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背景

目前keras框架使用简单,很容易上手,深得广大算法工程师的喜爱,但是当部署到客户端时,可能会出现各种各样的bug,甚至不支持使用keras,本文来解决的是将keras的h5模型转换为客户端常用的tensorflow的pb模型并使用tensorflow加载pb模型。

各种排序算法复杂度分析

  • 稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面。
  • 不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。

在写排序算法之前,先把每种排序算法都用到的数组元素交换的代码写出来:

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public void swap(int[] arr, int i, int j) {
int tmp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = tmp;
}

二叉树结构的定义

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class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode(int x) { val = x; }
}

我们都知道机器学习要建模,但是对于模型性能的好坏(即模型的泛化能力),我们并不知道是怎样的,很可能这个模型就是一个差的模型,泛化能力弱,对测试集不能很好的预测或分类。那么如何知道这个模型是好是坏呢?我们必须有个评判的标准。为了了解模型的泛化能力,我们需要用某个指标来衡量,这就是性能度量的意义。有了一个指标,我们就可以对比不同模型了,从而知道哪个模型相对好,那个模型相对差,并通过这个指标来进一步调参逐步优化我们的模型。

链表结构

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class ListNode {
int val;
ListNode next;
ListNode(int x) { val = x; }
}

链表有一个很烦的点在于可能会对头节点进行处理。。所以时刻不能忽略头节点可能被处理的情况。