文章目录[隐藏] 正面角度 反面角度1 反面角度2 后记 最近在知乎（https://zhuanlan.zhihu.com/p/38850888）上看到一个小米面试题，据说是三面的题目： 一副从1到...n的牌，每次从牌堆顶取一张放桌子上，再取一张放牌堆底，直到手上没牌，最后桌子上的牌是从1到n有序，设计程序，输入n，输出牌堆的顺序数组。...题目很简洁，不过乍看确实不太能立刻想到解题的明确步骤。不过仔细思考，其实题目也不是很复杂。这里从正、反两个角度给出不同的解。 正面角度 “取1张存1张”，说白了就是跳过一张取嘛。...标过的数字就相当于桌子上的牌，没标的就相当于手上的牌。...（注意下标从0开始，所以要减去1） 这个结论其实可以推广而适用于，任意一个接受一个排列并输出这个排列的排列的过程，证明也很容易，只需要在上述说明的基础上引入一个记录排列后数组下标的数组即可。
2024-03-23：用go语言，一张桌子上总共有 n 个硬币 栈 。每个栈有 正整数 个带面值的硬币， 每一次操作中，你可以从任意一个栈的 顶部 取出 1 个硬币，从栈中移除它，并放入你的钱包里。...给你一个列表 piles ，其中 piles[i] 是一个整数数组， 分别表示第 i 个栈里 从顶到底 的硬币面值。同时给你一个正整数 k。...2.循环遍历每个栈 stack 在 piles 中： 2.1.对于每个栈 stack，从最大次数 k 开始递减到 1： 2.1.1.定义变量 sum 用于记录当前栈取出的硬币总和。...2.1.2.遍历从 1 到 min(栈的长度, 次数) 的取数次数 i： 2.1.2.1.计算当前次数下取的硬币总和并更新到 sum 中。...4.时间复杂度： • 遍历每个栈需要 O(n) 的时间，n 为栈的数量。 • 每个栈内部的计算复杂度为 O(k * m)，其中 m 为栈内硬币的数量。 • 因此，总的时间复杂度为 O(nkm)。
“我本质上只是一个休闲娱乐的扑克玩家。我不把这当做一种爱好，一种习惯，或者是为了生活。我这样做严格来说是为了和我认识的人玩得开心。”他告诉TechNewsWorld。...“我们需要的是一个平台，在这个平台上，我们得到一副牌，我们可以用它们做我们想做的事情，不像大多数扑克网站，你必须玩一个特定的游戏，电脑会照顾到规则和如何处理。...Zeal爱上了在Zoom视频平台上玩扑克的熟悉感觉。庄家叫牌，发牌。 “我们说出自己的赌注，然后输入筹码网站。它记录着'彩池'的情况。当游戏结束时，赢家，如果是分彩，则赢家可以从彩池中拿走。...一个特定的“代码”被分配到一张桌子上，每个玩家都会去编码的网站，大家在屏幕上看到的是一样的东西。这个平台提供了一张桌子，你可以在上面设置玩家，还有一副牌。...所以，这就使得黑客入侵扑克会更加具有挑战性。 Cohen用一台笔记本电脑来进行Zoom视觉和音频。他又为每个环节准备了两台电脑屏幕，一台用于桌面，一台用于筹码。 “对我来说，这样做很完美。
二、网站开发 网站框架将帮助你创建基于Python的服务器端代码（后端代码），这些代码将在你的服务器上运行，与用户的设备和浏览器截然相反（前端代码）。...这包括将不同的URL映射到Python的代码块，处理数据库，以及生成用户在浏览器上看到的HTML文件。 2，我应该使用哪一个Python网站框架？...你可以给机器学习算法1000张狗的图片和1000张桌子的图片。然后，它将学会狗和桌子的区别。当你给它一张狗或桌子的新图片时，它就能识别出是哪一个。 我觉得这有点像婴儿学新东西。...这是一张桌子。那一张也是一张桌子。” 机器学习算法的工作原理大致相同。 你可以把同样的想法应用到： 推荐系统（想想YouTube、亚马逊和Netflix）； 人脸识别； 语音识别。...在学习了数据分析和可视化的基础之后，从Coursera和Khan Academy等网站学习统计基础知识也会有所帮助。 四、脚本语言 1，什么是脚本语言？
