2.浏览器内核编译器开始编译代码（cpu只能处理二进制数据，需要将我们写的代码转成二进制）
对于如何算 n 的阶乘，只要你知道阶乘的定义，我想你都知道怎么算，但如果在面试中，面试官抛给你一道与阶乘相关，看似简单的算法题，你还真不一定能够给出优雅的答案！本文将分享几道与阶乘相关的案例，且难度递增。
创建与输入数组相等长度的新数组，作为直接寻址表。两数之和的期望是Target，将Target依次减输入数组的元素，得到的值和直接寻址表比较，如果寻址表存在这个值则返回；如果不存在这个值则将输入数组中的元素插入寻址表，再进行输入数组中的下一个元素。
小张是软件项目经理，他带领3个开发组。工期紧，今天都在加班呢。为鼓舞士气，小张打算给每个组发一袋核桃（据传言能补脑）。他的要求是：
总体思路：假设要求a,b两个数的最大公约数，先求a,b两数的因子，因子会求吧（如果不会看这里，用for循环遍历从1到a的数，如果能被a整除，即取余为0，则这个数为a的因子。如果会请自动省略这里，蟹蟹٩('ω')و）然后同理求b的因子，找到相同的部分再从中找出最大值，不仅思路麻烦，时间复杂度还高，至于代码不贴了，诶，可不是因为我不会，是因为我懒啦。
前端爱好者的聚集地 javascript的对象就是一个哈希表，为了学习真正的数据结构，我们还是有必要自己重新实现一下。 基本概念 哈希表（hash table ）是一种根据关键字直接访问内存存储位置的数据结构，通过哈希表，数据元素的存放位置和数据元素的关键字之间建立起某种对应关系，建立这种对应关系的函数称为哈希函数。 哈希表的构造方法 假设要存储的数据元素个数是n，设置一个长度为m(m > n)的连续存储单元，分别以每个数据元素的关键字Ki(0<=i<=n-1)为自变量，通过哈希函数hash(Ki)，把
什么是最大公约数呢？定义如下： 如果数 a 能被数 b 整除，a 就叫做 b 的倍数，b 就叫做 a 的约数。几个整数中公有的约数，叫做这几个数的公约数；其中最大的一个，叫做这几个数的最大公约数。
JS中的递归 我们来看一个阶乘的代码 function foo( n ){ if(n <= 1){ return 1; } return n * foo( n - 1 ); } foo(5); // 120 下面分析一下，代码运行过程中,执行上下文栈是怎么变化的 这个代码是在全局作用域中执行的，所以在foo函数得到执行之前，上下文栈中就已经被放入了一个全局上下文。之后执行一个函数，生成一个新的执行上下文时，JS引擎都会将新的上下文push到该栈中。如果函数执行完成，JS引擎会将对应的
JS中的递归我们来看一个阶乘的代码function foo( n ){ if(n <= 1){ return 1; } return n * foo( n - 1 );}foo(5); // 120下面分析一下，代码运行过程中,执行上下文栈是怎么变化的这个代码是在全局作用域中执行的，所以在foo函数得到执行之前，上下文栈中就已经被放入了一个全局上下文。之后执行一个函数，生成一个新的执行上下文时，JS引擎都会将新的上下文push到该栈中。如果函数执行完成，JS引擎会将对应的上下文从上下文栈中弹出
思路是，让起点基于圆心旋转 PI * 2 / count 度数的倍数，执行 count - 1 次，拿到所有的点。
题目链接：http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=4067 题意是有n本书，然后一个人很有钱，他要买m本
明天开启全国巡讲Python模式，连续8场20天讲课，外加路上来回大约16天，这个假期有的忙了。所以接下来的一段时间里不一定能像以前更新的那么频繁，我尽量。
聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小. 数据聚类算法可以分为结构性或者分散性,许多聚类算法在执行之前，需要指定从输入数据集中产生的分类个数。 1.分散式聚类算法，是一次性确定要产生的类别，这种算法也已应用于从下至上聚类算法。 2.结构性算法利用以前成功使用过的聚类器进行分类，而分散型算法则是一次确定所有分类。 结构性算法可以从上至下或者从下至上双向进行计算。从下至上算法从每个对象作为单独分类开始，不断融合其中相近的对象。而从上至下算法则是把所有对象作为一个整体分类，然后逐渐分小。 3.基于密度的聚类算法，是为了挖掘有任意形状特性的类别而发明的。此算法把一个类别视为数据集中大于某阈值的一个区域。DBSCAN和OPTICS是两个典型的算法。
1、multiply 例子： x1=[1,2,3];x2=[4,5,6] print multiply(x1,x2) 输出： [ 4 10 18] multiply函数得到的结果是对应位置上面的元素进行相乘。 2、std 标准方差 ,var 方差 例子： b=[1,3,5,6] print var(b) print power(std(b),2) ll=[[1,2,3,4,5,6],[3,4,5,6,7,8]] print var(ll[0]) print var(ll,0)#第二个参数为0，表示按列求
