暴力求解也是容易理解的做法，简单来说，我们只要用两层循环枚举起点和终点，这样就尝试了所有的子序列，然后计算每个子序列的和，然后找到其中最大的即可，C语言代码如下：
最大连续子数列和一道很经典的算法问题，给定一个数列，其中可能有正数也可能有负数，我们的任务是找出其中连续的一个子数列（不允许空序列），使它们的和尽可能大。我们一起用多种方式，逐步优化解决这个问题。
小吴花了几天时间整理了一下学习「数据结构与算法」可以参考的书籍，希望能在学习的道路上帮到你,文末提供收集的PDF版。
久前微软 DMTK (分布式机器学习工具包)团队在 GitHub 上开源了性能超越其他 boosting 工具的 LightGBM 知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的 LightGBM？”问题，被评价为“速度惊人”，“非常有启发”，“支持分布式”，“代码清晰易懂”，“占用内存小”等。 GBDT ： GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合
在之前的 《客户端基本不用的算法系列：从 floodfill 到图的连通性》一文中，我们已经了解了在无向图中的割点和桥的定义。
提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法，提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。
之前一直在用LightGBM模型，但是它的原理并不是非常的了解，与之前讲过的XGB的区别也不甚清楚，所以今日一鼓作气，好好整明白这个运行的原理。总的来说，XGB和LGB都是GBDT的优化。
目录 C++调用C代码 解决调用失败问题 思考：那C代码能够被C程序调用吗 C代码既能被C++调用又能被C调用 C++调用C代码 一个C语言文件p.c #include <stdio.h> void print(int a,int b) { printf("这里调用的是C语言的函数:%d,%d\n",a,b); } 一个头文件p.h #ifndef _P_H #define _P_H void print(int a,int b); #endif C++文件调用C函数 #incl
在上一篇博客判断有向图是否有圈中从递归的角度简单感性的介绍了如何修改深度优先搜索来判断一个有向图是否有圈。事实上， 它的实质是利用了深度优先生成树（depth-first spanning tree）的性质。那么什么是深度优先生成树？顾名思义，这颗树由深度优先搜索而生成的，由于无向图与有向图的深度优先生成树有差别，下面将分别介绍。 一. 无向图的深度优先生成树 无向图的深度优先生成树的生成步骤： 深度优先搜索第一个被访问的顶点为该树的根结点。 对于顶点v，其相邻的边w如果未被访问，则边(v, w)为该树的树
事实上，当下标 i 可以被 n 整除时，那么有下标 n / i 也可以被 n 整除，因此我们只需要检查 [0, \sqrt(n)] 的范围。
如何在C++代码中调用写好的C接口？你可能会奇怪，C++不是兼容C吗？直接调用不就可以了，那么我们来测试一下，先看看C++如何调用C代码接口的。
LightGBM是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：
水仙花数，又称阿姆斯特朗数，是指一个三位数，其各位数字的立方和等于该数本身。例如，153是一个典型的水仙花数，因为1^3 + 5^3 + 3^3 = 153。
快速排序算法其实只做了两件事：寻找分割点（pivot）和交换数据。 所谓寻找分割点，既找到一个预计会在中间位置附近的点，当然尽量越接近中点越好。 所谓交换数据，就是把比这个分割点小的数据，最终都放在分割点左边，比它大的都放在右边。 设要排序的数组是A[left]……A[right]，首先任意选取一个数据（一般算法：使用随机数选取一个区间内的数。 文艺算法：取A[left]、A[right]和A[rand()]的中值。 二笔算法：选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
Don't cry because it is over, smile because it happened.
来源：数据科学与人工智能本文约4500字，建议阅读8分钟本文介绍了LightGBM的模型详解。 https://www.showmeai.tech/article-detail/195 之前 ShowMeAI 对强大的 boosting 模型工具 XGBoost 做了介绍 『XGBoost模型』详解，本篇我们来学习 GBDT模型 模型的另一个进化版本：LightGBM。 LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，
题目描述: git是一种分布式代码管理工具，git通过树的形式记录文件的更改历史，比如： base’<–base<–A<–A’ ^ | — B<–B’ 小米工程师常常需要寻找两个分支最近的分割点，即base.假设git 树是多叉树，请实现一个算法，计算git树上任意两点的最近分割点。
背景 决策树（Decision Tree）可以说是当下使用最为广泛的机器学习模型，任何一个刚刚学习人工智能或者数据挖掘的同学可能都接触过实现决策树的课程作业。 决策树的想法可以追溯到二十世纪60年代（Hunt's Algorithm），但是那个时候的计算机速度比现在慢好多个数量级，内存也很小，能做一些简单的方程求解就谢天谢地了。随着硬件计算能力的提升，也是到了90年代，决策树算法才真正逐渐走进更多的实践舞台。当时比较常见的决策树算法是ID3，C4.5和CART，这三个模型直到今天也被广发使用于各行各业。在我
