很多小伙伴刚开始刷LeetCode时,可能会吃力,经常刷了忘,忘了再刷,进入死循环,刷题效率很差。
本文已收录在前端食堂同名仓库Github github.com/Geekhyt[1],欢迎光临食堂,如果觉得酒菜还算可口,赏个 Star 对食堂老板来说是莫大的鼓励。
感兴趣的话可以参考 算法竞赛、小白学DP(动态规划) 学习相关代码的具体实现(Java版)
想要搞明白 Vue3 的 DOM Diff 核心算法,我们要从一道 LeetCode 真题说起。
在通信系统中,经过信源编码和系统复接后生成的传送码流,通常需要通过某种传输媒介才能到达接收机。 传输媒介统称为传输信道。通常情况下,编码码流是不能或不适合直接通过传输信道进行传输的,必须经过某种处理,使之变成适合在规定信道中传输的形式,在通 信原理上,这种处理称为信道编码(与信源编码相对应),实现信道编码的系统称为传输系统。在工程应用中,信道编码过程一般被分为两环节:负责传输误码的检 测和校正的环节称为信道编解码,负责信号变换和频带搬移的环节称为调制解调。一个实际的数字传输系统至少要包括上述两个环节中的一个环节。
本文将讲解如何创建、训练一个法翻英的神经翻译模型。本文的重点是解释概念,具体的项目代码请参考配套的Jupyter notebook(链接见文末)。
ORFfinder是一个图形化的序列分析工具,分析并查找序列中的ORF区(open reading frame,开放阅读框)。这个工具使用标准的或其它特殊的遗传密码子查找序列中所有可能的ORF区,并推导出相应的氨基酸序列。
自 2017 年被提出以来,Transformer 已成为 AI 大模型的主流架构,一直稳站 C 位。
Evolved Transformer不仅实现了最先进的翻译结果,与原始的Transformer相比,它还展示了语言建模的改进性能。
递归和动态规划是算法界的两个扛把子,想进入算法之门,则必须理解、掌握这两种算法的本质。一旦参悟透这2种算法的精髓,再加上对树、图等复杂数据结构的深入理解,可以解决大部分的算法问题。
自几年前推出以来,Google的Transformer架构已经应用于从制作奇幻小说到编写音乐和声的各种挑战。重要的是,Transformer的高性能已经证明,当应用于序列任务(例如语言建模和翻译)时,前馈神经网络可以与递归神经网络一样有效。虽然用于序列问题的Transformer和其他前馈模型越来越受欢迎,但它们的架构几乎完全是手动设计的,与计算机视觉领域形成鲜明对比。AutoML方法已经找到了最先进的模型,其性能优于手工设计的模型。当然,我们想知道AutoML在序列域中的应用是否同样成功。
本周正式开始了贪心算法,在关于贪心算法,你该了解这些!中,我们介绍了什么是贪心以及贪心的套路。
作者:陈之炎 本文约3500字,建议阅读7分钟Transformer 是第一个完全依赖于自注意力机制来计算其输入和输出的表示的转换模型。 主流的序列到序列模型是基于编码器-解码器的循环或卷积神经网络,注意力机制的提出,优化了编解码器的性能,从而使得网络性能达到最优。利用注意力机制构建出新的网络架构Transformer, 完胜了循环或卷积神经网络。Transformer 是第一个完全依赖于自注意力机制来计算其输入和输出的表示的转换模型。Transformer可以并行训练,训练时间更短。 1 Transfor
最近有小伙伴和我谈心,觉得刷算法题太难了,完全没有思路,很有挫败感,想要放弃了。想想自己也深有感触,有这些想法真都挺正常的,其实我们刷算法就是为了培养一个思考问题、解决问题的思维,这个思维养成并不是一蹴而就的,而是循序渐进的。
今天给大家介绍的是来自北京人工智能研究院、北京信息科学与技术国国家研究中心等机构发表在arxiv上的预印文章《Conditional Antibody Design as 3D Equivariant Graph Translation》。作者提出了一种多通道等变注意网络 (MEAN),这是一种能够共同设计 CDR 的 1D 序列和 3D 结构的端到端模型。具体而言,MEAN 通过导入包括目标抗原和抗体轻链在内的额外成分,将抗体设计表述为条件图翻译问题。然后, MEAN 采用E(3)-equivariant 消息传递以及注意机制来更好地捕捉不同组件之间的几何相关性。最后,它通过多轮渐进式全镜头方案输出 1D 序列和 3D 结构。
关于这道题用滑动窗口的思想来做的话会非常麻烦,既要考虑最长的字串长度,同时还要保证不出现重复字符(考虑窗口里的每一个字符不重复),我们可以用一个非常巧妙的思路
