题目 题目：画图，学用circle画圆形。 2.
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public void draw(DrawEvent event) { if (event instanceof RoundDrawEvent) { // 画圆 ，而苦逼的程序员面对用户新的需求，是不能退缩的。 void draw(); } class RoundDrawer implements IDrawer { public void draw() { // 画圆 event) { //画圆 } public void draw(RectangleDrawEvent event) { 接下去再完成 Drawer 就可以了： public class Drawer { public void draw(RoundDrawEvent event) { // 画圆
顾名思义，快速幂就是快速算底数的n次幂。 有多快？ 其时间复杂度为 O(log₂n)， 与朴素的O(n)相比效率有了极大的提高。 用的多么？ 快速幂属于数论的范畴，本是ACM经典算法，但现在各厂对算法的要求越来越高，并且快速幂适用场景也比较多并且相比朴素方法有了非常大的提高。所以掌握快速幂算法已经是一名更合格的工程师必备要求！ 下面来详细看看快速幂算法吧！ 快速幂实现 至于快速幂已经懂了，我们该怎么实现这个算法呢？ ? 说的不错，确实有递归和非递归的实现方式，但是递归使用的更多一些。 ，尤其是矩阵快速幂，会有着各种巧妙的变形，不过跟数学有一些关系，这年头，不会点算法、不会点数学真的是举步维艰。
极客时间 - 数据结构与算法之美 - 04 | 复杂度分析（下）：浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度 最好、最坏时间复杂度 略，比较容易分析。 平均时间复杂度 需考虑概率来计算。 概率论中的加权平均值，也叫作期望值，所以平均时间复杂度的全称应该叫加权平均时间复杂度或者期望时间复杂度。 均摊时间复杂度 均摊时间复杂度及对应的摊还分析法。 对一个数据结构进行一组连续操作中，大部分情况下时间复杂度都很低，只有个别情况下时间复杂度比较高，而且这些操作之间存在前后连贯的时序关系，这个时候，我们就可以将这一组操作放在一块儿分析，看是否能将较高时间复杂度那次操作的耗时 ，平摊到其他那些时间复杂度比较低的操作上。 而且，在能够应用均摊时间复杂度分析的场合，一般均摊时间复杂度就等于最好情况时间复杂度。 // 全局变量，大小为 10 的数组 array，长度 len，下标 i。
只是找到一条两点之间的有效路径是不够的。理想的寻路算法需要查找所有可能的情况，然后比较出最好的路径。 本文选自《游戏编程算法与技巧》，将从搜索空间，可接受的启发式算法、贪婪最佳优先算法进行探讨 搜索空间的表示 最简单的寻路算法设计就是将图作为数据结构。一个图包含了多个节点，连接任意邻近的点组成边。 在我们的2D 格子中，欧几里得距离为： ? 贪婪最佳优先算法 在有了启发式之后，可以开始实现一个相对简单的算法：贪婪最佳优先算法。 一个算法如果没有做任何长期计划而且只是马上选择最佳答案的话，则可以被认为是贪婪算法。在贪婪最佳优先算法的每一步，算法会先看所有邻近节点，然后选择最低开销的启发式。 大多数游戏都需要比贪婪最佳优先算法所能提供的更好的寻路。但是本章后续的寻路算法都基于贪婪最佳优先算法，所以先理解贪婪算法才能往下继续，先看看如何实现这个贪婪算法。
现在可以说是机器学习算法工程师最好的时代，各行各业对这类人才的需求都非常旺盛。 而要成为一名合格的机器学习算法工程师（以下简称算法工程师）更是难上加难，因为在掌握工程师的通用技能以外，还需要掌握一张不算小的机器学习算法知识网络。 ? 下面我们就将成为一名合格的算法工程师所需的技能进行拆分，一起来看一下究竟需要掌握哪些技能才能算是一名合格的算法工程师。 在大多数企业的大多数职位中，算法工程师需要负责从算法设计到算法实现再到算法上线这一个全流程的工作。 强化学习，近年来比较火，AlphaGo的核心算法，推荐Richard Sutton的《强化学习》 从我个人的学习经验来看，读书最好和视频教程结合着看。
