第三行,首先会对 a.x 进行查找,没有找到就会先赋值 undefined,即:{n: 1, x: undefined}。此时 a 和 b 都指向同一个对象。然后 a 变量又赋值成一个新的对象:{n: 2},最后把新的 a 赋值给 x(前面的 a. 已经被替换成了原来的 a 所指向的那个内存中的对象),x 就有值了,b 就变成了:
人工智能不但可以理解语音或图像,帮助医学诊断,还存在于人们生活的方方面面,机器学习可以理解为系统从原始数据中提取模式的能力。
在前面的文章中(js算法初窥02(排序算法02-归并、快速以及堆排)我们学习了如何用分治法来实现归并排序,那么动态规划跟分治法有点类似,但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题,最后组合它们的结果,而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题。 那么我还有一个疑问,前面讲了递归,那么递归呢?分治法和动态规划像是一种手段或者方法,而递归则是具体的做操作的工具或执行者。无论是分治法还是动态规划或者其他什么有趣的方法,都可以使用递归这种工具来“执行”代码。 用动态规划来解决问题主要分为三个步骤:1、定义
在前面的文章中(js算法初窥02(排序算法02-归并、快速以及堆排)我们学习了如何用分治法来实现归并排序,那么动态规划跟分治法有点类似,但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题,最后组合它们的结果,而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题。
这道题的思路是让一个字符串每个字符与另一个字符串的每一个字符相乘,该进位就进位,该补 0 就补 0,每一次相乘后将结果相加,加到最终就是相乘的结果。 若两个字符串任一为 0,则相乘结果就是 0,直接返回 0 即可。定义一个储存结果集的变量,按照题目要求是字符串,分别求出两个字符串的长度,对 num2 从右边开始遍历,因为右边是低位,定义一个可拼接的 StringBuffer 类型的变量,定义一个储存进位值的变量,i 向左移动是向高位移动,移动几位就要补几个零,读取每一个字符与 ‘0’ 作差得到整形的结果,这是因为 ASCII 码值的字符 ‘0’~‘9’ 是紧挨着的。 同样的,对 num1 从低位进行遍历,先获取字符对应的整形值,两整形相乘加上上一个进位,将结果对 10 求余,得出个位的值,十位的当进位处理,并将结果除以 10 取整,相当于只获取了十位的值,最后的进位是当新的一位处理,直接拼接即可,以上各种拼接后,数值大的在右边,而现实的数,数值大的在右边,所以需要进行一次反转,调用字符串相加的算法得出结果后加入结果集,最后返回最终结果集即可。 字符串相加的算法:思路是将其每个字符转换成整型相加得出结果再转换成字符串。首先获取传进来的两个字符串的长度,且定义一个保存进位的 add 变量,定义结果集,只要以上三个变量不为任一一个不为 0 都能进入循环,只要 num1 或者 num2 的长度不为 0 则进行取值。这里的 num1.charAt(i) - '0' 主要是利用字符 ‘0’ 到 ‘9’ 的 ASCII 码值是连续的,让其作差即可得到字符的本身的整型值。 取完值,两字符串相加再加上上一步的进位,对结果求余作为本次运算的结果,再对结果除以 10 获得进位的值,同步维护两个指针,最后要记得将答案反转一下,因为拼接字符串是从左到右拼接的,但是我们的数是从又到左数值越大的,返回最终答案,记得 toString 变成 String 类型。
大家周末好,本节将以制作九九乘法表为例,来巩固循环结构和判断结构的嵌套应用。下面先演示下最后的效果。
作为开发者,我们总是寻找机会来提高应用程序的性能。当涉及到网络应用时,我们主要在代码中进行这些改进。
注意: (1)multiply这个函数实现的是元素级别的相乘,也就是两个相乘的数元素各自相乘,而不是矩阵乘法,注意和tf.matmul区别。 (2)两个相乘的数必须有相同的数据类型,不然就会报错。
深度学习是关于数据的,我们需要将数据以矩阵或更高维向量的形式表示并对它们执行操作来训练我们的深度网络。所以更好地理解矩阵运算和线性代数将帮助您对深度学习算法的工作原理有更好的理解。这就是为什么线性代数可能是深度学习中最重要的数学分支。在这篇文章中,我将尝试对线性代数做一个简单的介绍。
可以使用如下算法来计算复数 a+bi 和 c+di 的积,且只需进行三次实数乘法:
回归分析最为关联分析中最长使用的一种手段,除了可以进行协变量的校正,还可以分析各种因素间的交互作用,比如SNP与表型,SNP与环境之间的交互。具体是如何实现的呢?
