题目描述：

一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法（先后次序不同算不同的结果）。

题目描述：

输入一个链表，按链表值从尾到头的顺序返回一个ArrayList。

题目描述：

请实现一个函数，将一个字符串中的每个空格替换成“%20”。例如，当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy。

题目描述：

在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。

在学习了PyTorch的Tensor、Variable和autograd之后，已经可以实现简单的深度学习模型，然而使用autograd实现的深度学习模型，其抽象程度比较较低，如果用其来实现深度学习模型，则需要编写的代码量极大。在这种情况下，torch.nn应运而生，其是专门为深度学习而设计的模块。torch.nn的核心数据结构是Module，它是一个抽象概念，既可以表示神经网络中的某个层（layer），也可以表示一个包含很多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，撰写自己的网络层。

Pandas 是基于 NumPy 构建的库，在数据处理方面可以把它理解为 NumPy 加强版，同时 Pandas 也是一项开源项目。它基于 Cython，因此读取与处理数据非常快，并且还能轻松处理浮点数据中的缺失数据（表示为 NaN）以及非浮点数据。

pandas适合于许多不同类型的数据，包括：

• 具有异构类型列的表格数据，例如SQL表格或Excel数据
• 有序和无序（不一定是固定频率）时间序列数据。
• 具有行列标签的任意矩阵数据（均匀类型或不同类型）
• 任何其他形式的观测/统计数据集。