越刷题越觉得自己进度慢、且要补的知识点越多了，所以加快下刷题进度吧。恰好接下来的 15 和 16 题都与三数之和相关，放到一起来记录下。
双指针是一种解决问题的技巧或者思维方式，指在访问一个序列中的数据时使用两个指针进行扫描，两个指针可以是同向的，也可以是反向的。
在 Python 中，我们需要在一个文件中查找一个数字，并且找到最接近它的数值对应的行号。给定一个文件 data.txt：
基于知识图谱的问答系统很难直接回答自然文本状态的问题，所以我们要把问题转化为一定的结构。一个很好的选择就是三元组：
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目录 1 K-近邻算法（KNN, k-NearestNeighbor) 2 K-近邻算法详述 3 K-近邻算法图片识别分类 4 参考文献 1 K-近邻算法（KNN, k-NearestNeighbor) 1.1 概念介绍 K-近邻算法(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法由Cover和Hart在1968年首次提出。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的
由题意可知，保证所需的最小船数，意味着每一趟尽可能地搭载两个人，并且他们的重量最接近最大重量，以便后续趟次能够组成两个人。
刷题模块的初衷是恶补数据结构和算法，不管自己的公众号怎样变化，刷题这个模块一定会保留下去，期待自己能成为offer收割机。LeetCode 第十七题传输门：【LeetCode】（No.017）电话号码的字母组合今天给大家分享的是LeetCode 第十八题：四数之和。
参考链接： Python中的十进制函数 2(logical_and()，normalize()，quantize()，rotate()…)
向集合中插入一个元素。 询问集合中最接近某个数的数是多少。 ★数据输入 输入第一行为一个正整数 N，表示共有 N 个操作。 接下来 N 行，每行一个操作。 对于第一个操作，输入格式为 1 x，表示往集合里插入一个值为 x 的元素。 对于第二个操作，输入格式为 2 x，表示询问集合中最接近 x 的元素是什么。 1<=N<=100000,1<=x<=1000000000。
由于直接套用线性回归可能产生过拟合，我们需要加入正则化项，如果加入的是L2正则化项，就是Ridge回归，有时也翻译为岭回归。它和一般线性回归的区别是在损失函数上增加了一个L2正则化的项，和一个调节线性回归项和正则化项权重的系数α。损失函数表达式如下：
给一个包含 n 个整数的数组 S, 找到和与给定整数 target 最接近的三元组，返回这三个数的和。
短视频系统源码开发之摄像头预览实现思路： 在xml布局中定义一个TextureView，用于预览相机采集的音视频数据
为什么叫设计模式 什么是设计模式 设计模式最初是被 GoF 于1995年提出的。GoF 全称是Gang of Four（四人帮），即 Erich Gamma，Richard Helm，Ralph Johnson 和 John Vlissides。他们四人于1995年出版了一本书 <Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software>（中文翻译为“设计模式：可复用面向对象软件的基础”），第一次将设计模式提升到理论高度并将之规范化。该书提
介绍完 Go 并发编程基础和常见并发模式的实现后，我们来看一个完整的项目 —— 基于 Go 语言实现照片马赛克功能，为了对比并发与非并发的性能差异，我们先通过同步代码实现这个功能。
双指针算法通常不难，双指针算法是基于暴力解法的优化，它是很好的学习算法的入门问题。
给出一个数组，在数组中找到两个数，使得它们的和最接近目标值但不超过目标值，返回它们的和。
BLEU（Bilingual Evaluation Understudy），相信大家对这个评价指标的概念已经很熟悉，随便百度谷歌就有相关介绍。原论文为BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation，IBM出品。
np.array(collection)，collection为序列型对象(list)，嵌套序列 (list of list)
给你一个包含 n 个整数的数组 nums，target，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = target？请你找出所有和为 target且不重复的三元组。
现代推荐系统主要是通过在同一空间中构建查询emb和item的emb，然后通过大规模检索，在给定查询emb的情况下进行近似近邻搜索以选择最佳item。本文提出了一种新的生成检索方法Transformer Index for GEnerative Recommenders (TIGER) ，其中检索模型对目标item的标识符进行自回归解码。为此，作者构建了具有语义意义的码字（codeword）元组，作为每个item的语义ID。给定用户会话中item的语义ID，训练基于Transformer的seq-to-seq模型来预测用户将与之交互的下一个item的语义标识。
【IT168 资讯】机器学习领域不乏算法，但众多的算法中什么是最重要的?哪种是最适合您使用的?哪些又是互补的?使用选定资源的最佳顺序是什么?今天笔者就带大家一起来分析一下。 通用的机器学习算法包括：
数据集中的每个样本有相应的“正确答案”， 根据这些样本做出 预测， 分有两类： 回归问题和分类问题。
虽然是个小小的区别！但是在Python里面是重要的。你需要将None和不含任何值的空数据结构区分开。
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
