越刷题越觉得自己进度慢、且要补的知识点越多了,所以加快下刷题进度吧。恰好接下来的 15 和 16 题都与三数之和相关,放到一起来记录下。
上回说到,计算机存储稀疏矩阵的核心思想就是对矩阵中的非零元素的信息进行一个必要的管理。然而,我们都知道在稀疏矩阵中零元素的分布通常情况下没有什么规律,因此仅仅存储非零元素的值是不够的,我们还需要非零元素的其他信息,具体需要什么信息很容易想到:考虑到在矩阵中的每一个元素不仅有值,同时对应的信息还有矩阵的行和列。因此,将非零元素的值外加上其对应的行和列构成一个三元组(行索引,列索引,值)。然后再按照某种规律存储这些三元组。
散列表(Hash Table)是一种非常重要的数据结构,它允许我们根据键(Key)直接访问在内存存储位置的数据。这种数据结构是一种特殊类型的关联数组,对于每个键都存在一个唯一的值。它被广泛应用于各种程序设计和应用中,扮演着关键的角色。散列表的主要优点是查找速度快,因为每个元素都存储了它的键和值,所以我们可以直接访问任何元素,无论元素在数组中的位置如何。这种直接访问的特性使得散列表在处理查询操作时非常高效。因此,无论是进行数据检索、缓存操作,还是实现关联数组,散列表都是一种非常有用的工具。这种高效性使得散列表在需要快速查找和访问数据的场景中特别有用,比如在搜索引擎的索引中。散列表的基本实现涉及两个主要操作:插入(Insert)和查找(Lookup)。插入操作将一个键值对存储到散列表中,而查找操作则根据给定的键在散列表中查找相应的值。这两种操作都是 O(1) 时间复杂度,这意味着它们都能在非常短的时间内完成。这种时间复杂度在散列表与其他数据结构相比时,如二分搜索树或数组,显示出显著的优势。然而,为了保持散列表的高效性,我们必须处理冲突,即当两个或更多的键映射到同一个内存位置时。这是因为在散列表中,不同的键可能会被哈希到同一位置。这是散列表实现中的一个重要挑战。常见的冲突解决方法有开放寻址法和链地址法。开放寻址法是一种在散列表中解决冲突的方法,其中每个单元都存储一个键值对和一个额外的信息,例如,计数器或下一个元素的指针。当一个元素被插入到散列表中时,如果当前位置已经存在另一个元素,那么下一个空闲的单元将用于存储新的元素。然而,这个方法的一个缺点是,在某些情况下,可能会产生聚集效应,导致某些单元过于拥挤,而其他单元过于稀疏。这可能会降低散列表的性能。链地址法是一种更常见的解决冲突的方法,其中每个单元都存储一个链表。当一个元素被插入到散列表中时,如果当前位置已经存在另一个元素,那么新元素将被添加到链表的末尾。这种方法的一个优点是它能够处理更多的冲突,而且不会产生聚集效应。然而,它也有一个缺点,那就是它需要更多的空间来存储链表。总的来说,散列表是一种非常高效的数据结构,它能够快速地查找、插入和删除元素。然而,为了保持高效性,我们需要处理冲突并采取一些策略来优化散列表的性能。例如,我们可以使用再哈希(rehashing)技术来重新分配键,以更均匀地分布散列表中的元素,减少聚集效应。还可以使用动态数组或链表等其他数据结构来更好地处理冲突。这些优化策略可以显著提高散列表的性能,使其在各种应用中更加高效。
来源:DeepHub IMBA本文约2200字,建议阅读5分钟推荐系统是KEG应用的一个重要领域。 图是我最喜欢使用的数据结构之一,它们可以使我们能够表示复杂的现实世界网络,如快速交通系统(例如,公交道路、地铁等)、区域或全球空中交通,或者人们的社交网络之类的相关事物。并且他们非常灵活,很容易被人类理解,但是为了让计算机“理解”和“学习”它们,我们需要额外的一步(称为矢量化)。这种解释可能过于简单,我们将在本文的后续部分详细解释。 知识图谱有何特别之处? 为了轻松理解知识图与其他图的不同之处,我们想象一个具
链接预测任务有时也称为实体预测或实体排序,用来预测两个实体之间是否有特定的关系。即已知头实体h和关系r,预测尾实体t;或者尾实体t和关系r,预测头实体h。它的本质是一个KG补全的任务,即将缺失的知识添加到图谱中。同时也可以预测两个给定实体之间的关系,即已知头尾实体,求r。
欢迎和小詹一起定期刷leetcode,每周一和周五更新一题,每一题都吃透,欢迎一题多解,寻找最优解!这个记录帖哪怕只有一个读者,小詹也会坚持刷下去的!
