在斐波那契数列中,通常是第一个和第二个数是1,后续的每个数是前两个数之和。因此,第30个数可以通过递归或循环方式计算。
背包问题实际上是动态规划的一种经典应用,本文想通过介绍一种模板用于解决各种背包问题。
单词就是物品,字符串s就是背包,单词能否组成字符串s,就是问物品能不能把背包装满。
回溯算法是⼀种经典的递归算法,通常用于解决组合问题、排列问题和搜索问题等。回溯算法的基本思想:从一个初始状态开始,按照一定的规则向前搜索,当搜索到某个状态无法前进时,回退到前一个状态,再按照其他的规则搜索。回溯算法在搜索过程中维护一个状态树,通过遍历状态树来实现对所有可能解的搜索。
代码编写规则应该在建立在一个工程项目之前。该规则应该贯穿整个项目的始终以保证代码的一致性。采用标准的代码编写惯例,可大大简化项目的维护负担。在C语言中可以有多种代码的编写方法(当然其它编程序语言亦如此),你可以尽可能采用一种好的风格,以达到以下目的: 可移植 (Portability) 连贯 (Consistency) 整洁(Neatness) 易于维护(Easy Maintenance) 易于理解(Easy Understanding) 简洁(Simplicity) 不管你采用那种风格,我所强调的就是:这种风格一定要贯穿你项目的始终。在以后的内容中我还要提到:即使在一个团队合作的大型项目中,这种风格也要贯穿始终。采用通用的代码编写风格可以减轻代码维护的工作量并降低维护费用;这种通用的代码风格还可以避免重写代码。
给定一个只包括 ‘(’,’)’,’{’,’}’,’[’,’]’ 的字符串,判断字符串是否有效。
来源:量子位本文约7500字,建议阅读10分钟本文介绍了“ChatGPT是什么”和“为什么它能这么有效”两个问题。 Wolfram语言之父Stephen Wolfram,又来给ChatGPT背书了。 1月,他还专门写过一篇文章,力荐自家的计算知识搜索引擎WolframAlpha,希望能跟ChatGPT来个完美结合。 大概表达的意思就是,“你计算能力不达标,那可以把我的‘超能力’注入进去嘛”。 而时隔一个多月,Stephen Wolfram围绕“ChatGPT是什么”和“为什么它能这么有效”两个问题,再
ChatGPT 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI Wolfram语言之父Stephen Wolfram,又来给ChatGPT背书了。 上个月,他还专门写过一篇文章,力荐自家的计算知识搜索引擎WolframAlpha,希望能跟ChatGPT来个完美结合。 大概表达的意思就是,“你计算能力不达标,那可以把我的’超能力’注入进去嘛”。 而时隔一个多月,Stephen Wolfram围绕“ChatGPT是什么”和“为什么它能这么有效”两个问题,再次发表万字长文做了番深入浅出的详解。 (为了保证阅读
面试过程通常从最初的电话面试开始,然后是现场面试,检查编程技能和文化契合度。几乎毫无例外,最终的决定因素是还是编码能力。通常上,不仅仅要求能得到正确的答案,更重要的是要有清晰的思维过程。写代码中就像在生活中一样,正确的答案并不总是清晰的,但是好的推理通常就足够了。有效推理的能力预示着学习、适应和进化的潜力。好的工程师一直是在成长的,好的公司总是在创新的。
如果你已经通过了招聘人员的电话面试,那么下面正是该展现你代码能力的时候了。无论是练习,作业,还是现场白板面试,这都是你证明自己的代码技巧的时刻。
给定两个句子 A 和 B 。(句子是一串由空格分隔的单词。每个单词仅由小写字母组成。)
给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个单词(字符串)列表 words, 返回所有二维网格上的单词 。
这是前端算法系统练习系列的第二篇——栈和队列篇。关于为什么要练习算法和数据结构,请见上一篇前端算法系统练习: 链表篇完结。我一直秉承学习这件事情一定要系统的观念,因此每次更新都是一个完整的专题,虽然比较长,但是看下来结构会很清晰,收获的是一块完整的知识和方法论。希望对你能有帮助!
