具体的数学证明，请参考相关的资料。 分治法的思路是否和上一篇读书笔记所述的递归（recursion）相似呢。实，分治法是通过递归实现的。...2.快速排序法的实现 如上文所说，快速排序法应用了分治法的思想。...其具体思路如下： 1.从原序列中选择一个数作为基础值 2.将原序列中的元素按照与基础值的大小比较结果，分为大于基础值、小于基础值两个序列：S1和S2. 3.将元素列按照S1、基础值和S2的顺序组合成一个新序列并将新序列返回...4.分别将S1和S2重复步骤1、步骤2和步骤3。 5.重复步骤4，直到划分后的序列只有一个或零个元素，此时直接返回含有单个元素或0个元素的序列。...快速排序法的时间复杂度（用渐近表示法表示） 基于分治思想的快速排序法，其时间复杂度为n*log2 n 。
要想使机器能从原始文本中学习，就需要将数据转换成计算机易于处理的向量格式，这个过程叫做词表示法。 词向量 词表示法在向量空间内表达词语。...词汇量用字母“v”来表示。 2. “N”代表隐藏层中神经元的数量。 3. 窗口大小就是预测单词的最大的上下文位置。 “c” 代表窗口大小。...比如，在给定的架构图中窗口大小为2，因此，我们会在 (t-2), (t-1), (t+1) 和 (t+2) 的上下文位置中预测单词。 4. 上下文窗口是指会在给定词的范围内出现的、要预测的单词数量。...对于2*c的并且由K表示的窗口大小来说，上下文窗口值是该窗口大小的两倍。 给定图像的上下文窗口值是4。 5. 输入向量的维度等于|V|。 每个单词都要进行one-hot编码。 6....2. 相比于其他单词转向量表达法，Skip-gram需要的记忆更少。 3. 它只需要两个维度为[N, |v|]而不是[|v|, |v|]的权重矩阵。
这是《算法图解》的第一篇读书笔记，内容关于表示算法复杂度的渐近表示法以及一个简单但高效的算法：二分法。 1 .渐近表示法 1.1定义 算法的运行需要时间，这就需要衡量算法运行时间即时间复杂度的方式。...这个衡量方式就被成为渐近表示法（大O表示法）。 渐近表示法用于描述算法在最糟糕情况下的运行时间，同时也表示了算法运行时间随问题规模扩大而增长的幅度。...1.2如何使用渐近表示法确定时间复杂度 一般而言，算法复杂度可用一个函数进行表示。之后，仅保留函数中增长幅度最大的一项，而这一项就可用于衡量该算法的时间复杂度。...θ(1)：常数级 θ(log(n))：对数级 θ(n)：线性级 θ(nlog(n))：对数线性级 θ(n^2)：平方级 θ(n^3)：立方级 O(n^k)：多项式级 Ω(k^n)：指数级...：阶乘级 2.二分法 2.1定义 二分法指的是在求解问题的过程中不断地折半缩减问题规模，最终在有限时间(log2 n)内求出问题答案的算法。
在前面的文章中，我们解释过：计算机的底层只能处理二进制格式的数据，也就是0和1，其他的文字、数字、字符等信息都要转换成二进制的格式。...对于整数部分，转为二进制时，我们采用除基取余法，具体的原理和过程之前文章讲解过。现在我们只需要把小数部分表示出来就好。 对于小数部分采用乘基取整法。ps:先不要问为什么？...除2取余，逆排序 得到整数部分的二进制：1111011。 现在轮到小数部分的0.6875。采用乘基取整法:小数部分乘基取整，最先取得的整数为最高位，最后取得的整数位最低位，乘积为0时结束。...但计算机中并没有专门的部件对小数点(.)进行存储和处理的呀！ 为了解决这个问题，计算机科学家们就开始想啦。“不就是想用几个bit位表示小数部分吗？那我们约定几个bit位是用来表示小数不就好了吗？”...想想上面说的定点数，它通过固定bit位的个数来约定小数部分。就拿刚才例子中约定的4个bit位来讲。4个bit位能表示多少个小数呢？必然是有限个小数的值呀！可我们的小数可不只是有限个呢？