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许多场合,开始时不知道要编码数据的统计特性,也不一定允许你事先知道它们的统计特性。因此,人们提出了许许多多的数据压缩方法,企图用来对这些数据进行压缩编码,在实际编码过程中以尽可能获得最大的压缩比。这些技术统称为通用编码技术。 字典编码(dictionary encoding)技术(以下简称DE)就是属于这一类,这种技术属于无损压缩技术。
给定两个字符串 text1 和 text2,返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ,返回 。
在求解这个问题的时候,一定要看清楚问题。不要混淆“子串”和“子序列”的概念。“子串”是指在源字符串中连续出现的字符串片段;而“子序列”是指在源字符串中可以不连续出现的字符串片段。一个连续,一个不连续。
可变剪接调控基因RBFOX1以2.7 million的长度超过之前文献报道的最长基因CNTNAP2 (智力语言损伤相关基因)。RBFOX1编码的蛋白倒不长,只有397个氨基酸,可见其内含子区特别长。
尽可能延长预测时效是时序预测的核心难题,对于能源、交通、经济的长期规划,气象灾害、疾病的早期预警等具有重要意义。
来源:深度学习技术前沿 本文约2500字,建议阅读9分钟 全新Autoformer骨干网络,长时序预测达到SOTA! [ 导读 ]近日,清华大学软件学院机器学习实验室另辟蹊径,基于随机过程经典理论,提出全新Autoformer架构,包括深度分解架构及全新自相关机制,长序预测性能平均提升38%。 尽可能延长预测时效是时序预测的核心难题,对于能源、交通、经济的长期规划,气象灾害、疾病的早期预警等具有重要意义。 清华大学软件学院机器学习实验室的研究人员近日发表了一篇论文,探究了在信息有限的情况下预测更长
论文名称:PolarMask: Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation
目前,基于学习的视频压缩方法仍然受制于传统的混合编码框架。大多数现有方法都采用了两阶段编码流程,首先编码运动流,然后编码当前帧与运动扭曲后的帧之间的残差。这种框架设计繁琐,并且不准确的运动引起的扭曲误差不可避免地会跨时间帧传播,随着时间的推移逐渐降低重建帧的质量。
今天为大家介绍香港中文大学联合上海人工智能实验室的最新研究论文,关于在LLM时代将各种模态的信息对齐的框架。
所以这个时候,如果你前面和面试官聊的很开心,那么题目可能就是一个常见的简单题,比如反转链表,二叉树的层序遍历等。
在过去的几年里,神经架构搜索领域取得了极大进展。通过强化学习和进化得到的模型已经被证明可以超越人类设计的模型(Real et al., 2019; Zoph et al., 2018)。这些进展大多聚焦于改善图像模型,但也有一些研究致力于改善序列模型(Zoph & Le, 2017; Pham et al., 2018)。但在这些研究中,研究者一直致力于改良循环神经网络(RNN),该网络长期以来一直用于解决序列问题(Sutskever et al., 2014; Bahdanau et al., 2015)。
这次是关于欧拉函数的单调非递减序列,他通过初等论证证明了一个名为M(x)函数的渐近式。
动态规划处理字符相关案例中,求最长公共子序列以及求最短编辑距离,算是经典中的经典案例。
在本文中,我们将看到如何创建语言翻译模型,这也是神经机器翻译的非常著名的应用。我们将使用seq2seq通过Python的Keras库创建我们的语言翻译模型。
一个字符串的子序列是指这样一个新的字符串:它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符(也可以不删除任何字符)后组成的新字符串。
近年来,由于深度学习和神经网络的进步,机器翻译得到了极大的进步。然而,神经网络的问题在于人们不知道它们内部发生了什么,这意味着很难解决它们的错误。
表格数据的特征工程本是一个模块化过程,目标是对数据集进行编码以获得更好的模型精度。
这一节的题目绝大部分都是选择的Leetcode中的hard(当然也有少部分的medium)。主要是挑选了一些之前看过的高频题。这些题目没有什么通用的解法,每一个题都需要仔细的去建模和考量,才能够写出对应的状态转移方程。读者可以尝试自己先思考,也可以通过解析摸一摸困难的动态规划题,可能会有哪些难点。
在本文中,我们将看到如何创建语言翻译模型,这也是神经机器翻译的非常著名的应用。我们将使用seq2seq体系结构通过Python的Keras库创建我们的语言翻译模型。
