LT's Blog

Actions speak louder than words.

python常用操作

处理文本、音频、图像

文本: 写文件 f = open("233.txt", "a") f.write('批次batch={},image_idx={},reconZ_error={}\n'.format(0, 2, 0.5)) f.close() 读+写 import os import sys from numpy import * # sys.pat...

消化C++

笔记

做题的发现 unordered_map比map要快一点 map比vector费空间很多 函数调用时候,地址传递,比值传递,快。 先开辟指定长度数组vector res(k+1),再对res[i]赋值,这种方式,比把值给push-back进来,速度要快些。 知识点 如果使用循环,程序的性能可能更高;如果使用递归,可读性更好。如何选择要看什么更重要。 ...

Leetcode-Relative Sort Array

难度:简单,标签:array

本题链接 更多 1122. Relative Sort Array 描述:给一个待排序的数组A,以及一个位置打打乱的参考数组B。 如果A的某一个元素在B中,就需要按照B数组的先后顺序进行排序。 如果A的某一个元素不在B中,则需要放在最后面,同时按照大小顺序排序。 思路:map计数即可,然后先原B数组整有的元素依次放入答案容器,最后遍历map将剩下的元素放入答案。 提示:m...

Leetcode-Find Common Characters

难度:简单,标签:hash_table

本题链接 更多 1002. Find Common Characters 描述:Given an array A of strings made only from lowercase letters, return a list of all characters that show up in all strings within the list (includin...

GAN基本原理

理论推导

零,参考资料 课程视频 与GAN有关的PPT课件、视频、作业要求,参见李宏毅-课程主页 课程笔记 GAN综述-2020 一,Introduction Basic idea(1) G generator:只学习细节,不知道全局 如果单独使用G来生成图像,VAE(variational auto-encoder)中的decoder就是我们想要的G。 VAE的...

代价函数、二分类问题

交叉熵、相对熵(KL散度)、对率回归

关于熵的总结,来自吴军博士的《数学之美》。 熵 熵越大: 随机变量的不确定性越大,信息量就越大。 方差越大,分布越平坦(以正态分布为例,分布左右侧的“长尾”越长)。 熵增原理:宇宙所有事物自发地朝着无序方向发展,即,熵会不断增加。 无序比有序的事物熵更大。 最大熵: 目的:保留全部不确定性,把风险降低到...

GAN与隐写

Steganographic GAN:载体合成(1)

论文“Generative Steganography Based on GANs”(下载地址)提出了一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Net)的生成式隐写方案,属于无载体(coverless)信息隐藏,即载体无修改。传统的载体合成方案基于载体选择,由于数码相机很难获取相同场景的不同采样,传统方法具有局限性。而这种方式则是直接利用秘密信息生成载体,不存...

matlab常用操作

文件读写、矩阵操作、信号处理

一、写文件 效果和矩阵x一样(最佳) dlmwrite('lll.txt', x, 'delimiter', ' ', 'newline', 'pc'); 适合一维数据存储 % csvwrite('lll.txt', x); 科学记数法 save('lll.txt','x','-ascii'); 原始方式(和C相比,更方便地写一维数据) fid = fopen('n_m...

经典

文件读写之C/C++

一、C 写文件 void save() { int i; FILE *fp; //声明fp是FILE型指针 fp=fopen("通讯录.txt","w"); //输入数据的写入 for(i=0;i<n;i++) //n表示有几组数据 { fprintf(fp,"%s %s %s %s %s\n",phone[i].name, phon...