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给定一个只包括 '(',')','{','}','[',']' 的字符串,判断字符串是否有效。 有效字符串需满足:
欢迎和小詹一起定期刷leetcode,每周一和周五更新一题,每一题都吃透,欢迎一题多解,寻找最优解!这个记录帖哪怕只有一个读者,小詹也会坚持刷下去的!
本系列将分为 8 篇 。今天是第四篇 。总是理论有些枯燥 ,今天来动手基于 TF 框架实现两个简单的案例 ,以小搏大熟悉一下整个过程 。整体来说 ,训练神经网络分为 3 个步骤 :
本系列将分为 8 篇 。今天是第三篇 。主要讲讲感知器模型和 tensorboard 的基本使用方法 。
本系列将分为 8 篇 。今天是第二篇 。主要讲讲 TensorFlow 框架的特点和此系列笔记中涉及到的入门概念 。
其实 GitHub 和 git 的教程网上特别多 ,也很齐全 。写这个笔记出发点在于共享自己的 LeetCode 刷题代码 。所以关于介绍不会特别多 ,主要记录自己从创建仓库到上传代码的过程 ,让读者能够学会最基础的 GitHub 与 git 相关操作 ,能够自己独立上传项目代码和删除无用的代码或文件 。顺便提一句 ,对刷题感兴趣的可以跟着小詹一起噢 ,公号有打卡记录 。例如 :
本系列将分为 8 篇 。今天是第一篇 ,工欲善其事必先利其器 ,先简单讲讲当前的主流深度学习框架 TensorFlow 及其安装方法 。 我们知道 ,深度学习研究的热潮持续高涨 ,许多的开源深度学习框架也层出不穷 ,比如 TensorFlow、Caffe、Keras、Theano、Torch7……其中 ,TensorFlow 由强大的谷歌研发 ,应用也十分广泛 ,从 GitHub 上的数据统计可以看出来其有着大一统之势头 。
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最近在 github 上 git 别人的代码下来学习 ,其中有一个 face-detection 相关的代码 ,就涉及了 sys.argv ,并且运行后是这个样子~
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最近开始学习tensorflow框架,选修课让任选一种框架实现mnist手写数字的识别分类。小詹也就随着大流选择了 tf 框架,跟着教程边学边做,小詹用了不同的神经网络实现了识别分类,其中有一个步骤是将训练过程得到的模型进行保存,在之后的测试中加载并使用该模型。想到这种先保存再加载调用的过程,之前很多地方都遇到过呀,最简单常用的就是python中文件的存取哇!于是乎,小詹夜观星象,就着手整理记录各种文件存取的骚操作,具体如下。
今天父亲节!不知道小伙伴有没有印象曾听过父辈说过的一句话:我不喜欢吃这个,你都吃了吧!记得小学还有人写过相关作文获奖,印象极其深刻。我们都知道,父亲不是不喜欢吃,更多的是不舍得吃~
1.在找到第一个非空字符之前,需要移除掉字符串中的空格字符。如果第一个非空字符是正号或负号,选取该符号,并将其与后面尽可能多的连续的数字组合起来,这部分字符即为整数的值。如果第一个非空字符是数字,则直接将其与之后连续的数字字符组合起来,形成整数。 2.字符串可以在形成整数的字符后面包括多余的字符,这些字符可以被忽略,它们对于函数没有影响。 3.当字符串中的第一个非空字符序列不是个有效的整数;或字符串为空;或字符串仅包含空白字符时,则不进行转换。 4.若函数不能执行有效的转换,返回 0。
小詹此记录贴的读者越来越少了,也许是小詹总结的不够好欢迎留言区提出宝贵的意见!也欢迎和小詹一起定期刷leetcode,每周一和周五更新一题,每一题都吃透,欢迎一题多解,寻找最优解!这个记录帖哪怕只有一个读者,小詹也会坚持刷下去的!
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小詹一直觉得自己编程能力不强,想在网上刷题,又怕不能坚持。不知道有木有和小伙伴和小詹一样想找个人一起刷题呢?欢迎和小詹一起定期刷leetcode,每周一周五更新一题,每一题都吃透,欢迎一题多解,寻找最优解!欢迎小伙伴们把自己的思路在留言区分享出来噢!坚持打卡!
