# class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param root TreeNode类 # @param o1 int整型 # @param o2 int整型 # @return int整型 # class Solution: def lowestCommonAncestor(sel...

# class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param pRoot TreeNode类 # @return TreeNode类 # class Solution: def Mirror(self , pRoot: TreeNode) -> TreeNode: # ...

# class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param pRoot1 TreeNode类 # @param pRoot2 TreeNode类 # @return bool布尔型 # class Solution: # 递归比较 def diguibijiao(self , p...

# class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param pre int整型一维数组 # @param vin int整型一维数组 # @return TreeNode类 # class Solution: def reConstructBinaryTree(self , pre: L...

# class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param proot TreeNode类 # @param k int整型 # @return int整型 # class Solution: # 先定义返回和当前访问数量 def __init__(self): ...

# class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param pRoot TreeNode类 # @return int整型二维数组 # import queue class Solution: def Print(self , pRoot: TreeNode) -> List[Lis...

# -*- coding:utf-8 -*- # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None class Solution: def TreeDepth(self, pRoot): # write code here # 如果为空树 if pRoot == None: return 0 # 分别记录左...

# class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None # # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param head ListNode类 # @param val int整型 # @return ListNode类 # class Solution: def deleteNode(self , head: ListNode, val: int) -> ListNode: ...

正向传播是深度学习中模型的训练过程，它是一种从输入层到输出层的过程，通过将输入数据按顺序通过每一层神经元传播，最终得到预测结果。正向传播可以用来计算损失函数，也可以用来预测模型的输出结果。 反向传播是深度学习中优化模型参数的过程，它是通过对损失函数的梯度下降来更新模型参数，从而优化模型的性能。反向传播可以调整神经网络的权重，从而使模型更加准确。 反向传播的原理是使用梯度下降法，通过在损失函数上反向传播来更新参数值，以最小化损失函数，从而使模型性能达到最优。

# class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None # # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param pHead ListNode类 # @return ListNode类 # class Solution: def deleteDuplication(self , pHead: ListNode) -> ListNode: # write code here ...

# -*- coding:utf-8 -*- # class RandomListNode: # def __init__(self, x): # self.label = x # self.next = None # self.random = None class Solution: # 返回 RandomListNode def Clone(self, pHead): # write code here if pHead is None: return None...

// 为什么的我python不能用 // def FindKthToTail(self, pHead, k): // phead = pHead // len = 0 // a = 0 // while phead != None: // phead = phead.next // len = len + 1 // a = len - k // if a > 0: // while a != 0: // ...

YOLO（You Only Look Once）是一种针对目标检测的卷积神经网络模型，用于在图像中识别和定位多类物体。它可以检测图像中的物体并输出每个物体的类别和位置。 YOLO可以用来做实时目标检测，无论是单个物体还是多个物体。它可以用于自动驾驶、机器人、物体跟踪、安防检测等。 YOLO原理是基于回归的，它使用单个神经网络来预测输入图像中每个物体的边界框，包括大小和位置。YOLO模型使用一种称为Grid的技术，将图像分割成多个格子，每个格子都会被检测。YOLO将输入图像的每个像素坐标预测为一个类别，并使用一个边界框来定位每个物体的位置。它还使用一个置信度指标来衡量每个边界框和...

Python爬虫是一种通过编写Python代码来从网站抓取信息的技术。它可以帮助您执行搜索，收集数据，测试网站，发现新网站和新信息，并自动处理网页中的信息。 Python爬虫的基本概念是：使用Python语言编写程序，从网站上抓取特定的信息。抓取的信息可以是任何格式，例如，文本，HTML，XML，图像，视频，音频等。 Python爬虫的主要用途是网络数据收集，网络信息抓取，网页爬取，网络信息抽取，网页解析，网络搜索，网络分析等。 Python爬虫可以通过多种类库和框架来实现，例如Scrapy，Beautiful Soup，Selenium，Urllib...