【新智元导读】机器学习应用统计学习技术，自动识别数据集内的模式。这些技术可以用来作出准确性很高的预测。决策树是机器学习作预测的常见方法之一，本文以一个房屋资料数据集为示例，用可视化图阐释了如何建一个能够区分房屋地理位置的决策树模型。虽然原文发布已有一段时间，然而每次看来仍然震撼，强烈推荐：http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ 机器学习中，计算机常应用统计学习技术自动识别数据集内的模式。这些技术可以用来作出高度准确的预测。本文以
上次文摘菌给大家推荐了一个能让算法动起来的开源项目之后，有热心的读者给文摘菌推荐了另一个算法可视化的网站。文摘菌打开之后，立即被起画风所折服，所以决定探索一番。
存在问题： 小伙伴们都知道gcc -c -o 但是其中的过程和一些参数就不是太清楚了，往往编译出错不知道咋办？ 解决方案： 我们来简单普及一下，让大家不盲从请看以下 C语言的编译一般有三个步骤： 预编译： gcc -E -o a.e a.c 预编译a.c文件，生成的目标文件名为a.e 预编译就是将include包含的头文件内容替换到C文件中，同时删除代码中没用的注释 示例： //main.c #include <stdio.h> #include "sum.h" int main(){ int m =
1.引言 C++语言的创建初衷是“a better C”，但是这并不意味着C++中类似C语言的全局变量和函数所采用的编译和连接方式与C语言完全相同。作为一种欲与C兼容的语言，C++保留了一部分过程式语言的特点（被世人称为“不彻底地面向对象”），因而它可以定义不属于任何类的全局变量和函数。但是，C++毕竟是一种面向对象的程序设计语言，为了支持函数的重载，C++对全局函数的处理方式与C有明显的不同。 2.从标准头文件说起 某企业曾经给出如下的一道面试题： 为什么标准头文件都有类似以下的结构？ #if
LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，但它很多方面比 XGBoost 有着更为优秀的表现。官方给出的这个工具库模型的优势如下：
1 基本概念 集成学习的主要思路是先通过一定的规则生成多个学习器，再采用某种集成策略进行组合，最后综合判断输出最终结果。一般而言，通常所说的集成学习中的多个学习器都是同质的"弱学习器"。基于该弱学习器，通过样本集扰动、输入特征扰动、输出表示扰动、算法参数扰动等方式生成多个学习器，进行集成后获得一个精度较好的"强学习器"。 目前集成学习算法大多源于bagging、boosting、stacking三种思想。 2 bagging 一种提高分类模型的方法。 (1) 从训练集\(S\)中有放回的随机选取数据集\(
Java和C语言在4月的时候已经非常接近，但是本月C语言再次超越Java重回榜首， 上一次C语言成为第一名还是在2015年。
相信看到这篇文章的各位对XGBoost都不陌生，的确，XGBoost不仅是各大数据科学比赛的必杀武器，在实际工作中，XGBoost也在被各大公司广泛地使用。
大学期间，ACM队队员必须要学好的课程有： l C/C++两种语言 l 高等数学 l 线性代数 l 数据结构 l 离散数学 l 数据库原理 l 操作系统原理 l 计算机组成原理 l 人工智能 l 编译原理 l 算法设计与分析 除此之外，我希望你们能掌握一些其它的知识，因为知识都是相互联系，触类旁通的。
C++所谓的文件包含处理是指一个源文件可以将另外一 个源文件的全部内容包含进来，即将另外的文件包 含到本文件之中。
作为从事嵌入式软件开发十几年的程序员，来尝试着回答这个问题，嵌入式开发最基本的编程语言当属于C语言了，这门编程语言最大的特点是灵活高效，现在大学开设相关的编程课程已经非常多样化了，在十几年前的大学几乎大家接触到第一门编程语言都是C语言，所以C语言在国内还是有着非常深厚的土壤，在当时C语言几乎被当成万能语言来使用，但是在一些场景上的确不是C语言擅长的，特别是一些应用需求变化比较大的场景，再后来随着编程行业的演变，越来越多的高级编程语言开始走上历史舞台了，翻看编程语言的历史很多编程语言其实已经诞生了很多年了，只不过在诞生的时候并没有引起很多人的重视，就是还没有等到风口出现。
一类问题： 影响整体用户活跃度，的因素中有单次打开时长这一指标， 如何找到打开多久是比较好的阈值？
计算集合中第 k 大（小）的元素。就是 topK 相关系列的问题，但是选择算法只需要找到第 k 个就好。
开始学c的小伙伴 肯定对两个问题焦头烂额 如何选择编译器 到哪里去下载想要的编译器 下面就让小编来帮大家解决这两个问题 细心的小伙伴其实已经发现 咱们C语言网上就有大部分常用的编译器 在携带安全的下载
在人工智能领域，大模型有时会产生一个被称为“幻觉问题”的现象。在对话过程中，大模型可能会答非所问，生成与用户输入不符、与先前生成的内容矛盾或与已知世界知识不符的内容。这就是所谓的“幻觉问题”。
