题意 请写一个程序，找到两个单链表最开始的交叉节点。 注意事项: 如果两个链表没有交叉，返回 null。 在返回结果后，两个链表仍须保持原有的结构。 可假定整个链表结构中没有循环。...取长度法 首先将两个链表都遍历一次，取到两个的长度,记作 m 和 n，如果两个链表有交叉，那么两个链表的最后一个节点，一定是一样的。...这里用样例中的两个链表举例， A 链表的的长度：n = 5， B 链表的长度：m = 6 ，如果两者有相交节点，那么最多也只能是从长度较少节点的头结点到未节点。...所以从较长链表 B 的第 m - n 位开始，从较短节点的头节点开始，依次向后，如果两个元素相同，则说明为交叉点。...p = p.next; length++; } return length; } } 原题地址 LintCode：两个链表的交叉
【题目】 给定两个有序链表的头指针head1和head2，打印两个链表的公共部分。 算法思想: 类似于外排,从头结点进行比较,如果相等则打印,不相等时候移动数值小的,直至两个数组有一个遍历完毕.
代码如下：提供了几种方法(自个写的) import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.Stream...(3); list1.add(4); list1.add(8); list1.add(9); // 从list中过滤出list1不包含的...list1.contains(item)).collect(Collectors.toList()); // 从list1中过滤出list不包含的 List<Integer
截取数组的部分元素，得到一个新的子数组 arraySlice(array, offset[, length]) 参数解释： array: 数组， offset – 数组的偏移。...正值表示左侧的偏移量，负值表示右侧的缩进值。数组下标从1开始。 -- length - 子数组的长度。如果指定负值，则该函数返回[offset，array_length - length。...如果省略该值，则该函数返回[offset，the_end_of_array]。
如果你是刚刚接触移动端，我建议你首先阅读关于桌面浏览器的第一部分。这会让你在熟悉的环境中循序渐进。 移动浏览器的问题 手机浏览器与桌面浏览器的最大不同就是屏幕尺寸。...对于一个基于桌面优化的网站，移动浏览器的显示效果明显不如桌面浏览器，要么缩小后文字太小无法阅读，要么放大后只能看到网站的一部分。...两个viewports 所以视图太窄而不能作为你 CSS 布局的基础。很明显解决方式就是让视图更宽一点，我们要将视图分为两部分：视觉视图和布局视图。...这会对布局视图的高度产生影响，纵向模式下布局视图的高度小于实际高度。但是网页开发者不关心高度，只关心宽度。 ? 测算布局视图 现在我们想要测算两个视图的尺寸。...不幸的是，12 个测试浏览器中只有两个（Symbian WebKit 和 Iris）获得的三个属性的值完全正确。其他的浏览器或多或少的有些问题。
为了有助于解释，以下是代码正在执行的步骤： 将原始数据拆分为三个部分。 选择一个用于测试，两个用于训练。 通过缩放训练特征来预处理数据。 在训练数据上训练支持向量分类器。 将分类器应用于测试数据。...# 查看第一个观测的标签 digits.target[0:1] # array([0]) 为了演示交叉验证和参数调整，首先我们要将数字数据分成两个名为data1和data2的数据集。...在下面的代码中，我们有许多候选参数值，包括C（1,10,100,1000）的四个不同值，gamma（0.001,0.0001）的两个值，以及两个核 （linear, rbf）。...对于这两个模型，我们应该得到相同的结果。...cross_val_score(clf, X_std, y) # array([ 0.94736842, 0.97894737, 0.98412698]) 上述每个值都是模型准确率的无偏估计，对于三个测试折中的每一折都有一个
