输入在一行中给出序列中整数个数N(0<N≤1000),以及N个整数。数字间以空格分隔。
Given a binary search tree (BST) with duplicates, find all the mode(s) (the most frequently occurred element) in the given BST.
题目要求 Given the root of a tree, you are asked to find the most frequent subtree sum. The subtree sum of a node is defined as the sum of all the node values formed by the subtree rooted at that node (including the node itself). So what is the most frequent s
KNN算法,也称为K邻近算法,可以解决回归和分类问题,但解决分类问题才是它的优势。
最优合并问题 Description 给定k 个排好序的序列s1 , s2,……, sk , 用2 路合并算法将这k 个序列合并成一个序列。假设所采用的2 路合并算法合并2 个长度分别为m和n的序列需要m + n -1次比较。试设计一个算法确定合并这个序列的最优合并顺序,使所需的总比较次数最少。 为了进行比较,还需要确定合并这个序列的最差合并顺序,使所需的总比较次数最多。 对于给定的k个待合并序列,计算最多比较次数和最少比较次数合并方案。
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对这个问题的进一步扩展,比如说我不仅要求重复的数字,我还要计算出出现次数最多的数字呢?笔者写了一个方法,供大家参考:
1. K-近邻算法概述(k-Nearest Neighbor,KNN) K-近邻算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 优点:精度高、对异常数据不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围:数值型和标称型。 KNN工作原理是:存在一个样本数据集合(训练样本集),并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。
假设现在有一篇很长的文章,要从中提取出它的关键字,完全不人工干预,那么怎么做到呢?又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题,这是在数据挖掘,信息检索中经常遇到的问题,然而TF-IDF算法就可以解决。这两天因为要用到这个算法,就先学习了解一下。
首先,代码通过使用dir函数获取指定路径下所有以".bmp"结尾的文件,并存储在变量pictures中。
给定一个数组 A 和一些查询 Li,Ri, 求数组中第 Li 至第Ri个元素之和。
猴子数据分析训练营的第2关视频课程是《如何看懂数据?》,根据同学在训练营里的讨论,我对常见问题进行了整理和回答。
这是一个系列文章,主要分享python的使用建议和技巧,每次分享3点,希望你能有所收获。
我们可以枚举字符串中的每一个位置作为右端点,然后找到其最远的左端点的位置,满足该区间内除了出现次数最多的那一类字符之外,剩余的字符(即非最长重复字符)数量不超过 kk 个。
摘自: http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html
这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才
TF-IDF与余弦相似性应用之自动提取关键词 引言 这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题。有一篇很长的文章,要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase ext
k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数。最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
首先我们根据一个面试题来进入位图的理解 1. 面试题 给40亿个不重复的无符号整数,没排过序。给一个无符号整数,如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。
0x00 前言 回想自己最初学 Hadoop 的时候,初衷是写MapReduce程序,但是搭建单机环境折腾一周,搭建分布式环境折腾一周,跑个Demo解决一下Bug又一周过去了。最后都忘了自己是想学 MapReduce 的。 感觉自己虽然是搞Hadoop的,但是写MR比自己想的要少很多。初期是花了很多精力在安装以及集群的各种日常维护,熟悉Hive后就经常用Hive来解决问题,然后逐渐地各种任务过度到了Spark上,因此对MapReduce的重视就少了很多。 细想起来,MapReduce本身是很简洁易学的,因此
一、简介 决策树是一类常见的机器学习方法,以二分类任务为例,我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新数据进行分类,比如通过一组数据通过模型训练得到以下的决策树: 📷 二、理论 决策树学习的关键是如何选择最优划分属性,一般而言,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别,即结点的“纯度”越来越高。 1、信息熵 熵定义为信息的期望值,在明晰这个概念之前,我们必须知道信息的定义。如果待分类的事 务可能划分在多个分类之中,则符号的信息定义为 其中是当前样本集合D中第i类样本所占
百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台。在这里,你可以研究关键词搜索趋势、洞察网民需求变化、监测媒体舆情趋势、定位数字消费者特征;还可以从行业的角度,分析市场特点。
金庸武侠中描述一种武功招式的时候,经常会用到 “快、准、狠” 这3个字眼。同样,在计算机中我们衡量一种算法的执行效率的时候也会考量3个方面:“快、省、稳”。
大多数人都喜欢看电影,电影是如何分类呢?为了简化问题,假设所有的电影要么是爱情片,要么是动作片。如果我们已知一些电影的分类结果和电影中打斗镜头及亲吻镜头的次数,如下:
