本文转载自简书https://www.jianshu.com/p/22c50ded4cf7写在前面在训练神经网络的时候，我们难免会看到Batch、Epoch和Iteration这几个概念。曾对这几个概念感到模糊，看了网上的一些文章后，在这里做几个小小的总结。名词解释：【图片来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29409502】Epoch（时期）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播）再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。然而，当一
本文转载自简书https://www.jianshu.com/p/22c50ded4cf7写在前面在训练神经网络的时候，我们难免会看到Batch、Epoch和Iteration这几个概念。曾对这几个概念感到模糊，看了网上的一些文章后，在这里做几个小小的总结。名词解释：【图片来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29409502】Epoch（时期）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播）再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。然而，当一
一、题目大意给定一个字符串s，统计并返回具有相同数量0和1的非空（连续）子字符串的数量，并且这些子字符串中的所有0和所有1都是成组连续的。重复出现（不同位置）的子串也要统计它们出现的次数。示例1：输入：s="00110011"输出：6解释：6个子串满足具有相同数量的连续1和0："0011"、"01"、"1100"、"10"、"0011"和"01"。注意，一些重复出现的子串（不同位置）要统计它们出现的次数。另外，"00110011"不是有效的子串，因为所有的0（还有1）没有组合在一起。示例2：输入：s="10101"输出：4解释：有4个子串："10"、"01"、"10"、"01"，具有相同数量的
一、题目大意给定一个字符串s，统计并返回具有相同数量0和1的非空（连续）子字符串的数量，并且这些子字符串中的所有0和所有1都是成组连续的。重复出现（不同位置）的子串也要统计它们出现的次数。示例1：输入：s="00110011"输出：6解释：6个子串满足具有相同数量的连续1和0："0011"、"01"、"1100"、"10"、"0011"和"01"。注意，一些重复出现的子串（不同位置）要统计它们出现的次数。另外，"00110011"不是有效的子串，因为所有的0（还有1）没有组合在一起。示例2：输入：s="10101"输出：4解释：有4个子串："10"、"01"、"10"、"01"，具有相同数量的
一、题目大意https://leetcode.cn/problems/count-primes给定整数n，返回所有小于非负整数 n 的质数的数量。示例1：输入：n=10输出：4解释：小于10的质数一共有4个,它们是2,3,5,7。示例2：输入：n=0输出：0示例3：输入：n=1输出：0提示：0二、解题思路输入一个整数，输出也是一个整数，表示小于输入数的质数的个数。埃拉托斯特尼筛法，是判断一个整数是否是质数的方法。并且它可以在判断一个整数n时，同时判断所小于n的整数，因此非常适合这个问题。其原理是：从1到n遍历，假设当前遍历到m，则把所有小于n的、且是m的倍数的整数标为和数；遍历完成后，没有被标
一、题目大意https://leetcode.cn/problems/count-primes给定整数n，返回所有小于非负整数 n 的质数的数量。示例1：输入：n=10输出：4解释：小于10的质数一共有4个,它们是2,3,5,7。示例2：输入：n=0输出：0示例3：输入：n=1输出：0提示：0二、解题思路输入一个整数，输出也是一个整数，表示小于输入数的质数的个数。埃拉托斯特尼筛法，是判断一个整数是否是质数的方法。并且它可以在判断一个整数n时，同时判断所小于n的整数，因此非常适合这个问题。其原理是：从1到n遍历，假设当前遍历到m，则把所有小于n的、且是m的倍数的整数标为和数；遍历完成后，没有被标
IteratorIterator概念Iterator提供了一种统一的接口机制，为各种不同数据结构提供统一的访问机制。定义Iterator就是提供一个具有next()方法的对象，每次调用next()都会返回一个结果对象，该结果对象有两个属性，value表示当前的值，done表示遍历是否结束。functionmakeIterator(Array){letindex=0;return{next:function(){return(Array.length>index?{value:Array[index++]}:{done:true})}}}letiterator=makeIterator(['1'
IteratorIterator概念Iterator提供了一种统一的接口机制，为各种不同数据结构提供统一的访问机制。定义Iterator就是提供一个具有next()方法的对象，每次调用next()都会返回一个结果对象，该结果对象有两个属性，value表示当前的值，done表示遍历是否结束。functionmakeIterator(Array){letindex=0;return{next:function(){return(Array.length>index?{value:Array[index++]}:{done:true})}}}letiterator=makeIterator(['1'
在日常开发工作中，我经常会遇到需要统计总数的场景，比如：统计订单总数、统计用户总数等。一般我们会使用MySQL的count函数进行统计，但是随着数据量逐渐增大，统计耗时也越来越长，最后竟然出现慢查询的情况，这究竟是什么原因呢？本篇文章带你一下学习一下。1.MyISAM存储引擎计数为什么这么快？我们总有个错觉，就是感觉MyISAM引擎的count计数要比InnoDB引擎更快，实际这不是错觉。MyISAM引擎把表的总行数单独记录在磁盘上，查询的时候可以直接返回，不需要再累加统计。但是当SQL查询中有where条件的时候，就无法再使用表的总行数了，还是需要乖乖的进行累加统计，查询性能也就跟InnoD
在日常开发工作中，我经常会遇到需要统计总数的场景，比如：统计订单总数、统计用户总数等。一般我们会使用MySQL的count函数进行统计，但是随着数据量逐渐增大，统计耗时也越来越长，最后竟然出现慢查询的情况，这究竟是什么原因呢？本篇文章带你一下学习一下。1.MyISAM存储引擎计数为什么这么快？我们总有个错觉，就是感觉MyISAM引擎的count计数要比InnoDB引擎更快，实际这不是错觉。MyISAM引擎把表的总行数单独记录在磁盘上，查询的时候可以直接返回，不需要再累加统计。但是当SQL查询中有where条件的时候，就无法再使用表的总行数了，还是需要乖乖的进行累加统计，查询性能也就跟InnoD
