非线性 理论

【算法】【线性表】移除元素

1 题目 给你一个数组 nums 和一个值 val,你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素,并返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间,你必须仅使用 O(1) 额外空间并 原地 修改输入数组。 元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。 示例 1: 输入:nums ......
线性 算法 元素

机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法-14

目录1. SVM算法总结2. SMO算法 1. SVM算法总结 选择 核函数 以及对应的 超参数 为什么要选择核函数? 升维 将线性问题不可分问题 升维后转化成 线性可分的问题 核函数 有那些? linea gauss polinormail tanh 选择惩罚项系数C min ||w||2 + C ......
向量 线性 算法 机器 SVM-SMO

大数据hadoop理论面试题

1、列举几个hadoop生态圈的组件并做简要描述? (1)Zookeeper:是一个开源的分布式应用程序协调服务,基于zookeeper可以实现同步服务,配置维护,命名服务。 (2)Flume:一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。 (3)Hbase:是一个分布式的、面向列 ......
理论 数据 hadoop

线性映射与矩阵空间同构、线性映射的维数公式

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线性 矩阵 公式 空间

总结篇-SpringMVC理论知识总结

一、总结一 二、总结二 三、总结三 ......
SpringMVC 理论 知识

机器学习-线性分类-支持向量机SVM-软间隔-13

目录1. 总结 SVM2. 软间隔svm 1. 总结 SVM SVM算法的基础是感知器模型, 感知器模型 与 逻辑回归的不同之处? 逻辑回归 sigmoid(θx) 映射到 0-1之间给出预测概率 感知器分类 sign(θx) 输出θx的符号, +1 或者-1 给出x是属于正样本还是负样本 直接输出 ......
向量 线性 机器 SVM 13

代码随想录算法训练营第六天|哈希表理论基础,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

一、哈希表理论基础 学习: 1. 哈希法 当需要查询一个元素是否出现过,或者一个元素是否在集合里,首选哈希法 2. 实现哈希法的3种数据结构 数组:在哈希值个数比较小且范围可采用 集合:在哈希值个数或者范围较大时可采用 map:当既需要key,又要value时可采用 二、242.有效的字母异位词 题 ......
随想录 之和 训练营 数组 交集

欧拉线性筛

模板 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e8+10; int p[N]; bitset<N>vis; int n; void ola(){ int cnt=0; for(int i=2;i<=N;i++){ if(!v ......
线性

基扩张定理、矩阵秩不等式、线性空间的维数公式、直和等价命题

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不等式 等价 定理 矩阵 线性

数据结构 —— 线性表、栈、队列

一、算法复杂度 【2011】设 n 是描述问题规模的非负整数,下面的程序片段时间复杂度是() x = 2; while (x < n/2 ) x = 2*x; A O( log2(n) ) B O( n ) C O( nlog2(n) ) D O( n^2 ) 答案:A 解析: x = 2^i = ......
数据结构 队列 线性 结构 数据

css渐变背景,linear-gradient()线性渐变和radial-gradient()径向渐变

1.简单的线性渐变 .layout{ width: 100%; min-height: 100vh; background: linear-gradient(#FFE8E9,rgba(0,0,0,0) 200px); } 2.层叠多层的渐变(左右+上下+背景图) .layout{ width: 10 ......

数据结构与算法 第二章线性表(48课时课程笔记)Data Structure and Algorithms

2.1 线性表的类型定义 一个线性表是n个数据元素的有限序列。 (1)结构初始化 InitList(&L) 构造一个空的线性表L。 (2)销毁结构 DestroyList(&L) (3)引用型操作 (4) 修改型操作 一个算法举例: 假设有两个集合A和B分别用两个线性表LA和LB表示(即:线性表中的 ......
数据结构 课时 线性 算法 Algorithms

监控体系理论

1.监控系统的重要性 1. 无论是小公司,也会招聘专门的监控运维岗、或是对运维软件有一定的技术要求 2. 或者是大公司,假设北京总部有70个运维,里面可能有20个SRE高级运维,3个devops运维开发,3个监控运维(维护zabbix、prometheus)、剩下的就是桌面运维(维护硬件资产、发放笔 ......
体系 理论

世微 AP75XX 低压差线性稳压器 LDO 多种分装

产品描述 AP75XX 是一款采用 CMOS 技术的低压差线性稳压器。最高工作电压可达 24V,有几种固定输出电压值,输出范围为 2.8V~9.0V,具有较低的静态功耗,广泛用于各类音频、视频设备和通信等设备的供电。特点应用领域封装信息输出电压选型 注:(XX 代表输出电压)型号输出电压封装类型SO ......
稳压器 线性 低压 多种 LDO

【算法】【线性表】四数之和

1 题目 给一个包含n个数的整数数组S,在S中找到所有使得和为给定整数target的四元组(a, b, c, d)。 四元组(a, b, c, d)中,需要满足 a<=b<=c<=d,答案中不可以包含重复的四元组。 样例 1: 输入: numbers = [2,7,11,15] target = 3 ......
之和 线性 算法

机器学习-线性回归-SVM支持向量机算法-12

目录1. 铺垫 感知器算法模型2. SVM 算法思想3. 硬分割SVM总结 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)本身是一个二元分类算法,是对感知器算法模型的一种扩展。 1. 铺垫 感知器算法模型 什么是感知器算法模型? 感知器算法是最古老的分类算法之一,原理比较简单, ......
向量 线性 算法 机器 SVM