👆关注“博文视点Broadview”,获取文末赠书 进入21世纪以来,伴随着互联网的高速发展,通过图像和视频来进行需求表达越来越成为大家的习惯。 图像搜索与识别算法使得图像视频内容得以结构化和数字化,以便可以在各种检索和分析引擎中被最大限度地挖掘和利用。 阿里巴巴研发出的移动端以图搜图应用——拍立淘,使用户可以通过拍摄照片,在手机淘宝上迅速找到同款及相似商品,是图像搜索与识别领域极具代表性的落地产品。 因为拍立淘,我们可以在不知道商品品牌、名字等信息的情况下搜索到想要的同类品。 那么,拍立淘的架构设计是
字符串是有序的字符集合使用单引号【’】、双引号【”】、三引号【”””或者’’’】字符串是不可不变对象Python3.0起,字符串就是Unicode类型(utf8)
今天给大家分享一篇关于关系抽取的文章,关系抽取是自然语言处理中信息抽取(EI)的重要组成部分。如果您对信息抽取、关系抽取、实体抽取、事件抽取还不是很了解可以阅读以下几篇文章:
给你一个整数数组 nums ,判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ,同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请你返回所有和为 0 且不重复的三元组。
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2109.06705.pdf
信息抽取(Information Extraction, IE)是从自然语言文本中抽取实体、属性、关系及事件等事实类信息的文本处理技术,是信息检索、智能问答、智能对话等人工智能应用的重要基础,一直受到业界的广泛关注。... 本次竞赛将提供业界规模最大的基于schema的中文信息抽取数据集(Schema based Knowledge Extraction, SKE),旨在为研究者提供学术交流平台,进一步提升中文信息抽取技术的研究水平,推动相关人工智能应用的发展。
“半指针-半标注”方法实体的抽取器,基于苏神的三元组抽取方法改造,这里取消了三元组抽取模型中对s的抽取,直接抽取实体并做分类(相当于直接抽取p和o)。改造后的实体抽取方法不仅可以运用于短实体的抽取,也可以运用到长句实体的抽取。
随着人工智能和大数据的爆炸式增长,如何合理地组织和表示海量的知识变得至关重要。知识图谱作为图数据,可以用来积累和传递现实世界的知识。知识图谱可以有效地表示复杂信息,因此,近年来迅速受到学术界和工业界的关注。为了加深对知识图谱的理解,本文对该领域进行了系统综述。
给定一个包含n个整数的数组nums,判断nums中是否包含三个元素满足a+b+c=0,找出所有满足条件且不重复的三元组。
定义一种特殊的三元组:(x,y,z),其中x,y,z都代表纸带上格子的编号,这里的三元组要求满足以下两个条件:
摘要:多模态知识图谱(multi-modal knowledge graph,MMKG)是近几年新兴的人工智能领域研究热点。本文提供了一种多模态领域知识图谱的构建方法,以解决计算机学科领域知识体系庞大分散的问题。首先,通过爬取计算机学科的相关多模态数据,构建了一个系统化的多模态知识图谱。但构建多模态知识图谱需要耗费大量的人力物力,本文训练了基于LEBERT模型和关系抽取规则的实体-关系联合抽取模型,最终实现了一个能够自动抽取关系三元组的多模态计算机学科领域知识图谱。
埃尔德什等差数列猜想(Erdős conjecture on arithmetic progressions),又称埃尔德什 - 图兰猜想(Erdős-Turan conjecture),是由匈牙利数学家、沃尔夫数学奖得主保罗 · 埃尔德什与保罗 · 图兰(Pál Turán)共同提出的关于调和发散数列的等差子序列的数论猜想。
基于知识图谱的问答系统很难直接回答自然文本状态的问题,所以我们要把问题转化为一定的结构。一个很好的选择就是三元组:
Linux的权限不是很细致,只有RWX三种 r(Read,读取):对文件而言,具有读取文件内容的权限;对目录来说,具有 浏览 目录的权限。 w(Write,写入):对文件而言,具有新增,修改,删除文件内容的权限;对目录来说,具有新建,删除,修改,移动目录内文件的权限。 x(eXecute,执行):对文件而言,具有执行文件的权限;对目录了来说该用户具有 进入 目录的权限。 1、目录的只读访问不允许使用cd进入目录,必须要有执行的权限才能进入。 2、只有执行权限只能进入目录,不能看到目录下的内容,要想看到目录下的文件名和目录名,需要可读权限。 3、一个文件能不能被删除,主要看该文件所在的目录对用户是否具有写权限,如果目录对用户没有写权限,则该目录下的所有文件都不能被删除,文件所有者除外
