时间限制：1秒  空间限制：32768K  热度指数：171449   本题知识点：  栈   算法知识视频讲解  题目描述  输入两个整数序列，第一个序列表示栈的压入顺序，请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序，序列4，5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列，但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列。（注意：这两个序列的长度是相等的）  思路：这道题的难点在于如何在push和pop后更新最小值，比如说我push 3，2，4，0，5，当push3时，stack里最小的元素是3 ；push 2    upda...

利用队列 import java.util.ArrayList; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; /** public class TreeNode { int val = 0; TreeNode left = null; TreeNode right = null; public TreeNode(int val) { this.val = val; } } */ public class Solution { public ArrayList<Integer> PrintFromTopToBottom(T...

输入一个复杂链表（每个节点中有节点值，以及两个指针，一个指向下一个节点，另一个特殊指针指向任意一个节点），返回结果为复制后复杂链表的head。（注意，输出结果中请不要返回参数中的节点引用，否则判题程序会直接返回空）  先复制链表 再初始化任意指针 最后分成2个链表 注意，输出结果中请不要返回参数中的节点引用，否则判题程序会直接返回空 最后返回的链表中每一个节点都不能是参数链表中的节点！ /* public class RandomListNode { int label; RandomListNode next = null; RandomListNode random = null; Ran...

对应写的是严蔚敏P21算法2.2，是把2个非递减的线性表（顺序表和链表）进行合并，和归并排序不同。 #include<iostream> #include<malloc.h> using namespace std; typedef  struct Node{     int value;     struct Node *next; } Node; Node* CreateLinklist(int len){     Node* ahead=(Node*)malloc(sizeof(Node));     ahead->next=NULL;     Node* ...

PyTorch 60 分钟入门教程中的一些疑惑  自动微分   参考: PyTorch 60 分钟入门教程. 自动微分  y.data.norm()指的是y的范数，举一个例子 假设x是[1.,2.,3.]，则y是[2.,4.,6.]，那么y.data.norm()为  y . d a t a . n o r m ( ) = ( y 1 2 + y 2 2 + y 3 2 ) 1 / 2 = ( 4 + 16 + 36 ) 1 / 2 = 7.48 y.data.norm()=(y1^2+y2^2+y3^2)^{1/2}=(4+16+36)^{1/2}=7.48 y.data.norm()=(y...

李嘉璇TensorFlow P73最上面，计算输出维度的方法是：shape(output)=(shape(value)-ksize+1)/strides http://www.cnblogs.com/fuhang/p/9264380.html   

执行报错：  test.py内容  报错原因： 在Python3.X中，以前python2.X中的print “语句”替换成了print 函数，在有一些参考书中还是之前的写法，所以直接按照书上写会报错 修改：  结果：

作者：Anonymous 链接：https://www.zhihu.com/question/28823373/answer/101504099 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 Benchmark和baseline都有性能比较的意思。 先看看字典定义。  benchmark：N-COUNT A  benchmark is something whose quality or quantity is known and which can therefore be used as a standard with which other thing...

设备因素 1、没有大规模的监控摄像头，所以行人图像清晰度较低，不利于图像分割，提高行人识别的难度 2、摄像头的分布问题，由于角度问题，行人图像呈现的体态差异明显 3、摄像机参数设置不同，导致同一行人的外观颜色的差异 环境因素 1、由于周围环境的因素，可能出现对行人的部分或完全遮盖现象，拍摄到的照片无法呈现行人整体 2、由于不同天气情况，昼夜下光照是在不断变化的，而光照会影响行人外观颜色 行人本身 1、行人衣服的变化 采集数据 1、必须跨摄像头采集图像数据 2、公开数据集的规模小 3、同一个人需要多张全身照 参考：https://blog.csdn.net/weixin_43979572/art...

徐梦洋 基于深度学习的行人再识别研究概述 被广泛使用的CNN模型有两种：  用于图像分类和目标检测的分类模型 以图像分类和目标检测的分类模型  基于特征学习和度量学习的分类模型方法 基于局部特征匹配的ReID方法   李幼蛟 行人再识别包括两个核心部分  特征提取与表达 相似性度量  根据行人再识别采用的数据源，可分为2类  基于图像的行人再识别 基于视频的行人再识别  根据特征提取与表达方式，分为2个阶段  2012年前的人工设计特征阶段 2012年后的深度特征阶段  基于深度学习的行人再识别  端到端式 混合式 独立式  段朦 目前行人再识别的研究方法分三种：  手动特征法 基于深度学习的...

翻译自Person Re-identification:Past, Present and Future，Liang Zheng, Yi Yang, and Alexander G. Hauptmann 行人再识别（Person re-ID）研究源于多目视觉跟踪（multi-camtracking）[1]，一些重要的re-ID研究方向也从此发展起来，在本文中，我们会简单地介绍行人再识别发展史中的里程碑。 多目视觉跟踪 在早些年里，行人再识别并没有真正的发展起来，而是紧紧地与多目视觉跟踪联系在一起，多目视觉跟踪是在相邻的两个摄像头之间利用外观模型进行几何校正。在1997年，Huang和Russel...

numpy.rollaxis(a, axis, start=0) 向后滚动指定的轴，直到它位于给定位置。 参数：     a：ndarray 输入数组。 axis：int 轴向后滚动。其他轴的位置相对于彼此不改变。 start：int，可选 轴被滚动，直到它位于此位置之前。默认值为0，导致“完成”滚动。 返回：     res：ndarray 对于Numpy> = 1.10，始终返回a的视图。对于早期的Numpy版本，只有当轴的顺序改变时，才返回a的视图，否则返回输入数组。 # 创建了三维的 ndarray import numpy as np a = np.arange(8).resh...

to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32') 将整型标签转为onehot。y为int数组，num_classes为标签类别总数，大于max(y)（标签从0开始的）。 返回：如果num_classes=None，返回len(y) * [max(y)+1]（维度，m*n表示m行n列矩阵，下同），否则为len(y) * num_classes。说出来显得复杂，请看下面实例。 import keras ohl=keras.utils.to_categorical([1,3]) # ohl=keras.utils.to_categorical(...

最近看代码的时候，老是出现np.transpose()这个用法，但是对其中的原理还是不甚了解，今天就来总结一下，以及这个用法对图像的结果及效果。  参数 a:输入数组  axis: int类型的列表，这个参数是可选的。默认情况下，反转的输入数组的维度，当给定这个参数时，按照这个参数所定的值进行数组变换。  返回值 p:ndarray 返回转置过后的原数组的视图。 给大家举个例子。 对于一维数组： >>> import numpy as np >>> t=np.arange(4) >>> t array([0, 1, 2, 3]) >&...