leetcode刷题打卡

Python训练营打卡 Day39

图像数据与显存知识点回顾图像数据的格式：灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系图像数据与显存1.图像数据的格式灰度图像：就像餐厅只提供黑白两色的菜单，灰度图像只有一种颜色通道，每个像素值表示灰度级别，通常用一个字节（0-255）表示。彩色图像：就像餐厅提供丰富多彩的菜单，彩色图像通常有三个颜色通道（R
·2025-06-12 01:44

python打卡第49天

知识点回顾：通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义CBAM注意力模块介绍从SE到CBAM：注意力机制的演进之前我们介绍了SE（Squeeze-and-Excitation）通道注意力模块，其本质是对特征进行增强处理。现在，我们进一步探讨一种更强大的注意力机制：CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule）。CBAM的核心目标与价值CBAM是一种轻量级、可即插
zdy1263574688·2025-06-11 21:19

python打卡第46天

一、什么是注意力机制？注意力机制（AttentionMechanism）的核心思想是模拟人类的认知过程：让模型学会“有选择地聚焦”输入信息中的关键部分，同时抑制次要或无关信息。就像人眼观察图片时，会自然忽略背景而聚焦于主体（如一只猫或一辆汽车）。在Transformer中：被称为自注意力（Self-Attention）。它允许序列（如句子中的词、图像中的区域）中的每个元素“查看”序列中的所有其他元
zdy1263574688·2025-06-11 21:49

python打卡第47天

昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天知识点回顾：热力图作业：对比不同卷积层热图可视化的结果defvisualize_attention_map(model,test_loader,device,class_names,num_samples=3):"""可视化模型的注意力热力图，展示模型关注的图像区域参数:model:训练好的PyTorch模型test_loader:测试数据加载器device:计
zdy1263574688·2025-06-11 21:49

python打卡第48天

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致**torch.randn**：快速生成随机张量，适用于初始化和数据增强。卷积与池化：通过滑动窗口提取局部特征，公式决定输出尺寸。广播机制：自动扩展维度，简化代码逻辑，提升计算效率。1.随机张量的生成：t
whyeekkk·2025-06-11 21:18

python第48天打卡

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业：自己多借助ai举几个例子帮助自己理解即可1.随机张量生成：torch.randnimporttorch#生成标准正态分布的随机张量a=torch.randn(3)#1维张量(3个元素)b=torch
zdy1263574688·2025-06-11 21:43

LeetCode刷题500道，我悟了！

1.为什么大多数人学算法总是“从入门到放弃”？“刷了100道LeetCode，面试一题都写不出来……”“一看就会，一写就废！”数据统计（来自LeetCode官方）：80%的用户停留在“Easy”难度，仅有5%能刷完100道Medium+Hard国内大厂面试85%的算法题来自Top100高频题库根本原因分析：✅错误方法：盲目追求数量，不总结套路✅缺乏实战：只刷题不模拟面试，临场大脑空白✅资料杂乱：网
编程小猿袁·2025-06-11 17:14

leetcode刷题记录：归并排序和快速排序

1.快速排序https://labuladong.github.io/algo/di-yi-zhan-da78c/shou-ba-sh-66994/kuai-su-pa-39aa2/1.1快排基础先看核心代码defsort(nums,lo,hi):if(lo>=hi):returnp=partition(nums,lo,hi)sort(nums,lo,p-1)sort(nums,p+1,hi)一句
小新0077·2025-06-11 16:43

6.11打卡

@浙大疏锦行DAY49CBAM注意力知识点回顾：1.通道注意力模块复习2.空间注意力模块3.CBAM的定义作业：尝试对今天的模型检查参数数目，并用tensorboard查看训练过程importtorchimporttorch.nnasnn#定义通道注意力classChannelAttention(nn.Module):def__init__(self,in_channels,ratio=16):"
丁值心·2025-06-11 16:40

Python 训练营打卡 Day 45

TensorBoard简单来说，TensorBoard是TensorFlow自带的一个「可视化工具」，就像给机器学习模型训练过程装了一个「监控屏幕」。你可以用它直观看到训练过程中的数据变化（比如损失值、准确率）、模型结构、数据分布等，不用盯着一堆枯燥的数字看，对新手非常友好，目前这个工具还在不断发展，比如一些额外功能在tensorboardX上存在，但是我们目前只需要要用到最经典的几个功能即可保存
2401_86382089·2025-06-11 13:23

《昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类》

K近邻算法实现红酒聚类今天我来学习一下使用MindSpore在部分wine数据集上进行KNN实验。1、实验目的了解KNN的基本概念；了解如何使用MindSpore进行KNN实验。2、K近邻算法原理介绍K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由Cover和Hart于1968年提出(Cover等人,1967)，是机器学习最基础的算法之一。它正
2301_82117638·2025-06-11 13:53

