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  • 873. 最长的斐波那契子序列长度 状态 如何确定一个斐波那契数列? 如果知道相邻的两项,既可以向前转移,也可以向后转移。 用dp[i][j]dp[i][j]dp[i][j]表示以第iii、jjj位结束的斐波那契数列的最长长度 转移...

    873. 最长的斐波那契子序列的长度

    • 状态
      如何确定一个斐波那契数列?
      如果知道相邻的两项,既可以向前转移,也可以向后转移。
      dp[i][j]dp[i][j]表示以第iijj位结束的斐波那契数列的最长长度

    • 转移方程
      如何转移? 如果a[i]a[i]a[j]a[j]是相邻两项,那么就想知道前面有没有a[j]a[i]a[j]-a[i]如果有,
      相当于斐波那契数列就多了一项。

    思路来源:
    暴力枚举两个数,然后根据递推关系,向前或者向后搜寻,直到没有下一项(),或者是前一项

    class Solution {
    public:
        int lenLongestFibSubseq(vector<int>& a) {
            int n = a.size(),res = 2,dp[1010][1010] = {0};
            unordered_map<int,int> mp;
            mp[a[0]] = 0;
            dp[0][1] = 2;
            for(int i=1;i<n;i++){
                for(int j=i+1;j<n;j++){
                    int target = a[j]-a[i];
                    if(mp.find(target)!=mp.end()){
                        int id = mp[target];
                        // 因为是严格递增的。
                        // dp[i][j] = max(dp[i][j],max(dp[id][i],2)+1);
                        dp[i][j] =  max(dp[id][i],2)+1;
                        res = max(res,dp[i][j]);
                    }
                }
                mp[a[i]] = i;
            }
            return res<3?0:res;
        }
    };
    
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  • 1. 处理变化长度的输入到目前为止,我们已经知道在RNN中怎么使用固定长度的输入,准确的说是两个时刻长度的输入,但是如果输入的序列是变化长度的呢?比如一个句子。这种情况下,当我们调用d...

    上期我们一起学习了静态RNN和动态RNN的区别,
    深度学习算法(第16期)----静态RNN和动态RNN
    我们知道之前学过的CNN的输入输出都是固定长度,今天我们一起学习下RNN是怎么处理变化长度的输入输出的?

    1. 处理变化长度的输入

    到目前为止,我们已经知道在RNN中怎么使用固定长度的输入,准确的说是两个时刻长度的输入,但是如果输入的序列是变化长度的呢?比如一个句子。这种情况下,当我们调用dynamic_rnn()或者static_rnn()的时候,需要设置参数sequence_length。该参数应该是一个表示每个样本输入序列大小的一维tensor。走个例子看看:

    seq_length = tf.placeholder(tf.int32, [None])
    [...]
    outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(basic_cell, X, dtype=tf.float32,
    sequence_length=seq_length)

    就上期的例子,假如说,第二个样本的输入长度为1的话,那么为了匹配输入tensor的大小,必须将第二个样本的第二个输入设为0,如下:

    X_batch = np.array([# step 0 step 1
    [[0, 1, 2], [9, 8, 7]], # instance 0
    [[3, 4, 5], [0, 0, 0]], # instance 1 (padded with a zero vector)
    [[6, 7, 8], [6, 5, 4]], # instance 2
    [[9, 0, 1], [3, 2, 1]], # instance 3
    ])
    seq_length_batch = np.array([2, 1, 2, 2])

    当然,在我们运行RNN的时候,需要将输入X和样本长度seq_length都传输进去,如下:

    with tf.Session() as sess:
    init.run()
    outputs_val, states_val = sess.run(
    [outputs, states], feed_dict={X: X_batch, seq_length: seq_length_batch})

    这样的话呢,RNN就会根据输入序列的情况输出相应的结果,比方上面例子中第二个样本的第二个时刻为0,那么第二个样本在第二个时刻的输出情况就是0,如下:

    >> print(outputs_val)
    [[[-0.2964572 0.82874775 -0.34216955 -0.75720584 0.19011548]
    [ 0.51955646 1. 0.99999022 -0.99984968 -0.24616946]] # final state
    [[-0.12842922 0.99981797 0.84704727 -0.99570125 0.38665548] # final state
    [ 0. 0. 0. 0. 0. ]] # zero vector
    [[ 0.04731077 0.99999976 0.99330056 -0.999933 0.55339795]
    [-0.32477224 0.99996376 0.99933046 -0.99711186 0.10981458]] # final state
    [[ 0.70323634 0.99309105 0.99909431 -0.85363263 0.7472108 ]
    [-0.43738723 0.91517633 0.97817528 -0.91763324 0.11047263]]]

    还有,输出的states tensor包括了每一个记忆单元的最后一个状态(不包括0输入的),如下:

    >>> print(states_val)
    [[ 0.51955646 1. 0.99999022 -0.99984968 -0.24616946] # t = 1
    [-0.12842922 0.99981797 0.84704727 -0.99570125 0.38665548] # t = 0 !!!
    [-0.32477224 0.99996376 0.99933046 -0.99711186 0.10981458] # t = 1
    [-0.43738723 0.91517633 0.97817528 -0.91763324 0.11047263]] # t = 1

    好了,我们知道了RNN是怎么处理变长度的输入,那么输出序列的长度如果也是变化的,该怎么办呢?