只要是8的倍数即可，当然推荐添加2行效果最好。 由于考虑到大家的网站有暗黑模式，所以在这方面也进行了简约的优化，适用于白天与晚上模式。...暗黑模式： 白天模式： 将CSS与HTML放置需要展示的地方即可，在修改对应的a标签的内容，跳转地址就OK了。...a:nth-child(2n):hover {background:#f74e1e;border-color: #f74e1e;} .tp-ad-text1 a:nth-child(3n) {color...: #0517c2;} .tp-ad-text1 a:nth-child(5n) {color:#601165;} .tp-ad-text1 a:nth-child(5n):hover {background...) {color:#0517c2;} .tp-ad-text1 a:nth-child(17n):hover {background:#0517c2;border-color: #0517c2;}
而将一个氨基酸近似为一个点的方案，因为往往忽略了太多的信息，比如氨基酸之间的二面角等，因此无法达到很好的预测效果。在AlphaFold中，将每一个氨基酸在主链上的位置，用一个三角形刚体来表示。...算法实现 这里我们使用MindSpore复现一下AlphaFold2中的算法21，也就是刚体表示算法。由于是一个刚体，我们可以将其中除了用于定位顶点的笛卡尔坐标以外的内坐标做一个归一化处理。...}C} 到 N 的垂向量的单位向量，表示为 \vec{e_2} ； 计算 \vec{e_1} 和 \vec{e_2} 的叉乘，得到一个跟三角形 \Delta CC_{\alpha}N 平面相垂直的单位向量...\vec{e_3} ； 用 \vec{e_1} 、 \vec{e_2} 和 \vec{e_3} 表示当前氨基酸的空间位置，保留 C_{\alpha} 的坐标用于表示当前氨基酸在空间中的绝对位置。...总结概要 本文主要通过MindSpore复现了一个AlphaFold2文章中的算法21，该算法可以用于将蛋白质构象中的每一个氨基酸转化成一个归一化的空间三角形表示，更方便用于深度学习模型中的参数优化。
栅格是将数据做成png等位图的格式，矢量是将数据做成json等矢量的格式。...png", imageExtent: bounds }), opacity:0.6 }); 2、矢量的展示 var vectorSource = new ol.source.Vector...} 说明： 1、矢量或栅格都可优雅的表示等值线...，栅格的数据量小，矢量的展示不失真。...2、矢量的数据源于中央气象台台风网，降水预报。
在面向对象的编程和设计中，统一建模语言（UML）是一个非常重要的工具，用于可视化、规范化和记录设计决策。...本文将介绍UML中一些常见的视觉符号，包括棒棒糖表示法、箭头表示法以及菱形表示法，帮助我们更好地理解和应用这些符号。 棒棒糖表示法：实现接口 在UML中，棒棒糖表示法用于表示一个类实现了一个接口。...箭头表示法：指示继承和依赖 在UML中，箭头表示法用于表示类之间的关系，如继承、实现接口、依赖等。 如果一个类继承了另一个类，我们可以用一条带有空心箭头的直线表示，箭头指向父类。...箭头表示法可以清晰地表示出类之间的各种关系，使我们能够一目了然地看到类的继承、实现和依赖关系。 菱形表示法：聚合和组合 在UML中，菱形表示法用于表示聚合和组合关系。...通过菱形表示法，我们可以清楚地看到类之间的聚合和组合关系，了解类之间的层次结构和生命周期依赖。 总结 UML提供了一整套丰富的视觉符号，帮助我们可视化和理解面向对象设计。
1 搜索的概念 概念 基本问题 过程 方向 盲目搜索与启发式搜索 2 状态空间知识表示法
https://www.cnblogs.com/suxua31/p/bootstrap-1.html
知识星球：Python读者圈在Python中，表示时间的格式一共有3种：时间戳、结构化时间、格式化时间，2个模块：time、datetime。今天我们来一起看一下。...一、3种时间格式，4种生成方式1、时间戳 - 记录时间时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。...2、结构化的时间 - 使用时间所谓结构化时间，你可以理解成把时间进行了分类，分为了：年月日时分秒，你想用哪个类别，就可以直接取出哪个类别。...在前面生成时间的代码中，我们使用了2个模块：time和datetime，好像它们之间的功能也是重复的。既然有了time模块，为什么还要有datetime？那是为了简化time的使用。...Python 实现定时任务的八种方案在定时任务中，我想设置一个一周后提醒我的功能。
