回溯法 ：一种通过探索所有可能的候选解来找出所有的解的算法。如果候选解被确认不是一个解的话（或者至少不是最后一个解），回溯算法会通过在上一步进行一些变化抛弃该解，即回溯并且再次尝试。
给定一个 m x n 的矩阵，如果一个元素为 0 ，则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用 原地 算法。
深度学习之所以能够成功的关键因素，是算法的进步，以及并行处理硬件（GPU / TPU）以及大型标记数据集（如ImageNet）。
第一道题目前星球内提交作业 90 多人次：作业榜第一名上午时被点赞就11次，总结算法的两个优化点，代码也很简洁，确实值得赞：
查找，作为应用最为广泛和最基础的算法思想之一，几乎在所有应用程序之中都有它的思想身影。往细一点说：查找可以有 顺序查找、二分查找、散列表查找，下面依次来看一下这三种查找思想：
这样一个图中，是如何实现广度优先遍历的呢，首先，从1遍历完成之后，在去遍历2,3,4，最后遍历5 ，6 , 7 , 8。这也就是为什么叫做广度优先遍历，是一层一层的往广的遍历
Protocol Buffer是google出品的一种对象序列化的方式，它的体积小传输快，深得大家的喜爱。protobuf是一种平台无关和语言无关的协议，通过protobuf的定义文件，可以轻松的将其转换成多种语言的实现，非常方便。
其实我们之前学过的二叉树的层序遍历就是一种广度优先遍历，要借助一个队列来搞，下面对图的广度优先遍历也是一样
题目 448. Find All Numbers Disappeared in an Array Given an array of integers where 1 ≤ a[i] ≤ n (n = size of array), some elements appear twice and others appear once. Find all the elements of [1, n] inclusive that do not appear in this array. Could you do
上一回，我讲了一下顺序表的定义和基本操作的实现；这一会我们来看一下顺序表相关的 4 道比较典型的算法题。这里我不再选择 C/C++来实现算法，而是选择 Python。
一开始我们选择了数字1，然后进入二叉树第三层，此时我们需要从头开始选取，即从1开始选取，为什么呢？
喜欢玩彩票的朋友们应该很多人都了解过双色球，也都希望通过500万的大奖改变自己的人生，今天我们就来利用java中的数组实现一个双色球的案例。
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 ！
深度优先搜索算法，作为最常用的算法之一，在很多地方都有它的身影，也被很多人称为“万能的搜索”，可能这个说话有点过了，但是由此也可以看出它有多么强大。好了，多说无益，我们一起来看看这个“万能的算法”的真面目：
机器学习中的数据偏差是一种错误，其中数据集的某些元素比其他元素具有更大的权重和或表示。有偏见的数据集不能准确地表示模型的用例，从而导致结果偏斜，准确性水平低和分析错误。
链接：73. 矩阵置零 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)
在人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）领域中，标记数据是非常重要的一环。它是指对原始数据进行标记和注释，以便机器学习算法可以理解和利用这些数据。标记数据可以提高机器学习模型的准确性、可靠性和可解释性。本文将详细介绍AI人工智能标记数据的技术。
给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。
相较于在模型构架或硬件优化上所花的精力，机器学习从业者反而对训练数据更加重视。因此，程序员基于不同的抽象技术，即高级设计的模板为他们的应用构建机器学习管道。在这篇文章中，我们介绍了三种强大的抽象技术，通过这些技术，从业者可以以编程的方式构建和管理他们的训练数据。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，拖更的AIScholar Weekly栏目又和大家见面啦！
终于到了排序部分了。这部分也是最难总结的，毕竟不同的排序算法思想多少会有差别，有些甚至完全不一样。今天不知道要码多少字。好吧，先为我的手指默哀三分钟~
近日，谷歌AI发布了一篇博文，博文指出可以对无标注数据执行数据增强，从而显著提高了半监督学习(SSL)的性能，因此研究人员相信"半监督学习将再度兴起！"