前面的文章对线性回归做了一个小结，文章在这： 线性回归原理小结。里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍。提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归，以及线程回归的L1正则化-Lasso回归。但是对于Lasso回归的解法没有提及，本文是对该文的补充和扩展。以下都用矩阵法表示，如果对于矩阵分析不熟悉，推荐学习张贤达的《矩阵分析与应用》。
Python 提供了一组内置的数学函数，包括一个广泛的数学模块，可以让您对数字执行数学任务。
公式中，COUNTIF函数返回单元格区域中小于指定值的数值的个数，将其作为参数传递给SMALL函数，得到小于指定值但最接近指定值的数。
Image模块是在Python PIL图像处理中常见的模块，对图像进行基础操作的功能基本都包含于此模块内。如open、save、conver、show…等功能。 open类
今天我们介绍华盛顿大学的David baker课题组发表在bioRxiv上的工作。探索蛋白质构象的整体，这些构象对功能有贡献，并且可以被小分子药物所靶向，仍是一个未解决的挑战。本文探讨了使用软自省变分自编码器（Soft-introspective Variational Autoencoders）来简化蛋白质结构集合生成问题中的维度挑战。通过将高维度的蛋白质结构数据转化为连续的低维表示，在此空间中进行由结构质量指标指导的搜索，接着使用RoseTTAFold来生成3D结构。本文使用这种方法为与癌症相关的蛋白质K-Ras生成集合，训练VAE使用部分可用的K-Ras晶体结构和MD模拟快照，并评估其对从训练中排除的晶体结构的采样范围。本文发现，潜在空间采样程序可以迅速生成具有高结构质量的集合，并能够在1埃范围内采样保留的晶体结构，其一致性高于MD模拟或AlphaFold2预测。
Python中的日期本身不是数据类型，但我们可以导入一个名为datetime的模块，将日期作为日期对象使用。
有时候，不一定会查找到精确的值，如果是这样的话，应该可以找到最接近的值。有很多公式可以实现，然而本文不使用公式，而是使用VBA代码来实现。
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑，PC或智能手机的屏幕上，根据卡片的位置和方向，渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1：隐形妖怪增强现实卡。 上个学期，我参加了计算机视觉课程，对投影几何学的若干方面进行了研究，并认为自己开发一个基于卡片的增强现实应用程序将是一个有趣的项目。我提醒你，我们需要一点代数来使它工作，但我会尽量少用。为了充分利用它，你应该轻松使用不同的坐标系统和变换矩阵。 <免责声明 首先，这篇文章并不是一个教
对数据进行排序是一个很常见的需求，但有时候我们并不需要对完整的数据进行排序，只需要排前几的数据，也就是经典的 Top-K 问题。
我们想要查找与给定价格24.2最接近的价格所对应的商品，很显然，有两个商品乳胶垫和纯生啤酒的价格与24.2接近，但纯生啤酒的价格更接近，因此返回的值应该是“纯生啤酒”。
给定一个包括 n 个整数的数组 nums 和 一个目标值 target。找出 nums 中的三个整数，使得它们的和与 target 最接近。返回这三个数的和。假定每组输入只存在唯一答案。
Carmel是eBay内部基于Apache Spark打造的一款SQL-on-Hadoop查询引擎。通过对Apache Spark的改进，我们为用户提供了一套高可用高性能的服务，以满足eBay内部大量分析型的查询需求（如今单日查询量已超过30万）。
去年写过一篇从中央台全国雷达拼图提取 dbz 的文章：Python图像处理实战之从中央气象台全国雷达拼图中提取dbz 。现在一年过去了，这一年中气象局的雷达系统有了一个大的升级，对外发布的图片的风格也发生了变化，我们来看一下前后的对比图。
difflib 是一个专注于比较数据集（尤其是字符串）的 Python 模块。为了具体了解您可以使用此模块完成的几件事，让我们检查一下它的一些最常见的函数。
最近做的很多向量召回的相关工作，主要集中在优化 Faiss 里面常用的几个算法，包括 IVFFlat 和 IVFPQ，并且针对这两个算法都做出了专门的优化。
在 Python 中，有四类最常见的内建容器类型：列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）、集合（set）。通过单独或是组合使用它们，可以高效的完成很多事情。
因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1] 最容易想到的方法是用一个双重循环来枚举数组中两两组合的情况，然后判断和是否为 target ，时间复杂度是 O(n^2)。 我们还可以先对数组元素从小到大升序排序，然后在一个循环中利用头尾指针扫描排序后的数组，每次扫描比较两个数的和和 target 的值。因为需要得到元素的排序前下标，所以用一个结构体数组来保存数组元素的值和未排序之前元素所在下标，这样的话采用快速排序，时间复杂度为 O(n*logn)，空间复杂度为 O(n)。
原题链接：https://leetcode.cn/problems/3sum-closest/
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑，PC或智能手机的屏幕上，根据卡片的位置和方向，渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1：
在Python中，使用运算符“**”和内置模块math、cmath的函数sqrt()都可以直接计算平方根，其中运算符“**”和cmath.sqrt()可以计算负数的平方根，math.sqrt()的参数不能为负数。例如
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