LeetCode 33 搜索旋转排序数组 Python
LeetCode 33 搜索旋转排序数组
题目描述：
假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。
( 例如，数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。
搜索一个给定的目标值，如果数组中存在这个目标值，则返回它的索引，否则返回 -1 。
你可以假设数组中不存在重复的元素。
你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。
示例 1...
《视觉SLAM十四讲精品总结》Viz教程
viz模块主要用于3D可视化显示。
一、简单示例程序
创建一个窗口并显示坐标系：
//1.创建可视化窗口
viz::Viz3d vis("VO");
//2.构造一个坐标系，并显示到窗口中
window1.showWidget("Coordinate", viz::WCoordinateSystem());
//3.开启永久循环暂留
wind...
给定n个整数，将这n个整数合并成最大和最小的数字
例如：34，567，9，88。合并的最大数字为98856734，最小数字为34567889
算法思路：找到数列的最大数字，将所有的数字变成和最大数字相同位数的数，数字改变规则为右边补自身的个位数字。
在示例中的数据变成344，567，999，888。然后从大到小排序，即 999，888，567，344，再替换成原数据则为9，88，567，34，那么从头到尾合并即为最大数，从尾到头合并即为最小数...
RN Animated做个两张图渐隐渐显切换的动画效果
RN小白，刚学一个礼拜，项目中需要这个效果，感觉挺好玩，分享出来。话不多说直接上代码～
/**
* duration: 1400, // 动画执行时间
* delay: 2000, // 动画间隔时间
* easing: Easing.linear, // 缓动函数
* startOpacity: 0, // 动画初始透明度
* endOpa...
上传aliyun图片流程
一、前端代码
1.请求后台上传方法
function dataLoad(type) {
$.post("user/uploadImg", function (data) {
if(type==0){
if (data.status == 666) {
...
使用python的matplotlib.pyplot作图时，legend不显示
legend的在函数中的位置有要求，
matplotlib.pyplot.legend()
需要放在
matplotlib.pyplot.show()的前一行，可以正常显示内容
python接口自动化学习之路（1）
安装request
1.打开我们的cmd命令
输入Python
输入 import sys
输入 print(sys.path)
列表中的第四个是python的安装路径
若根据目录未找到文件，在我的电脑顶部查看<勾选隐藏的文件夹。
2.检查Python\Python36-32\Scripts完整的目录是否配置到环境变量path中
如没有配置一下
3.安装reque...
谷歌 Dynamic Computation Graphs 动态计算图
上次调研Syntax+NMT（http://blog.csdn.net/wangxinginnlp/article/details/56488921）发现Sequence-to-Tree 或者 Tree-To-Sequence目前已经火热起来，但是目前绝大部分的深度学习框架（http://blog.csdn.net/wangxinginnlp/article/details/58670706）只是
强化学习 Reinforcement Learning 资料
1. 《机器学习》周志华著 第16章
2. https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/01/introduction-to-reinforcement-learning-implementation/
3. https://www.nervanasys.com/demystifying-deep-reinforcement-learning/
爱丁堡大学神经机器翻译系统 nematus 使用笔记
代码准备：
nematus https://github.com/rsennrich/nematus
subword-nmt https://github.com/rsennrich/subword-nmt
TensorFlow1.0 运行报错 AttributeError: type object 'NewBase' has no attribute 'is_abstract'
安装TF后，import tensorflow报错：
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcublas.so.8.0 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opene
TensorFlow Seq2Seq Model笔记
1. tf.app.run()的疑惑
http://stackoverflow.com/questions/33703624/how-does-tf-app-run-work
tf.app类似python中argparse
2.
组内NLP讨论班阶段总结
讨论班进行了三期了，效果比想象的要好很多。但也遇到不少问题：
1. 公式推导和编码实现
困惑是在讲解模型过程中，不可避免地涉及公式推导和编码实现。讨论班上是否对公式推导进行讲授，讨论班后是否组织大家进行编码实现这两点把握不准。
理想情况下讨论班应该只是成为一个“引子”，通过大家一起的讨论学习对某一个概念有了大致的了解。在后面学习或者实际应用中碰到该概念或者模型知道它是怎么回事
深度学习中Dropout策略
在写系统时候遇到一个问题：模仿的版本在测试阶段，把所有权重乘以一个保留概率（做法1）。而GJH他看的Keras里面测试阶段什么都不做（做法2），所以比较好奇，怎么做法不同？
但是随手搜了几个中文博客，都是按做法1来的，训练阶段按保留概率随机生成一个保留矩阵(元素要么0-丢弃，要么1-保留)，然后测试阶段所有权重乘以保留概率。
在回头看TensorFlow的Dropout函数ht
网页正文提取工具Beautiful Soup
Beautiful Soup是什么？
Beautiful Soup is a
Python library for pulling data out of HTML and XML files. It works with your favorite parser to provide idiomatic ways of navigating, searching, and modifyin
深度学习训练中cost突然出现NaN
问题：在深度学习训练中，之前的cost是正常的，突然在某一个batch训练中出现Nan。
网络搜索的资料：
1. How to avoid that Theano computing gradient going toward NaN https://stackoverflow.com/questions/40405334/how-to-avoid-that-theano-computing-
神经机器翻译中的领域自适应问题 Domain adaptation for NMT
相关论文：
1. Stanford Neural Machine Translation Systems for Spoken Language Domains.
Minh-Thang Luong and Christopher D. Manning.
http://www.statmt.org/OSMOSES/Stanford-IWSLT-15.pdf
2. F
深度学习中Dropout和Layer Normalization技术的使用
两者的论文：
Dropout：http://www.jmlr.org/papers/volume15/srivastava14a/srivastava14a.pdf
Layer Normalization: https://arxiv.org/abs/1607.06450
两者的实现（以nematus为例子）：
https://github.com/EdinburghNL
2017/0910 实验结果记录
实验1. Adam+LN（LN没有对context vector和source side的input做）
20000 BLEU score = 0.2947
21000 BLEU score = 0.3159
22000 BLEU score = 0.3109
23000 BLEU score = 0.3298
24000 BLEU score = 0.3196
25000 BLEU score
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