（6）机箱后面更乱，虽然从正面看不到，但后面是一个沙发，来的客人的左右视线全是一堆杂乱的线缆，当然对面老SUN的线缆更多更乱，还好也没留下他以前桌面的照片。...中间放我自制的A6即时贴（把一张反而没有字的A4废纸撕成四份），需要收集某件事情时，在这个A6纸上快速写下，扔到左侧的Inbox中收集起来。 ?...（13）右侧的桌子基本上只放一个电话，其它地方空出来，需要时可以放笔记本电脑。下面还可以放些准备阅读的书以及一些比较厚的参考资料。...在桌子右侧的板上仍粘着最早的USB HUB，连了各种USB接口，藏起来从外面看不见： ? 翻到桌面上就是这样子： ?...（3）电话换了一款无绳的，但需要经常放在底座上充电。 （4）中间放了一款定时器，用于番茄工作法。 （5）生日礼物咖啡机（咖啡胶囊已经没了，你现在来我办公室只能请你喝速溶咖啡了）搬到身后的桌子上。 ?
题目 在桌子上有 N 张卡片，每张卡片的正面和背面都写着一个正数（正面与背面上的数有可能不一样）。 我们可以先翻转任意张卡片，然后选择其中一张卡片。...如果选中的那张卡片背面的数字 X 与任意一张卡片的正面的数字都不同，那么这个数字是我们想要的数字。 哪个数是这些想要的数字中最小的数（找到这些数中的最小值）呢？如果没有一个数字符合要求的，输出 0。...其中, fronts[i] 和 backs[i] 分别代表第 i 张卡片的正面和背面的数字。 如果我们通过翻转卡片来交换正面与背面上的数，那么当初在正面的数就变成背面的数，背面的数就变成正面的数。...接着我们选择第二张卡片， 因为现在该卡片的背面的数是 2，2 与任意卡片上正面的数都不同， 所以 2 就是我们想要的数字。...解题 第一次遍历，正反一样的数字，肯定不是答案，记录于哈希set 第二次遍历，正反不一样的牌中，取较小的，且不在哈希set中的数值 class Solution { public: int flipgame
那是在服务器上运行的代码，而不是在用户的设备和浏览器上运行的代码（前端代码）。如果您不熟悉后端代码和前端代码之间的区别，请参见下面的脚注。 但是，为什么我们需要一个Web框架？...然后，它将了解狗和桌子之间的区别。当给它一张新的狗或桌子的图片时，它将能够识别出它是狗狗还是桌子。 这其实有点类似于婴儿学习新事物的方式。婴儿是如何学会区分狗狗和桌子的？...这是一张桌子。那也是一张桌子。” 而我们机器学习算法的工作方式大致相同。...实际上，在Google通常是使用Python进行这种分析，而在Microsoft则使用了JavaScript。 两家公司的数据分析都使用SQL从数据库中提取数据。...推荐大家观看下面一个博主的视频来了解下这些基础知识： 然后我还推荐大家在Pluralsight网站上完成数据分析/可视化的完整课程，可以通过注册来获得10天的免费学习。
这是运行在服务器上的代码，而不是用户设备和浏览器上的代码(前端代码)。如果您不熟悉后端代码和前端代码的区别，请参阅我下面的脚注。 但是等等，为什么我需要一个web框架呢?...比如说，你可以给一个机器学习算法提供1000张狗的图片和1000张桌子的图片。然后，它会学习狗和桌子之间的区别。当你给它一张狗或桌子的新图片时，它就能认出这是哪一张。...我认为这有点类似于婴儿学习新事物的方式。一个婴儿怎么知道一个东西长得像狗，而另一个东西长得像桌子?可能是从一堆例子中得到的。...你可能不会明确地告诉婴儿，“如果什么东西是毛茸茸的，长着浅棕色的毛，那么它可能是一只狗。”你可能会说:“那是一只狗。”这也是一只狗。这是一张桌子。那张也是桌子。” 机器学习算法也是如此。...相反，我建议您从Unity开始使用c#，它是最流行的游戏引擎之一。它允许你在许多平台上创建游戏，包括Mac, Windows, iOS和Android。