    2. 处理变化长度的输出

    假如我们已经提前知道每个样本的输出的长度的话,比方说,我们知道每个样本输出的长度和输入的一样长,那么我们就可以像上面一样通过设置sequence_length参数来处理。
    但是不幸的是,一般情况下,我们都不知道输出的长度,比方说翻译一个句子,输出的长度往往和输入的长度是不一致的。这种情况下最常用的解决办法是去定义一个特殊的输出,称为end-of-sequence token(EOS token)。这个我们后面再讨论。

    学习了这么多的关于RNN的知识,下一期我们将学习如何训练RNN网络?

    今天我们主要从输入和输出序列的变化长度方面,来理解了下RNN的怎么处理的方面的知识,希望有些收获,欢迎留言或进社区共同交流,喜欢的话,就点个在看吧,您也可以置顶公众号,第一时间接收最新内容。


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  • 那么,有没有小伙伴知道改变字节长度的办法呢?这里小编有找到一个函数len,很多小伙伴觉得陌生,不过我们可以理解为length长度的缩写。下面就len改变字节长度得方法给大家带来讲解。 描述 len函数返回序列类型对象...

    当我们需要把数据进行保存时,可以放在电脑的硬盘中,也可以放在移动硬盘随身携带。而在计算机中,字符是计算我们存储的单位。那么,有没有小伙伴知道改变字节长度的办法呢?这里小编有找到一个函数len,很多小伙伴觉得陌生,不过我们可以理解为length长度的缩写。下面就len改变字节长度得方法给大家带来讲解。
    在这里插入图片描述

    描述

    len函数返回序列类型对象(字符或字符串、元组、列表和字典等)的项目个数(长度)。

    语法

    len(object)
    

    函数返回一个大于0的int型整数,表示对象的项目个数。

    我们可以通过内置函数 len()来获得 bytes 对象的长度。

    >>> len(by)
    

    使用 + 操作符可以连接 bytes 对象。操作的结果是一个新的 bytes对象。连接 5 个字节的和 1 个字节的 bytes 对象会返回一个 6 字节的 bytes 对象。

    >>> by += b'\xff'
    
    >>> by
    
    b'abcde\xff'
    
    >>> len(by)
    

    如果需要改变某个字节,可以组合使用字符串的切片和连接操作(效果跟字符串是一样的),或者我们也可以将 bytes 对象转换为 bytearray 对象。使用内置函数 bytearray() 来完成从 bytes 对象到可变的 bytearray 对象的转换。

    >>> by = b'abcd\x65'
    
    >>> barr = bytearray(by)
    
    >>> barr
    
    bytearray(b'abcde')
    

    在ptython中len函数除了可以改变字节长度的使用外,还可以连接、获取单个字节,有兴趣的小伙伴可以找寻相关的知识模块进行拓展。

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  • 我们知道Unity序列化文件的格式是YAML,在Inspector面板上可以拖拽的脚本、资源会被视为引用。以下YAML语句描述了一条对资源的引用: {fileID: -1155515603, guid: 7f2f46c0507666e498f75cc4d6f91a07, type: 3} ...

    我们知道Unity序列化文件的格式是YAML,在Inspector面板上可以拖拽的脚本、资源会被视为引用。以下YAML语句描述了一条对资源的引用:

    {fileID: -1155515603, guid: 7f2f46c0507666e498f75cc4d6f91a07, type: 3}

    打包后,GUID是一个32长度的string,Runtime进行处理时速度较慢,因此会被转换为int64的PathID,这一点可以才AssetStudio中解压后证实。

    对于资源文件,打包时会建立一张Resource清单,包含了PathID和资源的对于关系,但是对于Mono脚本文件,这个关联机制是怎样的呢?

    通过阅读AssetStudio的源码的可以发现,序列化文件引用的MonoBehaviour脚本,在打包时会被转换为序列化的MonoBehaviour类,该类持有一个PPtr<MonoScript>,而在MonoScript中则记录了类的信息:

    public sealed class MonoScript : NamedObject
    {
        public string m_ClassName;
        public string m_Namespace = string.Empty;
        public string m_AssemblyName;
        // ...
    }

    查看Unity(泄露的)源码可以发现,MonoManager提供了运行时通过这些信息获取对应类的API,并在Mono和IL2CPP下分别实现,因此我们下结论:

    1. 编辑器下,当创建一个MonoBehaviour时,Unity会分析该cs文件中同名的MonoBehaviour类(Unity要求文件名和类名一致,想必是便于分析),并维护一张cs文件GUID + FileID与类信息的关系表,无论该MonoBehaviour是在asmdef的Dll中还是直接在Assets下(在Dll中时,Dll中类的GUID为Dll的GUID,FileID则不同,都是负数)。
    2. 打包时,Unity会将关系表写入MonoScript中进行序列化,最后写入到SerializedFile中,SerializeFile随后被打入Resources或者AssetBundle。SerializeFile是Unity打包序列化YAML的格式。
    3. 运行期间,加载含有MonoBehaviour脚本时,Unity通过MonoScript包含的信息获取类信息,并对MonoBehaviour进行实例化,最后填充该MonoBehaviour实例的自定义的序列化参数,完成加载。
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空空如也

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如何知道序列长度