相信能够帮助初学者快速入门深度学习，帮助求职者全面了解算法知识点。1、什么是参数初始化？初始化参数指的是在网络模型训练之前，对各个节点的权重和偏置进行初始化赋值的过程。在深度学习中

14天阅读挑战赛努力是为了不平庸~算法知识点动态规划算法的基本要素（1）子问题重叠性质每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题被反复计算多次，这种性质称为子问题重叠性质。

14天阅读挑战赛算法知识点采用广度优先产生状态空间树的结点，并使用剪枝函数的方法称为——分枝限界法。分枝限界法的基本做法是：以广度优先的方式搜索问题的状态空间树。每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。

欢迎记录下你的那些努力时刻（算法学习知识点/算法题解/遇到的算法bug/等等），在分享的同时加深对于算法的理解，同时吸收他人的奇思妙想，一起见证技术er的成长~趣学算法之贪心算法算法知识点贪心算法贪心法算法框架贪心法通过分步决策的方法求解问题

算法知识点斐波那契数动态规划（拆分子问题；记住过往，减少重复计算）算法题目假设第1个月有1对初生的兔子，第2个月进入成熟期，第3个月开始生育兔子，而1对成熟的兔子每月会生1对兔子，兔子永

欢迎记录下你的那些努力时刻（算法学习知识点/算法题解/遇到的算法bug/等等），在分享的同时加深对于算法的理解，同时吸收他人的奇思妙想，一起见证技术er的成长~算法知识点01背包问题算法题目描述做题思路特点

14天阅读挑战赛*努力是为了不平庸~算法学习有些时候是枯燥的，坚持学习每日一练中的当天算法题，点个关注持续更新哦算法知识点三道题算法题目来源第一道算法题目描述java实现的代码第二道算法题目描述java

14天阅读挑战赛努力是为了不平庸~算法学习有些时候是枯燥的，坚持学习，一起见证技术er的成长~算法题目算法知识点如下杨辉三角，类型：数组，动态规划，比较简单。解数独，类型：数组，回溯，比较难。

我觉得这一句话说的很对，程序有了灵魂才能更持久算法题目描述算法知识点如下模拟计算器，类型：算法初阶，比较简单。设计学生类和子类，类型：基础知识，比较简单。二叉树开展为链表，类型：栈，树，中等难度。

作者|沙悟净编辑|3D视觉开发者社区✨如果觉得文章内容不错，别忘了三连支持下哦~文章目录一、平均值滤波算法1、算法介绍2、实现代码3、示例二、中位值滤波算法1、算法介绍2、实现代码3、示例三、一阶滤波算法1、算法介绍2、实现代码3、示例四、卡尔曼滤波算法一、算法介绍二、实现代码三、示例图像滤波算法总结一、平均值滤波算法1、算法介绍平均值滤波算法是比较常用，也比较简单的滤波算法。在滤波时，将N个周期

Yolo系列目标检测算法知识点总结_程大海的博客-CSDN博客_yolo系列目标检测算法Anchor-Free系列之CenterNet：ObjectsasPoints_程大海的博客-CSDN博客Anchor-Free

下面是YoloV4论文中给出的目标检测算法的整体架构：主要包含以下几个部分：输入层用来处理输入数据，如数据增强Backbone主干网络用来提取特征Neck层用来做多尺度特征融合，提升特征的表达能力，如SPP、FPN、BiFPN、PAN等预测输出层用来预测输出结果，输出层又分为密集预测（如RPN，SSD，Yolo）和稀疏预测（如R-CNN系列）Yolov1:参考：YOLOv1深入理解-知乎参考：ht

Python/Spark分类模型-逻辑回归知识点详细总结第二章分类模型-决策树知识点详细总结第三章分类模型-随机森林知识点详细总结第四章分类模型-支持向量机SVM知识点详细总结第五章关联分析-apriori算法知识点详细总结目录机器学习算法系列前言一

今天，我们来汇总一下上周的算法知识点及题目！错过的小伙伴千万别再忘记刷题啦！边学边练，yyds！跟着我一起学算法吧！

1.基础查找符号表是一种典型的ADT,它提供了操作键值对的方法:put(插入、insert)、search、delete操作，这一节将会给出两种初级的符号表:无序链表中的顺序查找、基于有序数组二分查找的有序符号表。在某些实现中我们认为保持键的有序性并大大扩展它的API是很有用。例如键是时间，

1.插入排序1.1直接插入排序直接插入排序的特点:时空效率:时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。最好情况下是元素基本有序，此时每插入一个元素，只需比较几次而无需移动，时间复杂度为O(n)稳定性:保证相等元素的插入相对位置不会变化，稳定排序voidinsertion_s

1.二叉树一般地二叉树多用链式存储结构来描述元素的逻辑关系。通常情况下二叉树中的结点定义如下:typedefstructbtree_node{void*item;structbtree_node*left;structbtree_node*right;}btree_n