Android Device Monitor 的 File Explorer 中,列出了模拟器内的各种文件与文件夹,有的文件夹旁边明明有箭头符号,然而却打不开,比如下面的 data 文件夹:
每天给你送来NLP技术干货! ---- 本论文已入选国际语义网顶级会议ISWC 2022,论文标题为《RT-KGD: Relation Transition Aware Knowledge-Grounded Dialogue Generation》,该论文在融入知识图谱的对话生成任务中提出了一个新的模型RT-KGD来探究多轮对话中知识话题之间的转移关系,从而生成逻辑更连贯、融入信息更准确的回复语句。 Arxiv链接:https://arxiv.org/abs/2207.08212 Github链接:htt
在自然语言处理和计算机视觉领域,已经有工作开始探索基于常识的阅读理解和视觉问答问题。这类问题要求算法需要额外的常识才能给出答案。但现有的常识视觉问答数据集大多是人工标注的,并没有基于合适的知识或情感表达进行构建。这不仅导致常识的分布相当稀疏,容易产生解释的二义性,同时还容易引入标注者偏差,使得相关算法仍在关注于增加神经网络的表达能力以拟合问题和答案之间的表面联系。
这一题其实挺简单的,因为题目中给出的操作事实上可以完成包括某一字符串内部的顺序互换以及两字符串之间的子串穿插等全部操作。
给你一个整数数组 nums ,判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ,同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请
知识图谱能够提供重要的关系信息,在各种任务中得到了广泛的应用。然而,在KGs中可能存在大量的噪声和冲突,特别是在人工监督较少的自动构造的KGs中。为了解决这一问题,我们提出了一个新的置信度感知(confidence-aware)知识表示学习框架(CKRL),该框架在识别KGs中可能存在的噪声的同时进行有置信度的知识表示学习。具体地说,我们在传统的基于翻译的知识表示学习方法中引入了三元组置信度。为了使三次置信度更加灵活和通用,我们只利用KGs中的内部结构信息,提出了同时考虑局部三次和全局路径信息的三次置信度。在知识图噪声检测、知识图补全和三重分类等方面对模型进行了评价。实验结果表明,我们的置信度感知模型在所有任务上都取得了显著和一致的改进,这证实了我们的CKRL模型在噪声检测和知识表示学习方面的能力。
知识图谱(KGs)包含了许多真实世界的知识,在许多领域都发挥着重要重用,但是大型的知识图谱构建过程需要大量的人工介入。随着语言模型(LMs)的发展,其参数囊括的知识也是极其丰富且应用广泛的,同时语言模型的训练并不需要太多人工干涉。因此,有不少研究证明LMs可以替代KGs,但是这真的是正确的吗?或许我们需要重新审视一下这个观点。
对于三元组(A, B, C) ,“C”为顶层方块,方块“A”、“B”分别作为方块“C”下一层的左、右子块。当且仅当(A, B, C)是被允许的三元组,我们才可以将其堆砌上。
本章是关于特殊数组和通用函数的。 这些是您每天可能不会遇到的主题,但是它们仍然很重要,因此在此需要提及。**通用函数(Ufuncs)**逐个元素或标量地作用于数组。 Ufuncs 接受一组标量作为输入,并产生一组标量作为输出。 通用函数通常可以映射到它们的数学对等物上,例如加法,减法,除法,乘法等。 这里提到的特殊数组是基本 NumPy 数组对象的所有子类,并提供其他功能。
检索网络对于搜索和索引是必不可少的。深度学习利用各种排名损失来学习一个对象的嵌入 —— 来自同一类的对象的嵌入比来自不同类的对象的嵌入更接近。本文比较了各种著名的排名损失的公式和应用。
无监督信息抽取较多都是使用哈工大的ltp作为底层框架。那么基于ltp其实有了非常多的小伙伴进行了尝试,笔者私自将其归纳为:
今天为大家带来一篇美国加州大学欧文分校发表在NAACL 2019上的一篇论文。在本文中,作者提出了对链路预测模型的对抗性修改:识别出添加到知识图谱中,或者从知识图谱中删除的事实,这些事实能够在模型经过重新训练后更改对目标事实的预测。利用对图的删除,作者识别出对预测链接最有影响的事实来研究可解释性;利用对图的添加,评估模型的鲁棒性。同时,作者引入了一种有效近似嵌入的方法来估算知识图谱修改的效果。
