作者：foxxiao，腾讯 WXG 后开开发工程师 本文对完美 Hash 的概念进行了梳理，通过 Hash 构建步骤来了解它是如何解决 Hash 冲突的，并比较了 Hash 表和完美 Hash 表。下面介绍常见的 Hash 与 Perfect Hash 函数及它们在不同场景的应用。 散列函数（英语：Hash function）又称散列算法、哈希函数，是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要，使得数据量变小，将数据的格式固定下来。该函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
私钥就是资金的所有和使用权。钱包控制对以太币的访问、管理私钥和地址、跟踪账户的余额。
朴素贝叶斯法是一种直接衡量标签和特征之间的概率关系的有监督学习算法，是一种专注分类的算法。
而VAE背后的关键点在于：为了从样本空间中找到能够生成合适输出的样本（就是能输出尽可能接近我们所规定分布的数据），它并没有试图去直接构造一个隐藏空间(隐藏变量所在的空间)，而是构造了一个类似于具有编码器和解码器两个部分的网络：
开环控制是一种控制系统，它根据预先设定的输入来控制输出，而不考虑实际输出的影响。在turtlesim中，开环控制可以用来控制海龟机器人的运动，例如控制它向前或向后移动、旋转等。
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
本文转载自：机器之心 模型的训练、调参是一项非常费时费力的工作，了解神经网络内部的数学原理有利于快速找出问题所在。本文作者从零开始，一步一步讲解了训练神经网络时所用到的数学过程。
神经网络是线性模块和非线性模块的巧妙排列。当聪明地选择并连接这些模块时，我们就得到了一个强大的工具来逼近任何一个数学函数，如一个能够借助非线性决策边界进行分类的神经网络。
雷锋网按：原文标题为《zkSNARKs in a nutshell》，作者是以太坊智能合约语言Solidity的发明人Christian Reitwiessner。译者杨文涛，授权转载自作者知乎专栏。 摘要： zkSNARKs（zero-knowledge succint non-interactive arguments of knowledge）的成功实现让我们印象深刻，因为你可以在不执行，甚至在不知道执行具体内容的情况下确定某个计算的结果是否正确——而你唯一知道的信息就是它正确地完成了。但是不幸的是，
【导读】大家好，我是泳鱼，一个乐于探索和分享AI知识的码农！模型的训练、调参是一项非常费时费力的工作，了解神经网络内部的数学原理有利于快速找出问题所在。本文作者从零开始，一步一步讲解了训练神经网络时所用到的数学过程。
餐厅评级（Restaurant Ratings, North America-Rocky Mountain 2014,LA6872）旅行网站设计了一个餐馆评级系统，每个餐馆都由n（1≤n≤15）个评论家来打分，每人打一个正整数的分数（越高越好）。餐馆的排名规则是先按照各个评论家的打分总分（不超过30）排序。如果总分相同，就按照1～n这n个评论家的n个打分的字典序排序。现在给出一个餐馆的得分，计算按照以上排名规则，排名不超过这个得分的所有可能的打分结果的个数。输出保证可用64位有符号整数存放。
目前词向量的评估一般分为两大类：extrinsic 和 intrinsic evaluation
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。朴素贝叶斯属于生成式模型，即先对联合分布P(x,c)建模，然后再由此获得后验概率P(c|x)，朴素贝叶斯分类的是所有属性之间的依赖关系在不同类别上的分布。
本文先为初学者介绍了必知的十大机器学习（ML）算法，并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本机器学习的概念。我们希望本文能为理解机器学习基本算法提供简单易读的入门概念。
AI 科技评论按，本文作者韦阳，本文首发于知乎专栏自然语言处理与深度学习，AI 科技评论获其授权转载。
