梯度 算法 深度

字符串哈希算法

问题描述 考虑 1044. 最长重复子串 (Hard),本题思路并不难,可以使用二分答案来解决,假设答案为 mid,那么长度大于 mid 的子串在 s 中只会出现一次,否则至少出现两次。 因此只需要考虑子串在 s 中的出现次数即可,比较直接的想法是使用 key 为 string 的 unordere ......
字符串 算法 字符

代码随想录算法训练营第六天| 454.四数相加II 383. 赎金信 15. 三数之和 18. 四数之和

454.四数相加II 1,难点: 1,多个数组之间,会有重复出现的数组,如果单用multiset也是会出错的 2,如果用mutliset,在使用 distance 找出来 equal_range的值的时候,也是会出现奇怪的错误的 2,正确思路 1,把重复出现的节点,次数 存放到map种,然后进行遍历 ......
之和 随想录 训练营 随想 算法

深度学习应用篇-推荐系统[12]:经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比

# 深度学习应用篇-推荐系统[12]:经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比 # 1.DeepFM模型 ## 1.1.模型简介 CTR预估是目前推荐系统的核心技术,其目标是预估用户点击推荐内容的概率。DeepFM模型包含FM和DNN两部分,FM模型可以抽取low-or ......
模型 深度 策略 经典 DeepFM

深度学习应用篇-推荐系统[11]:推荐系统的组成、场景转化指标(pv点击率,uv点击率,曝光点击率)、用户数据指标等评价指标详解

深度学习应用篇-推荐系统[11]:推荐系统的组成、场景转化指标(pv点击率,uv点击率,曝光点击率)、用户数据指标等评价指标详解 ......
点击率 指标 系统 深度 场景

ChatGPT之问艺道:如何借助神级算法Prompt,让你轻松get到更高质量答案?

> 摘要:本文由葡萄城技术团队编写,文章的内容借鉴于Ibrahim John的《The Art of Asking ChatGPT》(向ChatGPT提问的艺术)。 # 前言 当今,ChatGPT赢得越来越多人的青睐,人们通过它输入问题并获取答案。但除了简单的一问一答以外,ChatGPT还有许多隐藏 ......
算法 高质量 答案 ChatGPT Prompt

什么是 GNSS 杠杆臂,它在 GNSS/INS 传感器融合算法中有什么作用?

https://base.xsens.com/s/article/The-GNSS-lever-arm-antenna-offset-and-its-role-in-the-GNSS-INS-sensor-fusion-algorithm?language=en_US GNSS 杠杆臂设置考虑了 M ......
杠杆 GNSS 传感器 算法 作用

代码随想录算法训练营第32天 | ● 122.买卖股票的最佳时机II ● 55. 跳跃游戏 ● 45.跳跃游戏II - 第8章 回溯算法part02

第八章 贪心算法 part02 ● 122.买卖股票的最佳时机II ● 55. 跳跃游戏 ● 45.跳跃游戏II 详细布置 122.买卖股票的最佳时机II 本题解法很巧妙,大家可以看题思考一下,在看题解。 https://programmercarl.com/0122.%E4%B9%B0%E5%8D ......
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代码随想录算法训练营第35天 | ● 860.柠檬水找零 ● 406.根据身高重建队列 ● 452. 用最少数量的箭引爆气球 - 第8章 回溯算法part04

第八章 贪心算法 part04 ● 860.柠檬水找零 ● 406.根据身高重建队列 ● 452. 用最少数量的箭引爆气球 详细布置 860.柠檬水找零 本题看上好像挺难,其实挺简单的,大家先尝试自己做一做。 https://programmercarl.com/0860.%E6%9F%A0%E6% ......
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代码随想录算法训练营第34天 | ● 1005.K次取反后最大化的数组和 ● 134. 加油站 ● 135. 分发糖果 - 第8章 回溯算法part03

第八章 贪心算法 part03 ● 1005.K次取反后最大化的数组和 ● 134. 加油站 ● 135. 分发糖果 详细布置 1005.K次取反后最大化的数组和 本题简单一些,估计大家不用想着贪心 ,用自己直觉也会有思路。 https://programmercarl.com/1005.K%E6% ......
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代码随想录算法训练营第30天 | ● 332.重新安排行程 ● 51. N皇后 ● 37. 解数独 ● 总结 - 第7章 回溯算法part06

