微信红包大家应该不陌生吧,别看小小的一个红包,涉及到技术涵盖很多方面的,比如如图所示,用户发一个红包,会涉及发红包,红包存储,红包拆分,抢红包等流程。本文将详细介绍,一个红包从诞生到过期的整个流程,并且通过代码案例实践讲解,而且重点会分析讲解红包的拆分算法。
在图形学技术的发展中,硬件加速、实时渲染、虚拟现实和增强现实等方面的创新不断推动着图形学的前沿。这门技术为数字世界的可视化和交互提供了强大的工具和方法。
今天我们要做一件特别的事,从头开始撰写我们自己的分类器,如果你刚开始接触机器学习,这是一个重要的里程碑。因为如果你能跟上进度并独立完成,这意味着你已学会机器学习谜团里最重要的一块。今天我们要撰写的分类器是k-NN算法的简化版:它是最简单的分类器之一。
由于直接套用线性回归可能产生过拟合,我们需要加入正则化项,如果加入的是L2正则化项,就是Ridge回归,有时也翻译为岭回归。它和一般线性回归的区别是在损失函数上增加了一个L2正则化的项,和一个调节线性回归项和正则化项权重的系数α。损失函数表达式如下:
今天我们学习第16题最接近的三数之和,这是一道中等题。像这样数组的题目经常作为面试题来考察面试者算法能力和写代码能力,因此最好能手写出该题。下面我们看看这道题的题目描述。
点击公众号右下角合作转载->联系我,即可加入我的个人微信,共同探讨交流,以及入交流群(记得备注入群)!
近期已经将python 的大部分内容讲完了, 接下来的一段时间会着重于算法和面试题相关的内容, 确保学有所用, 同时也为准备进入大厂的童靴们做个铺垫, 记得关注哦!!
由题意可知,保证所需的最小船数,意味着每一趟尽可能地搭载两个人,并且他们的重量最接近最大重量,以便后续趟次能够组成两个人。
前面的文章对线性回归做了一个小结,文章在这: 线性回归原理小结。里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍。提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归,以及线程回归的L1正则化-Lasso回归。但是对于Lasso回归的解法没有提及,本文是对该文的补充和扩展。以下都用矩阵法表示,如果对于矩阵分析不熟悉,推荐学习张贤达的《矩阵分析与应用》。
2.然后使用递归方式枚举所有辅料的组合方式,并将每种组合方式所能产生的价格放入有序表里。
今天选择的是上周codeforces的ACM专场,这一场是俄罗斯ACM-ICPC的一场区域赛。对于acm感兴趣的同学可以尝试一下这套题,我感觉难度不是很大。这次选择了其中全场通过人数414人的J题,算是中等难度吧。我个人感觉非常适合新手练习,算法比较简单,主要是对编码的考验。
给出一个数组,在数组中找到两个数,使得它们的和最接近目标值但不超过目标值,返回它们的和。
因为不是科班出身,所以即使编程一段时间也时常感觉自身基础知识非常不扎实,于是在最近开始补习算法和计算机理论的基础知识。
要设计一个 O(n) 时间的算法来找到集合 S 中最接近中位数的 k 个元素,我们可以使用快速选择算法(QuickSelect)。该算法基于快速排序的思想,可以在平均情况下以线性时间复杂度找到第 k 小的元素。
在刷了第一道 leetcode 的题以后我一直在思考,怎么才能让小白更清楚的了解到整个算法运行的过程。如果只是单纯的一点点看代码,从中摸清楚整个流程确实还是有一些难度。虽然就一道题来说,代码块并不会很大,但仅凭借变量之间的交换以及断点调试输出结果,还是很难在我们的大脑中形成一个完整的执行流程。
我们知道,0和1构成的二进制充斥着计算机语言的世界。一般来说,我们对二进制可以操作的最小单位就是一个bit(位)了,一个bit要么是0,要么是1。在编写代码的过程中,如果我们能了解一点位操作,有时可以简化代码、提高效率。
给定一个包括 n 个整数的数组 nums 和 一个目标值 target。找出 nums 中的三个整数,使得它们的和与 target 最接近。返回这三个数的和。
浏览器环境: 是指 JS代码在浏览器中的运行时环境,它包括V8自动构建的对象(即ECMAScript的内容,如Date、Array),浏览器(内置)传递给V8的操作DOM和BOM的对象(如document、navigator);
//0.2 非法校验,在已有的数据中间插入 [0, curLen],必须连续,中间不能空元素
四轴硬件部分先暂告一段落了, 现在集成的这些硬件资源足矣使四轴平稳飞行了,至于ADC采集锂电池电压电量,什么气压光流都是后面的事,没这些也能飞,所以这篇文章开始研究PID控制算法。
本文代码用于判断待测单词与哪个候选单词最接近,判断标准为字母出现频次(直方图)最接近,只考虑了不小心的拼写错误,而没有考虑故意的拼写错误,例如故意把god写成dog,这可能会造成误判。当然误判率与判断相似的标准有非常大的关系,例如运行结果第一条就是错的(当然这在训练样本足够多的时候可以在一定程度上避免,虽然无法完全避免)。本文代码主要用来演示KNN算法原理以及Python字典推导式以及内置函数map()、min()、sum()和标准库对象Counter的用法。 from collections import