目前,最先进的机器翻译系统基于编码器-解码器架构,首先对输入序列进行编码,然后根据输入编码生成输出序列。两者都与注意机制接口有关,该机制基于解码器状态,对源令牌的固定编码进行重新组合。
有些人啊,前端三驾马车都还没学完呢,就磨刀霍霍向大厂了。拿不到offer,自然就放弃了呗。
我们迎来了Kubernetes1.19,这是2020年发布的第二个版本,也是迄今为止最长的发布周期,总共持续了20周。它包括33个增强功能:12个增强功能达到稳定版,18个增强处在beta版,还有13个是alpha版。
CRISPR也即Clustered regularly interspaced shortpalindromicrepeats(成簇的、规律间隔的、短回文、重复序列),由回文重复序列repeats及其间隔序列spacer组成,是大多数细菌及古细菌中的一种获得性免疫方式。在CRISPR特征序列附近还有一些CRISPR-associated基因,编码一系列Cas蛋白,合称CRISPR/Cas系统。间隔序列来自于外来入侵DNA,作为识别外来入侵者身份的指纹,其在入侵DNA上对应的为原间隔序列(protospacer),作为身份识别的原间隔序列其特点为两端延伸的临近序列十分保守,称为原间隔序列临近基序(protospacer adjacentmotif,PAM)。
来源:esingchan - 博客园 链接:www.cnblogs.com/esingchan/p/3958962.html(点击尾部阅读原文前往) 7、ZIP中对CL进行再次压缩的方法 这里仍然沿用Huffman的想法,因为CL也是一堆整数,那么当然可以再次应用Huffman编码。不过在这之前,PK对CL序列进行了一点处理。这个处理也是很精巧的。 CL序列表示一系列整数对应的码字长度,对于literal/length来说,总共有0-285这么多符号,所以这个序列长度为286,每个符号都有一个码字长度,当然
本文主要是将序列中的时间因素作为特征考虑到模型中,从而发掘时间变化模式。现有研究将时间信息视为单一类型的特征,并侧重于如何将其与用户对商品的偏好相关联。然而,它们不足以充分学习时间信息,因为用户偏好的时间模式通常是异构的。用户对特定商品的偏好可能
本文共计1463字,预计阅读时长八分钟 NLP-基础和中文分词 一、本质 NLP (Natural Language Processing)自然语言处理是一门研究计算机处理人类语言的技术 二、NLP用来解决什么问题 语音合成(Speech synthesis) 语音识别(Speech recognition) 中文分词(Chinese word segmentation) 文本分类(Text categorization) 信息检索(Information retrieval) 问答系统(Question
JPEG的全称是JointPhotographicExpertsGroup(联合图像专家小组),它是一种常用的图像存储格式, jpg/jpeg是24位的图像文件格式,也是一种高效率的压缩格式,文件格式是JPEG(联合图像专家组)标准的产物,该图像压缩标准是国际电信联盟(International Telecommunication Union,ITU)、国际标准化组织(International Organization for Standardization,ISO)和国际电工委员会(International Electrotechnical Commission,IEC)共同制定。JPEG标准正式地称为ISO/IEC IS(国际标准)10918-1:连续色调静态图像数字压缩和编码(Digital Compression and Coding of Continuous-tone Still Images)和ITU-T建议T.81。
作者:Sandeep Bhupatiraju 剧透警告:摩斯电码并不需要破解。它很有用,因为消息可以使用这些代码以最少的设备发送,并且我说它不需要破解,因为代码是众所周知的,点和破折号的组合并不是什么秘密。但是,从理论上讲,它是一种替代密码(substitution cipher), 每个字母(和每个数字)的每个字母都有一些使用点和破折号的表示形式,如下所示。 让我们暂停我们的怀疑,并假设我们收到摩尔斯电码的消息,但我们不知道如何阅读它们。假设我们还有一些代码的例子及其相应的单词列表。现在,
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