read 内部命令被用来从标准输入读取单行数据。这个命令可以用来读取键盘输入,当使用重定向的时候,可以读取文件中的一行数据。
识别延迟一直是设备端语音识别技术需要解决的重大问题,谷歌手机今天更新了手机端的语音识别技术——Gboard,重磅推出了一款端到端、全神经、基于设备的语音识别器,支持Gboard中的语音输入。通过谷歌最新的(RNN-T)技术训练的模型,该模型精度超过CTC,并且只有80M,可直接在设备上运行。
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict,判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。
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写一个函数 StrToInt,实现把字符串转换成整数这个功能。不能使用 atoi 或者其他类似的库函数。传入的字符串可能有以下部分组成:
BERT是google最近提出的一个自然语言处理模型,它在许多任务检测上表现非常好。如:问答、自然语言推断和释义而且它是开源的。因此在社区中非常流行。
这次出手的,又是谷歌 AI 团队。刚刚,他们为旗下的一款手机输入法 Gboard (不要跟谷歌拼音输入法搞混了啊~)上线了新功能:离线语音识别。目前这一新功能,只能在其自家的产品 Pixel 系列手机上使用。
好久没有碰复杂的公式了,这不,手又有点痒痒了。这里的示例来自excelunplugged.com,权当练练手,活动活动头脑。
作为一名程序员,您每天都会使用哈希函数。它们在数据库中用于优化查询,在数据结构中用于使速度更快,在安全性中用于保证数据安全。几乎每次与技术的交互都会以某种方式涉及哈希函数。
给你一个字符串数组,请你将 字母异位词 组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。字母异位词 是由重新排列源单词的字母得到的一个新单词,所有源单词中的字母通常恰好只用一次。
单词接龙是一个与我们经常玩的成语接龙相类似的游戏,现在我们已知一组单词,且给定一个开头的字母,要求出以这个字母开头的最长的“龙”(每个单词都最多在“龙”中出现两次),在两个单词相连时,其重合部分合为一部分,例如 beast和astonish,如果接成一条龙则变为beastonish,另外相邻的两部分不能存在包含关系,例如at 和 atide间不能相连。
前期准备,要玩得转回溯,递归的基础还是要有的,所以前些日子我就先把递归部分给办了。 【LeetCode】递归 原理入门+复杂度计算+练手试题
我们看两道关于动态规划的算法题。第一题的题目如下:在某些语言例如拉丁语,泰语,他们没有空格将不同意思的单词分开,因此有些字处理软件在处理这样语言时,给定一串字符串,它必须有办法将他们分割成有意义的单词组合。我们有一个单词对照表,例如[“cat”, “cats”, “eat”, “mice”, “seat”], 同时给定一个字符串”catseatmic”,那么根据单词对照表,它可以分解成句子如下:cat seat mice, 或者 cats eat mice ,请给出算法,在给定对照表和字符串后,将它分解成对应单词组合。
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词的列表 wordDict,判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。
题目:给定两个字符串, s 和 goal。如果在若干次旋转操作之后,s 能变成 goal ,那么返回 true。 s 的 旋转操作 就是将 s 最左边的字符移动到最右边。 例如, 若 s = ‘abcde’,在旋转一次之后结果就是’bcdea’ 。
更正式地来说,当 arr 的子数组 A[i], A[i+1], ..., A[j] 满足仅满足下列条件时,我们称其为湍流子数组:
机械硬盘的磁盘主体是一块金属薄片(也有用其他材料的),上面涂覆一层磁性材料,可以理解为一层小磁针。
在过去十年中,人们对机器学习的兴趣激增。几乎每天,我们都可以在各种各样的计算机科学课程、行业会议、华尔街日报等等看到有关机器学习的讨论。在所有关于机器学习的讨论中,许多人把机器学习能做的事情和他们希望机器学习做的事情混为一谈。从根本上讲,机器学习是使用算法从原始数据中提取信息,并在某种类型的模型中表示这些信息。我们使用这个模型来推断还没有建模的其他数据。
Weakpass是一款基于规则的在线字典生成器,可以帮助广大研究人员根据输入的单词集来创建自定义字典。
Oracle字符串函数 平常我们用Oracle主要有两种字符串类型 1.char始终为固定的长度,如果设置了长度小于char列的值,则Oracle会自动用空格填充的。当比较char时,Oracle用空格将其填充为等长,再进行比较。 2.VarChar2数据类型为可变长度,虽然与VarChar数据类型是同义的,但在今后的Oracle版本中也许会有变化,所以应该避免使用VarChar,优先使用VarChar2。 固定长度的字符串字段使用Char,而其他所有的字符串字段都应使用VarChar2. 下面列出部分Or
将系统产生的大数据传输,存储,分类等很多是技术型工作,随着大数据技术的发展,通用的解决方案,越来越成熟,也越来越廉价(几乎每两年存储价格降低一倍)。但是对于大数据应用来讲,思维其实是更重要的,只有巧妙
首先要解释的是,ChatGPT始终试图做的基本上是产生当前文本的“合理延续”,所谓“合理延续”是指“我们可以预期在看到人们在数十亿个网页等地写的内容后,他们可能会写什么”。
导语:继续研究来自于excelxor.com的案例。坚持到现在的,应该都有感觉了!
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict,在字符串中增加空格来构建一个句子,使得句子中所有的单词都在词典中。返回所有这些可能的句子。
我们把字符串、数组、正则、排序、递归归为简单算法。接下来系列里,将系列文章里将为大家逐一介绍。
来源:DeepHub IMBA本文约3000字,建议阅读6分钟随着NLP(自然语言处理)的最新进展,OpenAI的GPT-3已经成为市场上最强大的语言模型之一。 2022年1月25日,OpenAI公布了一个embedding endpoint(Neelakantan et al., 2022)。该神经网络模型将文本和代码转换为向量表示,将它们嵌入到高维空间中。这些模型可以捕获文本的语义相似性,并且在某些用例中似乎实现了最先进的性能。 由于chatgpt的大火,GPT-3又进入到了人们的视野中,本文将通过使
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/word-break/
视觉单词袋是一种描述计算图像之间相似度的技术。常用于用于图像分类当中。该方法起源于文本检索(信息检索),是对NLP“单词袋”算法的扩展。在“单词袋”中,我们扫描整个文档,并保留文档中出现的每个单词的计数。然后,我们创建单词频率的直方图,并使用此直方图来描述文本文档。在“视觉单词袋”中,我们的输入是图像而不是文本文档,并且我们使用视觉单词来描述图像。
选自ruder.io 作者:Sebastian Ruder 机器之心编译 参与:Geek AI、张倩 本文探讨了如何使用自定义的 TensorFlow Estimator、嵌入技术及 tf.layers 模块来处理文本分类任务,使用的数据集为 IMDB 评论数据集。通过本文你将学到如何使用 word2vec 词嵌入和迁移学习技术,在有标签数据稀缺时获得更好的模型性能。 本文主要内容如下: 使用 Datasets 装载数据 使用预封装好的评估器(estimator)构建基线 使用词嵌入技术 通过卷积层和 LS
本文选自介绍 TensorFlow 的 Datasets 和 Estimators 模块系列博文的第四部分。读者无需阅读所有之前的内容,如果想重温某些概念,可以查看以下链接:
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