问题：索引从0开始长度为N的数组A，包含0到N - 1的所有整数。找到并返回最大的集合S，S[i] = {A[i], A[A[i]], A[A[A[i]]], ... }且遵守以下的规则。
1，快速排序本身相当于一个前序遍历，最好的时间复杂度是NlogN 最差的时间复杂度是N^2 ，最坏的情况是出现在（1）以最左侧或最右侧为基准值的时候，凑巧又接近有序（2）大量重复元素。为了解决这个问题衍生出了优化思路：三组划分+随机取key。并且这种方式还可以解决top-k问题，并且时间复杂度是o(N)比堆排序还优秀，我们称之为快速选择算法。
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。
这道题最开始是用dfs做的，后来学会了bfs以后有一次用bfs做了这道题，但是奇迹般的TLE了，当时还纠结了半天最少步数竟然不能用bfs做吗？然后刚刚又用bfs交了一次，又奇迹般的AC了，这道题可以当作bfs的模板了。下面把bfs和dfs的代码都贴上吧。
我过去一直认为数据本质上是自然和有序的——可以随时处理这种整齐打包好的信息。我想大多数没有体验过现实世界混乱的人都会赞同这个观点，但专业人士（或者任何使用过数据的人）都知道数据更加流动和无规则，很少有天生就是结构化并带有一个很好的标签的数据。实际上：“数据大多数时候都是未标记的、非结构化的和混乱的”。
原文： Graph-powered Machine Learning at Google 作者： Sujith Ravi 译者： KK4SBB 责编：何永灿，关注人工智能，投稿请联系heyc@csdn.net或微信号289416419 近些年来，机器学习技术取得了巨大的进步，使得计算机系统能够解决复杂的现实问题。其中一项先进技术就是由Google研究院的Expander组开发的大规模、基于图的机器学习平台。基于图的机器学习是一款功能强大的工具，被广泛用于我们日常接触到的Google产品和功能，比如用于收
你惊奇的发现，谷歌定义了生成式 AI 的全新范式 —— 生成式交互环境（Genie，Generative Interactive Environments）。Genie 是一个 110 亿参数的基础世界模型，可以通过单张图像提示生成可玩的交互式环境
**Infinite Fraction Path** Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others) Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others)Total Submission(s): 6221 Accepted Submission(s): 1209
Curriculum Labeling (CL)，在每个自训练周期之前重新启动模型参数，优于伪标签 (PL)
找出数组中重复的数字。 在一个长度为 n 的数组 nums 里的所有数字都在 0～n-1 的范围内。 数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字重复了，也不知道每个数字重复了几次。 请找出数组中任意一个重复的数字。 示例 1： 输入： [2, 3, 1, 0, 2, 5, 3] 输出：2 或 3 限制： 2 <= n <= 100000 题解： 题意如上所示，从数组中随便找一个重复的元素，并输出这个元素即可。 如示例，可以输入2；也可以输出3 //放到集合中，判断add是否成功，如果失败，说明元素
Curriculum Labeling (CL)，在每个自训练周期之前重新启动模型参数，优于伪标签 (PL)。
选自Google blog 作者：Sourish Chaudhuri 机器之心编译 音频（audio）对于我们对世界的感知的影响的巨大自然不言而喻。语音（speech）显然是人们最熟悉的通信方式之一，但环境声音（sound）也能传达很多重要的信息。我们可以本能地响应这些背景声音所创造的语境，比如被突然出现的喧闹而吓到、使用音乐作为一种叙述元素或者在情景喜剧中将笑声用作一种观众提示。 自 2009 年以来，YouTube 就开始为视频提供自动生成的字幕了，而这主要是专注于语音转录以使 YouTube 上托管的
来源：DeepHub IMBA本文约1400字，建议阅读9分钟与微调相反，重新初始化模型确实显著提高了准确性，展示了一种替代且可能更简单的解决方案来缓解确认偏差问题。 Curriculum Labeling (CL)，在每个自训练周期之前重新启动模型参数，优于伪标签 (PL)。 Pseudo-Labeling (PL) 通过将伪标签应用于未标记集中的样本以在自训练周期中进行模型训练。Curriculum Labeling (CL)中，应用类似课程学习的原则，通过在每个自学习周期之前重新启动模型参数来避免概念