抛开移动的过程只看移动完成的结果。记图片左上角为顶点 (0, 0),正方形边长为 N,要使得两张图片有重叠,那么其中一张图片移到的某一点 (x, y) 一定与另外一张图片的顶点 (0, 0) 重合。
机器学习(三) ——k-近邻算法基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 k近邻算法(kNN),是监督学习的一种,主要用于分类,通过测量不同特征值之间的举例进行分类。 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 使用数据范围:数值型和标称型。 二、工作原理 1、原理 存在一个训练样本集,其中每个数据都存在标签,即可以知道数据的每个特征和其对于的分类结果。 现输入没有标签的数据,将新数据的每个特征值和样本集的数据对应特征进行比较,计算出距离最近的前k个数据(k
机器学习(三)——k-近邻算法基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 k近邻算法(kNN),是监督学习的一种,主要用于分类,通过测量不同特征值之间的举例进行分类。 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 使用数据范围:数值型和标称型。 二、工作原理 1、原理 存在一个训练样本集,其中每个数据都存在标签,即可以知道数据的每个特征和其对于的分类结果。 现输入没有标签的数据,将新数据的每个特征值和样本集的数据对应特征进行比较,计
相信认真阅读过本文,面对一些常见的算法复杂度分析,一定会游刃有余,轻松搞定。文章中举的例子,也尽量去贴近常见场景,难度递增。
**k-近邻算法(kNN),**它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说,我们只选择样本数据集中前 k个最相似的数据,这就是 k- 近邻算法中k的出处 , 通常k是不大于 20 的整数。 最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。
我们知道算法的执行效率,可以从它的时间复杂度来推算出一二。而典型的时间复杂度有哪些类型呢?
最近在学习cs231n,觉得有点困难,今天抽了一晚上时间来写这篇文章,作为总结。下面一起来看任务一的题目,由于篇幅长,故分成两部分,下节重点softmax!
刚好最近搞numpy的数据处理,还有各种格式的数据转换,发现使用各种库,其实都是在做各种数据的转换,挺有意思的。
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。
session 视图和 processlist 视图基本一样,只是把后台线程过滤掉。
这里写图片描述 如果一个词越常见,那么分母就越大,逆文档频率就越小越接近0。分母之所以要加1,是为了避免分母为0(即所有文档都不包含该词)。log表示对得到的值取对数。
一、概述 kNN算法,即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法,是最简单的机器学习算法,没有之一。 该算法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的
白云的小区有一个共用水壶,最大容量为 V 升,初始为空。 接下来每天,白云可以进行如下操作:
大家给差评的原因也很统一,电视剧对小说改编过多,原著党难以接受,再加上5毛钱特效和演员的尴尬演技,感觉是妥妥烂片无疑了。不妨再看看给好评的人都是些神马想法
描述性统计分析(Description Statistics)是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性统计分析分为集中趋势分析和离中趋势分析。
这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到? 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域,但是出乎意料的是,有一个非常简单的经典算法,可以给出令人相当满意的结果。它简单到都不需要高等数学,普通人只用10分钟就可以理解,这就是我今天想要介绍的TF-IDF算法。 让我们从一个实例开始讲起。假定现在有一篇长文《中国的蜜蜂养殖》,
通常使用QPS(Queries Per Second,每秒查询书)和TPS(Transactions Per Second)来查看数据库的效率。
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思路:求解问题时,总是选当前最好的选择,不从整体上考虑。因而选用贪心算法必须保证当前选的最好的必定是整体最好的。
这场周赛是美团和LeetCode合作举办的,整体的题目质量不错,难度梯度很好,当然题目也相对比较难。
对于这一问题,很多人都难以给出确切的回答,不知该如何计算 GPU 内存。因为查看 GPU 可以处理哪些 LLM 并不像查看模型大小那么容易,在推理期间(KV 缓存)模型会占用大量内存,例如,llama-2-7b 的序列长度为 1000,需要 1GB 的额外内存。不仅如此,模型在训练期间,KV 缓存、激活和量化都会占用大量内存。
LMS(Global Cache Service Process):这个进程负责完成GCS的大部分工作,它会维护GRD中数据块资源的信息,完成数据块在实例之间的传递工作,相关消息的发送和接收工作。每个数据库实例中会存在多个LMS进程,名称为LMS<x>,默认的LMS进程数量是根据节点的CPU数量计算出来的。
一面:现场面去的很早明显焦虑并问不到面经(50分钟) (1)自我介绍这里介绍完提到自己熟悉的知识,项目 (2)项目介绍项目中遇到的难点如何解决的 (3)集合框架库了解吗说下常用的我画了图说了HashMap HashTable ConcurrentHashMap底层实现,之间的联系和区别 (4)Java8对ConcurrentHashMap的改进 (5)问线程安全的HashMap (6)ArrayList和LInkedList哪一个计算size的速度快 为什么 分别适用什么场景 (7)线程间怎么保证共享数据
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