但其实，连这个问题的本质都没有触及到。此时，面试官一定会狡黠地一笑：这个算法公平吗？ 我们再看问题：设计一个公平的洗牌算法。 2. 问题来了，对于一个洗牌算法来说，什么叫“公平”？ 在我看来，不管你能不能最终给出正确的算法，如果你的思路是在思考对于洗牌算法来说，什么是“公平”，我都觉得很优秀。 因为背出一个算法是简单的，但是这种探求问题本源的思考角度，绝不是一日之功。 这个算法就是大名鼎鼎的 Knuth-Shuffle，即 Knuth 洗牌算法。 这个算法的原理，我们稍后再讲。先来看看 Knuth 何许人也？ 中文名：高纳德。算法理论的创始人。 我们现在所使用的各种算法复杂度分析的符号，就是他发明的。上世纪 60-70 年代计算机算法的黄金时期，近乎就是他一手主导的。 然后，我们运行一遍 Knuth 洗牌算法，就搞定啦： ? 是不是很酷？ 这就是我喜欢算法的原因。在我眼里，算法从来不是枯燥的逻辑堆砌，而是神一样的逻辑创造。
Coding 文档地址：https://damaer.github.io/Coding/#/ 剑指OfferV1 系列已经完成，补增 V2 题目以及C++语言解法，欢迎关注~ Part163.买卖股票的最好时机 (一) 1题目描述 假设你有一个数组prices，长度为n，其中prices[i]是股票在第i天的价格，请根据这个价格数组，返回买卖股票能获得的最大收益 1.你可以买入一次股票和卖出一次股票，并非每天都可以买入或卖出一次 天(股票价格 = 2)的时候买入，在第6天(股票价格 = 7)的时候卖出，最大利润 = 7-2 = 5 ，不能选择在第2天买入，第3天卖出，这样就亏损7了；同时，你也不能在买入前卖出股票。 如果让差值最大，假设在当天卖出，那么什么时候买入最好呢？ 当然是在前面找到最小的买入点，比如： 而前面的最小值，其实我们在遍历的时候是可以不断维护的，所以我们只要遍历一次数组即可。 ，也就是栈顶的元素永远是前面遍历的元素里面最小的，这样我们每次都是和栈顶元素相减，这个和上面的贪心算法其实是一样的，只不过上面的用min来存储最小值，单调栈用栈来保存。
通过使用降维技术，数据集的大小已经缩小，与此同时，有关原始数据的信息也已应用于低维数据。因此，机器学习算法从输入数据集中学习既简单又省时。 PCA-主成分分析是降维领域最主要的算法。 t-SNE的主要目标是将多维数据集转换为低维数据集。相对于其他的降维算法，对于数据可视化而言t-SNE的效果最好。 梯度下降算法是各种机器学习算法中用于最小化损失函数的一种优化算法。 最后，该算法能够得到与原始高维数据相对相似度较好的低维数据点。 t-SNE是一种不确定性算法或随机算法，这就是为什么每次运行结果都会略有变化的原因。 即使它不能在每次运行中保留方差，也可以使用超参数调整来保留每个类之间的距离。 该算法涉及许多计算和计算。 因此，该算法需要大量时间和空间来计算。 困惑度（perplexity）是控制数据点是否适合算法的主要参数。推荐范围是（5–50）。 困惑度应始终小于数据点的数量。
一方面，研究人员利用深度学习技术提升传统推荐算法的能力；另一方面，研究人员尝试用深度学习的思想来设计新的推荐算法。 基于深度学习的推荐算法研究不仅在学术界百花齐放，目前也受到了工业界的重视和广泛采用。 深度学习具有强大的表征学习和函数拟合能力，它能在众多方面改革传统的推荐算法，如协同过滤、特征交互、图表示学习、序列推荐、知识融合及深度强化学习。下面将介绍推荐系统中较为重要的方向——特征交互。 这样做的好处是，虽然每个样本的特征数量是可变的，所有样本的特征域的数量却是固定的，因此，可以很方便地把所有特征域对应的隐向量拼接起来，输入到MLP 进行下一步的操作。 既然用隐向量来表示一个特征域，那么不同的特征域之间的交互是有意义的，而同一个特征内的元素之间的交互是无意义的。 与循环神经网络相同的是，压缩交互网络的每次计算都取决于前一层网络的激活值和一个输入值；不同的是，循环神经网络每次输入的内容是新的（例如，一个句子里面的不同单词），每层神经元的参数是共享的；而压缩交互网络的每次输入的内容是固定的
这是技术最好的时代，也涌现了众多技术创业者。但不可预知的疫情下，技术创业与管理面临着新的挑战，创业者、管理者又该如何自处？ 3月28日，腾讯云TVP眺望曙光技术闭门会收官之战，与会嘉宾们探讨了《技术最好的时代，会是技术创业最好的时代吗》的议题。 但在To B/G的业务场景下，重要的不是软件的精良或是代码的漂亮，满足客户需求是第一要务。因此，需要的更多是能把业务代码写好的“手艺人”。 在创业过程中要用户导向，不要纯技术导向，技术上的领先并不能等同于企业的成功，不要妄图用技术解决任何问题。”——熊平 熊平老师认为，只要技术在推动社会进步，就永远是技术最好的时代。 我相信技术在可预见的未来仍旧会是一个大的趋势，给未来创造意想不到的景象，而在这个历史进程中，技术人的价值将会被进一步认识与认可。”——史海峰 技术最好的时代，会是技术创业最好的时代吗？
