2021-05-03：给定一个非负整数num， 如何不用循环语句， 返回>=num，并且离num最近的，2的某次方 。 福大大 答案2021-05-03： 32位整数，N=32。...整数减一后的二进制形式，1右边的数字全部变成1，最后加1就是需要返回的结果。 2.非负整数用float64表示。浮点数隐含用到了log(整数)的结果，所以复杂度是O(1)。...当尾数不为0的时候，尾数变成0，阶码+1，这就是需要返回的浮点数的内存结果；当尾数为0的时候，当前浮点数就是需要返回的结果。 代码用golang编写。...129; i++ { fmt.Println(i, tableSizeFor1(i), tableSizeFor2(float64(i))) } } // 已知n是正数 // 返回大于等于...，且最接近n的，2的某次方的值 func tableSizeFor1(n int) int { n-- n |= n >> 1 n |= n >> 2 n |= n >>
所以，当采用适当的方法逼近局部极小值或者局部极大值时，也就是逼近全局最小值或者全局最大值。...拉格朗日对偶性（浅显的理解） 拉个朗日对偶性：将求解某一类最优化（如最小化）问题，转换为求解另一种最优化（如最大化）问题。这样的好处是：使得问题的求解更容易。...然而，并不是所有的样本点到超平面的几何距离都很远，那怎么办呢，我们就只需要这些样本点中到超平面的距离中最近的点最大不就行了吗。...比如说SVM，目的是使得两个类的所有数据离分类面最远，或者两个类的支持向量离分类面最远。 回归：更像是一种寻找一堆数据的内在关系。...对于SVR来说，就是求得一个面，或者一个函数，能把所有数据拟合了（潜在含义就是所有数据点，不管是属于哪个类的，数据点到这个面或者函数的距离最近。）。
本案例中我们将使用强化学习方法解决迷宫寻宝问题，将其形式化为一个MDP问题，然后分别使用策略迭代和值迭代两种动态规划方法进行求解，得到问题的最佳策略。...# 定义状态动作转移，传入当前状态和执行的动作，返回当前状态下执行动作得到的转移概率、下一状态和奖励 def p_state_reward(state, action): # 向上移动...# 创建最佳路线列表，起始位置一定在状态0 best_route = [0] next_state = 0 while True: # 通过最佳策略求解当前状态下执行最优动作所转移到的下一个状态...6.使用值迭代进行求解 在上述的策略迭代中需要维护策略的更新，并且需要一个单独的循环迭代处理策略评估，这会产生很大的计算量，下边我们尝试另一种求解方法那就是值迭代方法，它同样是一种动态规划算法，核心思想是迭代过程中只更新值函数...由最佳策略得到的行动路线不仅移动步数最少，而且执行动作的个数也是最少的，可以说是一个最佳的选择。策略迭代比值迭代用了更少的迭代次数。 强化利用策略迭代和值迭代求解迷宫寻宝问题 .jpg
第二种：回归 根据样本点，描绘出一条曲线，使得到样本点的误差最小，然后给定任意坐标，返回该曲线上的值，叫做回归。那么 kNN 怎么做回归呢？...你有一系列样本坐标（xi, yi），然后给定一个测试点坐标 x，求回归曲线上对应的 y 值。用 kNN 的话，最简单的做法就是取 k 个离 x 最近的样本坐标，然后对他们的 y 值求平均： ?...方法是对待测试样本 z ，先在训练样本中找到一个离他最近的邻居 B，计算 z 到 b 点的距离为 d1，然后再在训练样本中找到一个离 B 最近的点 C，计算 BC 距离为 d2，如果： d1 <= alpha...然后找到一个离 x0 最远的点 x1，再找到离 x1 最远的点为 x2，然后把球体内所有样本按照离 x1 最近分配给 x1，离 x2 最近就分配到 x2，然后构建两个子球体，再用上面的方法重新调整球心，...话题总结 还有很多扩展用法，比如搜索前 k 个最近邻居时加一个距离范围 d，只搜索距离目标 d 以内的样本，这样可以间接解决部分 one-class 问题，如果同时离所有样本都很远，就能返回 “什么都不是
~ 在最近的面试中，我发现一道面试题，其考点是：围绕iOS App中一个视图从添加到完全渲染，在这个过程中，iOS系统都做了什么?...但是在图片绘制到屏幕上之前，必须把它扩展成完整的未解压的尺寸(通常等同于图片宽 x 长 x 4个字节)。为了节省内存，iOS通常直到真正绘制的时候才去解码图片。...（这部分操作由操作系统来完成） 前帧缓存决定了屏幕上显示的像素颜色，会在适当的时候与后帧缓存切换。...返回的图像被分配给UIImageView。...压缩的图像数据被解码成其未压缩的位图形式 Core Animation使用未压缩的位图数据来渲染图层。
支持向量( Support Vector):离分割超平面最近的那些点叫做支持向量。如下如：分别用红蓝标记的点就为支持向量点。 ?...线性可分svm SVM的解决问题的思路是找到离超平面的最近点，通过其约束条件求出最优解。如下图所示： ? 支持向量满足函数： ? 支持向量点到超平面的距离： ?...image.png 可以转化为求损失函数J(w）的最小值，如下表示： ? 以上问题可以用前面讲的KKT条件求解： ? 求解过程如下： 引入拉格朗日乘子之后，优化目标变成了： ?...根据朗格朗日对偶特性，将该优化目标转化为等价的对偶问题来解决，从而优化目标变成了： ? 对于优化目标而言，可以先求w和b的最小值，然后再求解拉格朗日乘额最大值。...以上β的求解可以用后面学的SMO算法进行求解， 设存在最优解β;根据W、b和β的关系,可以分别计算出对应的W值和b值般使用所有支持向量的计算均值来作为实际的b值，求得解为： ? ?