给定一个素数集合 S = { p[1],p[2],...,p[k] }，大于 1 且素因子都属于 S 的数我们成为丑数（Humble Numbers or Ugly Numbers），记第 n 大的丑数为 h[n]。 算法 １： 一种最容易想到的方法当然就是从 2 开始一个一个的判断一个数是否为丑数。这种方法的复杂度约为 O( k * h[n])，铁定超时（如果你这样做而没有超时，请跟 tenshi 联系） 算法 ２： 看来只有一个一个地主动生成丑数了 ： 我最早做这题的时候，用的是一种比较
题意：要求给方格染色，需要满足一些要求，要求形如 "区间 内被染色方块数量 " 或者 "区间 以外被染色方块数量 " 求染色的最小方块数量。
大家好，我是柒八九。这篇文章是我们算法探险系列的第三篇文章。是针对数据结构方面的第二篇。上一篇JS算法探险之整数中我们介绍了关于JS整数的一些基础知识和相关算法题。我们做一个简单的「前情回顾」。
机械臂轨迹规划是根据机械臂末端执行器的操作任务，在其初始位置、中间路径点和终止位置之间，采用多项式函数来逼近给定路径，它是机器人学的一个重要的研究内容。关于机械臂的轨迹规划可以分为关节空间的轨迹规划和操作空间轨迹规划。在操作空间的轨迹规划概念直观，但是需要进行大量的矩阵计算，并且操作空间的参数很难通过传感器直接获得，很难用于实时控制。在关节空间的轨迹规划能够根据设计要求适时调整机械臂各关节位置、角速度和角加速度，能够有效避免机构奇异性和机械臂冗余问题。因此，面向关节空间的轨迹规划得到广泛的应用。
计算图像的梯度是在进行图像处理时经常用到的方法，但是这玩意自己手写未免效率低而且容易出错。OpenCV里集成了相应的函数，只不过用的人好像并不多导致我找了半天才找到。姑且记一下以备日后使用。
知乎上有个讨论，说学数学的看不起搞深度学习的。曲直对错不论，他们看不起搞深度学习的原因很简单，因为从数学的角度看，深度学习仅仅是一个最优化问题而已。比如，被炒的很热的对抗式生成网络(GAN)，从数学看，基本原理很容易就能说明白，剩下的仅仅是需要计算资源去优化参数，是个体力活。 本文的目的就是尽可能简单地从数学角度解释清楚GAN的数学原理，看清它的庐山真面目。 01 从生成模型说起 机器学习的模型可分为生成模型和判别模型。 简单说说二者的区别，以二分类问题来讲，已知一个样本的特征为x，我们要去判断它的类别y(
两个数的和。给一个数组和目标 target，求数组中两个数的和为 target 的数的索引。
3 ++ — ~ ! – + & * () sizeof new delete castname_cast 单目操作符 右
在《单细胞天地》的交流群，看到有粉丝提问关于 FindMarkers与AverageExpression 两个函数的差异 ：
假设m为3，n为9，公式为：3 x 3 x 3 x 3 x 3 x 3 x 3 x 3 x 3 = 19683
数组是 JS 最常见的一种数据结构，咱们在开发中也经常用到,在这篇文章中,提供一些小技巧,帮助咱们提高开发效率。
📷 函数 函数定义：函数就是一段代码片段，用于完成某个特定的功能。 函数的优点是可以重复使用。 一、语法 function函数名(参数1,参数2,...){ statement return返回值 } // 调用函数，执行函数中的代码 let a =函数名(参数1,参数2,...) 二、代码实战 新建JS文件 25-function.js ，编写下方程序，运行看看效果吧。 //求两个数的和的函数定义 function add(a, b){ let sum = a + b retu
在 JS 这门语言的标准里，描述了一组可以用来操作数据值的操作符，其中包括 数学操作符、位操作符、关系操作符、相等操作符、布尔操作符、条件操作符以及ES7的指数操作符 等等，为什么叫操作符，因为它们都是符号构成。。。
众所周知，IT行业人员在求职时，如果拥有自己的技术博客和个人网站多少是可以加些分的，因为这也是IT人的技术证明之一。内容丰富的技术博客就不必多少了，往往技术博客大神市场上多是供不应求的，而且技术博客出彩主要是在内容经营上，至于博客本身直接到各大技术平台注册一个即可，当然有兴趣的朋友想要自建个人博客也不是很难，比如可以用非常流行的GitHub Pages进行搭建，最主要是可以免费。而个人网站是主要是用来展示信息，功能比博客系统要简单的多，搭建过程比博客系统也要容易的多，而且对运行环境的要求也特别简单，很多时候只要浏览器即可开发和运行。接下来我们就来搭建一个在线简历类型的个人网站作为案例进行讲解。喜欢这个模板的朋友也可以直接修改JSON文件的个人信息定制自己专属的简历网站。
1. var b=true;//定义布尔变量b，并赋值为true，js注释与C/C++完全相同，此处不详述
光流法实际是通过检测图像像素点的强度随时间的变化进而推断出物体移动速度及方向的方法。
选择（或复制）操作决定哪些个体可以进入下一代。这里采用轮盘赌法选择，这种方法比较容易实现。