Big Omega and Theta 4.1 Big-Omega表示法 4.2 Big-theta表示法 4.3 Little-O表示法 4.4 渐进性表示法的来源 5....Big-Oh Notation 2.1 文本定义 大O表示法关注的是定义在正整数n = 1,2,3..上的函数T(n)，T(n)总是表示某个算法的最坏情况运行时间的上界，那么当我们说T(n)=O(f(n...3. 2个例子 3.1 k阶多项式是O(n^k) ? 这个命题表示在多项式的大O表示法中，我们需要关注的是出现在多项式的最高阶。因此大O表示法确实忽略了常数因子和低阶项。 简化版的证明过程如下 ?...Big Omega and Theta 4.1 Big-Omega表示法 文字表示法就是，当且仅当T(n)的下界是由f(n)的一个常数积所确定，那么T(n)就是另一个函数f(n)的大。...4.4 渐进性表示法的来源 渐进表示法不是由计算机科学家发明的，是开始于数论。 ? 5. 几个额外的例子【可选】 5.1 在指数中添加一个常数 ?
大O复杂度表示法 就是我们要寻找的答案，一般情况下，大O复杂度表示法是用来表示算法性能最常见的正式标记法，接下来就一起来看下这个大O复杂度表示法是个什么东东。...最终分析案例2总的执行时间为：(45n² + 5n + 5) * unit_time 算法时间复杂度表示法 上面我们通过分析字节码指令，计算出案例1和案例2代码片段的具体运行时间，如下： 案例1运行时间...中的 T(n) = O(45n² + 5n + 5)。...现在我们了解了大O表示法的演进过程，接下来我们再把视线重新放到案例2的复杂度表示上 T(n) = O(45n² + 5n + 5)，细看之下，此表达式的函数f(n)部分由3部分组成 (45n² 高阶项)...接下里我们通过分析两个案例代码的粗略执行时间，进而引出了大O复杂度表示法，它是一种正式的表达算法时间复杂度的表示法。
当然了，这些部分没有太多的理论性，因此不会占据太长的时间，所以我们可能还会介绍一下优化中的共轭梯度法。 那么我们开始吧。...当然了，对于实际的问题，不同的方法可能会有不同的效果。 共轭梯度法 下面我们来关注优化中的另外一个重要的算法：共轭梯度法(Conjugate Gradient)。...Theorem 2: 设线性共轭梯度法的第 步迭代的结果 不是解，那么有以下结论成立 (1) (2) (3) (4) 要说明这个大定理需要很多步骤，但是每一步都容易想到。...而线性共轭梯度法也正是这么做的（它每一步都取了精确步长），所以直观上很好理解这个结论。当然了，严格的证明就要严格的走线性表示的写法，通过求偏导的方式来解决。...但是共轭梯度法的完整算法还没有给出，我们会在下一节再继续说。 小结 本节我们关注了线搜索方法中步长选取的插值法与初始步长选取的重要方法。
例一： Input: [1,2,3,3] Output: 3 例二： Input: [2,1,2,5,3,2] Output: 2 注意： 4 <= A.length <= 10000 0 <= A[i...] < 10000 A.length is even 我的解法： class Solution: def repeatedNTimes(self, A: List[int]) -> int:...if A[i] in (A[i+1:]): return A[i] Runtime: 48 ms, faster than 88.03% of Python3...Memory Usage: 14.3 MB, less than 5.12% of Python3 online submissions for N-Repeated Element in Size 2N...1)) 有重复的和减去没有重复的和 再除以长度除以2再减1就是重复的项。
