原创 Java 中Synchronized 與 ReentrantLock 區別與聯繫

一、synchronized關鍵字 1.synchronized簡介 synchronized實現同步的基礎:Java中每個對象都可以作爲鎖。當線程試圖訪問同步代碼時,必須先獲得對象鎖,退出或拋出異常時必須釋放鎖。Synchronzied

原创 java算法之Search for a Range

問題:Search for a Range Given an array of integers sorted in ascending order, find the starting and ending position of a

原创 Ubuntu17.04 環境下裝WPS

1.前往WPS官網(http://linux.wps.cn/)下載Ubuntu版本的deb包。 WPS安裝包:http://kdl.cc.ksosoft.com/wps-community/download/a21/wps-office

原创 位運算之技巧篇

1.判斷奇偶 只要根據最未位是0還是1來決定,爲0就是偶數,爲1就是奇數。因此可以用if ((a & 1) == 0)代替if (a % 2 == 0)來判斷a是不是偶數。 2.交換兩數 可以用位操作來實現交換兩數而不用第三方變量:

原创 python讀取視頻流提取視頻幀的方法

方法一:通過imageio庫和skimage庫 1. 安裝環境: pip install imageio pip install skimage 這時候會報錯Please install the `scikit-image` packag

原创 java算法之Sqrt of x

問題:Sqrt(x) Implement int sqrt(int x). Compute and return the square root of x. 思路:1.暴力求解,從最小遍歷到x/2,然後看哪個數的平方,等於目標的值。 2

原创 Tensorflow學習之邏輯迴歸的實現

代碼: # coding:utf-8 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data=[] label=[] np.ran

原创 java算法之數學問題(位操作)

數學問題: public static int flag(int n) { int count=0; while(n>0){ System.out.println(Integer.toBinaryString(n));

原创 Java實現算法之最大公共子序列

題目: 一個字符串A的子序列被定義成從A中順次選出若干個字符構成的序列。如A=“cdaad" ,順次選1,3,5個字符就構成子序列" cad" ,現給定兩個字符串,求它們的最長公共子序列。 輸入格式:第一行兩個字符串用空格分開。 輸出格

原创 java算法之最大子陣列

問題: 在一個數組中找出和最大的連續幾個數。(至少包含一個數) 例如: 數組A[] = [−2, 1, −3, 4, −1, 2, 1, −5, 4],則連續的子序列[4,−1,2,1]有最大的和6. 輸入格式 第一行輸入一個不超過1

原创 機器學習理論篇之線性迴歸(python實現)

1. 線性迴歸模型:(M個樣本,n個特徵值,一個bias) 矩陣化表現形式: 注意這裏採用的XW的向量表示形式,如果要採用W(T)X的形式X矩陣的向量表現形式就不一樣了。 其實機器學習的目的就是要求出最優的W參數值,因此我們需要用到損

原创 機器學習之循環神經網絡(RNN)入門

一、循環神經網絡 1. 主要用途:處理和預測序列數據。 2. 區別:全連接神經網絡和卷積神經網絡,都是從輸入層到隱含層再到輸出層,層與層之間是全連接或者部分連接,但是每層之間的節點是無連接的。而循環神經網絡的隱藏層之間的結點是有連接的,隱

原创 Java實現算法之Brackets Sequence問題

Problem: Description Let us define a regular brackets sequence in the following way: 1. Empty sequence is a regular se

原创 java算法之燈的開關問題

燈的開關問題: 初始狀態,有100盞燈,都是亮的。 第一輪,第1,2,3,4,5,6....100盞燈按一下開關。                     1的倍數 第二輪,第2,4,6,8,10......100盞燈按一下開關。   

原创 機器學習理論篇之SVM(python實現)

SVM就是試圖尋找能將訓練樣本區分開的最優劃分超平面,直觀上我們可以看出H3纔是做好的,到樣本兩邊距離相等且最大,,這裏的最好是劃分的超平面對訓練樣本的“容忍性”最好。。。 在樣本空間中,劃分的超平面可以用如下方程來描述:  W(T)