动态规划英文 Dynamic Programming,是求解决策过程最优化的数学方法,后来沿用到了编程领域。
一个 n * n 的二维网络 board 仅由 0 和 1 组成 。每次移动,你能任意交换两列或是两行的位置。
count COUNT()函数里面的参数是列名的的时候,那么会计算有值项的次数。(NULL 不计入, 但是''值计入) COUNT(*)可以计算出行数,包括null COUNT(1)也可以计算出行数,1在这里代表一行 COUNT(column)对特定的列的值具有的行数进行计算,不包含NULL值 COUNT(条件表达式),不管记录是否满足条件表达式,只要非NULL就加1 ,所以一般都count(id=1 or null) sum sum()参数是列名的时候,计算列名的值的相加,不是统计有值项的总数 sum(i
之前介绍过神经网络中单层感知器的原理,不清楚的小伙伴可点击?神经网络-感知器进行回顾,本次来通过一个简单的小例子进行感知器的代码实现。 1 训练问题 题目:有正样本(3,3)(4,3),和负样本(1
2024-04-27:用go语言,在一个下标从 1 开始的 8 x 8 棋盘上,有三个棋子,分别是白色车、白色象和黑色皇后。
逻辑回归 Sigmoid函数: Sigmoid函数 梯度: 梯度的表达式 这个梯度是指:沿着x方向移动 个单位,沿着y方向移动 个单位。函数f(x,y)在这一点上有定义并且可微,每个单位
显然"西安在去哪"是一句极其别扭不通的句子,所以我们会很自然的选择输出"现在去哪",但是输入法没有我们那么智能能够一下子就判断出要输出哪一句话,输入法会计算出两个句子的概率值,然后通过比较选择概率值大的句子作为最终的输出结果,计算句子概率值的工具就是语言模型。
今天我们看一道 leetcode hard 难度题目:统计可以被 K 整除的下标对数目。
f(x) 是 x! 末尾是 0 的数量。回想一下 x! = 1 * 2 * 3 * ... * x,且 0! = 1 。例如, f(3) = 0 ,因为 3! = 6 的末尾没有 0 ;而 f(11) = 2 ,因为 11!= 39916800 末端有 2 个 0 。给定 k,找出返回能满足 f(x) = k 的非负整数 x 的数量。
NaiveBayesSpamFilter 利用朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件的过滤,并结合Adaboost改进该算法。 1 Naive Bayes spam filtering 假设邮件的内容中包含的词汇为Wi,垃圾邮件Spam,正常邮件ham。 判断一份邮件,内容包含的词汇为Wi,判断该邮件是否是垃圾邮件,即计算P(S|Wi)这个条件概率。根据Bayes’ theorem: Bayes’ theorem 其中: Pr(S|Wi) 出现词汇Wi的邮件是垃圾邮件的条件概率(即后验概率); Pr(S)
在项目开发中,经常会需要一个计速器或限速器,尤其是网络方面,需要计算当前码率或者限制码率大小。在webrtc中就有很多网络策略值得借鉴,今天从webrtc源码中学习毫秒级计速器。
HashMap在我们的工作中应用的非常广泛,在工作面试中也经常会被问到,对于这样一个重要的集合模型我们有必要弄清楚它的使用方法和它底层的实现原理。HashMap是通过key-value键值对的方式来存储数据的,通过put、get方法实现键值对的快速存取,这是HashMap最基本的用法。HashMap底层是通过数组和链表相结合的混合结构来存放数据的。我们通过分析底层源码来详细了解一下HashMap的实现原理。
比如上面的hello在在doc1出现了1次,会根据出现的次数给个分数,一个term在doc中出现的次数越多,分数就越高
最近在给学校做的一个项目中,有一个功能涉及到考核分数问题。 我当时一想,这个问题并不是很难,于是就直接采用了这样的方法:拿着一个表中的数据作为索引,去挨个遍历相关表中的数据,最后经过算分的过程,直接在算分函数中将算出的分数直接写入数据库,这就导致了标题说的问题。
作用嘛就是用来过滤非法key,避免缓存穿透(请求直接打到数据库),布隆过滤器底层用的是位数组,不仅节省空间,性能也嘎嘎猛,而且占用内存不会随着使用变大
“经过前几篇文章的铺垫,终于可以回归到实质性问题,哪种试验条件更恶劣?本篇先从最简单的试验讲解:半正弦冲击”