今年早些时候，马斯克曾要求推特的一些顶级高管和顶级经理提名他们团队中最优秀的成员，以便他们能够得到晋升。 不过当马斯克得到这份名单时，他接着解雇了这些经理，并用推荐的同一批人取而代之。...Reddit上的一位用户@u/ibreakphotos亲测： 照片是假的，是照骗。...△图源：@u/ibreakphotos 事情是这样的，这位网友从网上下载了一张高清月球图，然后把图片模糊掉，用三星手机拍了一张这幅图的照片。 结果呢，拍出了很清晰的月球照。...倒贴钱打官司的AI律师被起诉了 还记得那个“倒贴”100万美元帮人类打官司的AI律师DoNotPay吗？ 现在它正面临着一场集体诉讼，而诉讼的原因是： 无照执业。...（Doge） 目前，该起诉讼的进度还未向外界透露。 苹果高管离职潮：半年12位高管 史无前例！ 苹果正面临一个新挑战：高管离职潮，要知道在此前，苹果可是以高管层稳定著称的。
这并不令人意外，因此中文和（汉字）韩文字体也面临着类似的工作量，这导致这些语言通常被称为CJK字体所覆盖。 由于越来越少的设计师面对这个特殊的挑战，建立网站时可供选择的字体也越来越少。...因此，可以推断这些问题也在阻碍日本网站设计的发展。而具体来说，日本的网页设计正面临着这一挑战——只需在谷歌或Pinterest上搜索日本海报设计，就能看到一个非常不同和现代化的平面设计水平。...而且，摆脱自己的观点偏见是困难的，甚至可能无法完全实现。 因此，从我们的角度来看，看这个网站很容易.. 感觉不知所措，认为设计糟糕，然后就此打住。因为谁会使用这个混乱不堪的网站呢？...这就是因为无知而导致有趣的见解被忽视的地方。现在，我没有资格告诉你日本文化如何影响了这种设计。然而，我很幸运能够从与日本本土人士的交谈中获得启发，以及在日本工作和生活的经验。...与这个分析相关的一次对话实际上不是关于网站，而是关于YouTube的缩略图 - 有时候它们也同样令人不知所措。
今天我所分享的主题就是和银行的客户服务相关的，如何应用文本挖掘技术洞察客户的心声。...结合文本挖掘的客户服务分析流程 在结合了文本挖掘技术之后有了一些流程变化，不仅对结构化数据做分析，同时也能够从客户反馈的文本当中提取出客户的热点意见，再把热点去和结构化数据做关联分析，就能得到更加丰富的分析场景...这个可能是外国人提出来的，在外国人眼里中国人吃饭的时候喜欢跟中国人扎堆，当我们进入中国餐馆的时候第一人坐在一张桌子上，第二个人进来的时候会看跟第一个人的熟识程度怎么样，如果认识他就坐到第一张桌子上吃饭，...如果不认识就新开一张桌子自己一个人坐在那里吃饭，随着大量顾客逐步进入到餐馆之后，通过这样的原则坐定之后，自然而然的完成了聚类的过程，每张桌子上坐的是熟识的人，这跟我们是类似的。...第三个问题，尤其是针对传统行业来说的，因为大数据商业的概念其实已经被炒的像一个神话一样，大家都在说，其实也很少人知道应该怎么去做，经常我们得到一些需求都是特别宏观、特别大的，其实都不太容易落地，从我们实际落地的角度来看