1 交叉验证简介 1.1 交叉验证是什么 交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set...总的来说：交叉验证是一种预测模型拟合性能的方法。...方法是将原始训练集分为三部分：训练集、验证集和测试集。...这个方法的优势在于，同时重复运用随机产生的子样本进行训练和验证，每次的结果验证一次，10次交叉验证是最常用的。 ?...%0.2f)' % (mean_auc, std_auc), lw=2, alpha=.8) std_tpr = np.std(tprs, axis=0) tprs_upper =
数据层应该分为两个部分（并不是说一定要变成两层）第一个部分是处理SQL语句，包括存储过程的名称，存储过程的参数（一下的SQL语句都包含存储过程名称和存储过程的参数）；第二部分是传递SQL语句的...我们先说第二部分，这个最典型的就是SQLhelp。...可以自己手写，可以拼接，可以使用LinQ 、Hibernate等，当然有些也直接把第二部分包含进去了。 相信有好多人就是这么做的，但是也会有些人把这两个部分完全混合在一起了。...LinQ 、Hibernate这一类的不知道内部是如何处理的，相信也会由一个明确的区分吧。 分成两个部分的好处就是可以进一步的“优化”（这个词不太准确，没想到太好的词语）。...第二部分很容易就做成通用的，这样就大大的减少了代码量，和发开时间，出现bug的概率也会大大降低。 第一部分就可以只考虑如何处理SQL语句了，比如不同的数据库的情况下，如何写sql语句。
题目描述 输入一维数组array和n，找出和值为n的任意两个元素。例如： array = [2, 3, 1, 10, 4, 30] n = 31 则结果应该输出1, 30 顺序不重要。...package com.light.sword; /** * @author: Jack * 2021/4/21 下午7:51 * * 输入一维数组array和n，找出和值为n的任意两个元素...： 依次比较相邻的两个数，将比较小的数放在前面，比较大的数放在后面。......... (3)如此继续，知道比较到最后的两个数，将小数放在前面，大数放在后面，重复步骤，直至全部排序完成 (4)在上面一趟比较完成后，最后一个数一定是数组中最大的一个数，所以在比较第二趟的时候，最后一个数是不参加比较的...(5)在第二趟比较完成后，倒数第二个数也一定是数组中倒数第二大数，所以在第三趟的比较中，最后两个数是不参与比较的。 (6)依次类推，每一趟比较次数减少依次
可以通过np.may_share_memory(),判断两个数组是否是共享内存。...array的维度操作。...算法 在之前我们已经介绍了机器学习算法理论，下面我们介绍两个几个重要的关键术语。过拟合:模型能很好的拟合训练数据，但是对于新数据或者测试数据的预测准确性较差。...在模型选择时，使用训练数据集来训练算法参数，用交叉验证集来验证参数，选择交叉验证集的成本J最下的算法作为数据拟合模型，最后再用测试数据集来测试选择出来的模型准确性。...2.取训练数据集的20%作为训练样本，训练出模型参数。 3.使用交叉验证数据集来计算训练出来的模型的准确率。
接下来，我们将看看四种不同的技术，我们可以使用它们来分割我们的训练数据集，并为我们的机器学习算法创建有用的性能估计： 训练和测试集。 K-fold交叉验证。 留下一个交叉验证。...我们可以把我们的原始数据集，分成两部分。对第一部分的算法进行训练，对第二部分进行预测，并对预期结果进行评估。...K-fold交叉验证 交叉验证是一种方法，您可以使用这种方法来估计具有较少方差的机器学习算法的性能，而不是单个列车测试集拆分。 它通过将数据集分成k个部分（例如k = 5或k = 10）来工作。...交叉验证的这种变化称为“留一交”验证。 其结果是大量的性能指标可以总结出来，以便对未经验证的数据更准确地估计模型的准确性。缺点是它可能比k-fold交叉验证在计算上更昂贵。...不利的一面是，重复可能包括列车中的大部分相同的数据，或者从运行到运行的测试分离，将冗余引入到评估中。 下面的例子将数据拆分成67％/ 33％的列车/测试拆分，并重复该过程10次。
