程式設計題1：總結：不是以前刷leetcode的函式式的，直接是主函式程式設計，相當於直接體現輸入輸出的效果。
粗心錯誤點在於最後的輸出，倘若在最後一次比較之後停滯
s =
input()
ifnot s:
print(0
)j =
1max1 =
1for i in
range(0
,len
(s)-1)
:if s[i]
== s[i+1]
:if j > max1:
max1 = j
j =1else
: j +=
1if j > max1:
print
(j)else
:print
(max1)
下面是機器學習方法書裡的解答：
**正則化是結構風險最小化策略的實現，是在經驗風險上加乙個正則項/懲罰項。**正則化項一般是模型複雜度的單調遞增函式，模型越複雜，正則化項越大。
第一項經驗風險較小的模型可能較複雜，因為有多個非零引數。這時第二項模型複雜度會比較大，正則化項的作用是選擇經驗風險與模型複雜度同時較小的模型。——符合奧卡姆剃刀原則
從貝葉斯估計的角度來看，正則化對應與模型的先驗概率，可以假設複雜模型有較大的先驗概率，簡單的模型有較小的先驗概率。
引入l2正則化項相當於給引數引入高斯先驗分布，引入l1正則化項相當於給引數引入拉普拉斯先驗分布。
2017網易計算機視覺題目
本人筆試的計算機視覺方向，程式設計題和其他研發崗位類似。歡迎小夥伴們一起討論出正確答案。共20個選擇題，3個程式設計題，1個簡答題 1.linux中，提供tcp ip包過濾功能的軟體叫什麼？a.iptables b.route c.rarp d.filter 2.設一組初始關鍵字序列為,則第4趟氣泡...
機器視覺學習筆記
ieee鏈結 neumann l.matas j.real time scene text localization and recognition,cvpr 2012。這是text detection庫參照的 沒細讀這篇文章，但是知道是基於er的方法。我想matas大神既然說能實時，方法就確實應該...
機器視覺演算法 筆記
影象的預處理 影象增強技術 空間域和頻率域 點運算 影象灰度化，直方圖均衡化，和區域性統計法。領域運算 影象平滑，影象銳化 頻率域 高低通濾波 影象的邊緣和雜訊對應於傅利葉變換的高頻部分，低通濾波可平滑影象去除雜訊。灰度變換 1.線性變換 適用於 不足或過度的影象 2.分段線性變換 突出影象中感興趣...