本文章来自: Fully_Convolutional_Neural_Networks_rendered.ipynb

因学习而翻译了该练习的内容，不妥删。转载也请说明情况。

语义分割

在练习前，先了解下关于语义分割的一些知识。刚开始看到语义分割这个词的时候，以为是自然语言处理里面的知识，后来看的多了，就知道还是计算机视觉中的内容。那么什么是语义分割？别看名字这么高级，其实就是像素级别的分类问题。即对一张图片中的每一个像素进行分类。

题目描述

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

Given a binary tree, check whether it is a mirror of itself (ie, symmetric around its center).

For example, this binary tree [1,2,2,3,4,4,3] is symmetric:

    1
   / \
  2   2
 / \ / \
3  4 4  3
But the following [1,2,2,null,3,null,3] is not:
    1
   / \
  2   2
   \   \
   3    3

题目描述

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31

Given two binary trees, write a function to check if they are the same or not.

Two binary trees are considered the same if they are structurally identical and the nodes have the same value.

Example 1:

Input:     1         1
          / \       / \
         2   3     2   3

        [1,2,3],   [1,2,3]

Output: true
Example 2:

Input:     1         1
          /           \
         2             2

        [1,2],     [1,null,2]

Output: false
Example 3:

Input:     1         1
          / \       / \
         2   1     1   2

        [1,2,1],   [1,1,2]

Output: false

安装 wfdb

1

pip install wfdb

这个包是专门用来读取 PhysioNet 这个网站的数据集的内容的。具体内容可以参考文档。

研究生是没有假期的，假期完全看教授给多少。一般寒暑假都会给两周的假期。寒假会在过年前后的两周，暑假估计就是开学前的两周了。其余的时间都要在实验室里，正常学习及上下班。

这篇论文发自 2018 年，出自洛杉矶大学的一个团队，主要对 5 种不同心率进行预测分类及预测 MI（心肌梗死）。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1805.00794.pdf 。最近正好在学习 ECG 方面的知识，在 kaggle 找数据集的时候，正好看到有人用了这篇论文的结构，复现了论文的第一个实验。所以，就阅读下论文，并看看实现的结果。

最近在刷 LeetCode 的时候，发现很多题用递归的方法来解会方便很多，解题过程中也加深了对递归方法的印象。今天正好可以重新整理一下关于递归的相关知识。

• 什么是递归
• 递归的条件是什么
• 递归的使用例子

写在前面

这周调整了下计划，鉴于很多不懂的知识需要大量的时间去消化及整理输出，因此，改为每逢节假日更新每日一问。

今天来整理算法复杂度的相关知识。在算法中包含两种复杂度，一种是时间复杂度，另一种是空间复杂度。这篇文章主要总结 时间复杂度 相关的知识点。

• 时间复杂度
• 大 O 表示法
• 计算时间复杂度

今天上午，陪室友去学校的牙科医院拔牙了。

室友从去年 12 月 30 号那天智齿发炎到昨天快半个月，一直因为韩国看牙贵就决定忍几天等下周一回国了再拔牙。但是没想到昨天一打听，拔智齿是可以保险报销的，立马决定今天一早去拔牙。

斯坦福团队在 Nature Medicine 上发表了一篇论文 《Cardiologist-level arrhythmia detection and classification in ambulatory electrocardiograms using a deep neural network》，他们开发了一种深度神经网络，用于对单导联心电图信号中的 10 种心律失常以及窦性心律和噪声，总共 12 种信号进行分类，并将其性能与心脏病专家的结果进行比较。