打印二叉树最右侧节点其实是改自二叉树的层次遍历，多了一步，即输出每一层的末尾节点。如下题，输出最右侧节点结果应为[3,20,7]。首先看二叉树的层次遍历，使用队列（queue）来存储二叉树的节点，具体代码层次遍历实现：deflevelOrder(self,root:TreeNode)->List[List[int]]:list=[]ifrootisNone:returnlistqueue=[root]whilequeue:cur=[]foriinrange
系统 2019-09-27 17:56:40 2721
本文实例讲述了python的re模块应用。是非常重要的应用技巧。分享给大家供大家参考。具体方法如下：importre#match_object=re.match('foo','foo')ifmatch_objectisnotNone:printtype(match_object)printmatch_object.group()#match_object=re.match('foo','fooabv')ifmatch_objectisnotNone:pri
系统 2019-09-27 17:56:20 2721
本文目的主要在于如何使用TensorRT5.x的pythonapi来进行神经网络的推理。因为目前TensorRT只支持ONNX，Caffe和Uff(UniversalFrameworkFormat)这三种格式。这里以tensorflow的pb模型为例（可以无缝转换为uff）进行说明。0.TensoRT介绍TensorRT是英伟达(NVIDIA)开发的一个可以在NVIDIA旗下的GPU上进行高性能推理的C++库。它的设计目标是与现有的深度学习框架无缝贴合：比
系统 2019-09-27 17:50:42 2721
python基本语法--引入Python文件1、新建python文件：在同目录lib下创建mylib.py和loadlib.py两个文件2、在mylib.py文件中创建一个Hello的类并且给这个类添加一个sayHello的方法，让她输出hellopython3、在loadlib.py文件中引入mylibimportmylib4、在loadlib中调用引用过来的python文件mylib.py中的Hello方法这时importmylib中的mylib就相当
系统 2019-09-27 17:50:10 2721
计算字符串中所有数字的和，字符串中有数字和字母组合而成如果出现连续数字，按照一个数操作具体解释在代码行里：defsum_str(str1):len1=len(str1)#首先将字符串str1的长度赋值给len1sum=n=0#建立一个值为0的空变量sun#建立一个值为0的空变量nforiinrange(len1):#用i来遍历字符串的长度if49<=ord(str1[i])<=57:#判断字符ascii码是否在数字ascii值范围内n=n*10#n*=10
系统 2019-09-27 17:49:34 2721
一.特征选择-单变量特征选择1.SelectKBest可以依据相关性对特征进行选择，保留k个评分最高的特征。方差分析分类问题使用f_classif，回归问题使用f_regression。f_classif：分类任务跟目标的分类，将样本划分成n个子集，S1,S2,..,Sn，我们希望每个子集的均值μ1，μ2，...，μn不相等。我们假设H0:μ1=μ2=...=μn，当然我们希望拒绝H0,所以我们希望构造出来f最大越好。所以我们可以通过第i个特征xi对分类进
系统 2019-09-27 17:48:11 2721
MASK图像掩膜处理在图像操作中有时候会用到掩膜处理，如果使用遍历法掩膜图像ROI区域对于python来讲是很慢的，所以我们要找到一种比较好的算法来实现掩膜处理。假设我们有一副图像：而我们关心的区域就在这一小堆线上，想把这一堆线提取出来，我们先通过numpy生成一个mask图像：sss=np.zeros([480,640],dtype=np.uint8)sss[300:350,310:400]=255生成一个640*480大小的一个图片，填充为0，然后在3
系统 2019-09-27 17:48:10 2721
问题的起源每个国家（或区域）都规定了计算机信息交换用的字符编码集，如美国的扩展ASCII码,中国的GB2312-80，日本的JIS等，作为该国家/区域内信息处理的基础，有着统一编码的重要作用。字符编码集按长度分为SBCS（单字节字符集），DBCS（双字节字符集）两大类。早期的软件（尤其是操作系统），为了解决本地字符信息的计算机处理，出现了各种本地化版本（L10N），为了区分，引进了LANG,Codepage等概念。但是由于各个本地字符集代码范围重叠，相互间
系统 2019-08-29 23:28:53 2721
介绍你的网站在并发访问很大并且无法承受压力的情况下,你会选择如何优化?很多人首先会想从服务器缓存方面着手对程序进行优化,许多不同的服务器缓存方式都有他们自己的特点,像我曾经参与的一些项目中,根据缓存的命中率不同使用过Com+/EnterpriseLibiaryCaching/Windows服务,静态文件等方式的服务器端缓存和HTTPCompression技术,但客户端缓存往往却被人们忽略了,即使服务器的缓存让你的页面访问起来非常地快,但她依然需要依赖浏览器
系统 2019-08-29 23:25:52 2721
magento索引管理当我们网站商品很多的时候，比如有几千件，我们刷新Magento的索引管理（IndexManagement）经常会失败。那么后台刷新不了，我们还可以通过命令行来刷新。使用命令行来刷新索引管理会极大降低系统消耗，容易成功。我们来看下步骤，如果你在使用linux服务器，登入你的ssh客户端，切换目录到你magento根文件夹中名字是shell的文件中。在此文件夹中输入如下命令php-findexer.php---reindexcatalog
系统 2019-08-29 23:12:55 2721