UITableView里面有一个array，存放当前能用的table view cell,当有新的cell滑入屏幕时，先查看这个array中有没有能用的cell，有能用的cell就直接返回，没有就重新生成一个...cell，再返回，滑出屏幕的cell会放到这个array中。...四、离屏渲染、像素对齐的处理 instruments(Core Animation)只能真机下使用 离屏渲染：GPU在当前屏幕缓冲区以外新开辟一个缓冲区进行渲染操作 shouldRasterize(光栅化...) masks shadows edge antialiasing (抗锯齿） opacity (不透明) 会产生图层混合 layer属性设置圆角 渐变 当使用圆角，阴影，遮罩的时候，图层属性的混合体被指定为在未预合成之前不能直接在屏幕中绘制...，这个插值计算的过程会有性能损耗。
通过屏幕，您可以直接设置土星4U的WiFi连接、应用设置以及打印模式等。此外，在打印过程中，该屏幕还能实时显示打印进度，包括当前打印层数、已用时间和剩余时间，提供了精细的监控。...操作屏幕 打印体验 选择ELEGOO爱乐酷土星4U的最大原因是其方便快捷，对新手非常友好。在3D打印中，调平一直是一个关键问题，如果不做好调平，打印失败率也会随之增加。...例如，熊猫这里最近气温较低，为了确保模型能够良好地粘附在打印平台上，可以增加底层曝光时间。同时，还需要考虑打印平台对模型的附着力，以避免模型过度粘附在离型膜上，这可能需要适当调整单层曝光时间。...模型发送 土星4U和常规的光固化还有一点不一样，就是土星4U采用了新升级的倾斜离型技术，简单来说，倾斜离型技术是通过将料槽上下倾斜，将固化的模型和离型膜分离，节省了Z轴上下来回的时间，打印速度即也提升，...（模型上的光亮为未清洗干净，凸点为未打磨的支撑）手办模型 即便是小型手办，近距离观察能清楚看到细节，例如这里我打印的鬼灭祢豆子，衣服上的纹理清晰可见，任务的眼睛也能很明显的看出表情状态。
还启发我们，SVM建立决策边界时，只关心距离决策边界最近的那两个样本点，然后取距离它们都最远的决策边g ，认为g就是最佳决策边界。...最大值转化为求最小值。机器学习中，遇到目标函数求最大值的，都会转化为求最小值，常规套路，SVM也不例外。...SVM的以上目标函数求解选用了拉格朗日方法，可以查阅资料，了解此求解方法，里面还用到KKT，转化为先求w,b的最小值，然后再求alfa_i的最大值问题，进而求得参数w和b，至此完毕。...SVM适当地放宽了约束条件，将 yi * f(xi) >=1，放宽为 yi * f(xi) >=1-ei，这个间隔ei就是软间隔。...至此，SVM就介绍完了，SVM的目标就是求出一个最胖的决策宽度，所有的样本点中，真正起到支持作用的点就是离着决策边界最近的点。大家可以拿两个点来求决策边界为例，想一下SVM的几何意义。
1 问题 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制 。...LRUCache 类： LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值...，否则返回 -1 。...当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。 你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？...分别为： 如果关键字已经存在，则变更其数据值 如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」 当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
前言：KNN算法以一种“物以类聚”为思想的方法，它不同于前面提到的回归算法，没有损失函数，通过判断预测值离的远近来预测结果。...主要分为KNN算法和KD-Tree来说明 KNN 算法原理 1.从训练集合中获取K个离待预测样本距离最近的样本数据; 2.根据获取得到的K个样本数据来预测当前待预测样本的目标属性值。...k个训练集（这k个训练集的值就是离这个测试集最近的k个点） ''' def getNeighbors(trainingSet,textInstance,k): distane = []...对返回的最近的数进行判断，是不是和textinstance相符 ''' def getResponse(neighbors): classVators = {} for x in range...当样本数据量少的时候,我们可以使用 brute这种暴力的方式进行求解最近邻即计算到所有样本的距离。