经典的目标检测如Faster R-CNN, YOLOv3等都用到了Anchor, 怎么设计Anchor每个目标检测方法各不相同。Faster R-CNN中的Anchor有三种形状，三种长宽比，比如形状有[128, 256, 512]三个，长宽比有[1:1, 1:2, 2:1]三种，这样组合就是9个anchor。YOLOv3中的Anchor是通过K-Means聚类得到的。这些基于anchor的方法的目的是学习一个从Anchor到GT Box的转换函数，下边我们了解一下理论感受野、Anchor、实际感受野三者之间的关系。
记得大学开始学计算机编程的的第一个语言就是C语言，C语言是一门通用计算机编程语言。以前使用的WinTc编译工具，如今我们的系统都是64位，WinTc已经被淘汰了今天我就用VC 6.0开始学习。如果你没有安装可以下载安装一下。也可以用visual studio 。未本文多以实例 大家讲解。
相比于计算机视觉，NLP可能看起来没有那么有趣，这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶，我们要面对的，几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是，对于人工智能的征途来说，NLP才是皇冠上的那颗珍珠，它美丽却又难以摘取，当NLP的问题解决了，机器才真正具备了理解、思考的能力，我们才敢说实现了真正的“智能”。
FOC又称矢量控制，是通过控制变频器输出电压的幅值和频率控制三相直流无刷电机的一种变频驱动控制方法。FOC的实质是运用坐标变换将三相静止坐标系下的电机相电流转换到相对于转子磁极轴线静止的旋转坐标系上，通过控制旋转坐标系下的矢量大小和方向达到控制电机目的。由于定子上的电压量、电流量、电动势等都是交流量，并都以同步转速在空间上不断旋转，控制算法难以实现控制。通过坐标变换之后，旋转同步矢量转换成静止矢量，电压量和电流量均变为直流量。再根据转矩公式，找出转矩与旋转坐标系上的被控制量之间关系，实时计算和控制转矩所需的直流给定量，从而间接控制电机达到其性能。由于各直流量是虚构的，在物理上并没有实际意义，因而还需通过逆变换变为实际的交流给定值。
想想已经有一年多没有接触算法题了，忙活了一年多没什么用的东西，才陡然发现自己竟然就要毕业了，然而审视了下自己的水平估计还达不到大一的程度，甚是惊恐。于是下定决心开始刷一点题，打好基本功。正好有同学在做网易笔试题的时候来向我问问题，我看了看有12道，好像也不多，于是就顺便刷了刷。本以为会是一帆风顺的，可是事实是，我果然还是太菜了。。。
我不会机器学习，但上个月我在 GitHub 上发现了一个极简、入门级的神经网络教程，示例代码为 Go 语言。它简洁易懂能用一行公式说明白的道理，不多写一句废话，我看后大呼过瘾。
爱丽丝和鲍勃有不同大小的糖果棒：A[i] 是爱丽丝拥有的第 i 块糖的大小，B[j] 是鲍勃拥有的第 j 块糖的大小。
集合是Java开发日常开发中经常会使用到的，而作为一种典型的K-V结构的数据结构，HashMap对于Java开发者一定不陌生。
选自kdnuggets 作者：Reena Shaw、KDnuggets 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、黄小天 本文先为初学者介绍了必知的十大机器学习（ML）算法，并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本机器学习的概念。我们希望本文能为理解机器学习基本算法提供简单易读的入门概念。 机器学习模型 在《哈佛商业评论》发表「数据科学家是 21 世纪最性感的职业」之后，机器学习的研究广受关注。所以，对于初入机器学习领域的学习者，我们放出来一篇颇受欢迎的博文——《初学者必知的十大机器学习算法》，尽
1 自然语言处理简介 我们从讨论“什么是NLP”开始本章的内容 1.1 NLP有什么特别之处 自然（人工）语言为什么如此特别？自然语言是一个专门用来表达语义的系统，并且它不是由任何形式的物质表现产生。正因为如此，人工语言与视觉或者其他任何机器学习任务非常不同。 大多数单词只是一个超语言实体的符号：单词是映射到一个表征（想法或事物）的记号。例如，“火箭”一词是指火箭的概念，并且进一步可以指定火箭的实例。有一些单词例外，当我们使用单词和字母代表信号时，想“Whooompaa”一样。除此之外，语言符号可以用多种方
预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法（包括统计学）来实现这些目标。