互联网的出现为大量内容创建者打开了创造内容产出信息的大门。因此,现在网络上存在大量高质量的用户生成内容。为了帮助计算机对这些文档内容有更好的理解,我们需要一种有效的方式来组织和表示这些数据。针对这个问题,人们认为可以把数据中隐藏的知识用图结构的形式进行表示,于是基于语义网概念提出了知识图谱来解决这个问题。
给定一个包含 n 个整数的数组 nums,判断 nums 中是否存在三个元素 a,b,c ,使得 a + b + c = 0 ?找出所有满足条件且不重复的三元组。
给你一个整数数组 nums,判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ,同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。
图像检索任务指的是,给定查询图像,从图像数据库中找到包含相同或相似实例的图像。典型应用之一就是电商商品检索,如淘宝拍立淘,只需要用户随手拍照即可精准检索,提高了电商购物的体验。本篇我们来看看淘宝拍立淘背后的实现方案和依托的计算机视觉技术。
经常刷 LeetCode 的读者肯定知道鼎鼎有名的 twoSum 问题,我们的旧文 Two Sum 问题的核心思想 对 twoSum 的几个变种做了解析。
这次博文写的有点长,因为我得构思,所以今天晚上(11.10)写一点,另外还有个重要的任务,因为再过40分钟就是剁手节了,过了今晚我不止是一个光棍,更是一个穷光棍、、、、我该怎么办。。。求拦截。
本文介绍我们在场景图生成 (Scene Graph Generation, SGG) 领域的工作——Structured Sparse R-CNN for Direct Scene Graph Generation。本工作将端到端稀疏目标检测器引入场景图生成领域,并提出了相应的关系建模组件和训练策略。该模型在 Visual Genome, Open Image V4/V6 数据集上取得了 SOTA 效果。论文和代码及模型已经开源:
https://blog.csdn.net/Appleyk/article/details/80422055
存储大规模知识图谱,且便于对知识进行更新,但当知识图谱查询的选择性较大时,查询性能明显下降
题目很容易理解,即让查看数组中有没有两个数的和为目标数,如果有的话则返回两数下标,在这为大家提供两种解法双指针(暴力)法,和哈希表法,大家可以看一下。
串(String)是零个或多个字符组成的有限序列。一般记作 S=“a1a2a3…an”,其中S是串名,用双引号括起来的字符序列是串值;ai(1≦i≦n)可以是字母、数字或其它字符。串中所包含的字符个数称为该串的长度。
作者介绍:Runsen目前大三下学期,专业化学工程与工艺,大学沉迷日语,Python, Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重,专业排名中下。.在大学60%的时间,都在CSDN。决定今天比昨天要更加努力。
计算机语言中,一般使用二维数组存储矩阵数据。在实际存储时,会发现矩阵中有许多值相同或许多值为零的数据,且分布有一定的规律,称这类型的矩阵为特殊矩阵。
n-gram[1] 是文本文档中 n 个连续项目的集合,其中可能包括单词、数字、符号和标点符号。 N-gram 模型在许多与单词序列相关的文本分析应用中非常有用,例如情感分析、文本分类和文本生成。 N-gram 建模是用于将文本从非结构化格式转换为结构化格式的众多技术之一。 n-gram 的替代方法是词嵌入技术,例如 word2vec。N-grams 广泛用于文本挖掘和自然语言处理任务。
作者:Lingbing Guo、Qingheng Zhang、Weiyi Ge、Wei Hu、Yuzhong Qu
如何在只做一次遍历就得到结果呢?因为结果只有三个元素,而且是按列表下标序递增变大,那么我的思路是用一个变量去存一次遍历中列表的最小值,如果遇到比它小的就做替换;这次遍历中如果遇到比现有的最小值大的,就把它存成次小值;如果之后还有比次小值更大的,说明这个满足题意的三元组一定存在。上述过程也是唯一一种存在该三元组的情况,其他则都返回False。
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