大会第二天上午，美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇（Denny Zhou）发表了《众包中的统计推断与激励机制》主题报告，从“为什么众包”、“众包的挑战”、“统计推断”、“激励机制”着手，结合多个生动形象的案例...构造这个约束方程的原理可以理解如下。 假设我们有一枚硬币，我们希望知道这个硬币是正面的概率是多大。假设我们把这个硬币不断的丢10次，有6次是正面。那么正面的概率是多少呢？...一般我们会说正面的概率是60%。为什么呢？我们可以这样想。假设正面的概率是p，我们会认定10 * p = 6，右边是观察到的正面数，左边是期望值。解这个方程，我们就可以得到p = 0.6。...这是数学心理学家在60年代提出的想法，称之为客观性测量原理。比如说我们测量桌子长度的时候，假设一张桌子是另外一张的两倍长。不管我们用什么尺子去测量，这个永远是另外一个的两倍，这叫测量的客观性。...我们可以给每个雇员固定的收入，只是用这个方式计算额外收入或者奖金，就像你在公司工作的情况下，你的收入会分成好两部分，基本工资与奖金。 让我用例子解释实际上如何使用这个付钱机制。
实际上，这其中还有许多许多可以研究的内容，包括确定哪一类元素会被放置到其他元素上的一些规则。 不如让我们从基础开始，以确保我们对此能有共同的理解。...现在想象在第一张桌子上有四个小方块，他们都直接放在桌子上。 在这四个小方块之上有一片玻璃，而在玻璃片上有一盘水果。...之前，我们有一张桌子，桌子上有四个方块、一片玻璃和一盘水果。 想象在这第二张桌子上也有四个同样大小的方块，方块上有一片玻璃，不过没有水果盘。 你一定会想第一张桌子上的水果盘是房间里最高的东西了。...因为它在最高的层叠层上（有着最大的z-index值）。 但要是我们把第一张桌子和这张桌子上的一切东西放到地下室去呢？...那么水果盘现在就会比所有在第二张桌子上的东西低了，因为第一张桌子本身已经被移到比第二张桌子低的层叠层去了。 对于网页上的定位元素来说也是同样。 考虑如下网页和样式。
这主要涉及到单个目标的转换（从苹果到橙子、从马到斑马或从标签到图像等），或改变输入图像的样式和纹理（从白天到夜晚等）。...由于不同对象间在相对缩放、空间布局、遮挡以及视角变换等方面可能存在复杂的交互关系，在自然图像中对组合建模是一个极具挑战的问题。...例如，给定椅子和桌子的图像，可以产生一张包含相同的成对桌椅的自然交互的图像。一个可以正确捕捉组合特征的模型需要对遮挡排序（如桌子在椅子前面）和空间布局（如椅子在桌子内滑动）有所了解。...在相对缩放、空间布局、遮挡或视角转移等情况下在不同目标间捕获复杂的交互关系是极具挑战的问题。本文提出以 GAN 为框架、将目标组合建模为自洽的组合-分解网络。...图 3：用配对或未配对数据对篮子-瓶子组合任务训练后的测试结果。「NN」表示在配对的训练集中最近的图像，「NoInpaint」表示在没有修复网络的情况下用未配对数据训练得到的模型。
大会第二天上午，美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇（Denny Zhou）发表了《众包中的统计推断与激励机制》主题报告，从“为什么众包”、“众包的挑战”、“统计推断”、“激励机制”着手，结合多个生动形象的案例...在我我们的这个问题上， 投票意味着什么呢？投票意味者所有人的水平都是一样的。也就是说， 大家都一样好。 显然这在现实上不太可能。更可能的是大家的的水平参差不齐。...一般我们会说正面的概率是60%。为什么呢？我们可以这样想。假设正面的概率是p，我们会认定10 * p = 6，右边是观察到的正面数，左边是期望值。解这个方程，我们就可以得到p = 0.6。...我们现在讨论以上模型的另外一种解释方案，这个方式跟心理学有关。这是数学心理学家在60年代提出的想法，称之为客观性测量原理。比如说我们测量桌子长度的时候，假设一张桌子是另外一张的两倍长。...我们可以给每个雇员固定的收入，只是用这个方式计算额外收入或者奖金，就像你在公司工作的情况下，你的收入会分成好两部分，基本工资与奖金。 让我用例子解释实际上如何使用这个付钱机制。