在小程序中,我们有许多近邻检索的场景:例如,在海量的小程序里为用户推荐潜在意图的小程序;在同样海量的小程序内容页面中,快速找到同一主题的下的资讯、视频、知识、商品等各类内容... 随着表示学习技术(Representation Learning)的不断发展,我们有了各种趁手的向量化工具,可以将海量的数据表示为高维图空间的顶点,他们的关系加上特点的距离测度则构成了图的边。那么问题就转化为如何在高维空间里实现快速近邻检索?这个问题有许多的解法,限于篇幅今天我们主要介绍基于HNSW的方法。 1. 前言 进入正题
昨天,我偶然间翻看一个热门讨论帖子,里面分享了一位同学参加字节跳动面试的经历,令人印象深刻的是,他的第二轮面试仅用了 25 分钟便宣告结束,并迅速得到了结果,效率确实高效。
虽然学习IT编程技术已经是越来越热了,但是如果作为一个新手程序员想要入门还是很困难的,这里有一些前端程序员总结的程序员入门的好技巧。相对java,C,Python等,web前端开发编程相对容易入门一些,这也让web前端编程成为很多新手入门编程的第一选择。 📷 今天就来说一下web前端开发中的JavaScript数值运算,虽然看起来简单好入门,但如果你是新手程序员却不一定懂。如下: 1.取最大值和最小值 功能: min() 方法可返回指定的数字中带有最小值的数字。 语法: Math.min(n1,n2,n3,
链接:16. 最接近的三数之和 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)
K近邻算法用来对观察数据打标签/分类。通过和已打标样本对比 两者距离,跟哪个样本近就标注该观察数据应该归为什么标签。这通常也是机器学习的一个基础入门算法。
对数据进行排序是一个很常见的需求,但有时候我们并不需要对完整的数据进行排序,只需要排前几的数据,也就是经典的 Top-K 问题。
要在 Python 中进行楼层划分,请使用双斜杠 // 运算符。此 // 运算符将第一个数字除以第二个数字,并将结果舍入到最接近的整数(或整数)。
在我们遇到的所有机器学习算法中,KNN很容易成为最简单的学习方法。 尽管它很简单,但是事实证明它在某些任务上非常有效(正如您将在本文中看到的那样)。
显然计算机中不可能保存这个无限循环的小数,那么这个 0.3333333......
一看到这题的第一印象,这出题人想必是个爱历史之人,都把历史背景给套上了,好一个明汉之距离,我越发的感兴趣,这题我今天必刷,哦吼,点进去,竟然不是啥历史背景,不就是求两数二进制位的互补次数么,有点小失落,不过这道题倒是能做一下。
在过去的一年里,大语言模型(LLM)以及ChatGPT等产品吸引了全世界的想象力,并推动了一波基于它们的新功能浪潮。向量和向量搜索的概念是支持推荐、问答、图像/视频搜索等功能的核心。
在 Python 中,所有东西都是对象,因此对于对象的任何实例检查都将返回True。
【问题描述】 对于字符串S和T,若T是S的子串,返回T在S中的位置(T的首字符在S中对应的下标),否则返回-1.
关于首次适应算法、最佳适应算法和最差适应算法,先看一下百度百科的解释,已经说出了三者的最大区别。
数据集中的每个样本有相应的“正确答案”, 根据这些样本做出 预测, 分有两类: 回归问题和分类问题。
排序是计算机内经常进行的一种操作,其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。
最近做的很多向量召回的相关工作,主要集中在优化 Faiss 里面常用的几个算法,包括 IVFFlat 和 IVFPQ,并且针对这两个算法都做出了专门的优化。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
本文探讨了使用一个变分自动编码器来降低使用Keras和Python的金融时间序列的维度。我们将进一步检测不同市场中的金融工具之间的相似性,并将使用获得的结果构建一个自定义指数。
Carmel是eBay内部基于Apache Spark打造的一款SQL-on-Hadoop查询引擎。通过对Apache Spark的改进,我们为用户提供了一套高可用高性能的服务,以满足eBay内部大量分析型的查询需求(如今单日查询量已超过30万)。
冒泡排序算法的C#、C++和Java代码的基本结构是相同的,但是由于语言本身的差异,在细节上可能会有所不同。例如,C++代码可能使用指针来操作数组,而C#和Java代码则可能使用索引来访问数组。在语法上,C#和Java代码可能更相似,而C++可能更像C语言。
作者 | Colin Eberhardt 译者 | Sambodhi 策划 | 施尧 我的感觉是,Copilot 目前还不会给编程带来革命。但尽管有上面列举出来的这些问题,我还是坚信它会在未来产生重大的、改变游戏规则的影响力。 Copilot 是 GitHub 新出的“人工智能结对编程工具”,一经发布就引起了不小的轰动。我很荣幸得到了 Copilot 的预览版测试资格,而这篇博文旨在分享我对这款工具的初步想法和体验。一句话来说,我被它的强大能力震撼了。把玩了几个小时,它真的让我发自内心地赞叹了好几次,你的
数学函数系列,顾名思义,是一些我们在学生时代经常使用的数学算法在PowerBI中的应用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云