第七章 回溯算法part06 ● 332.重新安排行程 ● 51. N皇后 ● 37. 解数独 ● 总结 详细布置 今天这三道题都非常难,那么这么难的题,为啥一天做三道? 因为 一刷 也不求大家能把这么难的问题解决,所以 大家一刷的时候,就了解一下题目的要求,了解一下解题思路,不求能直接写出代码,先 ......
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代码随想录算法训练营第31天 | ● 理论基础 ● 455.分发饼干 ● 376. 摆动序列 ● 53. 最大子序和 - 第7章 回溯算法part01

第八章 贪心算法 part01 ● 理论基础 ● 455.分发饼干 ● 376. 摆动序列 ● 53. 最大子序和 贪心算法其实就是没有什么规律可言,所以大家了解贪心算法 就了解它没有规律的本质就够了。 不用花心思去研究其规律, 没有思路就立刻看题解。 基本贪心的题目 有两个极端,要不就是特简单,要 ......
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代码随想录算法训练营第27天 | ● 93.复原IP地址 ● 78.子集 ● 90.子集II - 第7章 回溯算法part04

28 第七章 回溯算法 ● 93.复原IP地址 ● 78.子集 ● 90.子集II 详细布置 93.复原IP地址 本期本来是很有难度的,不过 大家做完 分割回文串 之后,本题就容易很多了 题目链接/文章讲解:https://programmercarl.com/0093.%E5%A4%8D%E5%8 ......
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代码随想录算法训练营第26天 | ● 39. 组合总和 ● 40.组合总和II ● 131.分割回文串 - 第7章 回溯算法part03

第七章 回溯算法part03 ● 39. 组合总和 ● 40.组合总和II ● 131.分割回文串 详细布置 39. 组合总和 本题是 集合里元素可以用无数次,那么和组合问题的差别 其实仅在于 startIndex上的控制 题目链接/文章讲解:https://programmercarl.com/0 ......
总和 算法 随想录 回文 训练营

代码随想录算法训练营第28天 | * 491.递增子序列 * 46.全排列 * 47.全排列 II - 第7章 回溯算法part05

第七章 回溯算法part05 * 491.递增子序列 * 46.全排列 * 47.全排列 II 详细布置 491.递增子序列 本题和大家刚做过的 90.子集II 非常像,但又很不一样,很容易掉坑里。 https://programmercarl.com/0491.%E9%80%92%E5%A2%9E ......
算法 随想录 训练营 序列 随想

代码随想录算法训练营第24天 | ● 理论基础 ● 77. 组合 - 第7章 回溯算法part01

第七章 回溯算法part01 今日内容: ● 理论基础 ● 77. 组合 详细布置 理论基础 其实在讲解二叉树的时候,就给大家介绍过回溯,这次正式开启回溯算法,大家可以先看视频,对回溯算法有一个整体的了解。 题目链接/文章讲解:https://programmercarl.com/%E5%9B%9E ......
算法 随想录 训练营 随想 理论

代码随想录算法训练营第25天 | ● 216.组合总和III ● 17.电话号码的字母组合 - 第7章 回溯算法part02

第七章 回溯算法part02 今日内容: ● 216.组合总和III ● 17.电话号码的字母组合 详细布置 216.组合总和III 如果把 组合问题理解了,本题就容易一些了。 题目链接/文章讲解:https://programmercarl.com/0216.%E7%BB%84%E5%90%88% ......
算法 随想录 训练营 总和 随想

小灰灰深度学习day9——多线程读取小批量数据(这里运行的时候报错了,目前还不会解决,待更新……)

在这里先把代码放上来 import torch import time import numpy as np import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l imp ......
线程 深度 时候 数据 day9

算法题:冒泡排序

function bubbleSort($arr) { $len = count($arr); // 获取要排序数组的长度 for ($i = 0; $i < $len; $i++) { // 外层循环遍历整个数组 for ($j = 0; $j < $len - $i - 1; $j++) { / ......
算法

代码随想录算法训练营第五天| 242.有效的字母异位词 , 349. 两个数组的交集 , 202. 快乐数 , 1. 两数之和

242.有效的字母异位词 繁冗版: 1,思路: 先建立两个map,对应两个字符串对应的字符,同时对他们进行计数,如果这两个数字相等,那么就是相等 2,代码 1 bool isAnagram_complicate(string s, string t) 2 { 3 unordered_map<char ......
随想录 之和 训练营 数组 交集

