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Deep learning进阶路

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Pyspark学习笔记(四)弹性分布式数据集 RDD 综述(下)
本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量,以达到节约资源、计算量、时间等目的
TeeyoHuang
2022-11-28
1.9K0
Pyspark学习笔记(四)弹性分布式数据集 RDD(下)
本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量,以达到节约资源、计算量、时间等目的
TeeyoHuang
2021-08-18
2.4K0
深度学习基础知识(七)--- 各种优化方法
深度学习中,优化算法的 目标函数 通常是一个基于训练集的损失函数,优化的目标在于降低训练误差。
TeeyoHuang
2020-02-18
1.1K0
3-2 队列
队列是一种特殊的线性表,特殊之处在于它只允许在表的前端(front)进行删除操作,而在表的后端(rear)进行插入操作,和栈一样,队列是一种操作受限制的线性表。进行删除操作的端称为队头 ,进行插入操作的端称为队尾。
TeeyoHuang
2019-07-02
3450
2-7 顺序表 和 链表 对比
顺序表存储数据,需预先申请一整块足够大的存储空间,然后将数据按照次序逐一存储,逻辑关系就是靠元素间物理空间上的邻接关系来维持
TeeyoHuang
2019-07-02
3380
4 串
数据结构中,字符串要单独用一种存储结构来存储,称为串存储结构。这里的串指的就是字符串。
TeeyoHuang
2019-07-02
4020
8-2 图的存储结构
图结构的元素之间虽然具有“多对多”的关系,但是同样可以采用顺序存储,即使用数组有效地存储图。
TeeyoHuang
2019-07-02
5350
2-1 线性表之顺序表 及其C语言实现
④Locate(L,x):定位,对给定值x,若线性表中存在某个元素等于x,返回其索引号i;若存在多个元素等于x,返回最小的索引 i;若不存在,返回False
TeeyoHuang
2019-07-02
1.6K0
2-3 线性表之静态链表 及3其 C++实现
静态链表,仍需要预先分配一个较大的空间,但是在作为线性表的插入和删除操作时不需要移动元素,仅仅需修改指针,故仍具有链式存储结构的主要优点。
TeeyoHuang
2019-07-02
6810
8-3 图的遍历
和树的遍历类似,图的遍历也是从某个顶点出发,沿着某条搜索路径对图中所有顶点各做一次访问。
TeeyoHuang
2019-07-02
3770
8-1 图结构
前面已经讲了 "一对一" 的线性存储结构、"一对多"的树结构 , 现在介绍 "多对多" 的图结构
TeeyoHuang
2019-07-02
4570
7-2 其余的一些树-排序二叉树-霍夫曼树
二叉排序树可以通过递归的方法来定义,它或者是空二叉树,或者是具有如下定义的二叉树:
TeeyoHuang
2019-07-02
6130
5-数组
由于数组可以是多维的,而顺序存储结构是一维的,因此数组中数据的存储要制定一个先后次序。
TeeyoHuang
2019-07-02
9710
1-数据结构和算法简介
数据结构是讨论计算机系统中 数据的组织形式 及其相互关系。 数据:客观事物采用计算机进行识别、存储和加工所进行的描述 结构:事物间的相互关系和约束 数据结构的基本单元是数据元素
TeeyoHuang
2019-07-02
3720
2-5 线性表之循环链表
为了方便,我这里使用带头结点的单链表来构建循环链表,至于单链表带不带头结点的异同,我在前面的线性表之链表那篇文章中已经做过分析,就不再赘述。
TeeyoHuang
2019-07-02
3090
3-1 栈 及其 C++实现
由于栈是运算受限的线性表,所以线性表的存储结构:顺序存储 和 链式存储 都对栈适用。
TeeyoHuang
2019-07-02
4130
2-4 线性表之双链表
双向链表除了相当于在单链表的基础上,每个结点多了一个指针域prior,用于存储其直接前驱的地址。同时保留有next,用于存储其直接后继的地址。
TeeyoHuang
2019-07-02
3830
2-6 链表逆序
A -> C -> B -> D -> E -> F -> null #将上面 B后的C 插入到A后面
TeeyoHuang
2019-07-02
7980
Lecture8- SVM支持向量机 之核方法 + 软间隔 + SMO 算法
假设我们现在有一个输入属性(input attribute)x,有时候我们会将这个x给映射到一组新的集合上去,
TeeyoHuang
2019-05-27
7190
斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture3 局部加权线性回归和 logistic regression
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Teeyohuang/article/details/80848707
TeeyoHuang
2019-05-25
8830
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