关注我，我是川川，计算机大二菜鸟，有问题可以找我，一起交流。...QQ:2835809579 原题： 定义一个计算两个整数的和的函数int sum(int a,int b)，在主函数中输入两个整数x和y,调用sum(x,y)输出x+y的和。...输入输出示例 输入：5 3 输出：sum = 8 代码： #include int sum(int a,int b) { return a+b; } int main() { int x,y;...printf("Input m.n:"); scanf("%d%d",&x,&y); printf("sum=%d",sum(x,y)); return 0; } 结果：
/***************** 对table中的point进行排序，按照type值将x或者y从小到大排 *******************/ defun(TableSort (table type...table_len-1 sortedTable[i]=table[i] ) for(i 0 table_len-2 for(j i+1 table_len-1 if(type=="x"...sortedTable[i] sortedTable[i]=sortedTable[j] sortedTable[j]=temp else if(type=="y"...) mytable=makeTable("table") mytable[0]=3:1 mytable[1]=1:2 mytable[2]=2:3 table1=TableSort(mytable "x"...table1[1]=2:3 table1[2]=3:1 */ mytable[0]=1:3 mytable[1]=2:2 mytable[2]=3:1 table1=TableSort(mytable "y"
地图是一个n*n的棋盘，有3个定位装置(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)，每个值均在1,n内。...小团在(a,b)位置放了一个信标，每个定位装置会告诉小团它到信标的曼哈顿距离，也就是对于每个点，小团知道|xi-a|+|yi-b|求信标位置，信标不唯一，输出字典序最小的。...输入n，然后是3个定位装置坐标，最后是3个定位装置到信标的曼哈顿记录。输出最小字典序的信标位置。1 <= 所有数据值 <= 50000。来自美团。8.20笔试。题目2。...y)_, ok := visited[key]if (distance(x, y, c) == r) && !...ok {*queue = append(*queue, []int{x, y})visited[key] = struct{}{}}}func distance(x, y int, c []int) int
2024-02-28：用go语言，有一个由x轴和y轴组成的坐标系， "y下"和"y上"表示一条无限延伸的道路，"y下"表示这个道路的下限，"y上"表示这个道路的上限， 给定一批长方形，每一个长方形有(x1..., x2, y1, y2)，4个坐标可以表示一个长方形， 判断这条道路整体是不是可以走通的。...像素点是水平或竖直方向连接的。 给你两个整数 x 和 y 表示某一个黑色像素的位置。 请你找出包含全部黑色像素的最小矩形（与坐标轴对齐），并返回该矩形的面积。...8.在main函数中，定义一个示例图片image和给定的点(x, y)，调用minArea函数并将结果打印出来。...总的额外空间复杂度：除了存储输入数据和输出结果的额外空间外，代码没有使用其他额外的空间，因此总的额外空间复杂度为O(1)。
2022-10-03：给定一个正数n，比如6表示数轴上有 0,1,2,3,4,5,66 的位置认为无法到达给定两个数字x和y，0 2 -> 1 -> 2求，s中有多少个字面值不同的子序列，能让小人从x走到y，走的过程中完全不走出0到n的区域。...相同字面值的子序列算一种，比如s中，有很多个rr的子序列，但是算一个，数据规模 : s串长度 <= 1000, x,y,n <= 2500。来自SnowFlake。答案2022-10-03：动态规划。...，都还没有减去修正值呢！
2023-05-23：如果交换字符串 X 中的两个不同位置的字母，使得它和字符串 Y 相等，那么称 X 和 Y 两个字符串相似。如果这两个字符串本身是相等的，那它们也是相似的。...例如，"tars" 和 "rats" 是相似的 (交换 0 与 2 的位置)；"rats" 和 "arts" 也是相似的，但是 "star" 不与 "tars"，"rats"，或 "arts" 相似。...总之，它们通过相似性形成了两个关联组：{"tars", "rats", "arts"} 和 {"star"}。注意，"tars" 和 "arts" 是在同一组中，即使它们并不相似。...形式上，对每个组而言，要确定一个单词在组中，只需要这个词和该组中至少一个单词相似。给你一个字符串列表 strs。列表中的每个字符串都是 strs 中其它所有字符串的一个字母异位词。...，具体步骤如下：创建一个新的并查集 uf，元素数量为输入字符串列表 strs 的长度；遍历输入字符串列表 strs，对于每一对字符串 s1 和 s2，判断它们是否属于同一个集合，如果不是，则比较它们是否相似
