Mean Shift在计算机视觉领域的应用非常广,如图像分割,聚类和视频跟踪,小编曾经用Mean Shift实现目标跟踪,效果还不错。本文详细的总结了Mean Shift算法原理。
最近回顾神经网络的知识,简单做一些整理,归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化,吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂,有需要的可以去学习一下,本人只是对课程知识点做一个总结。吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上,链接如下(免费): https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
学习率的设定 global_step = tf.Variable(0,trainble=False) starter_learning = 0.1 # 初始学习率为0.1 # 每隔10000次学习率变为原来的0.96 learning_rate = tf.exponential_dacay(starter_learning_rate,\ global_setp,10000,0.96,staircase=True) optimizer = tf.GradientDescent(learning_rate) optimizer.minimize(...my_loss...,global_step=global_setp)
最近为了扩大团队规模,一直时刻保持脉脉上动态的更新,希望能认识一些新朋友新伙伴。发现脉脉确实挺有意思的哈,有人吐槽职场,有人招聘,有人分享面经,我今天看到有人发了个动态说面试被问Top K问题,忘记怎么做了,答得不是很好。
3.14网申的(北京,基础研究部门),3.20笔试。二十多天没消息,然后今天(4.12)下午接到美团面试电话,当然是前两天约好的,面试官大概迟到了十多分钟。 Q:介绍一下做过的项目 A:balabala... Q:一千万个整数,每个数的范围在[-1000,1000],怎样对他们排序最快? A:计数排序 Q:复杂度呢? A:O(N) Q:如果不是整数呢?是浮点数怎么办?数的个数再增加到10亿个呢? A:...说了一堆没用的 Q:我给点提示吧,这其实不是一道纯算法题,是一道设计与算法结合的题 A:要最快的话,用
稳定性:如果一个排序算法能够保留数组中重复元素的相对位置,则可以被称为稳定的。有很多办法能够将任意排序算法变为稳定的,但一般只有在稳定性要求是必要的情况下才会去实现。 算法 是否稳定 是否原地排序 时
问题描述 百度面试题: 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个。一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门。),请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G。
一个数n,在小于等于n的正整数[1,n]中,与n互素的数有多少个呢? (注:x与n互素,说明x与n的最大公约数为1)
快速排序由于排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高,因此经常被采用,再加上快速排序思想----分治法也确实实用,因此很多软件公司的笔试面试喜欢考这个。 快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。 *********************************** 分治法的基本思想: 1.先从数列中取出一个数作为基准数。 2.分区过程:将比这个数大的数全放到
时间复杂度的定义是:如果一个问题的规模是n,解决这一问题所需算法所需要的时间是n的一个函数T(n),则T(n)称为这一算法的时间复杂度。
算法是基础,小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家,这是第一篇《由快速排序到分治思想》,非常赞!希望对大家有帮助,大家会喜欢! 快速排序是一种基于分治思想的排序算法 它主要分为以下几步 1、一个
题解:首先,当然我们可以用快排,排完序之后,遍历一遍数组,就能得到答案了。但是快速排序的效率是O(n* logn),不是题目要求的线性效率,也就是O(n)的效率。
计数排序,基数排序,桶排序是所有排序算法里面时间复杂度能达到O(N)级别的算法,这主要原因是因为他们不采用基于比较的算法,前面的文章已经介绍了计数排序的原理,本片文章我们来学习一下桶排序(Bucket sort)算法。
排序是编程的基础,在程序中会经常使用,好的排序方法可以帮助你提高程序运行的效率,所以学好排序,打好基础,对于程序的优化会手到擒来。无论你的技术多么强,如果没有基础也强不到哪去。
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
Strassen 算法是一种用于矩阵乘法的分治算法,它将原始的矩阵分解为较小的子矩阵,然后使用子矩阵相乘的结果来计算原始矩阵的乘积。
类别分细,查找方便,但管理麻烦,同样,类别分粗一点,查找麻烦,管理方便 所以综上所述, 数据结构的组织方式决定了方式的效率
Given an array of 2n integers, your task is to group these integers into n pairs of integer, say (a1, b1), (a2, b2), ..., (an, bn) which makes sum of min(ai, bi) for all i from 1 to n as large as possible.
周末开始更新了,首先感谢各位对我写的东西还能保持兴趣,先回答几个留言中的一个问题和我对无损编码那一节的一个留言的一个看法,第一个是推荐算法书,首先,我不是什么高手和大牛,所以当不起“推荐”这个词。我见过很多人,对于这个问题我觉得很多人都会说出《算法导论》,但是我不完全这么认为,我始终认为人和人是不一样的,《算法导论》肯定是一本经典的书,但是学习知识的目的是要学懂,比谁的能力大不是比谁看的经典书籍多,而是比谁懂得多。所以如果让我推荐的话,我觉得要分三种情况,第一种,你有很深的数学基础,高中特别喜欢
排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。
数据结构章节暂时告一段落,从这一章节开始算法之旅。首先从排序开始,排序作为最基础的算法,一点也不简单,写一个快排、堆排、归并排序在大厂面试中并不罕见,或者某些题目就需要使用某些排序的思想来解决,这也就是为什么要学习排序。当然最重要的是学习它的思想,例如快排的partition操作,快排和归并排序的分治思想,以及排序的性能优化,又或者O(n²)的排序也并非一无是处等。本章将手写五种常见排序算法,它们包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、(堆排序第七章已介绍),理解它们的优缺点,从而能在合适的场景使用恰当的排序算法。
前言 贪心是人类自带的能力,贪心算法是在贪心决策上进行统筹规划的统称。 比如一道常见的算法笔试题----跳一跳: 有n个盒子排成一行,每个盒子上面有一个数字a[i],表示最多能向右跳a[i]个盒子;
今天要聊一个很经典的算法问题,若干层楼,若干个鸡蛋,让你算出最少的尝试次数,找到鸡蛋恰好摔不碎的那层楼。国内大厂以及谷歌脸书面试都经常考察这道题,只不过他们觉得扔鸡蛋太浪费,改成扔杯子,扔破碗什么的。
由 N 个整数元素(有正数也有负数)组成的一维数组 (A[0], A[1],…,A[n-1], A[n]),这个数组有很多连续子数组,那么其中数组之和的最大值是什么呢?