最近用python写个东西，里面用到了一个zip，内存飙升，甚是费解，查阅资料后发现zip在python2和3中的机制不同 class Foo(object): def __init__(...: # print(s1, s2) python2 # 输出： # 提前已经遍历了一遍，组成新的列表了 ('__getitem__', 0) ('__getitem__', 0) ('__getitem...__', 1) ('__getitem__', 1) ('__getitem__', 2) ('__getitem__', 2) ('__getitem__', 3) [(0, 0), (1, 1),...(2, 2)] python3 # 输出： 可以看到python2中是先把2个foo**全部遍历一下组成一个新的列表，十分耗内存** 而...python3是返回一个迭代器，遍历zip(foo1, foo2)时才会去取foo1和foo2的每个元素，不费内存 ---- (Python版本3.3有zip这个用法吗？
1、直接通过action中行设置相应的get和set方法 this.setName("张三"); this.setPassword("123"); 2、通过ActionContext...ActionContext.getContext().put("aa", 12345); ActionContext.getContext().put("bb", "abc"); 3、...可以通过Servlet的API传值 ServletActionContext.getRequest().setAttribute("dd", "Hello,World."); 例程如下...： package net.qbzhong.action; import org.apache.struts2.ServletActionContext; import com.opensymphony.xwork2...，直接通过在action中设置相应的get方法和set方法 this.setName("张三"); this.setPassword("123"); //
单词含义的表示 我们如何表示一个单词的意思 下面是意思的定义： 用词语，语句表示的想法或观点 人们使用词汇，符号来表达的想法 在一篇文章和艺术品表达的观点 最常见的意思语言学表现形式： 符号⟺被标记的观点或者事物...这是一种局部表示（localist representation） 从符号（symbolic）到分布式表示（distributed representations） 符号表示存在自身的一些问题，比如对于...(Mikolov et al. 2013) àintro now 2....Word2Vec的主要思路 一句话总结： “在每个单词和单词上下文之间进行预测” 两个算法： Skip-Gram(SG) 通过给出的中心词来预测上下文（假设单词之间相互独立） 连续词袋模型(...3. 更多Word2Vec细节 对于每个单词（从1到T），我们预测窗口半径大小为m的上下文词汇。 目标函数：最大化预测中心词的上下文概率。 ? 其中θ表示我们需要优化的所有参数。
我们展示了这些设计在缺乏深度信息的基于摄像头的3D感知任务中的显著效果。...本文通过有效的特征转换获得BEV表示，其中BEV表示是通过将多视角2D图像特征沿光线重构到3D体素中得到的。...因此，我们的方法在nuScenes上在3D物体检测和BEV分割两个任务上取得了最先进的性能，表明BEV表示在下一代自动驾驶感知中具有很大的潜力。...(c)展示了在M2BEV中高效的2D→3D特征投影，它将2D特征沿着射线投影到3D体素中。 图5：一些改进设计的细节。(a) 不同范围内的BEV中心度和IoU改进；(b) 2D检测预训练。...（BEV）空间中，创建统一的BEV表示，然后，检测和分割分支在BEV表示上进行操作，还展示了在廉价的2D数据上进行预训练可以提高3D任务的标签效率。
python3中的filter与python2中的是不一样的 其中，在python2中 filter(function, iterable) filter返回的是一个list，可以直接使用它 #...在python2中 q = filter(lambda x:x%2 == 0, range(1,10)) print(q) #输出：「 2，4，6，8」 然而在python3中就不一样了; filter...返回的并不是一个list，而是一个filter对象 结果是： 应该将filter转换成list，如下： q = list(filter...(lambda x:x%2 == 0, range(1,10)))
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