利用这n+1个空指针，令它们指向遍历二叉树时的前驱和后继，就是创建一棵线索二叉树以中序遍历为例这样一棵二叉树的中序遍历顺序是DBEAFCG如果我们把它看成一种线性结构，在这个遍历过程中，D空出来的两个指针可以指向它的前

连续天数的最高销售额)85.最大矩形187.重复的DNA序列209.长度最小的子数组238.除自身以外数组的乘积363.矩形区域不超过K的最大数值和396.旋转函数53.最大子数组和(LCR161连续天数的最高销售额)线性

已经进入大模微调的时代，但是学习pytorch，对后续学习rasa框架有一定帮助吧。x_train=np.array([[3.3],[4.4],[5.5],[6.71],[6.93],[4.168],[9.779],[6.182],[7.59],[2.167],[7.042],[10.791],[5.313],[7.997],[3.1]],dtype=np.float32)y_train=np.a

数学基础：深度学习和自然语言处理等领域需要一定的数学基础，包括线性代数、微积分和概率统计。

一方面，研究人员运用严谨的数学理论来构建和分析深度学习模型，如线性代数、概

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约束目录有定界的线性约束Add()/AddLinearConstraint()绝对值约束AddAbsEquality()互不相等约束AddAllDifferent()限制变量取值AddAllowedAssignments

在混合整数线性规划问题中，我们往往会通过添加约束来限制问题的可行空间，但是约束的添加对模型求解会产生多方面的影响，这取决于具体的问题和模型类型，以下是一些可能造成的影响：约束不起作用，即新增的约束对当前问题的解空间并不特别的改变

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参考文献：全国青少年信息学竞赛培训教材——复赛（陈合力游光辉编著）一、概念在多阶段决策的问题中，各阶段采取的决策，一般俩说是与空间或者时间相关的。决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移，一个决策序列就是在变化的状态中产生出来，故有动态的含义。我们称这种解决多阶段决策最优化的过程称为动态规划方法。例如在一个m*n的迷宫中，从左下角走到右上角可以看到，状态A和状态B应当属于同一个阶段。T可以从A走来

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数据集划分子集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。

它更关注统计量服从什么分布、假设检验是否显著、模型拟合是否合理等问题。方法：机器学习通常使用训练数据来训练模型，然后通过测试数据来评估模型的性能。在训练过程

机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络，其拟合能力最好

下面是SVM从底层到高层的详细讲解：线性SVM线性SVM专注于在

模型在这⾥的参数被称为超参数，即控制模型训练/拟合过程的参数。如果我们⽤SGD训练线性回归，模型的参数是斜率和偏差，超参数是学习率。你会发现我在本章和本书中交替使⽤

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TASSEL5命令行模式运行方法1.典型的MLM（混合线性模型）分析管道命令如下：perlrun_pipeline.pl-fork1-hgenotype.hmp-filterAlign-filterAlignMinFreq0.05

摘要基于transformer的SSL方法在ImageNet线性检测任务上取得了最先进的性能，其关键原因在于使用了基于对比学习方法训练单尺度Transformer架构。

具体改进有：发现在半监督学习（无监督预训练+有监督微调）中，对于较大的模型只需采用少量有标签数据就可实现良好的结果证明了SimCLR中用于半监督学习的卷积层之后非线性变换（投影头）的重要性。

一、线性设计线性脚本设计方式是以脚本的方式体现测试用例，是一种非结构化的编码方式，多数采用录制+回放的方式，测试工程师通过录制+回访的访问对被测系统进行自动化测试，录制的脚本会产生某些冗余的代码内容或函数及脚本

这种“你有证据吗”的谬论是将证明无害的证据与缺乏证据证明有害混为一谈，在非线性情况下，简单的“有害”或“有益”的陈述都会失灵：关键在于剂量。

写作之难，在于把网状的思考，用树状结构，体现在线性展开的语句里。-----（美）史蒂芬.平克001成功标题的特点-------引发共鸣、制造悬念、引起争议、颠覆认知002如何写好标题呢？

日期：2024.2.12-2024.2.18本周工作：1.了解Mamba1.1MambaMamba模型是一个创新的线性时间序列建模方法，巧妙地结合了递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的特点，

深度学习中的loss骤降可能出现在训练过程中，这通常是因为模型在训练中逐渐找到了数据的分布规律，并开始更好地拟合数据。

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier

无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。

1960年代，人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性，指出了感知机不能解决非线性问题，这极大影响