2024-06-05：用go语言，给定三个正整数 n、x 和 y， 描述一个城市中由 n 个房屋和 n 条街道连接的情况。 城市中存在一条额外的街道连接房屋 x 和房屋 y。...2.在 main 函数中设定了 n = 3, x = 1, y = 3，并调用 countOfPairs(n, x, y) 函数。...3.进入 countOfPairs 函数，创建一个结果数组 result，长度为 n，用于存储最终的结果。 4.根据 x 和 y 的大小关系，找出较小值和较大值。...在这种情况下，x = 1，y = 3，因此 smaller = 1，larger = 3。 5.检查 larger 和 smaller 之间的差值是否小于等于 1，发现是，进入条件分支。...时间复杂度分析： • 计算 diff 数组的过程中有一个 for 循环，时间复杂度为 O(n)。 • 计算前缀和结果的过程中也有一个 for 循环，时间复杂度为 O(n)。
使用两个 拟合数据 使用该plsregress功能使PLSR模型适用于10个PLS组件和一个响应。 为了充分拟合数据，可能需要十个组件，但可以使用此拟合的诊断来选择具有更少组件的更简单模型。...比较两种模型的预测能力的另一种方法是在两种情况下将响应变量绘制成两个预测变量。 ? 如果不能以交互方式旋转图形，有点难以看到，但上面的PLSR图显示了一个紧密分散在平面上的点。...另一方面，下面的PCR图显示了点云，几乎没有线性关系的指示。 ? 请注意，尽管两个PLS组分是观察到的更好的预测因子y，但下图显示它们解释了观察到的差异X比PCR中使用的前两个主要组分少。 ?...适合更多组件 随着在PCR中添加更多组件，它必然会更好地拟合原始数据y，这仅仅是因为在某些时候，大多数重要的预测信息X将存在于主要组件中。...从这个角度来看，更少的组件更易于解释，并且由于PLSR通常需要更少的组件来充分预测响应，因此会导致更简约的模型。 另一方面，PLSR和PCR都导致每个原始预测变量的一个回归系数加上截距。
2021-06-13：如果一个节点X，它左树结构和右树结构完全一样，那么我们说以X为头的树是相等树。给定一棵二叉树的头节点head，返回head整棵树上有多少棵相等子树。...2T(N/2)是递归。O(N)是相等判断函数。 根据master公式，时间复杂度是O(N*logN)。 方法二：方法一的相等判断函数用哈希函数。 递归函数：头num=左num+右num+0或1。...2T(N/2)是递归。O(1)是相等判断函数。 根据master公式，时间复杂度是O(N)。 代码用golang编写。...func process2(head *Node) *Info { if head == nil { return &Info{ans: 0, str: fmt.Sprintf("%x"...(head.Right) ans := twoSelectOne(l.str == r.str, 1, 0) + l.ans + r.ans str := fmt.Sprintf("%x"
iTransformer是重新审视Transformer结构后提出的时间序列预测基础，采用注意力机制进行多元相关性分析，并采用前馈网络进行序列表示。...与之前的工作不同，iTransformer没有修改Transformer的任何原生组件，而是采用反向维度上的组件，并改变其架构。...图2 基于 Transformer 的预测器按组件和架构修改进行分类 2 iTransformer 多元时间序列预测涉及历史观测值X和预测未来值Y。给定T个时间步长和N个变量，预测未来S个时间步长。...在iTransformer中，基于回望序列X:，n预测每个特定变量ˆY:，n的未来序列的过程简单地表示如下： 其中H={h1, · · · , hN }∈RN×D包含N个维度为D的嵌入表征，上标表示层索引...除了删除组件外，我们还替换各个维度上的不同组件，以学习多元相关性（变量）和序列表示（时间）。此处列出了所有预测长度的平均结果。 分析序列表示。
