根据extendedpreOrdersequence建立二叉树三种遍历的递归算法三种遍历的非递归算法层顺遍历的非递归算法树深度宽度叶子数节点数度为1节点数的算法树的克隆根据两种顺序建立二叉树
2024/8/15 8:13:36
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我们讲解了那么多互联网营销推广技术、技巧方面的内容，也深知营销推广是一种并不能100%付出就能获得100%效果的事情，所以即使掌握再多的营销技术和技巧很多时候真的比不过那些“明星说的一句话”来的效果直接。
这也是为什么营销方式单一的过去，很多商家愿意聘请知名明星做产品代言，而现在的商家也乐此不疲邀请明星进行站台。
那是因为明星“自带流量”！！！对于我们这些中小微企业根本没有任何实力去邀请这些有“流量”的明星来为我们的产品代言，但是我们也的确想去玩玩这种“自带流量”的营销方式又该如何去做呢？
这也是为什么营销方式单一的过去，很多商家愿意聘请知名明星做产品代言，而现在的商家也乐此不疲邀请明星进行站台。
那是因为明星“自带流量”！！！对于我们这些中小微企业根本没有任何实力去邀请这些有“流量”的明星来为我们的产品代言，但是我们也的确想去玩玩这种“自带流量”的营销方式又该如何去做呢？
2024/8/11 22:35:14
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反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大规模的应用。
全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。
算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。
算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。
反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层
全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。
算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。
算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。
反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层
2024/8/11 5:25:02
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MySQL内核：InnoDB存储引擎卷1》由资深MySQL专家，机工畅销图书作者亲自执笔，在以往出版的两本InnoDB介绍性图书的基础之上，更深入地介绍InnoDB存储引擎的内核，例如latch、B+树索引、事务、锁等，从源代码的角度深度解析了InnoDB的体系结构、实现原理、工作机制，并给出了大量最佳实践，希望通过《MySQL内核：InnoDB存储引擎卷1》帮助用户真正了解一个数据库存储引擎的开发。
《MySQL内核：InnoDB存储引擎卷1》可以成为带领读者进入数据库存储引擎的内核开发，帮助那些从事MySQL数据库的相关行业从业人员。
同时，《MySQL内核：InnoDB存储引擎卷1》也适合对于研究生阶段有志于数据库内核开发的同学。
--摘自豆瓣
《MySQL内核：InnoDB存储引擎卷1》可以成为带领读者进入数据库存储引擎的内核开发，帮助那些从事MySQL数据库的相关行业从业人员。
同时，《MySQL内核：InnoDB存储引擎卷1》也适合对于研究生阶段有志于数据库内核开发的同学。
--摘自豆瓣
2024/8/9 12:26:44
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利用stm32f407驱动ms5837深度传感器模块，并将读到的原始数据进行处理，通过串口输出到电脑中
2024/8/7 21:13:30
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深度学习常用网络pytorch代码整理合集包括AlexNet,LeNet,NiNet,ResNet,VGGNet
2024/8/6 22:27:30
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深度学习NVIDIAcudnn7.4.1.5适用于64位win10的CUDA10.0版本
2024/8/6 20:23:24
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乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。
基于人工提取特征的分类算法，存在需要专业领域知识、耗时费力、提取高质量特征困难等问题。
为此，采用一种改进的深度卷积神经网络模型，实现了乳腺癌病理图像的自动分类;同时，利用数据增强和迁移学习方法，有效避免了深度学习模型受样本量限制时易出现的过拟合问题。
实验结果表明，该方法的识别率可达到91%，且具有较好的鲁棒性和泛化性
基于人工提取特征的分类算法，存在需要专业领域知识、耗时费力、提取高质量特征困难等问题。
为此，采用一种改进的深度卷积神经网络模型，实现了乳腺癌病理图像的自动分类;同时，利用数据增强和迁移学习方法，有效避免了深度学习模型受样本量限制时易出现的过拟合问题。
实验结果表明，该方法的识别率可达到91%，且具有较好的鲁棒性和泛化性
2024/8/3 5:11:41
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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