Python训练营打卡Day46(2025.6.6）

知识点回顾：不同CNN层的特征图：不同通道的特征图什么是注意力：注意力家族，类似于动物园，都是不同的模块，好不好试了才知道。通道注意力：模型的定义和插入的位置通道注意力后的特征图和热力图importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.util
2301_80505456·2025-06-11 13:23

算法打卡day42

今日任务：1）121.买卖股票的最佳时机2）122.买卖股票的最佳时机II3）复习day17121.买卖股票的最佳时机题目链接：121.买卖股票的最佳时机-力扣（LeetCode）给定一个数组prices，它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票，并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易
wenxiaohai123·2025-06-11 13:52

昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类

K近邻算法原理介绍K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由Cover和Hart于1968年提出(Cover等人,1967)，是机器学习最基础的算法之一。它正是基于以上思想：要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计出这些样本的类别并进行投票，票数最多的那个类就是分类的结果。KNN的三个基
shen-727·2025-06-11 13:51

昇思25天学习打卡营第17天 | K近邻算法实现红酒聚类

内容介绍：K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，是机器学习最基础的算法之一。它正是基于以上思想：要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计出这些样本的类别并进行投票，票数最多的那个类就是分类的结果。KNN的三个基本要素：K值，一个样本的分类是由K个邻居的“多数表决”确定的。K值越小，容易受噪
神奇的布欧·2025-06-11 13:50

前端知识导图

前端知识导图参考：字节标准前端知识导图通用基础1、编程语言HTMLCSSJSTS2、计算机基础计算机网略数据结构算法：二分查找、十大排序、二叉树先中后和层次遍历、集合交并集、leetcode刷题经验编译构建
lucky_jiexia·2025-06-10 22:32

leetcode刷题经验

Hash相关（HashSet、HashMap、HashTable）快速查找需要频繁判断某个元素是否存在，或快速获取某个键对应的值：1两数之和217存在重复元素统计频率或计数统计元素出现的次数，或按条件分组：32有效的字母异位词60前k个高频元素387字符串中的第一个唯一字符滑动窗口或子串需要在窗口内快速判断字符是否重复或满足条件3无重复字符的最长子串76最小覆盖子串（困难）去重或判断重复119最长
lucky_jiexia·2025-06-10 22:30

Python训练营打卡DAY47

DAY47注意力热图可视化昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天知识点回顾：热力图作业：对比不同卷积层热图可视化的结果前面代码看前一天，这里是不同卷积层可视化注意力热图的代码。#对比不同卷积层热图可视化的结果importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ndimageimportzoomdefvisualize_mul
·2025-06-10 20:16

python训练营打卡第48天

随机函数与广播机制知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业：自己多借助ai举几个例子帮助自己理解即可随机函数的应用示例：importnumpyasnp#1.均匀分布随机数：生成3x3矩阵，数值在[0,1)之间uniform_data=np.
ppdkx·2025-06-10 16:16

python训练营打卡第31天

文件的规范拆分和写法知识点回顾规范的文件命名规范的文件夹管理机器学习项目的拆分编码格式和类型注解作业：尝试针对之前的心脏病项目，准备拆分的项目文件，思考下哪些部分可以未来复用。补充介绍：pyc文件的介绍知识点回顾规范的文件命名规范的文件夹管理机器学习项目的拆分编码格式和类型注解昨天我们已经介绍了如何在不同的文件中，导入其他目录的文件，核心在于了解导入方式和python解释器检索目录的方式。搞清楚了
·2025-06-10 16:16

python训练营打卡第41天

简单CNN知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)importtorchimporttorch.nna
·2025-06-10 16:16

Python训练营打卡Day49(2025.6.9）

知识点回顾：通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义importtorchimporttorch.nnasnn#定义通道注意力classChannelAttention(nn.Module):def__init__(self,in_channels,ratio=16):"""通道注意力机制初始化参数:in_channels:输入特征图的通道数ratio:降维比例，用于减少参数量，默认为16"
2301_80505456·2025-06-10 16:14

python训练营打卡第49天

CBAM注意力知识点回顾：通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspltimportn
ppdkx·2025-06-10 16:43

python打卡day43

作业：kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化导入包importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplota
·2025-06-10 10:06