ArrayList可能是Java数据结构中最简单的一种了，即使一个非Java程序员可能也知道这个数据结构，因为所有的语言中都有这样的类似的数据结构。可是在经历过的无数的面试中我发现并不是所有的小伙伴都精通这种简单的数据结构的，比如下面的几道题，能回答成功一般以上的都不多。不信你来挑战一下！
卡拉兹(Callatz)猜想已经在1001中给出了描述。在这个题目里，情况稍微有些复杂。
在一个长度为 n 的数组里的所有数字都在 0 到 n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的，也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。
作者：布奇·昆托（Butch Quinto） 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 有监督学习 有监督学习是利用训练数据集进行预测的机器学习任务。有监督学习可以分为分类和回归。回归用于预测“价格”“温度”或“距离”等连续值，而分类用于预测“是”或“否”、“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”、“恶性”或“良性”等类别。 分类包含三种类型的分类任务：二元分类、多类别分类和多标签分类。回归中包含线性回归和生存回归。 无监督学习 无监督学习是一种机器学习任务，它在不需要标记响应的情况下发现数据集中隐藏
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 干货 作者：Sik-Ho Tsang 来自：炼丹笔记 Curriculum Labeling (CL)，在每个自训练周期之前重新启动模型参数，优于伪标签 (PL)。 Pseudo-Labeling (PL) 通过将伪标签应用于未标记集中的样本以在自训练周期中进行模型训练。Curriculum Labeling (CL)中，应用类似课程学习的原则，通过在每个自学习周期之前重新启动模型参数来避免概念漂移。该论文发布在2021 AAAI 。 伪标签 (PL
协同训练算法是机器学习中半监督学习的主要方法之一，通过多个学习器的相互协作探索无标记数据中的有效信息。为了深入了解协同训练的发展，把握当前研究的热点和趋势，本文对现有协同训练算法进行整理和总结，并按照改进策略对相关方法进行分类，对一些典型方法进行详细介绍。其目的在于了解现有方法优势，发现仍然存在的问题，提出改进策略和建议，并对未来的发展趋势进行预测和展望。
数组对于每一门编程语言来说都是重要的数据结构之一，当然不同语言对数组的实现及处理也不尽相同。Java 语言中提供的数组是用来存储固定大小的同类型元素。
摘要： 深度学习作为机器学习的重要领域，在过去的几年时间里面发挥了巨大的作用。但是随着机器学习在不同领域的深入应用，迁移学习正在成为不可忽视的力量。 我们越来越善于训练深度神经网络，从大量的标记数据
输入: [1,2,3] 输出: [ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1] ]
大家好，我是山月，今天分享一篇文章，关于前端面试题目中的算法题目。这篇文章的作者是成都的孟祥同学。
1、简介 尽管深度人脸识别从大规模训练数据显著受益，但目前的瓶颈是标签成本。解决这个问题的一个可行的解决方案是半监督学习，利用一小部分的标记数据和大量的未标记数据。然而，主要的挑战是通过自动标签累积的标签错误，损害了培训。在本文中，我们提出了一个有效的对半监督人脸识别具有鲁棒性的解决方案。具体地说，我们引入了一种名为GroupNet(GN)的多代理方法，以赋予我们的解决方案识别错误标记的样本和保存干净样本的能力。我们表明，即使有噪声的标签占据了超过50%的训练数据，仅GN在传统的监督人脸识别中也达到了领先的精度。进一步，我们开发了一种半监督人脸识别解决方案，名为噪声鲁棒学习标签(NRoLL)，它是基于GN提供的鲁棒训练能力。它从少量的标签数据开始，因此对一个lar进行高可信度的标签 索引术语-半监督的人脸识别，有噪声的标签学习。
给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。
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