为了更好地整理文章和发表接下来的文章，以后每周都汇总一份周报。 周报 | 24.8.19-24.8.25文章汇总-CSDN博客 python | 提升代码迭代速度的Python重载方法-CSDN博客 机器学习算法与Python学习 | 黑匣子被打开了？能玩的Transformer可视化解释工具！_研究别人的黑盒算法 机器学习 python-CSDN博客 极市平台 | 语言图像模型大一统！M

题目 给你一个二维 3x3 的矩阵 grid，每个格子都是一个字符，要么是 'B' ，要么是 'W'。字符 'W' 表示白色，字符 'B' 表示黑色。 你的任务是改变至多一个格子的颜色，使得矩阵中存在一个 2x2 颜色完全相同的正方形。 如果可以得到一个相同颜色的 2x2 正方形，那么返回 true ，否则返回 false 示例 1: 输入: grid=["B","W","B"],["B",

题目 题目 你有一个数组 nums ，它只包含正整数，所有正整数的数位长度都相同。两个整数的数位不同指的是两个整数相同位置上不同数字的数目。请返回 nums 中所有整数对里，数位不同之和。 示例 1 输入：nums=[13,23,12] 输出：4 解释： 计算过程如下: 13 和 23 的数位不同为 1。13 和 12 的数位不同为 1。23 和 12 的数位不同为 2。 所以所有

验证数据集（Validation Set）和测试数据集（Test Set）在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。下面详细解释两者之间的区别： 1. 验证数据集（Validation Set） 目的： 超参数调整：验证数据集主要用于调整模型的超参数，如学习率、正则化系数、网络层数等。模型选择：用于选择最佳模型。例如，在交叉验证中，通过在验证数据集上的表现来选择性

前言 感谢皇家笨阿宝的指导 题目 给你一个整数 k 和一个整数 x 。整数 num 的价值是它的二进制表示中在 x，2x，3x 等位置处设置位的数目（从最低有效位开始）。下面的表格包含了如何计算价值的例子。 XnumBinary RepresentationPrice11300000110132130000011011223301110100133130000011011336210