1.因数分解（不包含因子是1的分解）publicclassMain{publicstaticintn;publicstaticinttotal=0;publicstaticvoidf(intn){if(n==1)total++;for(inti=2;i0){if((n2&1)==1)res=res*a2%p2;a2=a2*a2%p2;n2=n2>>1;}System.out.println(res

1.动态数组它的基本思路是使用如malloc/free等内存分配函数得到一个指向一大块内存的指针，以数组的方式引用这块内存或者直接调用动态数组的接口，根据其内部的实现机制自行扩充空间，动态增长并能快速地清空数组，对数据进行排序和遍历。它的数据结构定义如下:typedefstruct{v

1.动态数组它的基本思路是使用如malloc/free等内存分配函数得到一个指向一大块内存的指针，以数组的方式引用这块内存或者直接调用动态数组的接口，根据其内部的实现机制自行扩充空间，动态增长并能快速地清空数组，对数据进行排序和遍历。它的数据结构定义如下:typedefstruct{v

一元函数的优化问题2.1案例2.2Python实现2.3Matlab实现3二元函数的优化问题3.1案例3.2Python实现3.3Matlab实现1知识点我们在前面已经把遗传算法的知识点梳理过了——智能优化算法之遗传算法知识点

前言如果你能找到这里，真是我的幸运~这里是蓝白绛的学习笔记，本集合主要针对《百面机器学习——算法工程师带你去面试》这本书。主要记录我认为重要的知识点，希望对大家有帮助。第三章经典算法0、写在前面这一章我看了之后的感觉是，需要和《统计学习方法》——李航的书配合着一起看。这一章总共20页，讲了三个经典机器学习算法，而在统计学习方法中少则有50页去讲这三个算法。所以这本书叫做“算法工程师带你去面试”是有

令狐老师在刷题和打ACM比赛中总结出了经验和套路，又爆肝3个月，对面试中的常考算法知识点给出通用解题思路和代码模板，已经有不少人通过算法“标答”逆风翻盘。

排序有内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。各种排序算法的时间复杂度与空间复杂度1.冒泡排序平均时间复杂度：O(n²)，空间复杂度：O(1)原理：比较两个相邻的元素，将值大的元素交换至右端。思路：依次比较相邻的两个数，将小数放在前面，大数放在后面。即在第一趟：首先比较第1个和第2个数，将小数放前，

令狐老师在刷题和打ACM比赛中总结出了经验和套路，又疯狂爆肝3个月，对面试中的常考算法知识点给出通用解题思路和代码模板，已经有不少人通过这份小抄逆风翻盘。刷题3遍，不如

文章目录辗转相除法简介：辗转相除法举例：辗转相除法代码实现：欧几里德算法知识点：辗转相除法简介：辗转相除法，又名欧几里德算法，是求最大公约数的一种方法。

网购：京东当当  作者签名书：点我新书《算法竞赛专题解析》  2021年将出版新书《算法竞赛专题解析》（暂名），这是一本深度解析重要算法知识点的书，是2019年出版的《算法竞赛入门到进阶》的续篇。  

前言：本篇总结一部分来自刘汝佳老师的《算法竞赛入门经典》，一部分是个人竞赛学习中的一些算法知识点总结，是初学算法走了不弯路一点点积累起来的干货，对刚刚参加竞赛的盆友应该会很有帮助，如有不足请提出一.程序设计入门

1.在用堆排序算法排序时,如果要进行增序排序,则需要采用“大根堆”，减序排列则要采用“小根堆”。堆排序的方法：首先，将当前的数组调整为堆，也就是建立堆。然后把根与最后的元素交换，重新调整堆，然后再把调整后的根与倒数第二个元素交换，再重新调整堆，直到全部元素交换完毕。这样，对于大根堆，最大元素排列到了最后，是递增排序。而小根堆，最小元素排列到了最后，是递减排序。2.找出若干个数中最大/最小的前K个数

排序算法知识点总结时间复杂度比较排序算法名称时间复杂度冒泡排序（比较排序算法）O（n*n）选择排序（比较排序算法）O（n*n）插入排序（比较排序算法）O（n*n）希尔排序（比较排序算法）O（nlog2n

快速排序，堆排序和问题一直都是非常经典的算法知识点。并且他们在原理和算法思想上有相通的部分。这篇文章会简要复习和总结这三个算法知识，并且给出我自己的实现。

故称泛型算法知识点2：基本上都定义在algorithm和numeric两个头文件中知识点3：这些算法一般情况下只作用于迭代器之上，不对容器进行直接操作#include#include#include#includeusingnamespacestd

1.侦探推理：来源：NOIP2003提高组https://ac.nowcoder.com/acm/contest/251/B算法知识点:枚举，模拟，字符串处理复杂度：O(7M^2P)解题思路：对于比较繁琐的模拟题