Python打卡day47！！！

DAY47注意力热图可视化昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天知识点回顾：热力图作业：对比不同卷积层热图可视化的结果importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltdefcompare_conv_layers(model,input_tensor):#注册多个钩子获取不同层特征图layer_outputs={}defsave_output(layer_name):de
dragon0907·2025-06-10 08:55

python打卡day48

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业：自己多借助ai举几个例子帮助自己理解即可随机张量的生成在深度学习中经常需要随机生成一些张量，比如权重的初始化，或者计算输入纬度经过模块后输出的维度，都可以用一个随机函数来实现需要的张量格式，而无需像
纨妙·2025-06-10 08:54

python打卡day45

对resnet18在cifar10上采用微调策略下，用tensorboard监控训练过程。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms,modelsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.ten
纨妙·2025-06-10 08:24

Python打卡 DAY 47

昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天知识点回顾：热力图作业：对比不同卷积层热图可视化的结果importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotasp
冰轮a·2025-06-10 08:23

【Leetcode刷题记录】53. 最大子数组和--前缀和解法

53.最大子数组和给你一个整数数组nums，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。子数组是数组中的一个连续部分。示例1：输入：nums=[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]输出：6解释：连续子数组[4,-1,2,1]的和最大，为6。常规解法是动态规划，这里采用前缀和的解法。首先，理解前缀和的概念：给定一个数组nums，其前缀和数组prefixSums
钓一朵雪·2025-06-10 02:40

第四十二天打卡

知识点回顾回调函数lambda函数hook函数的模块钩子和张量钩子Grad-CAM的示例作业：理解下今天的代码即可#定义一个回调函数defhandle_result(result):"""处理计算结果的回调函数"""print(f"计算结果是:{result}")#定义一个接受回调函数的函数defcalculate(a,b,callback):#callback是一个约定俗成的参数名"""这个函数
luyiebbh·2025-06-09 20:01

第四十七天打卡

昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天知识点回顾：热力图classCNN(nn.Module):def__init__(self):super(CNN,self).__init__()#----------------------第一个卷积块----------------------self.conv1=nn.Conv2d(3,32,3,padding=1)self.bn1=nn.BatchNor
wswlqsss·2025-06-09 18:15

第十六天打卡

知识点：numpy数组的创建：简单创建、随机创建、遍历、运算numpy数组的索引：一维、二维、三维SHAP值的深入理解vvimportnumpyasnp#numpy数组的创建a=np.array([1,2,3,4,5,6])b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])a.shapeprint(b)#创建全零矩阵zeros=np.zeros((2,3))print(zeros)#创建全
wswlqsss·2025-06-09 18:15

第四十一天打卡

简单CNN知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)简单CNN1.数据增强数据增强就像是在餐厅的食材上应用各
wswlqsss·2025-06-09 18:15

第七天打卡内容

进制八进制的10是8十六进制的10是16charname=‘’;//是单引号Stringsa=newString(original:"helloworld");Stringsb=newString(original:"helloworld");这两句代码为什么会报错？？publicclassDemo03{publicstaticvoidmain(String[]args){//整数拓展：进制二进制
doudoutj·2025-06-09 18:13

python60天打卡训练营第十四天

参考上述文档补全剩余的几个图尝试确定一下shap各个绘图函数对于每一个参数的尺寸要求，如shap.force_plot力图中的数据需要满足什么形状？确定分类问题和回归问题的数据如何才能满足尺寸，分类采取信贷数据集，回归采取单车数据集。importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析，可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算，提供了高效的数组操
whyeekkk·2025-06-09 17:04

经典SQL查询问题的练习第四天

第四天SQL打卡题目student(studentId,studentName)course(courseId,courseName,teacher,prerequisite(先修课程))score(score
·2025-06-09 10:20

【DAY43】复习日

内容来自@浙大疏锦行python打卡训练营@浙大疏锦行作业：kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶：并拆分成多个文件
daomingwu017·2025-06-09 03:58

LeetCode刷题offer21-简单-调整数组顺序使奇数位于偶数前面_leetcode 给定一个数组,数组中正整数乱序,调整数组中数字顺序,使得任一奇数在所有

大家好，我是布小禅，一个尽力让无情的代码变得生动有趣的IT小白，很高兴能偶认识你，关注我，每天坚持学点东西，我们以后就是大佬啦！博客主页：❤布小禅❤作者专栏：❤Python❤❤Java❤❤力扣题❤这是我刷第47/100道力扣简单题兄弟，想一起学习算法吗？想一起变强吗？想毕业的时候在算法方面吊打面试官吗？想成为刷题狂人吗？快来联系我，一起互相监督，一起征服力扣~~我的伙伴，刷题四天王（自己封的）：英
m0_60721823·2025-06-08 22:50