矩阵乘法的Strassen 这个算法就是在矩阵乘法中采用分治法,能够有效的提高算法的效率。 先来看看咱们在高等代数中学的普通矩阵的乘法 两个矩阵相乘 上边这种普通求解方法的复杂度为: O(n3)
前面的一系列文章跟大家分享了各种数据结构和算法的实现,本文将分享一些算法的设计技巧:分而治之、动态规划,使用这些技巧可以借算法来解决问题,提升自己解决问题的能力,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
其实有过经验的小伙伴都知道该怎么处理了,但是小编决定还是写一下避免刚入行的小伙伴们踩坑。
x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128的张量。
深度学习背后的核心有标量、向量、矩阵和张量这 4 种数据结构,可以通过使用这些数据结构,以编程的方式解决基本的线性代数问题
我开始是想算出来在去找零的个数,后来证实是不行的,一是到最后数字太多导致溢出了,而是超出了时间复杂度的限制。
注意:逻辑非也可以用于将一个值转化为与其对应的布尔值。而同时使用两个逻辑非操作符,实际上会模拟Boolean()转型函数的行为。其中,第一个逻辑非操作符会基于无论什么操作数返回一个布尔值,而第二个逻辑非操作则对该布尔值进行求反,于是就得到这个值真正对应的布尔值。
近来看见一些群里面多次出现讨论不用中间变量交换两个数怎么做。虽然这是很古老的问题,大家懂的也懂。但实际上,方法会有很多种,我们一起来看看
作为一个对线性代数一无所知的开发者,想快速对向量和矩阵进行一个了解和认识,那么本文就正好适合你。
本文解决的主要问题就是对函数进行求偏导,具体来说就是给出一些函数 ,这里的 是输入向量,我们需要计算出函数 关于 的偏导。我们之所以需要解决这一问题,是因为在特定情况下,神经网络的损失函数就是需要求导的函数 ,而训练集的数据和神经网络的权重就是输入 。比如SVM分类器,我们需要求解的就是损失函数关于权重 和偏置项 的偏导数,得到偏导数后我们才能据此来更新参数。同时,在之后我们将会了解到,梯度对于模型的可视化和可解释性也是十分重要的。
这个岗位最近已经越来越火,作为一个刚毕业没两年的小青年,职位规划与目标都是迷茫的。仅此记录一下日常点滴。
机器之心专栏 作者:七月 本文的目标读者是想快速掌握矩阵、向量求导法则的学习者,主要面向矩阵、向量求导在机器学习中的应用。因此,本教程而非一份严格的数学教材,而是希望帮助读者尽快熟悉相关的求导方法并在实践中应用。另外,本教程假定读者熟悉一元函数的求导。 本文公式太多,微信上展示会有一些问题。所以本文适合读者了解矩阵、向量求导,而详细地学习与分析请下载本文的PDF版。 PDF 下载地址:https://pan.baidu.com/s/1pKY9qht 所谓矩阵求导,本质上只不过是多元函数求导,仅仅是把把函数的
介绍 W3C设备方向规范允许开发者使用陀螺仪和加速计的数据。这个功能能被用来在现代浏览器里构筑虚拟现实和增强现实的体验。但是这处理原生数据的学习曲线对开发者来说有点大。 在本文中我们要分解并解释设备方
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
超标量(superscalar)架构是指在一颗处理器内核中实行了指令级并行的一类并行运算。这种技术能够在相同的CPU主频下实现更高的CPU吞吐率(throughput)。
表达式就是由数字、运算符、变量等可以求得数值,且有意义的排列所得到的组合,通俗来讲就是由数字、变量和运算符等所组成的式子。比如:1+1=2、100-100 = 0。 从上面的例子我们知道表达式都会有一个结果,返回给我们,我们就称为返回值
原题地址 image.png image.png 题解: image.png 不清楚参数是整数还是负数,我们先用变量保存 获取参数是绝对值 因为js中数组有内置的反转函数(reverse),我们将数字转为字符串在转为数组后进行反转,在转为字符串 转为字符串后我们将它与model变量相乘,如果原本的参数大于1就*1,如果原本参数就是小于1的负数就*-1 因为题目规定了反转好的数字有范围限制,我们来进行范围对比 **计算符号为求次幂,例如:2**31就是求2的31次幂 对比后返回计算结果
1.代码 public class HelloWorld{ //HelloWorld为类名必须和文件名相对 public static void main(String[] args){ //main为入口函数 System.out.println("hello world"); // System.out.println为打印 } } /* 一个文件可以有多个class,但是只能一个声明为public,而且public的这个类要跟文件名相同 */ 2.定义类
