本来写好一版本的 结果登录失效直接没了 心态小炸裂
算法
代码熟练度仍然要练习，要能看出算法

dp：
1.定义集合 一个状态 对应一系列元素
2.状态转移 正向思考尝试 或者从最后一个反推
3.初始化 dp0 的定义 要保证每一个状态的转移都符合集合逻辑
4.确定遍历顺序

爬楼梯 有代价的爬楼梯 m种方式爬楼梯
股票买卖 注意 定义循环的起点和终点
二叉树系列：

二叉树的最大深度：处理null？ 用二叉树性质 知道父亲索引 可以计算左右孩子的索引。每次遍历一层 与上一层的最后一个索引作差取最大即可

二叉树的最近公共祖先： 理解返回值用新TreeNode接收。理解搜索一条边还是一棵树。if要涵盖所有情况
判空的时机 递归一开始判空 则判断孩子的时候可以不用判断
想明白 当一个元素是另一个元素的祖先 ，只可能是 p + null的组合

完全二叉树判定：
[1,2,3,5,null,7,8]
有右无左x
一旦发现孩子不全的节点 接下来必然全是叶节点

二叉搜索树判定：

完全二叉树的节点个数：
先求深度
然后右树往最深遍历 如果为最深，左边树全满 递归计算右边。
如果不是最深 计算右边 递归计算左边
递归调用 二分算法

再来看返回值，递归函数什么时候需要返回值？什么时候不需要返回值？这里总结如下三点：

如果需要搜索整棵二叉树且不用处理递归返回值，递归函数就不要返回值。（这种情况就是本文下半部分介绍的113.路径总和ii）
如果需要搜索整棵二叉树且需要处理递归返回值，递归函数就需要返回值。 （这种情况我们在236. 二叉树的最近公共祖先  中介绍）
如果要搜索其中一条符合条件的路径，那么递归一定需要返回值，因为遇到符合条件的路径了就要及时返回。（本题的情况）
而本题我们要找一条符合条件的路径，所以递归函数需要返回值，及时返回，那么返回类型是什么呢？

深度学习:
张量操作{
reshape，广播，.cat()按照dim合并，.sum(),.numpy()
}
py语法{
二维索引(在交叉熵公式处用到)
.type(目标类型变量) 类型转换
yield 生成器 代替 return

}
数据的处理{
加载数据集
使用加载器 对应参数的含义

}
流程{
读取数据集
正向传递计算损失
梯度清零
反向传递
梯度下降更新参数

}
线性回归与softmax回归
准确率与精度的计算函数
多层感知机 就是 给模型多添加层 来从不同方向学习特征
过拟合

数据库：

jvm：

redis：

点评思路：

java容器：

spring原理：

一些想说的话：