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 在做文本挖掘时,首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词,但有时也需要把多个单词做为一个分词,比如一些名词如“New York”,需要做为一个词看待。而中文由于没有空格,分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文,分词的原理都类似,本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。 分词的基本原理 现代分词都是基于统计的分词,而统计的样本内容来自于一些标
HashMap是我们在平时开发最常用的容器之一,但是我们有真正了解过他吗?他是线程安全的吗?他是以何种方式来存储的呢?为什么初始化的容器大小时2的n次幂呢?他是如何进行扩容的呢?他是如何实现并发安全呢?等等一系列问题。正是知己知彼才能百战百胜,所以我打算深入理解一下hashMap
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 在做文本挖掘的时候,首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词,但是也有时候需要把多个单词做为一个分词,比如一些名词如“New York”,需要做为一个词看待。而中文由于没有空格,分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文,分词的原理都是类似的,本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。 分词的基本原理 现代分词都是基于统计的分词,而统计的样本内容
“给定一个整数数组表示一组孩子的评分,给一组孩子分发糖果,保证每个孩子至少有一个糖果,相邻孩子评分高的孩子得到更多糖果。”
概念: 函数直接或者间接调用自身就是 递归 递归需要有边界条件。递归前进段。递归返回段 递归一定要有边界条件(否则会出现无限递归前进) 当边界条件不满足的时候,递归前进 当边界条件满足的时候,递归返回 递归要求: 递归一定要有退出条件,递归调用一定要执行到这个退出条件。没有退出条件的递归调用,就是无限调用 递归调用的深度不宜过深 Python对递归调用的深度做了限制,以保护解析器 超过递归深度限制,抛出R
上一节我们讨论的都是随机事件,某一个随机事件可能包含若干个随机试验样本空间中的随机结果,如果对于每一个可能的实验结果都关联一个特定的值,这样就形成了一个随机变量。
递归(recursion)在计算机科学中是指一种通过重复将问题分解为同类问题的子问题而解决问题的方法。可以极大地减少代码量。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。
“订单信息表”里记录了巴西乘客使用打车软件的信息,包括订单呼叫、应答、取消、完单时间。(滴滴2020年笔试题)
有学生每科科目成绩,求不及格课程数大于2的学生的平均成绩及其成绩平均值后所在的排名。
我们可以枚举字符串中的每一个位置作为右端点,然后找到其最远的左端点的位置,满足该区间内除了出现次数最多的那一类字符之外,剩余的字符(即非最长重复字符)数量不超过 kk 个。
对于一个二值轮廓,我们可以通过对局部像素点的值求和来确定轮廓的面积,通过局部特征求和我们还可以得到图像的周长。我们只需简单地累计:图中和值为1的像素点相连接的、并且值为0的像素点的个数,就可求出图中区域的周长。
通常使用QPS(Queries Per Second,每秒查询书)和TPS(Transactions Per Second)来查看数据库的效率。
if语句可以判断条件是否满足,满足时才做相应的动作,而循环语句可以在满足条件时,不断地重复执行一些动作。
作者在《协同过滤推荐算法》、《矩阵分解推荐算法》这两篇文章中介绍了几种经典的协同过滤推荐算法。我们在本篇文章中会继续介绍三种思路非常简单朴素的协同过滤算法,这几个算法的原理简单,容易理解,也易于工程实现,非常适合我们快速搭建推荐算法原型,并快速上线到真实业务场景中,作为其他更复杂算法的baseline。
上一篇Python学习笔记 Python学习笔记 2: Python的变量类型 主要介绍了Python的变量类型,以变量为基本单元,如何操作这些变量,进而解决特定的问题?对变量的不同操作方式,就对应程序的语句结构。语句结构主要分为三种:顺序语句、条件语句,循环语句。以下一一介绍这三种语句结构。
