雅思出分(总分7.0/口语7.5)
刚出分,很激动,没想到口语居然帮我提分了;
从4月开始自己准备,没报班,每天坚持做听力和阅读,可惜临考试的两周时间内没怎么刷这两个,写作本来想最后一个月专项冲刺,但事儿太多被耽误
了…
基础:裸考六级426分,平时有看英文影片的习惯,读研后经常阅读英文文献
雅思复习经历
下面按类总结下我的复习雅思经历
单词:断断续续背了一些,但都没坚持下来;(后悔)单词非常重要,听力哪怕听出来但不会写也不行!
听力:用的papa雅思,刷剑桥真题,从C9刷到C19,至少每个都刷了两遍;平时会看油管asmongold
阅读:也是papa雅思,刷真题,从C9到C18都刷了一遍;
写作:买了本simon的写作书,但咋说呢,记了一些模板但没法灵活应用;主要还是练少了…
口语:刚开始买个了语料库,按里面内容练习了半个多月,但记了忘,不会活用;直到…闲鱼买了口语老师的课,上了一课就知道我口语准备错方向了;之前死记硬背的口语语料不会灵活应用,跟着老师上了几节课,至少把口语回复的逻辑搞清楚了,感谢~口语就是得多说,并且不要背稿子~
感受与教训
听力和阅读提分还是很快的,因为听力和阅读主要是“输入+处理”,对大家应该不 ...
LeetCodeCampsDay25回溯part04
LeetCodeCampsDay25回溯part04
491是去重复的另一种情况,此时是不能将数组先排序再判断
491. 非递减子序列
https://leetcode.cn/problems/non-decreasing-subsequences/
给你一个整数数组 nums ,找出并返回所有该数组中不同的递增子序列,递增子序列中 至少有两个元素 。你可以按 任意顺序 返回答案。
数组中可能含有重复元素,如出现两个整数相等,也可以视作递增序列的一种特殊情况。
示例 1:
12输入:nums = [4,6,7,7]输出:[[4,6],[4,6,7],[4,6,7,7],[4,7],[4,7,7],[6,7],[6,7,7],[7,7]]
示例 2:
12输入:nums = [4,4,3,2,1]输出:[[4,4]]
提示:
1 <= nums.length <= 15
-100 <= nums[i] <= 100
回溯思路
本题目和90. 子集II有点像,但不同点是,本题不让排序,就没法使用nums[i] == nums[i - 1]来判断某个数字是否在 ...
LeetCodeCampsDay24回溯part03
LeetCodeCampsDay24回溯part03
再次使用了去重复的技巧,其中78,90两题目像是77.组合的变体,都是每次向path添加一个元素的类型;
而93 复原ip以及131. 分割回文串都是每次向path添加多个元素的类型
93. 复原 IP 地址
https://leetcode.cn/problems/restore-ip-addresses/
有效 IP 地址 正好由四个整数(每个整数位于 0 到 255 之间组成,且不能含有前导 0),整数之间用 '.' 分隔。
例如:"0.1.2.201" 和 "192.168.1.1" 是 有效 IP 地址,但是 "0.011.255.245"、"192.168.1.312" 和 "192.168@1.1" 是 无效 IP 地址。
给定一个只包含数字的字符串 s ,用以表示一个 IP 地址,返回所有可能的有效 IP 地址,这些地址可以通过在 s 中插入 '.' 来形成。你 不能 重新排序或删除 s 中的任何数字。你可以按 ...
LeetCodeCampsDay23回溯part02
LeetCodeCampsDay23回溯part02
40.组合总和2使用了去重复的技巧,而131分割回文串是每次向path添加多个元素的类型
39.和40都是每次向path添加一个元素的类型;
39. 组合总和
https://leetcode.cn/problems/combination-sum/
给你一个 无重复元素 的整数数组 candidates 和一个目标整数 target ,找出 candidates 中可以使数字和为目标数 target 的 所有 不同组合 ,并以列表形式返回。你可以按 任意顺序 返回这些组合。
candidates 中的 同一个 数字可以 无限制重复被选取 。如果至少一个数字的被选数量不同,则两种组合是不同的。
对于给定的输入,保证和为 target 的不同组合数少于 150 个。
示例 1:
123456输入:candidates = [2,3,6,7], target = 7输出:[[2,2,3],[7]]解释:2 和 3 可以形成一组候选,2 + 2 + 3 = 7 。注意 2 可以使用多次。7 也是一个候选, 7 = 7 。仅有这两种组合 ...