可惜的是，网络上很多老司机开 GAN 的车最后都翻了，大多只是翻译了一篇论文，一旦涉及算法实现部分就直接放开源的实现地址，而那些开源的东东，缺少了必要的引导，实在对于新手来说很是懵逼。...G 和 D 分别为三层的全链接的神经网络，其中 G 的激活函数分别为，relu，sigmoid，liner，这里前两层只是因为考虑到数据的非线性转换，并没有什么特别选择这两个激活函数的原因。...在二分类问题中，我们习惯用交叉熵来衡量分类效果。 ? 从公式中不难看出，在全部分类正确时，交叉熵会接近于 0，因此，我们的目标就是通过拟合 D 的参数来最小化交叉熵的值。...说 G 的训练之前先来打个比方，假如一男一女在一起了，现在两人性格出现矛盾了，女生并不愿意改变，但两个人都想继续在一起，这时，唯一的方法就是男生改变了。...G 的训练也是如此： 先将 G 拼接在 D 的上方，即 G 的输出作为 D 的输入（男生女生在一起），而同时固定 D 的参数（女生不愿意改变），并将进入 G 的噪音样本标签全部改成'1'（目标是两个人继续在一起
本文将使用其中的一部分数据。 该数据样例如下。 数据集的划分需要根据交叉验证基本原理来操作。首先需要将所有数据集划分为训练集和测试集，再再训练集中利用交叉验证划分训练集和验证集，如下图所示。...交叉验证的种类 根据切分的方法不同，交叉验证分为下面三种： 第一种是简单交叉验证 首先，随机的将样本数据分为两部分（比如：70%的训练集，30%的测试集），然后用训练集来训练模型，在测试集上验证模型及参数...如下图所示，黑色部分为被用作的验证的一个折叠，而黄色部分为被用作训练的 个折叠。 另外数据分布图是5折交叉验证中每个验证数据集（黑色部分），及实际用作验证模型的数据集的组合分布图。...由于部分数据未包含在训练中，该方法比普通的k倍交叉验证更快。 如下图所示，黑色部分为被用作验证的数据集，橙色是被用作训练的数据集，而白色部分为未被包含在训练和验证集中的数据集。...同一组不会出现在两个不同的折叠中（不同组的数量必须至少等于折叠的数量）。这些折叠是近似平衡的，因为每个折叠中不同组的数量是近似相同的。 可以从数据集的另一特定列（年）来定义组。
模型训练过程中的重要细节 交叉验证：使用12-折交叉验证 模型：在每次交叉验证中，同时训练七个模型（ridge, svr, gradient boosting, random forest, xgboost..._subplots.AxesSubplot at 0x7ff0e416e4e0> 选取部分特征，可视化它们和 SalePrice 的相关性 Input[9]： ? Input[10]： ?...train_labels):, :] X.shape, train_labels.shape, X_test.shape ((1458, 378), (1458,), (1459, 378)) 对训练集中的部分特征进行可视化...模型训练 模型训练过程中的重要细节 交叉验证：使用12-折交叉验证 模型：在每次交叉验证中，同时训练七个模型（ridge, svr, gradient boosting, random forest...('stack_gen') stack_gen_model = stack_gen.fit(np.array(X), np.array(train_labels)) stack_gen print('lightgbm
完成FM模型初始化过程主要包括两个部分： 构造函数fm_model() init()函数 构造函数fm_model()的具体实现如下所示： // fm_model类的构造函数 fm_model::fm_model...w.init(0);// 初始化一次项系数为0 v.init(init_mean, init_stdev);// 按照均值和方差初始化交叉项系数 // 交叉项中的两个参数，设置其大小为num_factor...3.3、利用FM模型对样本进行预测 image.png 利用上面的计算公式，libFM中的两个函数的实现如下所示： // 对样本进行预测，其中x表示的是一行样本 double fm_model::predict..."dim v =" << num_factor << std::endl;//交叉项中因子的个数 std::cout << "reg_w0=" << reg0 << <em>std</em>::endl;//常数项<em>的</em>正则化参数...:endl;//<em>交叉</em>项<em>的</em>正则化参数 <em>std</em>::cout << "init ~ N(" << init_mean << "," << init_stdev << ")" << std::endl;