； 三、模型建立及训练 数据预处理部分： 这一部分，我们完成原始数据的导入和预处理，为了配合之后的采样过程，这里选择列表作为预处理后原始数据的储存对象： import numpy as np import...，有真实标签Y），我们通过自编函数，将原数据（144个）从第一个开始，依次采样长度为12的连续序列作为一个时间步内部的输入序列X，并采样其之后一期的数据作为一个Y，具体过程如下： '''样本数据生成函数...X, dtype=np.float32), np.array(Y, dtype=np.float32) 构造LSTM模型主体： '''定义LSTM cell组件，该组件将在训练过程中被不断更新参数'''...预测值') plt.plot(test_y, label='真实值') plt.title('反标准化之前') plt.legend() plt.show() 可以看到，预测值与真实值非常的吻合，但这并不是我们需要的形式...= []#初始化输入序列X Y= []#初始化输出序列Y '''生成连贯的时间序列类型样本集，每一个X内的一行对应指定步长的输入序列，Y内的每一行对应比X滞后一期的目标数值'''
在那种情况下，我们将遵循优秀论文[3]中第一个例子中提到的程序。 大概的概念 粗略地说，我们想从 (x_1,...,x_n) 输入序列预测输出序列 (y_1,......,y_m)，这就涉及了条件概率（conditional probability）的学习。 这里的一个主要障碍是预测可变尺寸输入的可变尺寸输出。...拆分数据以产生训练集x_train，y_train，从整个数据集x，y的四分之一开始，并且我们将保留剩余的四分之三作为验证集x_val，y_val。...我们将模型拟合到数据上，在集合x_train，y_train上进行训练，并使用x_val和y_val来看看我们已经完成了多少。我们需要设置的最后一组参数是时期数和批量大小。...在这里，我们设置1024的批处理大小并使用120个时期，并且在下面的图中可以看出，在大约100个时期之后，精度没有可观的增益。一般来说，看看哪些参数起作用是一个试验和错误的问题。
最后是一个决策组件，只根据其视觉和记忆组件所创建的表征来决定采取什么行动。...JEPA能捕获两个输入数据x和y之间的依赖关系。例如，x可以是一段视频，y可以是视频的下一段。输入数据x和y被馈送到可训练的编码器，这些编码器提取它们的抽象表示，即sx和sy。...直到晚近，唯一的途径是使用对比方法，即提供足够多的兼容x和y的示例、兼容x但不兼容y的示例、不兼容x但兼容y的示例。但是当抽象表示达到高维时，此方法不切实际。过去两年出现了另一种训练策略：正则化方法。...其中，x和y表示的信息内容最大化方式，是将其分量的方差保持在阈值之上，并使这些分量尽可能地相互独立。...或许，这个概念并没有想象中的那么「新」，但如何真正应用于实践，可能还有很长的一条路要走。
典型的任务是概念学习，功能学习或“预测建模”，聚类和发现预测模式。例如，通过经验或指示观察到的可用数据来学习这些任务。 该学科带来的希望是将经验纳入其任务最终将改善学习。...如果您曾经read_csv()导入数据，那么您将拥有一个仅包含数据的数据框。没有任何描述组件，但您可以诉诸于，head()或tail()检查您的数据。在这些情况下，阅读数据描述文件夹总是明智的！...请记住，例如，对于列表的索引，这是相同的。 你设置你的x和y坐标。您可以选择第一列或第二列reduced_data_rpca，并仅选择标签等于您正在考虑的索引的那些数据点。...，要知道你想要预测的类别数量（“检查！”）并且样本少于10K（“check！”）。 但究竟什么是K-Means算法？ 它是解决聚类问题的最简单和广泛使用的无监督学习算法之一。...但究竟什么是内核呢？ 内核是相似函数，用于计算训练数据点之间的相似性。当您为算法提供内核以及训练数据和标签时，您将获得分类器，就像这里的情况一样。您将训练一个模型，将新的看不见的对象分配到特定类别。
考虑到近期对比特币货币的泡沫的讨论，我写了这篇文章，主要是为了预测比特币的价格和张量，我使用一个不只是看价格还查看BTC交易量和货币（在这种情况下为美元）的多维LSTM神经网络，并创建一个多变量序列机器学习模型...我们用以类似的方式进行测试，使用相同的发生器并训练和利用eras predict_generator（）函数。在预测我们的测试集时，我们需要添加的唯一额外的事情是迭代发生器并分离出x和y输出的输出。...然而，我们仍然希望使用y值（真实数据），因此我们将它们存储在一个单独的列表中，因为我们希望使用它们进行绘图，以防与真实数据对比并将结果可视化。...实际上，它可以相当于试图预测随机的下一步。 但是，我们做的也并不是完全没有意义。有限的时间序列数据，即使有多个维度，也很难预测回报，我们可以看到，特别是从第二个图表看到，是有一个预测波动的方法。...虽然这更多是传统市场的一般投资方式，但同样适用于比特币市场。 所以你可以看到，预测比特币的长期价格目前相当的困难，没有人可以只是通过时间序列数据技术做到，因为有很多因素加入了价格变动。