这种使得数据集到分类器之间的间距（margin）最大化的思想就是支持向量机的核心思想，而离分类器距离最近的样本成为支持向量。既然知道了我们的目标就是为了寻找最大边距，怎么寻找支持向量？如何实现？...有了距离就可以来推导我们刚开始的想法：使得分类器距所有样本距离最远，即最大化边距，但是最大化边距的前提是我们要找到支持向量，也就是离分类器最近的样本点，此时我们就要完成两个优化任务，找到离分类器最近的点...（公式二） 大括号里面表示找到距离分类超面最近的支持向量，大括号外面则是使得超面离支持向量的距离最远，要优化这个函数相当困难，目前没有太有效的优化方法。...，这个约束等式背后还有个小窍门，假设我们把样本Xn的标签设为1或者-1，当Xn在超面上面（或者右边）时，带入超面解析式得到大于0的值，乘上标签1仍然为本身，可以表示离超面的距离；当Xn在超面下面（或者左边...通过拉格朗日函数对各个变量求导，令其为零，可以求得候选值集合，然后验证求得最优值。 对于第(iii)类的优化问题，常常使用的方法就是KKT条件。
而在精度要求高的时候，即代码中的“特定误差”值要很小，可能会出现函数返回值为null的情况，在精度要求高的时候要能够计算出值，就要增加迭代次数，此时会极大增加性能消耗。...大致步骤如下： 首先，通过一个小的迭代次数进行分片迭代； 在迭代的过程中如果找到了符合的比例值t，直接返回； 在迭代的过程中同时记录离目标点P最近的t值，如果上一步未找到符合的t值，则进行下一步操作。...上一步找到了离目标点P最近的t值，在t值的附近(t - step,t + step)(其中step为上一次分片的步进值)进行分片迭代查找，在迭代的过程中如果找到了符合的比例值t，直接返回。...假设总共经过第N次迭代，每次迭代次数为M，才找到t值，那么总共的迭代次数是N * M。 该迭代方法同样适用于三次贝塞尔曲线和更加高阶的贝塞尔曲线。而且相对于未优化的版本，该方法的性能好了很多。...但是考虑到性能问题所以分片迭代的优化版是通用性最好的求解方法。
这是SVM的第一部分，如想了解，请参考： 机器学习|支持向量机参数求解 01 — 噪音点出现了 如下图所示，有一个带圈的噪音点出现在了右下角，决策边界在哪里？...02 — 克服噪音：松弛因子 SVM适当地放宽了约束条件，将 yi * f(xi) >=1，放宽为 yi * f(xi) >=1-ei，这个间隔ei就是软间隔。...03 — SVM最精彩部分 以上介绍了SVM参数求解和软间隔部分，它们还不是SVM最巧妙的部分。...这是如何做到的？核函数将低维下的原始特征映射到了高维下。 数据映射到高维空间后，是否求解的复杂度陡增呢？ 不会的。...04 — SVM总结 至此，SVM就介绍完了，SVM的目标就是求出一个最胖的决策宽度，所有的样本点中，真正起到支持作用的点就是离着决策边界最近的点。
一、iOS渲染流程梳理 iOS开发中，将图像显示到屏幕上有两种方式： 1、正常渲染流程 2、离屏渲染流程 二、离屏渲染的性能问题 2.1 离屏渲染存在的性能问题 1、相比于正常的渲染流程，离屏渲染需要额外创建一个缓冲区...倍，当大于这一值时便不会触发离屏渲染。...例如将这张图显示到屏幕上可以分为两步： 1、先绘制黄色背景图层，显示到屏幕上后，删除帧缓冲区中黄色图层的数据。...： 结果显示1和3触发了离屏渲染，2和4未触发离屏渲染。...3、离屏渲染会有一定的性能问题，但是我们依然会有使用到的地方； 4、离屏渲染的空间只有屏幕像素的2.5倍； 5、设置圆角不一定会触发离屏渲染，但是如果有多个图层，则会触发离屏渲染。
2、案例引入 假设有一个部队过雷区，我们肯定希望走的边界越大越好，这样踩雷的风险就低。 决策边界：选出来离雷区最远的（雷区就是边界上的点，要Large Margin），第二个肯定比第一个效果好。 ?...我们希望找到离决策边界最近的点，这样就找到了决策边界。 所以，假设决策边界是一个阴影平面，求点到平面的距离转换成点到点的距离，然后再垂直方向上的投影。 ? 数据标签定义： ?...优化的目标：找到一个w.b使得距离最近的点离这条线最远。 ? ? 目标函数再化简： ? 继续转换： ? SVM求解： ? ? ? ? 怎么样求a的值呢？请看下面一个例子： SVM求解实例： ?...所以引出SVM的中文含义：支持向量 ? 总结：所有边界上的点a必然不等于0，所有非边界上的点a必等于0。支持向量机中的机就是边界的意思，支持向量就是边界点,a不为0的点，决定边界。 ...核函数就是低维到高维的映射就是 ? X之前的变换。 ?
