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。
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
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。
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
该题为 二数之和 的进阶版本，当然还有一个进阶版本为 四数之和。我们将会一一进行分析！
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。
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。
作者：Lingbing Guo、Qingheng Zhang、Weiyi Ge、Wei Hu、Yuzhong Qu
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。
今天为大家带来三道求和问题，通过文字，图画，动图为大家解析，很容易就能读懂，每道题目都是经典题，大家快来打卡吧。
今天为大家分享的文章是ACL 2020录用的一篇关于关系抽取的文章，是吉林大学人工智能学院常毅教授团队的研究成果。针对目前既存模型处理重叠关系三元组（多个关系三元组共享同一个实体）效果不好的问题，提出了一种新的级联二元标注框架——CASREL。不同于以往模型将关系建模为实体的离散标签（即将关系抽取作为分类任务处理），作者从一个新的视角审视这个问题，认为可以在一句话中将关系建模成一个使头实体映射到尾实体的函数。这样我们只需要找出尽可能多的三元组即可，而以往关系分类任务中却存在许多关系被遗漏的问题。
题目： 给你一个包含 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 ？请你找出所有满足条件且不重复的三元组。
链接：https://arxiv.org/pdf/1906.05317v1.pdf
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 。
本文主要是参考《Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches and Applications》和刘知远的《知识表示学习的研究与进展》做的总结，主要介绍了最近关于知识图谱嵌入所涉及到的研究方法，主要从融合事实信息、融合附加信息和KGE下游任务应用三方面展开。由于篇幅较长，下图是本文的结构，可以按照自己的需要有选择性的浏览。
双指针模式指使用两个一前一后的指针遍历数据结构，直到某个指针触发停止条件。该模式常用于在有序数组或链表中搜索元素对。使用双指针的好处在于和单指针相比，不用去连续遍历整个数组来找出答案，可以带来更好的时间或空间复杂度。
所谓的知识推理，就是在已有知识的基础之上，推断出未知的知识的过程。通过从已知的知识出发，通过已经获取的知识，从中获取到所蕴含的新的事实，或者从大量的已有的知识中进行归纳，从个体知识推广到一般性的知识。
数组它是线性表的推广，其每个元素由一个值和一 组下标组成，其中下标个数称为数组的维数。
由题意可知，保证所需的最小船数，意味着每一趟尽可能地搭载两个人，并且他们的重量最接近最大重量，以便后续趟次能够组成两个人。
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。
大数据文摘经授权转载 作者：黄海广 自2016年8月份，吴恩达的初创公司deeplearning.ai通过Coursera提供深度学习的最新在线课程，到今年2月份，吴老师更新了课程的第五部分（点击查看大数据文摘相关报道），前后耗时半年时间。 本文将着重介绍吴恩达老师第四周课程的视频内容和笔记，展示一些重要的卷积神经网络的特殊应用，我们将从人脸识别开始，之后讲神经风格迁移，你将有机会在编程作业中实现这部分内容，创造自己的艺术作品。 什么是人脸识别？ 让我们先从人脸识别开始，我这里有一个有意思的演示。我在领导百
春恋慕三元组损失（Triplet loss）是一种被广泛应用的度量学习损失，是在研究度量学习时的重点，今天来深入探究一下关于三元组损失的概念和原理。
双指针是一种解决问题的技巧或者思维方式，指在访问一个序列中的数据时使用两个指针进行扫描，两个指针可以是同向的，也可以是反向的。
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。
近些年，知识图谱 (Knowledge Graph) 在自然语言处理、问答系统、推荐系统等诸多领域取得了广泛且成功的应用。然而，现有知识图谱普遍存在链接缺失问题。为解决该问题，知识图谱补全任务应运而生。目前的知识图谱补全模型可分为多个流派，而基于距离的模型是其中重要一派。这类模型可以建模对称、互逆与复合等不同的抽象关系模式（Relation Pattern)，却难以对知识图谱中普遍存在的语义分层 (Semantic Hierarchies) 现象进行有效建模。
【导读】随着知识图谱越来越火，知识图谱的表示渐渐成为研究重点，目前已经有 TransE,TranH,ComplEX 等一系列的方法，这些方法在标准数据集中都取得了较好的结果，但在其他数据集上结果不是很
【题目】：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。 注意：答案中不可以包含重复的三元组。 示例： //给定数组 nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4]， //满足要求的三元组集合为： [ [-1, 0, 1], [-1, -1, 2] ] 【解题代码】： /** * @param {number[]} nums * @return {number[][]}
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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。
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。
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。
今天我们学习第15题三数之和，这是一道中等题。像这样字符串的题目经常作为面试题来考察面试者算法能力和写代码能力，因此最好能手写出该题。下面我们看看这道题的题目描述。
不论是传统语言模型还是现在飞速发展大语言模型，当面对快速更新迭代的背景知识时都存在一定的局限性。知识图谱（KG）作为大模型的信息补充，可以帮助其更好地理解语言提升模型性能。今天给大家分享的这篇文章，「从知识图谱检索机制出发，分析传统知识图谱检索的局限性，提出了直接事实检索(DiFaR)框架」，实验结果表明，该方法大大优于传统知识图谱KG的pipeline检索方法。
自动识别句子中实体之间具有的某种语义关系。根据参与实体的多少可以分为二元关系抽取（两个实体）和多元关系抽取（三个及以上实体）。
👆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
知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding）目前在学习知识图谱（KG）中的知识表达上具有很强的能力。在以往的研究中，很多工作主要针对单个三元组（triplet）建模，然而对 KG 而言，三元组间的长链依赖信息在一些任务上也很重要。
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前几天分享了字节最喜欢考察的前 50 题，其中三数之和的考察频率甚至排在前 10，不得不学。
方法2.c=-(a+b): 确定了a和b，那就可以想两数之和一样，在map中寻找-(a+b)，减少一层循环，时间复杂度O(n^2)，空间复杂度O(n)。
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。
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