)
注意:没有朋友的人可以是根本没安装“朋友圈”,也可以是只有自己一个人在朋友圈的人。虽然有个别自恋狂会自己把自己反复加进朋友圈,但题目保证所有K超过1的朋友圈里都至少有2个不同的人。 按输入的顺序输出那些帅到没朋友的人。ID间用1个空格分隔,行的首尾不得有多余空格。如果没有人太帅,则输出No one ...
分类:编程语言   时间:2020-03-08 17:24:05    阅读次数:104
天梯赛L1-049(模拟+vector的使用)
链接:https://pintia.cn/problem-sets/994805046380707840/problems/994805081289900032; 天梯赛每年有大量参赛队员,要保证同一所学校的所有队员都不能相邻,分配座位就成为一件比较麻烦的事情。为此我们制定如下策略:假设某赛场有 N ...
分类:其他好文   时间:2020-03-08 15:55:57    阅读次数:77
21.合并两个有序链表
将两个有序链表合并为一个新的有序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。 `输出:1 1 2 3 4 4` 解法有两种: 1.递归思路 ? 思路很简单,递归首先要考虑 边界情况 ,也就是什么时候停止。当l1走到空时,返回的一定是l2,l2空时同理。 ? 当l1较小时,l1为头结点 ...
分类:其他好文   时间:2020-03-07 00:02:15    阅读次数:78
L1-050 倒数第N个字符串 (15分)
L1 050 倒数第N个字符串 (15分) 给定一个完全由小写英文字母组成的字符串等差递增序列,该序列中的每个字符串的长度固定为 L,从 L 个 a 开始,以 1 为步长递增。例如当 L 为 3 时,序列为 { aaa, aab, aac, ..., aaz, aba, abb, ..., abz, ...
分类:其他好文   时间:2020-03-06 22:07:11    阅读次数:114
【python-plt】一元正态分布图像
```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def norm_pdf(x,mu,sigma): pdf=np.exp(-((x-mu)**2)/(2*sigma**2))/(sigma*np.sqrt(2*np.pi)) ... ...
分类:编程语言   时间:2020-03-06 19:20:27    阅读次数:92
变量与内存关系以及输入输出
变量与内存关系、输入输出练习 0、分别画出下面两个列表在内存中是如何存放的 l1=[11,22,[333,444]] l2=[11,22,[33,{'name':'egon','age':18}]] 1、用户输入姓名、年龄、工作、爱好 ,然后打印成以下格式 #1、用户输入姓名、年龄、工作、爱好 ,然 ...
分类:其他好文   时间:2020-03-05 17:54:02    阅读次数:75
动态规划--P2758 编辑距离
*传送 动态规划最主要确定状态和转移方程,所以我的思路如下: 1.定义状态: 确定dp(i,j)代表字符串A的前i个字符(包括第i个)变为字符串B的前j个(包括第j个)需要多少步。而dp[l1][l2]就是我们所要找的答案。 2.转移方程: *删:dp(i-1,j)+1 //字符串A的前i-1个字符 ...
分类:其他好文   时间:2020-03-03 11:15:29    阅读次数:55
Pytorch:损失函数
损失函数通过调用torch.nn包实现。 基本用法: criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数 L1范数损失 L1Loss 计算 output 和 target 之差的绝对值。 torch.nn ...
分类:其他好文   时间:2020-03-02 22:37:33    阅读次数:84
LeetCode 8. 合并两个有序链表
题目描述 难度:简单 将两个有序链表合并为一个新的有序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。 示例: 输入:1->2->4, 1->3->4输出:1->1->2->3->4->4 解题思路 对于两个有序链表l1:1->5->8和l2:2->3->9, 首先将l4=l3; 利用一 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-28 21:01:40    阅读次数:85
Pytorch的19种损失函数
基本用法12criterion = LossCriterion() loss = criterion(x, y) # 调用标准时也有参数损失函数L1范数损失:L1Loss计算 output 和 target 之差的绝对值。1torch.nn.L1Loss(reduction='mean')参数:re... ...
分类:其他好文   时间:2020-02-28 12:23:47    阅读次数:57
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