【leetcode刷题之路】面试经典hot100（2）——普通数组+矩阵+链表

文章目录5普通数组5.1【动态规划】最大子数组和5.2【排序】合并区间5.3【数组】轮转数组5.4【前缀和】除自身以外数组的乘积5.5【哈希表】缺失的第一个正数6矩阵6.1【哈希表】矩阵置零6.2【模拟】螺旋矩阵6.3【模拟】旋转图像6.4【分治】搜索二维矩阵II7链表7.1【双指针】相交链表7.2【链表】反转链表7.3【双指针】【递归】回文链表7.4【双指针】环形链表7.5【双指针】环形链表II
小天才才·2025-06-08 17:17

00后整顿职场 ｜他们偷偷在用的这些MCP新玩法，对抗996

70后在酒局表忠心、80后在加班博晋升时、90后在深夜加班改方案时，00后已经用MCPServer把AI调教成自己的“职场影分身”，自动打卡、智能怼老板、AI周报全自动生成应付老板，这群看似躺平的年轻人
小叔技研社·2025-06-08 14:25

python训练营Day1打卡

@浙大疏锦行Debugger工具使用与环境配置debuger要求环境为3.8以上这里重新安装一下anaconda环境condacreate-nkkpython=3.8condaactivatekkpipinstallpywinpty--only-binary=:all:pipinstalljupyter-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simplepipinsta
Lee_m11·2025-06-08 12:39

Python打卡训练营学习记录Day46

作业：今日代码较多，理解逻辑即可对比不同卷积层特征图可视化的结果（可选）一、CNN特征图可视化实现importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltdefvisualize_feature_maps(model,input_tensor):#注册钩子获取中间层输出features=[]defhook(module,input,output):features.appen
FanfanPyt·2025-06-08 05:49

Python打卡训练营day44——2025.06.04

作业：尝试在cifar10对比如下其他的预训练模型，观察差异，尽可能和他人选择的不同尝试通过ctrl进入resnet的内部，观察残差究竟是什么importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorchvision.modelsimportresnet18
莱茵菜苗·2025-06-08 04:46

Python打卡训练营day2——2025.0421

@浙大疏锦行字符串的操作题目:定义两个字符串变量，str1赋值为“Hello”，str2赋值为“Python”。将这两个字符串拼接起来（中间加一个空格），并将结果存储在变量greeting中；计算greeting字符串的长度，存储在变量length中；获取greeting字符串的第一个字符，存储在变量first_char中。然后，使用f-string分三行打印出类似以下格式的信息：拼接结果:Hel
莱茵菜苗·2025-06-08 04:16

Python打卡训练营day41——2025.05.31

作业：尝试手动修改下不同的调度器和CNN的结构，观察训练的差异。数据增强：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspltimport
莱茵菜苗·2025-06-08 04:16

Python打卡训练营day42——2025.06.01

知识点回顾回调函数lambda函数hook函数的模块钩子和张量钩子Grad-CAM的示例#定义一个回调函数defhandle_result(result):"""处理计算结果的回调函数"""print(f"计算结果是:{result}")#定义一个接受回调函数的函数defcalculate(a,b,callback):#callback是一个约定俗成的参数名"""这个函数接受两个数值和一个回调函数
莱茵菜苗·2025-06-08 04:16

Python打卡训练营day43——2025.06.02

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromdata_loaderimportcreate_data_loadersfrommodelimportCNNModelfromtrainimporttrain_modelfromvisualizeimportvisualize_grad_camimportosdefmain():#设置
莱茵菜苗·2025-06-08 04:16

Python打卡训练营day46——2025.06.06

知识点回顾：不同CNN层的特征图：不同通道的特征图什么是注意力：注意力家族，类似于动物园，都是不同的模块，好不好试了才知道。通道注意力：模型的定义和插入的位置通道注意力后的特征图和热力图importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.util
莱茵菜苗·2025-06-08 04:44

python打卡day38@浙大疏锦行

知识点回顾：Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）Dataloader类minist手写数据集的了解作业：了解下cifar数据集，尝试获取其中一张图片一、首先加载CIFAR数据集importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfrommatplotlibim
风逸hhh·2025-06-08 01:54

python打卡day46@浙大疏锦行

知识点回顾：不同CNN层的特征图：不同通道的特征图什么是注意力：注意力家族，类似于动物园，都是不同的模块，好不好试了才知道。通道注意力：模型的定义和插入的位置通道注意力后的特征图和热力图内容参考作业：今日代码较多，理解逻辑即可对比不同卷积层特征图可视化的结果（可选）一、CNN特征图可视化实现importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltdefvisualize_fe
风逸hhh·2025-06-08 01:23
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