例如，在药物设计中，了解一个分子如何与特定的靶蛋白结合是至关重要的，这一过程主要取决于两个组件的3D结构，无论是几何方面(形状匹配)还是化学相互作用(疏水/亲水)。...表示X和Y之间的距离；是逆时针角；是二维平面和的逆时针二面角。对应的真实值用*号标记。距离函数使用原子位置均方根偏差(RMSD)。 2.1GEOMOL 高级概述 我们的方法如图2所示，包括三个步骤。...通用的模型是一个应该满足置换等价性的函数，即无论X的次序如何，每个相邻Ti的3D位置都不应改变。作者选择的是transformer的编码器部分，没有任何位置编码，因此满足置换等价性。...图3 对于每个非末端原子，我们以置换等价的方式预测X的每个邻居的相对3D位置 强制实现距离一致性 我们希望LS模型f()是距离一致的，即任何键距离d(X,Y)都是相同的，无论是从X还是Y的LS计算出来的...作者描述了连接原子X和Y的键的这个过程，见图5。
要机智的选择x和y，才能解决特定问题，然后把这个监督学习过的组件嵌入到更大型的系统中，比如无人驾驶。 可以看出稍微不同的神经网络应用到不同的地方，都行之有效。...已知输入特征向量是x，可能是一张图，你希望把识别出这是不是猫图，你需要一个算法，可以给出一个预测值，y hat（y帽子），就是你对y的预测。...也许可以尝试，y = w^T * x + b, 一个输入x的线性函数，事实上，如果你做线性回归，就是这么算的，但这并不是一个非常好的二元分类算法，因为你希望y hat 是y=1的概率，而不是计算y的值，...所以y hat应该介于0到1之间，但实际上很难实现，因为w^T*x+b可能比1大得多，甚至是负值，这样的概率是没有意义的。...dz 这就完成了正向传播和反向传播，确实实现了对所有样本进行预测和求导，而且没有使用任何一个for循环，然后梯度下降更新参数： ?
要机智的选择x和y，才能解决特定问题，然后把这个监督学习过的组件嵌入到更大型的系统中，比如无人驾驶。 可以看出稍微不同的神经网络应用到不同的地方，都行之有效。...已知输入特征向量是x，可能是一张图，你希望把识别出这是不是猫图，你需要一个算法，可以给出一个预测值，y hat（y帽子），就是你对y的预测。...也许可以尝试，y = w^T * x + b, 一个输入x的线性函数，事实上，如果你做线性回归，就是这么算的，但这并不是一个非常好的二元分类算法，因为你希望y hat 是y=1的概率，而不是计算y的值，...所以y hat应该介于0到1之间，但实际上很难实现，因为w^T*x+b可能比1大得多，甚至是负值，这样的概率是没有意义的。...x1 * dz db = dz 这就完成了正向传播和反向传播，确实实现了对所有样本进行预测和求导，而且没有使用任何一个for循环，然后梯度下降更新参数： ?
Y = f（X） 监督学习问题可以有两种类型： 分类：预测输出变量为类别形式的给定样本的结果。例子包括男性和女性，病态和健康的标签。 回归：预测给定样本的结果，其中输出变量以实际值的形式出现。...无监督学习： 无监督学习问题只包含输入变量（X）但没有相应的输出变量。它使用未标记的训练数据来建模数据的基础结构。 无监督学习问题可以有 3 种类型： 关联：发现集合中项目共现的概率。...这里，a是截距，b是线的斜率。 图1显示了数据集的绘制x和y值。目标是拟合最接近大多数点的线。这将减少数据点的y值与线之间的距离（“误差”）。 2....一般来说，我们为'如果一个人购买物品X，然后他购买物品Y'作为：X - > Y编写关联规则。 例如：如果一个人购买牛奶和糖，那么他很可能会购买咖啡粉。...每个分量是原始变量的线性组合，并且彼此正交。组件之间的正交性表明这些组件之间的相关性为零。 第一个主成分捕获数据中最大可变性的方向。第二个主成分捕获数据中的剩余方差，但具有与第一个成分不相关的变量。
MaterialListComponent Selector: 材料列表是用户要与之交互的一组项目的容器组件。 它构成了选择和菜单组件的基础。...min-size：string {x-small，small，medium，large，x-large}列表的最小尺寸，导致宽度至少为指定的宽度。...每个宽度将基本块宽度（桌面和平板电脑上的64px）分别乘以1.5,3,5,6,7，以获得可预测的宽度。 设置为0可使列表扩展到其父级的全宽。 width dynamic 已禁用！...MaterialListItemComponent Selector: Material List Item是一个用于用户交互的块元素; 它具有:hover样式和当用户点击或按下...role String 该组件的作用用于a11y。 tabbable bool 组件是否可以列表化。 tabindex String 组件的选项卡索引。
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