ArkTS是HarmonyOS优选的主力应用开发语言。ArkTS围绕应用开发在TypeScript（简称TS）生态基础上做了进一步扩展，继承了TS的所有特性，是TS的超集。因此，在学习ArkTS语言之前，建议开发者具备TS语言开发能力。
js不需要像C语言一样显式的指定具体类型，如int，double等，统一使用var关键字声明变量。
时间过得很快，本节课已经到了Excel基础入门课程的最后一课，上节课我们给大家介绍了Excel常用的字符串/文本/日期函数，具体可回顾Excel基础入门——字符串/文本/日期函数详解（七），本节课我们准备给大家介绍Excel中常用的特殊函数，重点介绍substitute/sumproduct/sumproduct+countif函数的使用方法。
if-else简化写法 代码中若出现多层if-else嵌套，代码就会显得臃肿不堪，这时可采用替代方案来浓缩代码。 常规写法：(臃肿不堪) if(){ if(){ //…… } else{ //…… } } else{ //…… } 简化写法：(一行搞定) (a) && (b) || (c); 上述表达式含义：若条件a为true则执行表达式b，否则执行表达式c。 原本多行的if-else语句一行就可以搞定。 此外，该句式支持多层
在JS中，可能会定义非常多的相同代码或者功能相似的代码，这些代码可能需要大量重复使用。虽然for循环语句也能实现一些简单的操作，但是比较具有局限性，此时我们就可以使用JS中的函数。
LR主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式，以此进行分类。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
就是说，有一个生成随机数的函数 rand5，可能返回 1、2、3、4、5 这 5 个枚举值，其中每个值被返回的概率都是严格的 1/5，现在需要设计一个类似的随机数函数 rand7，可能返回 1、2、3、4、5、6、7 这几个枚举值，每个值被返回的概率都是严格的 1/7。
全局作用域 ：在script标签内，函数外的区域就是全局作用域，在全局作用内声明的变量叫做全局变量 。全局变量可以在任意地方访问。
在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数，此处的百分位是从小到大排列，只需用np.percentile即可……
数组：其实所谓的数组指的就是一组相关类型的变量集合，并且这些变量彼此之间没有任何的关联。存储区间连续，占用内存严重，数组有下标，查询数据快，但是增删比较慢；
假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的Softmax值就是：
如下是一个电影评分系统。某个用户没有看过某电影时，通过得到预测评分来判断是否推荐该电影给该用户。
JavaScript是一种依托于网页为宿主的脚本语言，JavaScript是一门非常强大的语言，尤其对于web端，用途广泛，好用，偏向于操作网页，可以操作网页中的任何一个元素，JavaScript的缺点是是不能操作数据库，所以制作动态网页时需要结合其他语言来完成。 初学者可能会误以为JavaScript和Java语言之间有关系，虽然他们名字很像，他们确实是没有关系的。Java是sun公司的，该公司在2010年10月24日被oracle收购，oracle不仅是数据库的名字，oracle也就是大名鼎鼎的甲骨文公
有两个01序列a b，先将a和b不进位相加得到c（例如010110 + 110101 = 120211）,再将c连续相同的数字用一个数字代替（例如1112200 = 120），将其表示成十进制数得到d，故（102>21 , 012<101, 021=21）,现在告诉你a，让你求b使得d尽量大。
贪心算法（英语：greedy algorithm），又称贪婪算法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。比如在旅行推销员问题中，如果旅行员每次都选择最近的城市，那这就是一种贪心算法。 贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解。简单地说，问题能够分解成子问题来解决，子问题的最优解能递推到最终问题的最优解。 贪心算法与动态规划的不同在于它对每个子问题的解决方案都做出选择，不能回退。动态规划则会保存以前的运算结果，并根据以前的结果对当前进行选择，有回退功能。 贪心法可以解决一些最优化问题，如：求图中的最小生成树、求哈夫曼编码……对于其他问题，贪心法一般不能得到我们所要求的答案。一旦一个问题可以通过贪心法来解决，那么贪心法一般是解决这个问题的最好办法。由于贪心法的高效性以及其所求得的答案比较接近最优结果，贪心法也可以用作辅助算法或者直接解决一些要求结果不特别精确的问题。在不同情况，选择最优的解，可能会导致辛普森悖论（Simpson’s Paradox），不一定出现最优的解。（摘自维基百科）
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