1 LightGBM原理 1.1 GBDT和 LightGBM对比 1.2 LightGBM 的动机 1.3 Xgboost 原理 1.4 LightGBM 优化 1.4.1 Histogram 算法 1.4.2 带深度限制的 Leaf-wise 的叶子生长策略 1.4.3 直方图加速 1.4.4 直接支持类别特征 1.4.5 LightGBM并行优化 1.5 其他注意 2 lightGBM代码 2.1 基础代码 2.2 模板代码 2.2.1 二分类 2.2.2 多分类 2.3 lightGBM 和 xgboost 的代码比较 2.3.1 划分训练集测试集 2.3.2 设置参数 2.3.3 模型训练 2.3.4 模型执行时间 2.3.5 模型测试 2.3.6 分类转换 2.3.7 准确率计算 2.3.8 roc_auc_score计算 3 lightGBM调参 3.1 参数 3.1 控制参数 3.2 核心参数 3.3 IO参数 3.2 调参 4 lightGBM案例 4.1 回归案例 4.1.1 代码 4.1.2 运行结果 4.2 [ICC竞赛] 精品旅行服务成单预测 4.2.1 业务需求 4.2.2 数据表格 4.2.3 lightGBM模型 5 lightGBM的坑 5.1 设置提前停止 5.2 自动处理类别特征 5.3 自动处理缺失值
万事开头难，自学C语言最大的困难在于遇到问题不知道如何解决，还有不知道学到什么程度才能找到工作，这是自学编程语言最大的障碍，学到中间不知道什么时候是个头，遇到问题没有解决的途径，这是自学过程中遇到的最大问题，但这种不能归结为自学中遇到的难题，应该准确来讲是学习编程都会遇到的问题，和具体学习什么编程语言并没有太直接的关系，学习任何编程语言都会存在这种疑惑。
上文中我们了解了一下XGBoost的原理，本文再来了解一下GBDT的另一个进化算法LightGBM，从原理上来说它和GBDT及XGBoost类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。
力扣(LeetCode)定期刷题，每期10道题，业务繁重的同志可以看看我分享的思路，不是最高效解决方案，只求互相提升。
最近忽然发现，自己shell 中的循环，似乎除了while read id 以外，忘得一干二净了。
如何理解这个贪字，新手习惯于找最好的编程语言，最好的入门书籍，代码最完善的入门资料，现在国内软件行业已经非常成熟了，国内的编程软件书籍质量已经得到了极大的提升，所以在选择编程语言的书籍的时候是可以有很多种选择了，有关C语言国内最原始的书籍当属于谭浩强的C语言编程，而且因为当时由于条件限制这本书在很多细节方面值得商榷，但积极意义还是要大于本身的缺陷，国内第一代的程序员几乎都是看着这本书学习编程的，历史意义显得更加积极一些。
本文主要讲述了如何快速学习C语言以及学习路线。作者强调了C语言的重要性，并给出了学习C语言的路线图。通过思考、记录总结和灵感、整理笔记等方法，可以更好地学习C语言。
看完一篇介绍文章后，第一个直觉就是这算法已经配得上工业级属性。日前看到微软已经公开了这一算法，而且已经发开python版本，本人觉得等hadoop+Spark这些平台配齐之后，就可以大规模宣传啦~如果R包一发我一定要第一时间学习并更新在本帖下~ 哈哈
解题思路：选择排序是指第一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小（大）元素，然后放到已排序的序列的末尾，，直到全部待排序的数据元素的个数为零。
这个漏洞可以追溯到很久.更准确来说,其实是人为产生的.由于我php学的不是很专业,所以我就拿c语言来举例了.php里面使用的是include命令,c语言使用的是#include预处理命令.作用是相似的. 我新建了两个文件,内容如图. wzc.h:
首先，作为extern是C/C++语言中表明函数和全局变量作用范围（可见性）的关键字，该关键字告诉编译器，其声明的函数和变量可以在本模块或其它模块中使用。 通常，在模块的头文件中对本模块提供给其它模块引用的函数和全局变量以关键字extern声明。例如，如果模块B欲引用该模块A中定义的全局变量和函数时只需包含模块A的头文件即可。这样，模块B中调用模块A中的函数时，在编译阶段，模块B虽然找不到该函数，但是并不会报错；它会在连接阶段中从模块A编译生成的目标代码中找到此函数 extern "C"是连接申明(link
算法工程师成长计划 近年来，算法行业异常火爆，算法工程师年薪一般20万～100 万。越来越多的人学习算法，甚至很多非专业的人也参加培训或者自学，想转到算法行业。尽管如此，算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需，算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能，而人工智能的核心是算法，算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说，算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师，万丈高楼平地起，尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习，或数据挖
从事嵌入式开发十几年，对于C语言这门编程语言还算熟悉。C语言的指针是灵魂这是毋容置疑的，因为指针的存在让C语言这门编程语言增加了非常多的灵性，但这其中必须要搞清楚的一个道理，语言的学习在于实践，实践的前提是理解但对于初学者来讲单纯意义上的理解概念也是十分困难的事情，真正能够让自己的编程知识学起来更加的顺畅需要理解的基础上实践，实践完了再回归升华理论，实践最快的方式就是在工作中做实际的项目，早期编程企业要求相对低一些，现在很多企业对于程序员都是要求有经验，所谓的经验就是项目实战。
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