随机森林RandomForest&梯度提升决策树GBDT

模型亮点 随机森林,初始测试集上评分为0.53,调参后测试集上评分为0.85 梯度提升决策树,初始测试集上评分为0.56,调参后测试集上评分为0.88 以下为模型具体实现 Step1.数据读取 import pandas as pd df=pd.read_csv('bankpep.csv',inde ......
梯度 RandomForest 森林 GBDT amp

恺撒密码 && IDA识别算法

# **恺撒密码 && IDA识别算法** ## 恺撒密码原理 恺撒密码,又称恺撒加密、恺撒变换、变换加密。它是一种替换加密的技术。 * 明文中的所有字母都在**字母表**上向后(或向前) 按照一个固定数目进行偏移后被替换成**密文** * 当偏移量为3时,所有的字母A会被替换成D, 字母B会被替换 ......
算法 amp 密码 IDA

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (39)-- 算法导论5.4 3题

# 三、在生日悖论的分析中,要求各人生日彼此独立是否很重要?或者,是否只要两两成对独立就足够了?证明你的答案。 ## 文心一言: 在生日悖论的分析中,要求各人生日彼此独立是非常重要的。这是因为,如果各人生日不是独立的,而是存在一定的相关性,那么就会影响到概率的计算,从而影响到生日悖论的分析结果。 具 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

RC4算法原理 && IDA识别RC4算法

# RC4算法原理 && IDA识别RC4算法 ## RC4简介 && 对称密码介绍 在密码学中,RC4是一种流加密算法,密钥长度可变。加解密使用相同的密钥,隶属于对称加密算法。 - 流密码属于对称密码算法一种,基本特征是加解密双方使用一串与明文长度相同的密钥流,与明文流组合来进行加解密密钥流通常是 ......
算法 RC4 amp 原理 RC

深度学习降噪专题课:总结

大家好,本课是本次专题课的最后一节课,给出了未来的研究改进方向,谢谢! 加QQ群,获得相关资料,与群主交流讨论:106047770 本系列文章为线上课程的复盘,每上完一节课就会同步发布对应的文章 本课程系列文章可进入合集查看: [深度学习降噪专题课系列文章合集](https://www.cnblog ......
深度 专题

算法题总结-模式匹配

原题 https://www.nowcoder.com/practice/184edec193864f0985ad2684fbc86841?tpId=37&tqId=21243&rp=1&ru=/exam/oj/ta&qru=/exam/oj/ta&sourceUrl=%2Fexam%2Foj%2F ......
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人民日报:天翼云持续拓展云网基础设施覆盖广度和深度

5月31日,由人民日报文化传媒有限公司主办的2023数字经济论坛在北京举行,本次论坛主题为“发展数字经济,共建数字中国”。人民日报社副总编辑徐立京、中国国际经济交流中心副理事长王一鸣、科学技术部高技术研究发展中心主任张洪刚、工业和信息化部信息技术发展司一级巡视员王建伟、中央网信办数据与技术保障中心主... ......
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【技术积累】算法中的回溯算法【一】

博客推行版本更新,成果积累制度,已经写过的博客还会再次更新,不断地琢磨,高质量高数量都是要追求的,工匠精神是学习必不可少的精神。因此,大家有何建议欢迎在评论区踊跃发言,你们的支持是我最大的动力,你们敢投,我就敢肝 ......
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算法题:求解斐波那契数列

概念: 斐波那契数列是指以0, 1开始,之后每一项都等于前两项之和的数列, 即:0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144……以此类推。 这个数列最早是由13世纪意大利数学家斐波那契提出的,并在数学、自然科学和计算机科学等领域有着广泛的应用。 题目: 若 ......
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Python:深度学习杂草识别 Untitled3.ipynb

import osimport pandas as pdfrom torch.utils.data import Datasetfrom torch.utils.data import DataLoaderimport cv2 as cvimport numpy as np# from sklear ......
杂草 Untitled3 深度 Untitled Python

深度可分离卷积

深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)是一种在卷积神经网络中常用的卷积操作,它可以有效地减少计算量和模型参数的数量,从而提高模型的效率和速度。 传统的卷积操作是在输入特征图的每个通道上进行的,使用一组卷积核对每个通道进行卷积计算。而深度可分离卷积将卷积操作分 ......
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