LeetCodeCampsDay22回溯part01
LeetCodeCampsDay22回溯part01
包含回溯基础内容,虽然和递归还有点儿像的哦
理论基础
什么是回溯法
回溯法也可以叫做回溯搜索法,它是一种搜索的方式。
在二叉树系列中,我们已经不止一次,提到了回溯,例如二叉树:以为使用了递归,其实还隐藏着回溯 (opens new window)。
回溯是递归的副产品,只要有递归就会有回溯。
所以以下讲解中,回溯函数也就是递归函数,指的都是一个函数
在递归中必有回溯,只是之前都没有用到回溯的操作
回溯法的效率
回溯法的性能如何呢,这里要和大家说清楚了,虽然回溯法很难,很不好理解,但是回溯法并不是什么高效的算法。
因为回溯的本质是穷举,穷举所有可能,然后选出我们想要的答案,如果想让回溯法高效一些,可以加一些剪枝的操作,但也改不了回溯法就是穷举的本质。
那么既然回溯法并不高效为什么还要用它呢?
因为没得选,一些问题能暴力搜出来就不错了,撑死了再剪枝一下,还没有更高效的解法。
此时大家应该好奇了,都什么问题,这么牛逼,只能暴力搜索
如何理解回溯法
回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构,是的,我指的是所有回溯法的问题都可以抽象为树形结 ...
LeetCodeCampsDay21
LeetCodeCampsDay21二叉树part08
平衡二叉树的构造;修剪二叉树(难度甚至比删除二叉树的节点要简单一些)
669. 修剪二叉搜索树
https://leetcode.cn/problems/trim-a-binary-search-tree/
给你二叉搜索树的根节点 root ,同时给定最小边界low 和最大边界 high。通过修剪二叉搜索树,使得所有节点的值在[low, high]中。修剪树 不应该 改变保留在树中的元素的相对结构 (即,如果没有被移除,原有的父代子代关系都应当保留)。 可以证明,存在 唯一的答案 。
所以结果应当返回修剪好的二叉搜索树的新的根节点。注意,根节点可能会根据给定的边界发生改变。
示例 1:
12输入:root = [1,0,2], low = 1, high = 2输出:[1,null,2]
示例 2:
12输入:root = [3,0,4,null,2,null,null,1], low = 1, high = 3输出:[3,2,null,1]
提示:
树中节点数在范围 [1, 104] 内
0 <= Node.va ...
LeetCodeCampsDay20二叉树part07
LeetCodeCampsDay20二叉树part07
235. 二叉搜索树的最近公共祖先
https://leetcode.cn/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-search-tree/
给定一个二叉搜索树, 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 的两个结点 p、q,最近公共祖先表示为一个结点 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)。”
例如,给定如下二叉搜索树: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5]
示例 1:
123输入: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], p = 2, q = 8输出: 6 解释: 节点 2 和节点 8 的最近公共祖先是 6。
示例 2:
123输入: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], p = 2, q = 4输出: 2解释: 节点 2 和节点 4 的最近公共祖先是 2, 因为根据定义最 ...
LeetCodeCampsDay18二叉树part06
LeetCodeCampsDay18二叉树part06
查找公共祖先节点
236. 二叉树的最近公共祖先
https://leetcode.cn/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-tree/
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:
123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:
123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:
12输入:root = [1,2], p = 1, q = 2 ...
LeetCodeCampsDay17二叉树part05
LeetCodeCampsDay17二叉树part05
包含二叉搜索树的判断与搜索;以及合并二叉树的应用,最大二叉树的创建
654. 最大二叉树
https://leetcode.cn/problems/maximum-binary-tree/
给定一个不重复的整数数组 nums 。 最大二叉树 可以用下面的算法从 nums 递归地构建:
创建一个根节点,其值为 nums 中的最大值。
递归地在最大值 左边 的 子数组前缀上 构建左子树。
递归地在最大值 右边 的 子数组后缀上 构建右子树。
返回 nums 构建的 *最大二叉树* 。
示例 1:
123456789101112输入:nums = [3,2,1,6,0,5]输出:[6,3,5,null,2,0,null,null,1]解释:递归调用如下所示:- [3,2,1,6,0,5] 中的最大值是 6 ,左边部分是 [3,2,1] ,右边部分是 [0,5] 。 - [3,2,1] 中的最大值是 3 ,左边部分是 [] ,右边部分是 [2,1] 。 - 空数组,无子节点。 - [2,1] 中 ...
从AutoRegression到Diffusion
Why Does Diffusion Work Better than Auto-Regression?
https://www.youtube.com/watch?v=zc5NTeJbk-k
原标题是为什么Diffusion比AutoRegression效果好?
刷到个有意思的视频,没什么公式与理论,但很通彻地讲了AutoRegression到Diffusion的过渡,Diffusion不是一蹿而就的,终究也是AutoRegression成就了它;
最早期
假设我们有labels(实际图片),有个网络,我们关心输入,反正让网络训练就行了;最终效果是让网络学到从输入到labels的映射
但问题是,网络最终得到是所有训练集的一个平均值图片;因为所有labels的平均值也可以是个meaningful的label
早期
那,我们退一万步,让一个网络只预测一个位置的像素;比如网络–编号768,只预测第768位置上的像素;
网络可能会将整个图像学习,得输出一个像素
那更进一步,让输入是缺少两个像素,然后让网络–编号767训练并输出倒数第二个位置的像素,再把补齐后的像素给网络768预测最 ...










