[leetcode] 25. k个一组翻转链表
25. k个一组翻转链表 仍然是链表处理问题，略微复杂一点，边界条件得想清楚，画画图就会比较明确了。 reverse函数表示从 front.next节点开始，一共k个节点做反转。 即： 1>2>3>4>5 ，k = 2。当front为1时， 执行reverse后： 1>3>2>4>5 同上个题一样，申请一个空的（无用的）头指针指向第一个节点，会方便许多。 public ListNode reverseKGroup(ListNode head, int k) {
ListNode
腾讯云直播-腾讯云服务端独立模式
创建应用流程：1. 进入云通信官网，登陆，进入【云通信控制台】。 https://console.cloud.tencent.com/avc2. 在应用列表点击【创建应用接入】。3. 填写好相应的内容后，点击【确定】。 4. 在列表上显示刚创建的应用，点击【应用配置】。 5. 编辑【应用平台】，根据自己目前所...
腾讯云直播-Web 直播播放器 1.0
功能介绍腾讯云视频直播播放器 Web SDK 解决方案，通过灵活的接口，快速同自有 Web 应用集成，以实现桌面应用播放功能，同时 SDK 提供在 Web 端上传视频的能力。该 SDK 所播放的文件受限于全局防盗链功能定义，详细内容请查看官网 FAQ 安全功能相关说明，该文档面向考虑使用腾讯云视频直播播放器 Web SDK 进行开发并具备 Javascript 语言基础的开发人员。格式支持播放格式...
spring boot（二）websocket
spring boot 与 webSocket1. 广播式 1. 在配置类中使用@EnableWebSocketMessageBroker开启websocket支持。 StompEndpointRegistry.addEndpoint(“/endpointWisely”).withSocketJS(); //注册STOMP协议的节点,配置制定的url StompEndpointRe
通用Mapper注解使用
常用注解1.1@Table 注解 注解作用：建立实体类和数据库表之间的对应关系。默认规则：实体类类名首字母小写作为表名。Employee 类→employee 表。用法：在@Table 注解的 name 属性中指定目标数据库表的表名1.2@Column 注解 注解作用：建立实体类字段和数据库表字段之间的对应关系。默认规则：实体类字段：驼峰式命名数据库表字段：使用“_”区分各个单词用法：在@Colu...
String类详解01
Java。lang.String :字符串类型* Strings are constant; their values cannot be changed after they
* are created.String是个常量，不可变。String类被final修饰，官方注释说明创建后不能被改变，但是为什么String要使用final修饰呢？ public class StringTest {
...
String详解02
1.1、字符串常量池概述 1）常量池表（Constant_Pool table） Class文件中存储所有常量（包括字符串）的table。 这是Class文件中的内容，还不是运行时的内容，不要理解它是个池子，其实就是Class文件中的字节码指令。 2）运行时常量池（Runtime Constant Pool） JVM内存中方法区的一部分，这是运行时的内容 这部分内容（...
JDK1.8 HashMap深入分析
数据结构：（数组+链表+红黑树）当链表长度超过8时转换成红黑树 HashMap基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。但是他不是线程安全的，要想线程安全，需要借助Collections类的静态方法synchronizedMap获取线程安全的HashMap。多线程情况下直接使用HashMap会出现...
java中String为什么要设置成final
1.不可改变---执行效率高2.因为String这个对象基本是被所有的类对象都会使用的到了，如果可以被复写，就会很乱套，比如map的key ，如果是一个string为key的话，String如果可以改变的话，你想想后果3.执行效率可以这么解释，面向对象有一个多态的性质，如果可以改变，就可以被复写，子类如果复写了某个方法，虚函数表就被用上了；如果是final型的，jvm就直接去用了，根本不用去虚函数...
愉快的学习就从翻译开始吧_Multi-step Time Series Forecasting_7_Persistence Model_Complete Example
Complete Example/完成例子We can put all of these pieces together.我们可以将所有这些片放在一起The complete code example for the multi-step persistence forecast is listed below.多步持续预测的完整代码示例如下：from pandas import DataFram...
愉快的学习就从翻译开始吧_Multi-step Time Series Forecasting_8_Multi-Step LSTM Network_Prepare Data
Multi-Step LSTM Network/多步LSTM网络In this section, we will use the persistence example as a starting point and look at the changes needed to fit an LSTM to the training data and make multi-step forecast...
愉快的学习就从翻译开始吧_Multi-step Time Series Forecasting_9_Multi-Step LSTM Network_Fit LSTM Network
Fit LSTM Network/拟合LSTM网络Next, we need to fit an LSTM network model to the training data.接下来，我们需要将LSTM网络模型拟合到训练数据中。This first requires that the training dataset be transformed from a 2D array [samples...
愉快的学习就从翻译开始吧_Multi-step Time Series Forecasting_13_Multi-Step LSTM Network_Extensions&Summary
Extensions/扩展There are some extensions you may consider if you are looking to push beyond this tutorial.如果您希望超越本教程，可以考虑一些扩展。Update LSTM. Change the example to refit or update the LSTM as new data is m...
愉快的学习就从翻译开始吧_A Gentle Introduction to RNN Unrolling
Recurrent neural networks are a type of neural network where the outputs from previous time steps are fed as input to the current time step.递归神经网络是一种前一步的输出作为现在步输入的一种神经网络。This creates a network graph o...
终于中招了，python中的大坑
predict_price = supervised_predict
predict_price.append(last_predict)
predict_position = new_position
predict_position.append(last_predict_position)supervised_predict和predict_position是两个数组，赋值给predict_...
愉快的学习就从翻译开始吧_traces_A Python library for unevenly-spaced time series analysis.
traces A Python library for unevenly-spaced time series analysis.用于非均匀间隔的时序分析Python库Why?Taking measurements at irregular intervals is common, but most tools are primarily designed for evenly-spaced...
愉快的学习就从翻译开始吧_How to Convert a Time Series to a Supervised Learning Problem in Python_0
数据处理对时序预测是很重要的，这篇文章很有帮助How to Convert a Time Series to a Supervised Learning Problem in Python/在Python中如何把时序转换为监督学习问题Machine learning methods like deep learning can be used for time series forecasting...
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