为了简单起见, 我们在这里提出乘零的简单Dropout算法,但是它被简单地修改后,可以与从网络中 移除单元的其他操作一起工作。 Dropout的目标是在指数 级数量的神经网络上近似这个过程。具体来说,训练中使用Dropout,我们使用基 于minibatch的学习算法和小的步长,如梯度下降等。 取而代之的是,可能的子网络的一小部分训练单个步骤,参数共享导致剩余的子网络能有好的参数设定。这些是仅有的区别。除了这些,Dropout与Bagging算法一样。 不出意外的话,使 用Dropout时最佳验证集的误差会低很多,但这是以更大的模型和更多训练算法的迭 代次数为代价换来的。对于非常大的数据集,正则化带来的泛化误差减少得很小。 另一种深度学习算法——batch normalization,在训练时向隐藏单元引入加性和 乘性噪声重参数化模型。
17:最好的草 总时间限制: 10000ms 单个测试点时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 奶牛Bessie计划好好享受柔软的春季新草。新草分布在R行C列的牧场里。 它想计算一下牧场中的草丛数量。 在牧场地图中，每个草丛要么是单个“#”，要么是有公共边的相邻两个“#”。给定牧场地图，计算有多少个草丛。 例如，考虑如下5行6列的牧场地图 .#.... ..#... ..#..# ...##. .#....
谁是最好的Coder 描述 计科班有很多Coder，帅帅想知道自己是不是综合实力最强的coder。 帅帅喜欢帅，所以他选了帅气和编程水平作为评选标准。 每个同学的综合得分是帅气程度得分与编程水平得分的和。 他希望你能写一个程序帮他一下。 输入数据有多组。 输入一个数n，代表计科班的总人数。 接下来有n行数，一行数有两个数a,b。 其中a代表该同学的编程水平，b代表该同学的帅气程度。 n=0表示输入结束。输出每组数据占一行，输出所有同学中综合得分最高的分数。
今天的主要内容是实现下面这幅图 ? 但是样本数如果比较多，比如今天一位公众号的读者留言说他有160多个样本，这样矩形的树状图就会比较宽或者比较长。这个时候就可以选择用圆形的柱形图来展示。 那么圆形的树状图如何实现呢？ Y叔开发的ggtree包时用来可视化进化树的，我隐约记得好像也可以用来画聚类分析的树状图。 版本上安装的ggtree，是不可以的。 image.png 这里关于最外圈文本位置的调整，我还的再仔细看看，这里出图后位置不太合适，我是手动调整的！
算法对于我们的世界是多么重要。自计算机科学诞生之日起，关于算法的研究就一直是一个核心话题。 现代计算机科学中充满了各种各样的算法，许多图灵奖得主也正是因提出的各种经典算法而闻名于世。 例如： 提出单源最短路径算法的迪可斯特朗（Edsger Dijkstra，1972年图灵奖得主） 提出字符串匹配算法的高德纳（Donald Knuth，1974年图灵奖得主） 提出多源最短路径算法的弗洛伊德 作为行业代表著作，高德纳大师在此书的序言中称赞道： “Sedgewick和Flajolet不仅是算法分析领域的专家，同时也是算法分析的布道大师。 算法分析是推动现代计算基础技术发展的重要力量，本书囊括众多算法分析的应用实例。 无数人对从数学角度分析算法产生兴趣，但很难学到相关方法和模型，本书完整介绍该领域主要技术和成果。 作者既精通经典数学又熟谙计算机科学，看重用于算法性能预测的数学基础及从性能角度比较算法。 天才般贯通与揭露数学世界的离散数学|分析组合学|实分析与计算机科学领域的算法|数据结构之奥义。
with Bidirectional Encoder Representations from Transformer(CIKM19) 背景 之前和海归博士朋友聊天，他说，这篇文章是他所有的复现算法中 ，处理序列最好的算法之一。 原本以为Bert只常见于NLP中，本文我们一起详细地阅读学习一下如何使用Bert来做推荐系统并取得最好的效果的。 本文的所有代码可以在后台回复“BertRec”即可得到。 这说明双向性对于用户行为序列建模是必要的和有益的。 3. 参数影响比较 3.1 隐藏维度的影响 ? 随着维度的变高，模型会收敛更快。维度变高并不能保证模型取得最好的效果。 在四个真实世界数据集的大量实验结果表明，我们的模型优于目前最好的方案。
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