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不知道小伙伴有没有遇到过字符串输出有格式要求的情况呢?今天小詹学习分享一波python的字符串格式化的方法。学以致用,首先我们得明确为什么要格式化字符串输出,以及在哪些场景可能会用的上?考虑到这个一百度就有很多,就不赘述啦。
小詹一直觉得自己编程能力不强,想在网上刷题,又怕不能坚持。不知道有木有和小伙伴和小詹一样想找个人一起刷题呢?欢迎和小詹一起定期刷leetcode,每周一周五更新一题,每一题都吃透,欢迎一题多解,寻找最优解!欢迎小伙伴们把自己的思路在留言区分享出来噢~
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小詹有话说 刚入门python的时候,一直觉得用哪个编辑器并没有差别,然而前两天发了一篇文章【Python系列之——如何每天跟女朋友说晚安~】,跟几个粉丝小伙伴在群里一起讨论了大半个小时,遇到了这样那样的一些bug…… 本来这也没啥,用哪个编辑器跟代码有bug并不存在相关性,然而遇到了一个编码问题,interesting的事情是,同样的程序在命令窗口可以执行,而在小编最开始使用的编辑器(避免争议引起编辑器大战,不具体指明)中无法正常运行,会报编码错误。有小伙伴推荐使用Pycharm,也是,毕竟大佬们都在用!于是乎,小詹果断弃坑开始使用Pycharm~那么今天就来手把手教你安装配置噢!
小詹有话说 刚入门python的时候,一直觉得用哪个编辑器并没有差别,然而前两天发了一篇文章【Python系列之——如何每天跟女朋友说晚安~】,跟几个粉丝小伙伴在群里一起讨论了大半个小时,遇到了这样那样的一些bug…… 本来这也没啥,用哪个编辑器跟代码有bug并不存在相关性,然而遇到了一个编码问题,interesting的事情是,同样的程序在命令窗口可以执行,而在小编最开始使用的编辑器(避免争议引起编辑器大战,不具体指明)中无法正常运行,会报编码错误。有小伙伴推荐使用Pycharm,也是,毕竟大佬们都在用!于是乎,小詹果断弃坑开始使用Pycharm~那么今天就来手把手教你安装配置噢!
每一个输入分量Xj(j=1,2…,r)通过一个权值分量wj,进行加权求和,并作为阈值函数的输人。偏差b的加入(对应上图中的w0,这样是便于书写和理解)使得网络多了一个可调参数,为使网络输出达到期望的目标矢量提供了方便。感知器特别适合解决简单的模式分类问题。
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。深度学习可以简单理解为传统神经网络的拓展。如下图所示,深度学习与传统的神经网络之间有相同的地方,二者的相同之处在于,深度学习采用了与神经网络相似的分层结构:系统是一个包括输入层、隐层(可单层、可多层)、输出层的多层网络,只有相邻层的节点之间有连接,而同一层以及跨层节点之间相互无连接。
之前有利用C++和OpenCv写过人脸识别的系列文章,对于人脸识别的基本理解和步骤流程等基本知识不做反复叙述。比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢
人脸识别的英文名称是 Face Recognition,前段时间查找资料学的时候发现,不少人将人脸识别和人脸检测(Face Detection)混为一谈,很大程度上增加了查询学习资料的难度,这里在参照一些前辈的基础上,自己动手敲写代码,整理出了一个完整的版本。
上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识,这一篇将着重介绍利用pencv(2.4.9)已有的模型进行分类器训练。
通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。
我们知道,机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
本文用Python实现了快速排序、插入排序、希尔排序、归并排序、堆排序、选择排序、冒泡排序共7种排序算法。上篇已经介绍了前三种~给出原文链接如下:程序员面试必备之排序算法汇总(上)
本文用Python实现了快速排序、插入排序、希尔排序、归并排序、堆排序、选择排序、冒泡排序共7种排序算法。
2017年可谓是人工智能元年,要问哪个行业最火,詹小白不敢确定,但要问哪个编程语言最热门,好吧,詹小白还是不敢说太满。但是!至少从舆论Python将被纳入高考这点就可以看出很多东西啦~
不知道亲爱的你身在哪里,从事什么职业,是不是也在为了在诺大的城市有一席之地而在奋斗呢?欢迎在留言区分享属于你的故事噢~
opencv的强大无须质疑,前段时间一直在用c++,总感觉怪怪的,就想着换个语言试试看,这不,小詹同学开始尝试Python啦~ 上期在windows系统上搭建好python和opencv环境后,这期简单操作下opencv中的基本图像处理,Let‘s go~
人脸识别相关的基本原理和流程,以及各个步骤的介绍和代码前两篇都有介绍,其实可以通过前两篇自行整合出完整的人脸识别源码,并且适当修改可以实现MFC程序实现。这里为方便像我这样刚入门的新手学习,进行整合并将项目源码给出(包括ORL人脸库,40*10,需要自己添加进自己的人脸数据)