，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数

华为面试题：按要求分解字符串，输入两个数M，N；M代表输入的M串字符串，N代表输出的每串字符串的位数，不够补0。例如：输入2,8，“abc”，“123456789”，则输出为“abc00000”,“12345678“,”90000000”题目分析：1.输入要合并的字符串数，字符串的长度2.调用方法，for循环输出字符串，if判断大于字符串长度，输出0，并且将temp为空。小于字符串长度，存入tem

编程题收集No3.数组中重复的数字。n个数，范围0到n-1,找到任意一个重复的,时间复杂度O(1);No4,二维数组查找，从左到右递增，从上到下递增。No5,字符串空格替换，如果有空格，就将他替换成%20No6,从尾到头打印链表,递归和非递归方法No7重建二叉树,前序遍历和中序遍历重构二叉树No8二叉树的下一个节点。中序遍历的二叉树下一个节点，这个树的节点，有指向父指针;No9,两个栈实现队列No

2019.09目标及进度（9.22~9.30）2019.10目标及进度2019.11目标及进度2019.12目标及进度2020.01目标及进度2019.09目标及进度（9.22~9.30）目标：搞懂几个基础算法知识点并刷题

Kruskal算法最小生成树算法知识点：算法导论第23章：最小生成树#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;structEdge

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In-placesort:不占用额外内存或占用常数内存排序算法：插入排序，冒泡排序，选择排序，快速排序，堆排序Out-placesort:归并排序，基数排序，计数排序，桶排序当需要对大量数据进行排序时，选择In-placesort就显示出优点了。stablesort:插入排序，冒泡排序，归并排序，计数排序，基数排序，桶排序。unstablesort:选择排序，快速排序，堆排序。如何对于不稳定的算法

重点与难点重点掌握进程调度算法，分别适用于何种情况理解常用的几种实时调度算法理解产生死锁的原因掌握银行家算法避免死锁难点多道程序设计中的各种调度算法银行家算法知识点处理机调度及调度算法产生死锁的原因和必要条件预防死锁的方法

3.专题和知识点详细内容下面用表格的形式列出了竞赛中用到的算法知识点，约300个。本文作者估计，铜牌和银牌需要约200个知识点，其他的是金牌。

目录一、GBDT概述二、GBDT算法思想1.GB（Gradientboosting）2.GBDT的变形和参数建议3.算法思想总结4.GBDT的优缺点三、GBDT回归算法1.回归算法2.回归实例四、GBDT分类算法1.二元分类2.多元分类3.分类实例五、常见问题1.随机森林和GBDT的区别2.Xgboost和GBDT的区别2.xgboost，rf，lr优缺点及场景3.xgboost和lightgbm

目录一、支持向量机原理1.SVM目标2.距离与数据定义3.目标函数推导4.目标函数求解4.1KKT条件4.2拉格朗日乘子法——强对偶性4.3拉格朗日乘子法——求解4.4SMO算法——求解max()5.软间隔6.SVM核变换二、常见问题1.LR和SVM区别2.SVM损失函数3.SVM的原理是什么？4.对偶计算的作用5.为什么SVM对缺失数据、噪声敏感6.SVM如何处理多分类问题7.SVM如何处理样本

1生成模型generativemodel和判别模型discriminativemodel已知输入变量x，生成模型通过对观测值和标注数据计算联合概率分布P(x,y)来达到判定估算y的目的。判别模型通过求解条件概率分布P(y|x)或者直接计算y的值来预测y。常见的判别模型有线性回归（LinearRegression）,逻辑回归（LogisticRegression）,支持向量机（SVM）,传统神经网络

第9章关系查询处理和查询优化了解查询处理的基本步骤（查询分析、查询检查、查询优化、查询执行）掌握什么是关系系统的查询优化，查询优化的方法画出查询的语法树以及优化后的语法树代数优化算法、物理优化算法知识点查询处理的基本步骤查询分析查询检查查询优化查询执行查询优化在关系数据库系统中的重要性和可能性重要性关系系统的查询优化既是

目录图的储存（邻接表和邻接矩阵）图的遍历（DFS和BFS）最短路径（Dijkstra算法、Bellman-Ford算法与SPFA算法，Floyd算法）最小生成树（Prim算法，Kruskal算法）拓扑排序关键路径1.图的储存1.1邻接矩阵就是一个二维数组G[N][N],当G[i][j]=1时，说明顶点i和顶点j存在边；当当G[i][j]=0时，说明顶点i和顶点j不存在边。1.2邻接表把一个顶点的所

一、SVD奇异值分解1.SVD概述为什么先介绍SVD算法，因为在后面的PCA算法的实现用到了SVD算法。SVD算法不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。在线性代数中我们学过矩阵（在这里的矩阵必须是n×nn×n的方阵）的特征分解，矩阵A和特征值、特征向量之间的关系如下将A矩阵做特征分解，特征向量QQ是一组正交向量，具体表达式如下在这里

[UVALive6955FindingLines]概率+随机算法知识点：mathprobabilityrandomalgorithm1.题目链接[UVALive6955FindingLines]2.题意描述有

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