线性表

结构体 结构体基本概念:结构体属于用户自定义的数据类型,允许用户存储不同的类型。 结构体定义与使用: 语法: struct 结构体名{ 结构体成员列表 }; 通过结构体创建变量的三种方式: struct 结构体名 变量名 struct 结构体名 变量名= {成员1值,成员2值……} 定义结构体时顺便 ......
线性

[最优化方法笔记] 非线性规划 拉格朗日乘子法

1. 拉格朗日乘子法 拉格朗日乘子法 是一种 将约束优化问题 转化 为 无约束优化问题 的方法。其核心思想就是通过 拉格朗日乘子 将 含有 \(n\) 个变量和 \(m\) 个约束条件的带约束优化问题转换为含有 \(n + m\) 个变量的无约束优化问题。 对于如下约束优化问题: \[\begin{ ......
乘子 非线性 笔记 方法

kylin&CDH理论基础

Kylin&CDH理论基础 一、维度与度量 维度是观察数据的角度。比如电商的销售数据,可以从时间维度来观察,进一步细化时间和地区维度来观察。 度量是被聚合的统计值,也是聚合运算的结果。知道维度和度量,可以对数据模型上的所有字段进行分类,要么维度,要么度量,由此就出现了根据维度、度量做预计算的Cube ......
理论 基础 kylin amp CDH

机器学习-线性回归-逻辑回归-实战-09

1. 二分类 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[7]: import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LogisticRegress ......
线性 实战 逻辑 机器 09

机器学习-线性回归-softmax回归 做多分类-10

1. softmax回归 伯努利分布(0-1分布 二分类),我们采用Logistic回归(用sigmoid函数映射到 0-1之间 输出预测概率)建模。 那么我们应该如何处理多分类问题?(比如要进行邮件分类;预测病情属于哪一类等等)。对于这种多项式分布我们使用softmax回归建模。 什么是多项分布? ......
线性 机器 softmax 10

聊聊GLM基座模型的理论知识

概述 大模型有两个流程:预训练和推理。 预训练是在某种神经网络模型架构上,导入大规模语料数据,通过一系列的神经网络隐藏层的矩阵计算、微分计算等,输出权重,学习率,模型参数等超参数信息。 推理是在预训练的成果上,应用超参数文件,基于预训练结果,根据用户的输入信息,推理预测其行为。 GLM模型原理的理解 ......
基座 模型 理论 知识 GLM

机器学习-线性回归-逻辑回归-08

目录1. sigmoid函数2. 伯努利分布(0-1分布)3. 广义线性回归4. 逻辑回归 损失函数的推导5. 代码并绘图 1. sigmoid函数 逻辑回归 logitstic regression 本质是二分类 sigmoid函数 是将 (-无穷, +无穷)区间上的y 映射到 (0, 1) 之间 ......
线性 逻辑 机器 08

Python NumPy 线性代数

​ 1、矩阵和向量积 矩阵和向量积可以用 numpy.dot() 函数来计算。numpy.dot() 函数的两个参数分别是矩阵和向量。 1)矩阵积 矩阵积是两个矩阵相乘的结果。矩阵积的计算方法是将矩阵的每一行与另一个矩阵的每一列相乘,然后将各个相乘结果相加。 示例代码:Python NumPy 线性 ......
线性代数 代数 线性 Python NumPy

代码随想录算法训练营第三天 | 链表理论基础,203.移除链表元素,707.设计链表,206.反转链表

一、链表理论基础 学习: 1. 链表定义 线性表的一种存储方式,在逻辑上连续的数据在物理存储中可以不连续。 class ListNode { int val; ListNode next; ListNode() { } ListNode(int val) { this.val = val; this ......
随想录 训练营 随想 算法 元素

机器学习的里程碑:从基础理论到大语言模型的进步

在人工智能的迅猛发展中,大语言模型和传统机器学习是不同发展阶段下的产物。大语言模型,如广为人知的GPT系列和BERT,主要依赖于复杂的神经网络结构,它们能够处理和生成人类语言,为自然语言处理带来了革命性的变化。这些模型的发展标志着从简单的任务特定模型向更通用、更灵活的解决方案的转变。相比之下,传统机 ......
基础理论 里程碑 模型 机器 理论

线性探测法的查找函数 整型关键字的散列映射

一、 实验目的 掌握哈希表 二、 实验内容 实验题目 线性探测法的查找函数 整型关键字的散列映射 三、 设计文档 1. 2. 四、 源程序 1. Position Find( HashTable H, ElementType Key ) { int flag=0; Position p,q; p=H ......
线性 函数 关键字 关键

【算法】【线性表】最接近的三数之和

1 题目 给一个包含 n 个整数的数组 S, 找到和与给定整数 target 最接近的三元组,返回这三个数的和。 样例 1: 输入: numbers = [2,7,11,15] target = 3 输出: 20 解释:2+7+11=20 样例 2: 输入: numbers = [-1,2,1,-4 ......
之和 线性 算法

线性探测法的查找函数

#include <stdio.h> #define MAXTABLESIZE 100000 /* 允许开辟的最大散列表长度 */typedef int ElementType; /* 关键词类型用整型 */typedef int Index; /* 散列地址类型 */typedef Index P ......
线性 函数

【算法】【线性表】三数之和

1 题目 给出一个有 n 个整数的数组 S,在 S 中找到三个整数 a, b, c,找到所有使得 a + b + c = 0 的三元组。 在三元组 (a, b, c),要求 a≤b≤c。结果不能包含重复的三元组。数组可能包含重复元素,但同一个索引下标的元素不可重复使用 样例 1: 输入: numbe ......
之和 线性 算法
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