https://www.cnblogs.com/Acceptyly/p/3930006.html
在网站性能测试中,我们经常会选择 TP50、TP95 或者 TP99 等作为性能指标。接下来我们讲讲这些指标的含义、以及在flink中如何实时统计:
说起HashMap,大家肯定都不会陌生,我们用的最多的大概就是这个容器类来存储k-v数据,正如它的名字所说的那样,它是基于散列表实现的,散列表的强大之处在于查找时的时间复杂度为O(1),因为每个对象都有一个对应的索引,我们可以直接根据对象的索引去访问这个对象,而这个索引就是我们对象的hash值。
今天我们来聊聊几种特殊的概率分布。这个知识目前来看,还没有人令我满意的答案,因为其他人多数是在举数学推导公式。
想要保持自己的技术活力,最有效的手段就是通过不断地输入来提供足够的养分。我们也不必刻意追求高深的或者新鲜的知识点,通过对一个基础问题的全方位多维度解析,同样也会收获不小。
前面的一系列文章跟大家分享了各种数据结构和算法的实现,本文将分享一些算法的设计技巧:分而治之、动态规划,使用这些技巧可以借算法来解决问题,提升自己解决问题的能力,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
小灰的思路十分简单。他使用暴力枚举的方法,试图寻找到一个合适的整数 i,看看这个整数能否被两个整型参数numberA和numberB同时整除。
模糊聚类算法是一种基于函数最优方法的聚类算法,使用微积分计算技术求最优代价函数.在基于概率算法的聚类方法中将使用概率密度函数,为此要假定合适的模型.模糊聚类算法中向量可以同时属于多个聚类,从而摆脱上述问题.在模糊聚类算法中,定义了向量与聚类之间的近邻函数,并且聚类中向量的隶属度由隶属函数集合提供.对模糊方法而言,在不同聚类中的向量隶属函数值是相互关联的.硬聚类可以看成是模糊聚类方法的一个特例。
HashMap的底层数据结构是数组+链表+红黑树,数组的作用显而易见,时间复杂度最低O(1),默认大小是16,数组的下标索引是通过key的hashcode计算出来的,当多个key计算出的hashcode相同时,数组元素就会转化为链表,时间复杂度升为O(n),当链表的长度大于8并且数组的大小超过64时,链表会转化为红黑树,时间复杂度为O(log(n)),从源码角度来分析下HashMap的几个核心方法。
query “hello world” --> 过滤 --> hello / world / hello & world bool --> must/must not/should --> 过滤 --> 包含 / 不包含 / 可能包含 doc --> 不打分数 --> 正或反 true or false --> 为了减少后续要计算的doc的数量,提升性能
均值和期望是我们平常接触比较多的两个概念,均值大家都知道,就是若干个值先求和,然后再除值的个数;那期望又是什么。一般人们为了便于理解,就会说,你把期望也理解成是均值就可以了。那到底可不可以这样呢,我们这一篇来具体看看。
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作为一名Google的工程师和面试官,今天是我第二次发文分享科技公司面试建议了。这里先声明:本文仅代表我个人的观察、意见和建议。请勿当作来自Google或Alphabet的官方建议或声明。
一、简介 决策树是一类常见的机器学习方法,以二分类任务为例,我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新数据进行分类,比如通过一组数据通过模型训练得到以下的决策树: 📷 二、理论 决策树学习的关键是如何选择最优划分属性,一般而言,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别,即结点的“纯度”越来越高。 1、信息熵 熵定义为信息的期望值,在明晰这个概念之前,我们必须知道信息的定义。如果待分类的事 务可能划分在多个分类之中,则符号的信息定义为 其中是当前样本集合D中第i类样本所占
我想说:“任何事件都是条件概率。”为什么呢?因为我认为,任何事件的发生都不是完全偶然的,它都会以其他事件的发生为基础。换句话说,条件概率就是在其他事件发生的基础上,某事件发生的概率。
给你 n 个数,让你删去两个数,使得删去前后平均值不变,问你最多有多少种选择方式(值相同的不同数字算不同的方案)。
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