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题目 给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。 百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个节点 p、q，最近公共祖先表示为一个节点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先）。” 示例 1： 输入：root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 1 输出：3 解释：节点 5 和节点 1 的最近公共祖先是节点 3 。 示例 2： 输入：root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 4 输出：5 解释：节点 5 和节点 4 的最近公共祖先是节点 5 。因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。 示例 3： 输入：root...

题目 Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array. Note: The number of elements initialized in nums1 and nums2 are m and n respectively. You may assume that nums1 has enough space (size that is equal to m + n) to hold additional elements from nums2. Example: [代码] Constraints: 10^9 <= nums1[i], nums2[i] <...

1. 列表和元组总结 列表和元组都是一个可以放置任意数据类型的有序集合，他们有以下共同点 列表和元组中的元素可以任意，并且都可以嵌套。 列表和元组都支持索引，且都支持负数索引，1表示最后一个元素，2表示倒数第二个元素 列表和元组都支持切片操作 都支持in关键词 都可以使用.index()、.count()、sorted()和enumerate()等方法 两者之间的相互转换，list()和tuple() 但是他们也是有区别 列表是动态的，长度大小不固定，可以随意地增加、删减或者改变元素（mutable） 元组是静态的，长度大小不固定，无法增删改，想要对已有的元组做任何“改变”，就只能开辟一块内存，创建新的元组 2. 列表和元组存储方式的差异 由于列表是动态的；元组是静态的，不可变的。这样的差异...

生成器 什么是生成器？ 通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表，但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的，而且创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。 所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间，在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator 生成器是一个特殊的程序，可以被用作控制循环的迭代行为，python中生成器是迭代器的一种，使用yield返回值函数，每次调用yield会暂停，而可以使用next()函数和send()函数恢复生成器。 生成器类似于返回值为数组的一...

概念 可变对象与不可变对象的区别在于对象本身是否可变。 python内置的一些类型中 可变对象：list dict set 不可变对象：tuple string int float bool 举一个例子 [代码] 上面例子很直观地展现了，可变对象是可以直接被改变的，而不可变对象则不可以 地址问题 下面我们来看一下可变对象的内存地址变化 [代码] 我们可以看到，可变对象变化后，地址是没有改变的 如果两个变量同时指向一个地址 1.可变对象 [代码] 我们可以看到，改变a则b也跟着变，因为他们始终指向同一个地址 2.不可变对象 [代码] 我们可以看到，a改变后，它的地址也发生了变化，而b则维持原来的地址，原来地址中的内容也没有发生变化 作为函数参数 1.可变对象 [代码] 我们可以看到，可变对象作...

概述 python采用的是引用计数机制为主，标记清除和分代收集两种机制为辅的策略。 引用计数 Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』，该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出，50年后的今天，该算法依然被很多编程语言使用。 『引用计数法』的原理是：每个对象维护一个ob_ref字段，用来记录该对象当前被引用的次数，每当新的引用指向该对象时，它的引用计数ob_ref加1，每当该对象的引用失效时计数ob_ref减1，一旦对象的引用计数为0，该对象立即被回收，对象占用的内存空间将被释放。 它的缺点是需要额外的空间维护引用计数，这个问题是其次的，不过最主要的问题是它不能解决对象的“循环引用”，因此，也有很多语言比如Jav...

Pycharm 的图形化界面虽然好用，但是在某些场景中，是无法使用的。而 Python 本身已经给我们提供了一个调试神器 pdb. 准备文件 在调试之前先将这两个文件准备好（做为演示用），并放在同级目录中。 utils.py [代码] pdb_demo.py [代码] 进入调试模式 主要有两种方法 做为脚本调用，方法很简单，就像正常执行python脚本一样，只是多加了m pdb [代码] 使用这个方式进入调试模式，会在脚本的第一行开始单步调试。 对于单文件的脚本并没有什么问题，如果是一个大型的项目，项目里有很多的文件，使用这种方式只能大大降低我们的效率。 一般情况下，都会直接在你需要的地方打一个断点，那如何打呢？ 只需在你想要打断点的地方加上这两行。 [代码] 然后执行时，也不需要再指定m ...

通过继承创建的新类称为“子类”或“派生类”，被继承的类称为“基类”、“父类”或“超类”，继承的过程，就是从一般到特殊的过程。在某些 OOP 语言中，一个子类可以继承多个基类。但是一般情况下，一个子类只能有一个基类，要实现多重继承，可以通过多级继承来实现 python2中经典类和新式类的继承方式不同，经典类采用深度优先搜索的继承，新式类采用的是广度优先搜索的继承方式 python3中经典类和新式类的继承方式都采用的是都采用广度优先搜索的继承方式 [代码] [代码] 举个例子来说明：现有4个类，A,B,C,D类，D类继承于B类和C类，B类与C类继承于A类。class D(B,C) 实例化D类 深度优先 现在构造函数的继承情况为： 若D类有构造函数，则重写所有父类的继承 若D类没有构造函数，B类有...

这是OpenCompass的offitial ranking 榜单 🔖 https://rank.opencompass.org.cn/home MMBench 鉴于现行评测方式所存在的问题，我们重新定义了一套针对当前多模态大模型的评测流程——MMBench。其主要包含两个方面: 自上而下的能力维度设计，根据定义的能力维度构造了一个评测数据集 引入 ChatGPT，以及提出了 CircularEval 的评测方式，使得评测的结果更加稳定 Paper 链接: 🔖 https://arxiv.org/pdf/2307.06281 github： 数据集 数据集构造 主要目的是对模型的各种能力进行全方位的考察，所以我们自上而下定义了三级能力维度 (L1L3)， 第一级维度（L1）包含感知与推理两项...

Python程序中存储的所有数据都是对象，每一个对象有一个身份，一个类型和一个值。 看变量的实际作用，执行a = 8 这行代码时，就会创建一个值为8的int对象。 变量名是对这个"一个值为8的int对象"的引用。（也可以简称a绑定到8这个对象） 1、可以通过id()来取得对象的身份 这个内置函数，它的参数是a这个变量名，这个函数返回的值 是这个变量a引用的那个"一个值为8的int对象"的内存地址。 [代码] 2、可以通过type()来取得a引用对象的数据类型 [代码] 3、对象的值 当变量出现在表达式中，它会被它引用的对象的值替代。 总结：类型是属于对象，而不是变量。变量只是对对象的一个引用。 对象有可变对象和不可变对象之分。 Python函数传递参数到底是传值还是引用？ 传值、引用这个是c...

精巧的flow 不得不说，flow模型是一个在设计上非常精巧的模型。总的来看，flow就是想办法得到一个encoder将输入 𝑥 编码为隐变量 𝑧，并且使得 𝑧 服从标准正态分布。得益于flow模型的精巧设计，这个encoder是可逆的，从而我们可以立马从encoder写出相应的decoder（生成器）出来，因此，只要encoder训练完成，我们就能同时得到decoder，完成生成模型的构建。 为了完成这个构思，不仅仅要使得模型可逆，还要使得对应的雅可比行列式容易计算，为此，NICE提出了加性耦合层，通过多个加性耦合层的堆叠，使得模型既具有强大的拟合能力，又具有单位雅可比行列式。就这样，一种不同于VAE和GAN的生成模型——flow模型就这样出来了，它通过巧妙的构造，让我们能直接去拟合概率分...