image.png 鉴于下面的另一个（图2），您希望程序识别它是一张桌子。 image.png 你可能会说，好吧，我可以写一些代码来做到这一点。...或者，您可以弄清楚如何检测图片中的边缘。 然后，你可能会说，如果有很多直边，那么它就是一张桌子。 但是，这种方法很快变得棘手。 如果照片中有一只没有棕色头发的白狗怎么办？...然后，它将学习狗和桌子之间的区别。 当你给它一张狗或桌子的新图片时，它将能够识别它是哪一个。 我认为这有点类似于婴儿学习新事物的方式。 宝宝怎么知道这个动物看起来像狗，另一个看起来像一张桌子？...你可能没有明确地告诉婴儿，“如果有毛茸茸的东西，有浅棕色的头发，那么它可能是一只狗。” 你可能会说，“那是一只狗。 这也是一只狗。 这是一张桌子。 那个也是一张桌子。...因此，这是数据分析在现实世界中可能看起来像的简化示例。 一般思路是使用SQL来从我们的数据库中提取数据。
这使得跨国企业不得不在新兴市场联合当地运营商，以确保分布在不同的国家的分支机构得到硬件资源分配，这种模式无一不对成本控制、敏捷性和集中化管理带来挑战。...IT组织变革给亚太乃至全球商业带来的挑战 根据NTT代理委托Ovum公司的一项调查结果显示，100位来自世界各地的ICT决策人员中，23%的受访者表示硬件维护需要改进，21%面临着ISP管理的挑战。...在安全方面，提供移动安全接入的雇员中近一半受访者表示他们正面临着应用程序性能问题（48%）和安全威胁（47%）。...从CIO的角度来看，NFV的服务特性可以很好的适应亚太地区分散的网络格局。...这些特性中有些将是产业界的商业化首秀，并且所有的服务将通过自动化的客户门户网站享受。
来到魔鬼的城堡前，魔鬼和他玩了一个游戏，只要他通过了就放走他的爱人。 魔鬼在桌子上似乎有规律放了两种颜色的球，说：“你用一根棍分开它们？要求：即便再放更多球之后，仍然能将它们分开。”...说道：即使你放了更多的球，我的棍仍然是一个好的分界线。 （超模君出场点评时刻：SVM就是试图把棍放在最佳位置，好让在棍的两边有尽可能大的间隙。）...魔鬼看到刘强西这么厉害，准备给了强西一个新的挑战，这次的球更乱了。 现在，刘强西没有合适的棍可以很好帮他分开两种球了，现在怎么办呢？ 看着，魔鬼手中，心爱的人，强西焦急万分。...刘强西像所有武侠片中大侠一样，桌子一拍，球飞到空中。然后，凭借轻功，强西使用trick绝招（SVM工具箱）抓起一张纸，插到了两种球的中间。...现在，从魔鬼的角度看这些球，这些球看起来像是被一条曲线分开了。 而且，这个武功理论上几乎通用于所有分类。 魔鬼看到后，气绝，卒 。 故事最后，刘强西救出了他心爱的人。。。
在Salesforce预计将产生的与该计划相关的费用总额中，大约12亿美元至17亿美元将是未来的现金支出。...Salesforce预计，该计划下的员工重组相关的行动预计将在公司2024财年结束时基本完成，而与房地产重组相关的行动预计将在2026财年全面完成。...Salesforce联席CEO马克·贝尼奥夫（Marc Benioff ）在致员工的一封信中表示：“环境仍然具有挑战性，我们的客户正在采取更谨慎的方式做出购买决定。”...贝尼奥夫还称：“疫情期间，我们的营收继续增长，导致我们招聘了太多员工。但如今，我们正面临着经济低迷，我要对此承担责任。...根据追踪科技行业失业情况的网站Layoff.fyi的数据，包括Meta、微软、Twitter和Snap在内的美国科技巨头，在刚刚过去的2022年已裁员逾15万人。
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