📷 📷 图解动态规划算法思想 📷 📷 📷 此时可以求得最小路径和为7, 通过上面例子我们可以得出：要求的（i,j)位置的最优解，我们只需要比较该位置上方（i,j-1)和左方（i-1,j)的最优解，取最小值再加上(i,j)当前位置对应的grid数组的值即可，这样我们就得到了递归公式 class Solution { public: int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) { int r = grid.size(); //二维数组
Description 在每天挤奶的时候，农民约翰的N头牛（1≤n≤50000）总是排成一列。有一天，约翰决定与他的牛们一起玩一个极限飞盘游戏。为了简单起见，他将从奶牛队列里面选一定范围内的奶牛来玩这个游戏。然而所有的牛对这个游戏都很感兴趣。农民约翰列出了Q份名单（1≤Q≤200000）和每个奶牛的高度（1≤高度≤1000000）。对于每一份名单，他想你帮助他确定在每份名单中高度最高的奶牛与高度最低的奶牛的高度差是多少。 Input 第一行为N(1≤N≤50000)和Q(1≤Q≤200000)；从第2行到
RMQ（rang minimun/maximun query，区间最佳查询）的主要思想是动态规划。
本文为《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》的读书笔记。 中文翻译参考
这题可以用线段树，也可以用Tarjan 的Sparse Table算法（参考刘汝佳训练指南197），这里我用了ST算法，还有要说明的是题目描述的数据范围是不准确的如果你数组开比50000大一点点的话是会RE的。
By CaesarChang 好久不见 有问题联系邮箱 root121toor@gmail.com
前文介绍了脏数据中缺失值数据分析|R-缺失值处理和异常值数据分析|R-异常值处理的常规处理方法，之后就可以对数据进行简单的描述性统计，方便我们对数据有一个整体的认识。
1\leq n,m\leq 10^5,-2\times 10^4\leq 每次加上的数和原序列的数 \leq 2\times 10^4。
在一个多元函数中，某点的梯度方向代表函数增加最快的方向，梯度下降的原理就是，找到损失函数下降最快的方向（与梯度方向相反），然后往这个方向走，最后达到损失函数的最小值，如下图，从高的红色点到达了低的蓝色点，梯度下降就是这样一个过程
我们可以通过从头查询一段超过一半的 2 的幂次的信息和从结尾开始的查询一段超过一半的 2 的幂次的信息，并且合并这两部分信息。
RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题是指：对于长度为n的数列A，回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n)，返回数列A中下标在i,j里的最小(大）值，也就是说，RMQ问题是指求区间最值的问题。
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For the daily milking, Farmer John’s N cows (1 ≤ N ≤ 50,000) always line up in the same order. One day Farmer John decides to organize a game of Ultimate Frisbee with some of the cows. To keep things simple, he will take a contiguous range of cows from the milking lineup to play the game. However, for all the cows to have fun they should not differ too much in height.
在下游分析前，最好是先对peak calling 后的ChIP-Seq数据进行质量评估。
太久不写代码了 第一次有空 做LeetCode周赛 不是 下标越界 就是 暴力超时
上一次盘的是有符号整数的相关函数实现，包括一些位运算、几个科学计算方法等等，这回盘一下计算检测溢出的几个方法，以及其中的区别。
环形缓冲区(ring buffer)，环形队列(ring queue) 多用于2个线程之间传递数据，是标准的先入先出(FIFO)模型。一般来说，对于多线程共享数据，需要使用mutex来同步，这样共享数据才不至于发生不可预测的修改/读取，然而，mutex的使用也带来了额外的系统开销，ring buffer/queue 的引入，就是为了有效地解决这个问题，因其特殊的结构及算法，可以用于2个线程中共享数据的同步，而且必须遵循1个线程push in，另一线程pull out的原则。
正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时，只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。
异常值（outlier）是指一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值，与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。
wrk是一个基于C语言编写的HTTP性能测试工具，由GitHub用户wg/wrk开发。它能够通过生成大量的HTTP请求，对服务器进行压力测试，并实时输出测试结果，包括请求速率、传输速率、连接数等关键性能指标。wrk的设计初衷是为了提供一个简单易用的性能测试工具，同时保证测试结果的准确性和可靠性。
Data.txt中，记事本应与.cpp文件放入同一文件目录下，然后再程序中读取记事本内数据进行香农编码。
大雄总结了一些让程序运行更快的方法，可以帮助我们从执行速度和内存使用等方面来优化C语言代码。
其实细想就可以发现，当我们在计算某行的状态值的时候，只会用到「上一行」的两个值:最小值和次小值。
当我们想要得到一个随机事件的概率分布时，如果没有足够的信息来完全确定其概率分布，那么最为保险的方法就是选择一个使得熵最大的分布。
变小,你的步伐也会变慢变小.所以最后的曲线在最小值附近的一小块区域里摆动.所以慢慢减少
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言： 描述性统计：（针对数值型） library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