本文介绍了 10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。
事实上，如果你理解哈希函数，那么理解区块链的挖矿模式和不可篡改性便是一件轻而易举的事情！
单向散列函数（one-way hash function）,也称为消息摘要函数（message digest function）、哈希函数、杂凑函数，是指输入消息（message）输出散列值（hash value）,用于消息的完整性（一致性）检查。
卷积神经网络(CNN)在各种计算机视觉任务中取得了显著的成功，但其也依赖于巨大的计算成本。为了解决这个问题，现有的方法要么压缩训练大规模模型，要么学习具有精心设计的网络结构的轻量级模型。在这项工作中，作者仔细研究了卷积算子以减少其计算负载。特别是，本文提出了一个紧凑的卷积模块，称为CompConv，以促进高效的特征学习。通过分治法的策略，CompConv能够节省大量的计算和参数来生成特定维度的特征图。
文本到图像模型是机器学习发展中的一次飞跃，展示了根据给定文本提示的图像的高质量合成的能力。然而，这些强大的预训练模型缺乏可以指导合成图像的空间属性的控制方法。在这项工作中，作者引入了一种通用方法，通过在推理期间使用来自另一个域（例如草图）的空间图来指导预训练的文本到图像扩散模型。该方法不需要为任务训练专用模型或专门的编码器。
API截图:在线版https://blog.fondme.cn/apidoc/jdk-1.8-google/
每分钟，腐烂的橘子 周围 4 个方向上相邻 的新鲜橘子都会腐烂。 返回直到单元格中没有新鲜橘子为止所必须经过的最小分钟数。如果不可能，返回 -1 。
博客原文：https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory
前面我们介绍的算法都属于分类算法，分类顾名思义就是预测样本对应的应该是哪一类，比如决策树实战中预测泰坦尼克号的乘客生还还是遇难，比如knn实战中预测对应的书写数字应该属于哪一类（即哪一个数字）等等这些都属于分类算法
给定一个长度为n的字符串, 规定最多可以进行n次循环shift操作。 如果shift(string, x) = string(0 <= x < n). 我们称其为一次匹配(match), 求shift过程中匹配的次数…
变分自动编码器（Variational autoEncoder，VAE）是生成模型的一种。这些方法的主要目标是从对象的学习分布中生成新的采样数据。2014 年，Kingma et al. [3]提出了这种生成模型，该模型可以从隐变量空间的概率分布中学习潜在属性并构造新的元素。
强化学习是机器学习的一个分支，涉及智能体（agent）如何在一个环境中采取行动，从而最大化某种长期的累积奖励。
https://godweiyang.com/2019/04/20/NAACL19-URNNG/godweiyang.com
当我们开始学习深度学习时，一般会觉得它由许多隐藏层组成。但浅层神经网络仅包含1或2个隐藏层，这种网络也被称为人工神经网络。在这篇文章中，让我们看看什么是浅层神经网络及其在数学环境中的工作。下图给出了一个浅层神经网络的示例，其中包含1个隐藏层，1个输入层和1个输出层。
显然"西安在去哪"是一句极其别扭不通的句子，所以我们会很自然的选择输出"现在去哪"，但是输入法没有我们那么智能能够一下子就判断出要输出哪一句话，输入法会计算出两个句子的概率值，然后通过比较选择概率值大的句子作为最终的输出结果，计算句子概率值的工具就是语言模型。
数据结构和算法 链表 链表，常见的面试题有写一个链表中删除一个节点的算法、单链表倒转、两个链表找相交的部分，这个一般必须得完全无误的情况下写出来； 给出两个链表的头结点，找出这两个链表的交点。 java 中数组和链表的区别，各自优势 如何设计拥有高效的随机读取能力的的链表（跳表） 设计跳表，跳表插入开销，跳表随机读取过程 给你一个单向链表，给这个链表做K反转，例如 k=3 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 6 反转后为：3 -> 2 -> 1 -> 6 -> 5 -> 4 链表长度保证为K的
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