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。...} return c; } 结语 这篇到这里就肝完啦，其实快速幂的内容还不止这么多，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
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。...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。
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。...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。 虽然这样看起来理由充足，但是最佳优先算法通常得到的都是次优的路径。看看下图中的表示。...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。
点击蓝色“五分钟学算法”关注我哟 加个“星标”，一起学算法 ? 作者 | liuyubobobo 来源公众号 | 是不是很酷 首先来思考一个问题： 设计一个公平的洗牌算法 1....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”？这其实是这个问题的实质，我们必须定义清楚：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。...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...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。...result; } }; 时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1) 其实还有单调栈的写法，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
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。
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。它最初是由皮尔逊（Pearson）在1901年开发的，许多人对此做了即兴创作。...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。如果我们将t-SNE应用于n维数据，它将智能地将n维数据映射到3d甚至2d数据，并且原始数据的相对相似性非常好。...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。
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...像递归、母函数、树形结构、字符串、映射以及散列等算法分析话题均有讨论。可以说本书是一本研究算法分析的权威之作。...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。...维度变高并不能保证模型取得最好的效果。 3.2 Mask的比例的影响 ? 的大小不同数据集不一样，一般不能太小也不能太大，太小或者太大都会带来较差的影响。 的大小非常依赖于数据集的序列长度。...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。
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。...——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。人口红利消失，产业追求降本增效，传统产业启动升级，技术的价值将进一步提升。...——史海峰 技术最好的时代，会是技术创业最好的时代吗？这个问题的答案或许已经呼之欲出：江山代有才人出，各领风骚数百年。不管是在什么样的时代，技术都会推动社会进步，让技术人的价值更加凸显。
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。...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。...除了这些,Dropout与Bagging算法一样。例如,每个子网络中遇到的训练集确实是替换采样的 原始训练集的一个子集。 Bagging集成必须从所有成员的累积投票做一个预测。...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。
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。
和之前论文 Domainbed 的研究结论 OoD 算法无法打败 ERM 不同，现有的 OoD 算法大部分只能在一个维度的 OoD 问题上打败 ERM 算法，在另一个维度的 OoD 问题上则无法打败 ERM...算法。...尽管近年来已经有许多 OoD 算法被提出，如何理解训练数据以及更好的衡量 OoD 算法仍然是一项具有挑战性的任务。...图 4 展示了不同算法所学到表征的可视化效果。由于篇幅所限，这里选择展示了两个具有代表性的算法: RSC 和 VREx，用于与 ERM 作比较。...此外，该研究还通过大量实验，展示了现有 OoD 算法的优势与劣势。结果表明，未来的算法必须同时在两种类型数据集进行综合评估，以便完整的评估 OoD 算法的性能。
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阅读本文之前，分享大家一张图片，看图会发现JavaScript开发需求最高，占比达到42.84%，因此掌握JavaScript语言好工作就不愁啦，工欲善其事必先...
最近同样专注于3D人脸重建与密集对齐的算法2DASL开源了，其评测精度比PRNet又更胜一筹！...该算法来自论文《Joint 3D Face Reconstruction and Dense Face Alignment from A Single Image with 2D-Assisted Self-Supervised...算法原理图： ? 在3D人脸对齐方面该算法取得了目前的最高精度，超越PRNet。如下图： ? 在一些极端的例子中，该算法的对齐效果依然很好。 ? ?...在人脸3D重建方面，与以前算法相比也取得了高质量的重建结果。如下图： ? 下面三张gif图为作者给出的动态演示，可以看出3D特征点定位、重建结果、密集对齐结果都非常稳定。 ? ? ?...下面三幅图为该算法被用于视频换脸的效果，作者在这里没有特别处理皮肤的融合，但贴合度还是很高的。 ? ? ? 下面两幅图为使用该算法进行表情迁移的效果： ? ?
实际上它并不是一个优化算法,而是一个自适应的重新参数化 的方法,试图解决训练非常深层模型的困难。 非常深层的模型会涉及多个函数或层组合。在其他层不改变的假设下,梯度用于如何更新每一个参数。...然后反向传播算法可以计算梯度 g = ∇wyˆ。想想我们在更新w ← w − εg 时会发生什么。近似 yˆ 的一阶泰勒级数会预测 yˆ 的值下降 εg⊤g。...二阶优化算法通过考虑二阶相互影响来解决这个问题,但我们可以 看到,在非常深的网络中,更高阶的相互影响会很显著。...即使是二阶优化算法,计算 代价也很高,并且通常需要大量近似,以免真正计算所有的重要二阶相互作用。因此对于 n > 2 的情况建立 n 阶优化算法似乎是无望的。那么我们可以做些什么呢?...前者通常会导致不完全的标准化, 而后者通常会显著地消耗时间,因为学习算法会反复改变均值和方差而标准化步骤 会反复抵消这种变化。
文 / Alex Gouaillard 译 / 元宝 原文 https://webrtchacks.com/sfu-load-testing/ 首先要注意一个重要的问题——问什么样的SFU是最好的就像问什么样的车是最好的...介绍 在discussion-webrtc邮件列表上的一个反复出现的问题是“什么是最好的SFU”。这总是会产生来自各个SFU供应商和团队的响应。显然，它们不可能同时是正确的！...要想对“什么是最好的SFU？”有一个很好的答案，你需要解释你打算用它做什么。 我们选择研究似乎最受关注的两个用例，或者至少是那些在discuss-webrtc上产生最多流量的用例： 1....此机制的细节超出了本文的范围，但您可以在此处阅读有关视频质量算法的更多信息。这种基于AI的算法的细节已经提交出版，一旦被接受就会公开。...可以看到，WebRTC的拥塞控制算法在早期(大约250名参与者)就开始运行，以保持比特率。然而，图3显示了延迟的线性增长。
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