demo代码：https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/saturating_forecasts
在之前的文章当中，我们介绍过了简单的朴素贝叶斯分类模型，介绍过最小二乘法，所以这期文章我们顺水推舟，来讲讲线性回归模型。
源自于业务上遇到的一个先将某个语句Prepare再Execute查询效率很低的问题，而将查询中的参数直接嵌入到SQL语句内并以文本形式执行，则执行反而变得很快。
变量选择是高维统计建模的重要组成部分。许多流行的变量选择方法，例如 LASSO，都存在偏差。带平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation,_SCAD_)正则项的回归问题或平滑剪切绝对偏差 (SCAD) 估计试图缓解这种偏差问题，同时还保留了稀疏性的连续惩罚。
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1、开始时每个样本各自作为一类； 2、规定某种度量作为样本间距及类与类之间的距离，并计算； 3、将距离最短的两个类聚为一个新类； 4、重复2-3，不断聚集最近的两个类，每次减少一个类，直到所有样本被聚为一类；
我们首先来看，什么是“树”？再完备的定义，都没有图直观。所以我在图中画了几棵“树”。你来看看，这些“树”都有什么特征？
分桶法是把一排数据或者是一个平面分成很多个桶，每个桶维护自己内部的信息。平方分割是把n个元素，按照每√n个分为一个桶的做法。
文章：RD-VIO: Robust Visual-Inertial Odometry for Mobile Augmented Reality in Dynamic Environments
α = d e c a y − r a t e e p o c h − n u m ∗ α 0 \alpha = decay-rate^{epoch-num}*\alpha_{0} α=decay−rateepoch−num∗α0 α = k e p o c h − n u m ∗ α 0 其 中 k 是 超 参 数 \alpha = \frac{k}{\sqrt{epoch-num}}*\alpha_{0}其中k是超参数 α=epoch−num k∗α0其中k是超参数 α = k t ∗ α 0 其 中 k 是 超 参 数 , t 表 示 m i n i − b a t c h 的 标 记 数 字 \alpha = \frac{k}{\sqrt{t}}*\alpha_{0}其中k是超参数,t表示mini-batch的标记数字 α=t k∗α0其中k是超参数,t表示mini−batch的标记数字
John 打算驾驶一辆汽车周游一个环形公路。公路上总共有 n 车站，每站都有若干升汽油（有的站可能油量为零），每升油可以让汽车行驶一千米。John 必须从某个车站出发，一直按顺时针（或逆时针）方向走遍所有的车站，并回到起点。在一开始的时候，汽车内油量为零，John 每到一个车站就把该站所有的油都带上（起点站亦是如此），行驶过程中不能出现没有油的情况。 任务：判断以每个车站为起点能否按条件成功周游一周。 可以输出TAK否则输出NIE
平衡树初阶——AVL平衡二叉查找树 一、什么是二叉树 1. 什么是树。 计算机科学里面的树本质是一个树状图。树首先是一个有向无环图，由根节点指向子结点。但是不严格的说，我们也研究无向树。所谓无向树就是将有向树的所有边看成无向边形成的树状图。树是一种递归的数据结构，所以我们研究树也是按照递归的方式去研究的。 2.什么是二叉树。 我们给出二叉树的递归定义如下： （1）空树是一个二叉树。 （2）单个节点是一个二叉树。 （3）如果一棵树中，以它的左右子节点为根形成的子树都是二叉树，那么这棵树本身也是二叉树。 二
平衡二叉树 <?php /** * description: 平衡二叉树 */ //结点 class Node { public $key; public $parent;
之前总是先上手一些比较高级的神经网络算法，CNN，RNN等。可是总觉得有些知识原理总是羁绊着我进一步理解。这才意识到基础的重要性。所以，就一点一点的从基础数学最小二乘法开始。这里用到的就是咱们小学或初
min(A)也会产生这个结果，因为'omitnan'是默认选项 使用“includes enan”标志返回NaN
第一自变量h与与第二自变量sex是等长的， 对应元素分别为同一人的身高和性别， tapply()函数分男女两组计算了身高平均值
一个序列 {a_i} 由 k 个长度为 n 的序列 {b_i} 拼接而成，支持 q 个操作：
本应该之前整理好的，又拖到现在，不管怎么样继续坚持看下去，从二章开始就越来越不好理解了
/* * Copyright (C) Igor Sysoev */ #include <ngx_config.h> #include <ngx_core.h> #include <ngx_http.h> /* * the single part format: * * "HTTP/1.0 206 Partial Content" CRLF * ... header ... * "Content-Type: image/jpeg" CRLF * "Content-Length: SIZ
遇到不知道的函数时，可以使用help 函数名来查看帮助 1 求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式，分别是： max(A)：返回一个行向量，向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。 [Y,U]=max(A)：返回行向量Y和U，Y向量记录A的每列的最大值，U向量记录每列最大值的行号。 max(A,[],dim)：dim取1或2。dim取1时，该函数和max(A)完全相同；dim取2时，该函数返回一个列向量，其第i个元素是A矩阵的第i行上的最大值。 求最小值的函数是min，其用法和max完全相同。
通过前导博文的学习，想必大家对于梯度下降也有所掌握了，其中在 【AI】浅谈梯度下降算法（实战篇） 博文中有粗略的提到过梯度下降的三大家族，本博文将结合代码实现来细细讲解；
如果我们手上有一个数值向量，怎么用R去获取这个向量的各个分位数值呢？我们来看个具体的例子
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