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到 s.length - 1 之间的 i ，满足 s[i] != s[i + 1] （字符串的下标从 1 开始）。 比方说，字符串 “abc”，“ac”，“b” 和 “abcbabcbcb” 都是开心字符串，但是 “aa”，“baa” 和 “ababbc” 都不是开心字符串。
Python中的二叉树遍历算法详解 二叉树是一种常见的树状数据结构，每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。遍历二叉树是访问树的所有节点并按照特定顺序输出它们的过程。在本文中，我们将讨论二叉树的三种主要遍历算法：前序遍历、中序遍历和后序遍历，并提供相应的Python代码实现。
是否有demo可以参考
参加华为举办的AI全线学习计划和垃圾分类大赛，喜得书籍奖品。感谢华为举办的AI活动，收货满满！
@TOC 前言 本文章主要介绍一个简单的交换算法。 一、交换算法 这个算法不算太难，直接上代码就完了。 #include<stdio.h> int main(void) { //交换a和b的数值 int a = 6; int temp;//中间变量 int
构建规则集例如，如果您正在运行 Web 服务器，以下是如何使用 FirewallD 分配基本规则的方法。将 dmz 区域指定为 eth0 的默认区域。在提供的默认区域中，dmz（非军事区）是此应用程序最理想的开始，因为它只允许 SSH 和 ICMP。sudo firewall-cmd --set-default-zone=dmzsudo
自定义评测： 评测系统 的输入如下（你设计的程序 不适用 此输入）： intersectVal - 相交的起始节点的值。如果不存在相交节点，这一值为 0 listA - 第一个链表 listB - 第二个链表 skipA - 在 listA 中（从头节点开始）跳到交叉节点的节点数 skipB
10亿个参数AI“大模型”是基于具有超级大规模的、甚至可以称之为“超参数”的模型，需要大量的计算资源、更强的计算能力以及更优秀的算法优化方法进行训练和优化。聊聊AI大模型原理AI大模型(如深度学习模型)的原理是基于神经网络和大量数据的训练，模型通过模拟人脑的神经元结构，对输入数据进行多层抽象和处理，从而实现对
d=110054 训练管理和AI Gallery发布的预置算法的区别 https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=117368 人工智能的三要素：数据、算力和算法 https://bbs.huaweicloud
Spark 学习中的一些疑问 问题1：Spark 为什么只有在调用 action 时才会触发任务执行呢？ Spark 算子主要划分为两类：transformation 和 action，并且只有 action 算子触发的时候才会真正执行任务。 Spark RDD 的缓存和 checkpoint
传统的基于特征提取的方法主要包括基于模板匹配的方法、基于光流的方法和基于特征点的方法。其中，基于模板匹配的方法通过比较视频帧之间的相似度来估计人员行走速度，但是该方法对视频质量和背景干扰比较敏感。基于光流的方法通过计算视频帧之间的光流场来估计人员的运动速度，但是该方
九宫格。输入1-9这9个数字的一种任意排序，构成3*3二维数组。如果每行、每列以及对角线之和都相等，打印1。否则打印0。 样例输出 与上面的样例输入对应的输出。 例： 数据规模和约定 输入1-9这9个数字的一种任意排序。 分析：就是正常思维，分别求横竖斜的和就行了，不要想什么简便算法，这已经很简单了，，
种常见的特征选择操作： 基于完整性（缺失值发生率）、方差和变量之间的高度多重共线性进行初步筛选，以便获得关联和可操作的特征的更干净的数据集。 基于特征与响应变量之间的单变量关联的（卡方检验、F值和简单线性回归）的初始筛选，以便立即剔除对预测任务无用的特征，因为它们与响应的关系度不高，甚至无关。
码，还支持TensorFlow和MindSpore双框架呢： 同样，点击自己想要的算法，就可以看到关于该算法的详细介绍了，介绍的很详细的，包括可以调试的参数等等，如下图所示，都给了较为详细的介绍，大家赶快自己去试试吧。 对了，算法下载后，解压，得到的是如下哦： 整体代码十分简洁优
学习原理：将每一维各自的历史梯度的平方叠加起来，然后更新的时候除以该历史梯度值 这样每一个参数的学习率就与它们的梯度有关系了，那么每一个参数的学习率就不一样了 缺点：容易受到过去梯度的影响，导致学习率下降很快，能学到的更多知识的能力也越来越弱，就会提前停止学习。 RMSProp(root mean
图的深度优先遍历 1.树的深度优先遍历 树的深度优先遍历有点类似于先根遍历 首先遍历 1 2 5 6 3 4 7 8 ，它的遍历更趋向于先深层的遍历树。 编辑 2.图的深度优先遍历 首先我们可以先看一下2，和2相邻的是1号结点和6号结点。和2相邻的
计算信号在不同方向上的空间谱来实现多信号分离和定位。MUSIC算法最早是由Schmidt等人在1967年提出的，MUSIC算法是一种高分辨率谱估计算法[11]。基于MUSIC的声源定位算法，其首先根据麦克风阵列接收得到的信号计算对应的协方差矩阵，然后对协方差矩阵进行特征分解得到信
0，如图1所示。 ERNIE 3.0认为不同的任务模式依赖的自然语言的底层特征是相同的，比如词法和句法信息，然而不同的任务模式需要的上层具体的特征是不同的。自然语言理解的任务往往倾向于学习语义连贯性，然而自然语义生成任务却期望能够看见更长的上下文信息。 因此，ERNIE 3.0设计了上下两层网络结构：Universal
找到最优解：克鲁斯卡尔算法能够找到连接所有节点的最小生成树，从而找到最优解。在电子文档管理系统中，这意味着可以通过算法找到最佳的文档组织方式，提高文档检索的效率和精度。 算法复杂度低：克鲁斯卡尔算法的时间复杂度为O(ElogE)，其中E为边的数量，比其他图算法如Prim算法和Dijkstra算法的复杂度更低，因此
矩阵的初等变换不改变矩阵的秩 证： 初等变换包括初等行变换和初等列变换，因为矩阵的行秩=列秩=秩，行变换与列变换对矩阵秩的影响是一样的，因此只证初等行变换不改变矩阵的秩。 矩阵的初等行变换包括左乘E(i,j)，左乘E(i(k))，左乘E(j,i(k))三种。 （参见学习笔记|矩阵的初等变换）
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