我们通过一个神经网络来拟合这么个关系，即需要用数据去训练一个神经网络模型（成单概率模型），我们可以使用MLP来实现，MLP是一个多层感知器，能够轻松的模拟输入（坐席说的话）和输出（成单）之间的非线性关系

5-1Soft-MarginSVMasRegularizedModel前面几篇：机器学习技法笔记1：线性SVM机器学习技法笔记2：SVM的对偶形式机器学习技法笔记3：KernelSVM机器学习技法笔记4

大模型的性能提升大部分时候遵循幂律缩放法则，即模型性能线性增长，其所需的资源需要成倍增长，如

2.支持更多的图表类型和格式，如条形图、散点图、气泡图等，用户可以根据需求选择合适的图表类型。3.提供了更加智能化的绘图功能，如自动布局、自动样式等，可以大大提高绘图效率。

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33566原文出处：拓端数据部落公众号生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。近年来，GAN一直是研究的热门话题。Facebook的AI研究总监YannLeCun称对抗训练是“过去10年中最有趣的机器学习领域

二、基础数据结构1、线性数据结构数组、栈、队列、双端队列、链表这类数据结构都是保存数据的容器，数据项之间的顺序由添加或删除时的顺序决定，数据项一旦被添加，其相对于前后元素就会一直保持位置不变，诸如此类的数据结构被称为线性数据结构

数据结构学习，图（基础篇）前言：前面我们把树的知识全部学完了，今天我们学习图，如果不算算法，图是是我们最后一种要学的“数据结构”，图是一种非线性数据结构，它比树状结构更复杂，前面我们学习的知识都是一对一或者一对多的关系

目录集合源码详解一、常见数据结构讲解1.线性数据结构1.1数组1.2队列1.3链表1.3.1单向链表1.3.2双向链表1.4栈2.非线性数据结构2.1树2.2二叉树2.2.1概念介绍2.2.2遍历操作2.2.3

chapter22.4线性相关和生成子空间一组向量的生成子空间：原始向量线性组合后能到达的点的所组成的空间的集合列向量的冗余称为线性相关，列向量线性相关的方阵称为奇异矩阵。

本文主要参考的视频教程如下：8小时学完线代【中国大学MOOC*小元老师】线性代数速学_哔哩哔哩_bilibili另外这个视频可以作为补充：【考研数学线性代数基础课】—全集_哔哩哔哩_bilibili行列式的概念和定义一般会由方程组来引出行列式比如一个二阶行列式二阶行列式的计算就是主对角线的乘积减去副对角线的乘积

度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch

文章目录前言1、折线图（1）调整折线图：线条颜色和风格（2）调整折线图：坐标轴范围（3）折线图标签（4）额外内容：Matplotlib的坑2、散点图（1）使用plt.plot绘制散点图（2）使用plt.scatter

博主简介：努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页：@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人，不是不落泪的人，而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合，从而加深自己对知识的理解，也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达

非线性电阻电容电感（RCD）负载是一种常见的电子元件，广泛应用于各种电子设备中。它的主要作用是限制电流的快速变化，保护电路中的其他元件不受过大的电压或电流冲击。

此函数内置了很多参数，比如可以通过lowe.pancel或者upper.panel的自带方法在上下半区显示：颜色热图，相关性系数，散点图，bar图等等。

通常，相关性的计算采用的是Pearson相关系数，它度量线性关系的强度和方向

时间复杂度衡量执行时间随着输入规模来增长常见时间复杂度包括：常数时间o（1）线性时间o（n).....一般完美关注的是最坏时间复杂度，用O（f(n)）表示一般1秒可以跑2e8，我们要尽可能规模来1e8以内空间复杂度所需存储空间随着输入规模使用额外存储空间大小来确定空间复杂度常见空间和时间一样表达基本操作可以是算术运算

以下是一些主要的分类方式及相应的代表性算法：1.按照学习类型-**监督学习**：-线性回归（LinearRegression）-逻辑回归（LogisticRegression）-决策树（DecisionTree

1.图像缩放1.1简介图像缩放是指通过增加或减少像素来改变图像尺寸的过程，是图像处理中常见的操作。图像缩放会涉及效率和图像质量之间的权衡。图像放大（也称为上采样或插值）的主要目的是放大原图像，以便在更高分辨率的显示设备上显示。但是，放大图像并不能带来更多信息，因此图像质量会不可避免地受到影响。图像缩小（也称为下采样）的主要目的是减小图像尺寸，以便更有效地存储或传输。缩小图像可以保留更多信息，但图像