(x), np.array(y) print('x,y shape', np.array(x).shape, np.array(y).shape) print('样本数', len(feature_file.index.values...折交叉验证方法准确率。...我们分两个阶段来进行这个步骤。这两个步骤都取0.6,0.7,0.8,0.9作为起始值。...4、reg_alpha #正则化参数调优reg_alpha # 由于gamma函数提供了一种更加有效的降低过拟合的方法，大部分人很少会用到这个参数，但是我们可以尝试用一下这个参数。...6、 reg_lambda #正则化参数调优reg_lambda # 由于gamma函数提供了一种更加有效的降低过拟合的方法，大部分人很少会用到这个参数，但是我们可以尝试用一下这个参数。
准备 我们会创建一些数据集，之后在不同的在不同的折叠上面训练分类器。值得注意的是，如果你可以保留一部分数据，那是最好的。...5.3 使用 ShuffleSplit 交叉验证 ShuffleSplit是最简单的交叉验证技巧之一。这个交叉验证技巧只是将数据的样本用于指定的迭代数量。...准备 ShuffleSplit是另一个简单的交叉验证技巧。我们会指定数据集中的总元素，并且它会考虑剩余部分。我们会浏览一个例子，估计单变量数据集的均值。...准备 这个秘籍中，我们会执行下列任务： 创建一些随机数据 训练多种伪造的估计器 我们会对回归数据和分类数据来执行这两个步骤。...下一部分中，我们会比较模型间的拟合，其中有很多不提供信息的特征。
机器学习算法通常使用例如 kFold等的交叉验证技术来提高模型的准确度。在交叉验证过程中，预测是通过拆分出来的不用于模型训练的测试集进行的。...折外预测也是一种样本外预测，尽管它使用了k-fold交叉验证来评估模型。 下面我们看看折外预测的两个主要功能 使用折外预测进行模型的评估 折外预测最常见的用途是评估模型的性能。...首先，使用 scikit-learn 的make_blobs() 函数创建一个包含 1,000 个样本、两个类和 100 个输入特征的二元分类问题。...Meta-Model构建了数据集，该数据集由输入数据的 100 个输入特征和来自 kNN 和决策树模型的两个预测概率组成。...，然后打印最终Meta-Model在保留数据集上的性能，可以看到元模型的表现优于两个Base-Model。
该算法通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。...打字最快的若干猴子精英直接免考复制到下一代；打字最慢的那一批猴子被淘汰掉，在下一代中的空缺由随机产生的猴子补齐；新一代里中间那批猴子的数量由繁衍产生，每对父母生两个崽。...> using std::array, std::cout, std::endl, std::vector; //算法依赖于C++ long double的精度，K的(M*N)次方不能大到有精度损失...eng(rd()); std::uniform_int_distribution distr(0, K - 1);//生成0到K-1的之间的平均分布的随机整数 array<array...; j += 2) { //除去淘汰的个体外，每两个个体强强结合，生两个仔...
剑指Offer 面试题36：数组中的逆序对 题目：在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组，求出这个数组中的逆序对的总数。...如图5.1 (a)和图5.1 (b)所示，先把数组分解成两个长度为2的子数组， 再把这两个子数组分别拆分成两个长度为1的子数组。接下来一边合并相邻的子数组， 一边统计逆序对的数目。...接下来我们统计两个长度为2 的子数组之间的逆序对。我们在图5.2 中细分图5.1(d)的合并子数组及统计逆序对的过程。 我们先用两个指针分别指向两个子数组的末尾，并每次比较两个指针指向的数字。...，backIdx：后半部分的下标，tempIdx：辅助数组的下标 int crossCount = 0; // 记录交叉的逆序对数 while(forIdx...long i = mid, j = end, tempIdx = end; //i：前半部分的下标，j：后半部分的下标，tempIdx：辅助数组的下标
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