这个问题通常称为单源最短路径问题； Dijkstra算法：Dijkstra算法使用的是贪心的思想，即在问题求解是总是选择当前最优解；该算法用于求解单源最短路问题，不能处理负权，只能用于正权图中；算法使用贪心策略...，从s0开始，选择未访问过v[i]的离s0最近的一个点i，也就是最小的d[i]；然后将i作为中间点，更新经过i,可以到达的点的最短路距离，继续贪心寻找未访问过的最近的一个点，经过n次贪心，所有的点访问完毕...； Dijkstra算法：更新的是源点到未标记集合之间的距离； Dijkstra 算法可以使用堆进行优化：堆优化，Dijkstra算法的核心是，先找到最小距离，然后在更新；在不优化的时候，我们是通过循环来找到最小距离的...，不存在边的权值表示为正无穷) 因为k是递增的，d[i][j]保存的状态是d[i][j][k-1], 所以可以减少一维，使用二维数组： 状态转移方程：d[i][j] = min{d[i][k]+d[k...；循环n-1次后，第n次循环如果所有d[n]值不更新，则跳出循环；如果第n次还存在路径更新，则说明存在负环；Bellman-Ford算法也可以求解最长路和用来判断正环，只要在递推关系选择最大的更新就好；
正常返回：json格式数据 异常返回：错误提示信息 接口列表概述 基础地址 https://service-dj8r4c8a-1251286681.gz.apigw.tencentcs.com/release...rkey=****&typeid=client_list last_data_1m 最近1分钟上报数据 1分钟 基础地址?...rkey=****&typeid=space_totle_data space_online_data 获取60天内活跃终端 在线列表 1分钟 基础地址?...rkey=****&typeid=space_online_data space_offline_data 获取60天内活跃终端 离线列表 1分钟 基础地址?...表中 **** 部分为补全项，参考所获取的rkey及目标节点clientid 接口返回数据说明 字段名 用途 clientid 节点ID spaceid 地点ID time 上报时间 PM1 pm1读数
margin的使用分为三种情况： （1）如果在RelativeLayout中使用，则是指代这个TextView距离整个屏幕的上下左右的距离。...由于RelativeLayout中默认是从屏幕左上角显示组件，所以margin的距离是距它的左边和上边的距离。...（2）在LinearLayout中使用，如果使用垂直布局(vertical)，margin则指代这个TextView距离它上下最近的组件的距离，如果使用水平布局(horizontal)，margin则指代这个...TextView距离它左右最近的组件的距离。...（3）在FrameLayout中布局子view时，若需要设置layout_margin值，需要设置子view的layout_gravity，默认设置Gravity.TOP| Gravity.LEFT。
对于待分类样本即图中的黑色点，寻找离该样本最近的一部分训练样本，在图中是以这个矩形样本为圆心的某一圆范围内的所有样本。...AdaBoost算法从广义加法模型导出，训练时求解的是指数损失函数的极小值： L(y, F(x)) = exp(-yF(x)) 求解时采用了分阶段优化，先得到弱分类器，然后确定弱分类器的权重值。...K均值算法 核心：把样本分配到离它最近的类中心所属的类，类中心由属于这个类的所有样本确定 k均值算法是一种无监督的聚类算法。...算法将每个样本分配到离它最近的那个类中心所代表的类，而类中心的确定又依赖于样本的分配方案。这是一个先有鸡还是先有蛋的问题。...k均值算法要求解的问题是一个NPC问题，只能近似求解，有陷入局部极小值的风险。
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