今天要聊一个很经典的算法问题,若干层楼,若干个鸡蛋,让你算出最少的尝试次数,找到鸡蛋恰好摔不碎的那层楼。
无论走到哪里,都应该记住,过去都是假的,回忆是一条没有尽头的路,一切以往的春天都不复存在,就连那最坚韧而又狂乱的爱情归根结底也不过是一种转瞬即逝的现实。——马尔克斯《百年孤独》
AI科技评论按:本月初AI科技评论曾报道Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss。而在一个月之后的今天,Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍。 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。而该领域一直是传统的搜索引擎的短板。借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快 8.5 倍,并创造出迄今为止学术圈所见最快的、运行于 GPU 的 k-selection 算法。Faceb
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。
本月初 AI 研习社报道,Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss。而在一个月之后的今天,Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍。 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。而该领域一直是传统的搜索引擎的短板。借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快 8.5 倍,并创造出迄今为止学术圈所见最快的、运行于 GPU 的 k-selection 算法。Facebook 人工智
在海量数据中找出出现频率最高的前K个数,或者从海量数据中找出最大的前K个数,这类问题被称为top K问题,例如搜索引擎中,同济最热门的10个查询词,在歌曲库中统计下载量频率最高的前10个数据。 针对这类问题,通常比较好的方案是分治+Trie树/hash+小顶堆,即将数据集按照hash方法分解成多个小数据集,然后使用Trie树或者hash统计每个小数据集中的query词频,之后用小顶堆求出每个数据集中出现频率最高的前K个数,最后在所有的top K中求出最终的top K。 例如,1亿个浮点数,如何
滑动窗口算法是较为入门题目的算法,一般是一些有规律数组问题的最优解,也就是说,如果一个数组问题可以用动态规划解,但又可以使用滑动窗口解决,那么往往滑动窗口的效率更高。
纵观这么多年,今年的技术面试是真的麻烦,不知道被哪家公司带坏了,所有的公司都开始考算法题。 我不排斥算法,它可以考察思维、考察编码习惯、考察基础能力;
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排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括:
snappy算法是google开源的。该包是google使用go语言来实现的。项目地址如下:
我们自然而然能产生一种解法:尽可能的往右跳,看最后是否能到达。 本文即是对这种贪心决策的介绍。
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前言: 前面所讲的排序算法基本都是需要进行两个数依次比较,这种两个数依次比较的算法不依赖于数组重元素的特性并且有下界Ω(nlogn)。换句话说就是使用比较排序算法最快的时间消耗没法小于这个界。那么是不是我们永远没法跨越这个梗呢?答案当然不是,当数组中的元素有一定的特点的时候,我们就可以利用这个特定,以实现排序算法的时间消耗与n呈线性的关系。 特性一:数组中所有元素正负性一致并且他们绝对值都小于某一个数。 当数组中所有元素都为正数或者都为负数的时候其实比较的算法是一致。这里我们假设所有元素都是非负。关
选自 Python-Machine-Learning-Book On GitHub
我们前面说到我们选择分界点的时候尽量选择(r+l)/2,因为单l或单r可能会导致死循环
外排序:由于数据太大,因此把数据放在磁盘中,而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行;
来源 | CSDN| 作者 | yofer张耀琦 前言 前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个
导读| 今年开发者期盼已久的、泛型的go1.18发布了,但目前基于泛型的容器实现案例很稀缺。腾讯后台开发工程师陈峰实现了一套类似C++中STL的容器和算法库。其中有序的Map用跳表实现,并优化到极致性能。本文作者将分享优化的思路并公开源码,供各位开发者参考。
但是,大多数情况下,在处理实际问题时,数据不会带有预定义标签,因此我们需要开发能够对这些数据进行正确分类的机器学习模型,通过发现这些特征中的一些共性,来预测新数据的类。
K均值算法是一种聚类算法,自动的将数据组成聚类。该算法采用距离作为数据之间相似性的评价指标,认为两个数据距离越近,相似度越大。 算法步骤: 1) 从数据样本中随机选择K个数据作为聚类的中心(质心),初始化簇。 2) 计算每个数据样本到每个质心的距离,并划分到最近质心所在的类里。 3) 重新计算划分之后的每个类的质心 4) 重复迭代步骤(2)-(3),直到前后两次结果的质心相等或者距离小于给定阈值,结束聚类。 K均值的迭代过程如图,+为质心,经过3次迭代之后数据被分成三类。
3 月 12 号,是全国的重大节日:植树节,记得小时候就跟随老师一起植过树。现在参加工作了,虽然没有植过树,但是学到过很多树的结构,比如二叉树、B+ 树,红黑树。每次面试必问,恰逢植树节,这里给大家做个二叉树的总结,也方便自己复习。
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