矩阵相信大家都知道,是线性代数中的知识,就是一系列数集。顾名思义,数字组成的矩形,例如:
在计算机科学中,二进制数是一种非常基础且重要的数据表示形式。理解二进制数的运算方法对于计算机编程和数据处理有着至关重要的意义。在这篇文章中,我们将深入探讨二进制数的运算方法,从基础知识到实际应用。
上一节我们对摩托车的场景进行了优化,添加了聚光灯及阴影等效果,这一节我们继续对摩托车场景进行优化,我们通过GUI来控制摩托车各个部位颜色的修改 先看下修改后的最终效果
一个数末尾的0是由2和5乘出来的,而1到2000里2多得是,主要看1到2000中有多少个5或5的n次方的倍数。 (1)统计5的倍数 2000/5=400,比如5、10、15、20、25等等。这些数,要么直接含了0,要么与2的倍数相乘会得到0,所以共有400个0。 (2)统计25的倍数 2000/25=80,比如25、50、75等等,这些数与4或4的倍数相乘,会得到两个0,但因为上一步中经加过一次0了,所以这里只能加80个0,而不是80 * 2 = 160个0。 (3)统计125的倍数: 2000/125=16,比如125、250、375等等,这些数与8或8的倍数相乘,会得到3个0。但是因为前两步算过两次了,这里只能再加一次。所以会增加16个0,而不是16 * 3 = 48个0。 (4)统计625的倍数 2000/625=3。这三个数分别数是625,1250和1875。这些数与16或16的倍数相乘,会得到4个0。但是前面已经计算过3次了,所以只会增加3个0,而不是3 * 4 = 12个 0。 (5)最后结果:400+80+16+3 = 499
1.二进制数的算术运算 二进制数的算术运算包括:加、减、乘、除四则运算,下面分别予以介绍。
本文目的是以大白话的方式介绍逻辑回归。我们先简要以公式的方式回顾什么是逻辑回归,如何训练。然后,我们用大白话的方式重新解释一次逻辑回归。最后,我们介绍逻辑回归和大脑的关系。是的,两者有关系。
引用:https://zhuanlan.zhihu.com/p/103167410
einsum函数是NumPy的中最有用的函数之一。由于其强大的表现力和智能循环,它在速度和内存效率方面通常可以超越我们常见的array函数。但缺点是,可能需要一段时间才能理解符号,有时需要尝试才能将其正确的应用于棘手的问题。
-多年互联网运维工作经验,曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维,曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台(功能如下): 1)整合了各个公有云API,自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机,连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
这是两个函数组合的反常积分。我们用这样一个例子来说明,就是一个人一天的进食和消化情况。
原文链接: 具体数学-第14课 - WeiYang Bloggodweiyang.com 牛顿级数 多项式函数的一般表示形式为: 也可以将其表示为下降阶乘幂的形式: 这种表示的好处是,求差分更
本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码,梳理了下深度学习一些概念,以及TensorFlow中的相关实现。
吴立德老师亲自讲解前馈神经网络和BP算法,让初学者对基础更加了解,对以后网络的改建和创新打下基础,值得好好学习!希望让很多关注的朋友学习更多的基础知识,打下牢固的基石,也非常感谢您们对我们计算机视觉战
大家应该很熟悉卡方检验,卡方检验作为非参数检验的一种主要应用大样本数据(样本量>40)。今天我们详细介绍R语言中卡方检验的实现与应用。
译者注:这恐怕是全网有关卡尔曼滤波最简单易懂的解释,如果你认真的读完本文,你将对卡尔曼滤波有一个更加清晰的认识,并且可以手推卡尔曼滤波。原文作者使用了漂亮的图片和颜色来阐明它的原理(读起来并不会因公式多而感到枯燥),所以请勇敢地读下去!
动态规划,英文:Dynamic Programming,简称DP,将问题分解为互相重叠的子问题,通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划,如果某一问题有很多重叠子问题,使用动态规划来解是比较有效的。
JavaScript设计之初只是为了补充Java的,在浏览器上做一些小的效果,并不是为了做大型复杂项目而开发的,js本身也是有很多缺陷的,关于为什么要用TS,小伙伴们可以瞅瞅这篇文章 :我们为什么要学习TypeScript ?
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