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    算法—史上最好快速幂算法讲解

    顾名思义,快速幂就是快速算底数n次幂。 有多快? 其时间复杂度为 O(log₂n), 与朴素O(n)相比效率有了极大提高。 用多么? 快速幂属于数论范畴,本是ACM经典算法,但现在各厂对算法要求越来越高,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提高。所以掌握快速幂算法已经是一名更合格工程师必备要求! 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? ? 说不错,确实有递归和非递归实现方式,但是递归使用更多一些。 ,尤其是矩阵快速幂,会有着各种巧妙变形,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。

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    算法 - 最好、最坏、平均复杂度

    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。 概率论中加权平均值,也叫作期望值,所以平均时间复杂度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耗时 ,平摊到其他那些时间复杂度比较低操作上。 而且,在能够应用均摊时间复杂度分析场合,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 数组 array,长度 len,下标 i。

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    寻路算法:找到NPC最好行走路径

    只是找到一条两点之间有效路径是不够。理想寻路算法需要查找所有可能情况,然后比较出最好路径。 本文选自《游戏编程算法与技巧》,将从搜索空间,可接受启发式算法、贪婪最佳优先算法进行探讨 搜索空间表示 最简单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,连接任意邻近点组成边。 在我们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每一步,算法会先看所有邻近节点,然后选择最低开销启发式。 大多数游戏都需要比贪婪最佳优先算法所能提供更好寻路。但是本章后续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

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    这是机器学习算法工程师最好时代!

    现在可以说是机器学习算法工程师最好时代,各行各业对这类人才需求都非常旺盛。 而要成为一名合格机器学习算法工程师(以下简称算法工程师)更是难上加难,因为在掌握工程师通用技能以外,还需要掌握一张不算小机器学习算法知识网络。 ? 下面我们就将成为一名合格算法工程师所需技能进行拆分,一起来看一下究竟需要掌握哪些技能才能算是一名合格算法工程师。 在大多数企业大多数职位中,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工作。 强化学习,近年来比较火,AlphaGo核心算法,推荐Richard Sutton《强化学习》 从我个人学习经验来看,读书最好和视频教程结合着看。

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    这或许是讲解 Knuth 洗牌算法最好文章

    但其实,连这个问题本质都没有触及到。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算法,如果你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,但是这种探求问题本源思考角度,绝不是一日之功。 这个算法就是大名鼎鼎 Knuth-Shuffle,即 Knuth 洗牌算法。 这个算法原理,我们稍后再讲。先来看看 Knuth 何许人也? 中文名:高纳德。算法理论创始人。 我们现在所使用各种算法复杂度分析符号,就是他发明。上世纪 60-70 年代计算机算法黄金时期,近乎就是他一手主导。 然后,我们运行一遍 Knuth 洗牌算法,就搞定啦: ? 是不是很酷? 这就是我喜欢算法原因。在我眼里,算法从来不是枯燥逻辑堆砌,而是神一样逻辑创造。

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    算法面试题:买卖股票最好时机(一)

    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天价格,请根据这个价格数组,返回买卖股票能获得最大收益 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)时候买入,在第6天(股票价格 = 7)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买入点,比如: 而前面的最小值,其实我们在遍历时候是可以不断维护,所以我们只要遍历一次数组即可。 ,也就是栈顶元素永远是前面遍历元素里面最小,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,只不过上面的用min来存储最小值,单调栈用栈来保存。

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    t-SNE:可视化效果最好降维算法

    通过使用降维技术,数据集大小已经缩小,与此同时,有关原始数据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算法。 t-SNE主要目标是将多维数据集转换为低维数据集。相对于其他降维算法,对于数据可视化而言t-SNE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主要参数。推荐范围是(5–50)。 困惑度应始终小于数据点数量。

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    7大特征交互模型,最好深度学习推荐算法总结

    一方面,研究人员利用深度学习技术提升传统推荐算法能力;另一方面,研究人员尝试用深度学习思想来设计新推荐算法。 基于深度学习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重视和广泛采用。 深度学习具有强大表征学习和函数拟合能力,它能在众多方面改革传统推荐算法,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方向——特征交互。 这样做好处是,虽然每个样本特征数量是可变,所有样本特征域数量却是固定,因此,可以很方便地把所有特征域对应隐向量拼接起来,输入到MLP 进行下一步操作。 既然用隐向量来表示一个特征域,那么不同特征域之间交互是有意义,而同一个特征内元素之间交互是无意义。 与循环神经网络相同是,压缩交互网络每次计算都取决于前一层网络激活值和一个输入值;不同是,循环神经网络每次输入内容是新(例如,一个句子里面的不同单词),每层神经元参数是共享;而压缩交互网络每次输入内容是固定

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    技术最好时代,会是技术创业最好时代吗?

    这是技术最好时代,也涌现了众多技术创业者。但不可预知疫情下,技术创业与管理面临着新挑战,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《技术最好时代,会是技术创业最好时代吗》议题。 但在To B/G业务场景下,重要不是软件精良或是代码漂亮,满足客户需求是第一要务。因此,需要更多是能把业务代码写好“手艺人”。 在创业过程中要用户导向,不要纯技术导向,技术上领先并不能等同于企业成功,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,就永远是技术最好时代。 我相信技术在可预见未来仍旧会是一个大趋势,给未来创造意想不到景象,而在这个历史进程中,技术人价值将会被进一步认识与认可。”——史海峰 技术最好时代,会是技术创业最好时代吗?

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    最好Dropout讲解

    为了简单起见, 我们在这里提出乘零简单Dropout算法,但是它被简单地修改后,可以与从网络中 移除单元其他操作一起工作。 Dropout目标是在指数 级数量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学习算法和小步长,如梯度下降等。 取而代之是,可能子网络一小部分训练单个步骤,参数共享导致剩余子网络能有好参数设定。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时最佳验证集误差会低很多,但这是以更大模型和更多训练算法迭 代次数为代价换来。对于非常大数据集,正则化带来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。

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    这本书会是你在算法分析道路上最好养料

    算法对于我们世界是多么重要。自计算机科学诞生之日起,关于算法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算法,许多图灵奖得主也正是因提出各种经典算法而闻名于世。 例如: 提出单源最短路径算法迪可斯特朗(Edsger Dijkstra,1972年图灵奖得主) 提出字符串匹配算法高德纳(Donald Knuth,1974年图灵奖得主) 提出多源最短路径算法弗洛伊德 作为行业代表著作,高德纳大师在此书序言中称赞道: “Sedgewick和Flajolet不仅是算法分析领域专家,同时也是算法分析布道大师。 算法分析是推动现代计算基础技术发展重要力量,本书囊括众多算法分析应用实例。 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离散数学|分析组合学|实分析与计算机科学领域算法|数据结构之奥义。

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    海归博士说,这是目前实验中最好序列化推荐算法

    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效果。 本文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和有益。 3. 参数影响比较 3.1 隐藏维度影响 ? 随着维度变高,模型会收敛更快。维度变高并不能保证模型取得最好效果。 在四个真实世界数据集大量实验结果表明,我们模型优于目前最好方案。

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