【软件设计师真题】下午题第四大题—算法设计7.【软件设计师真题】下午题第五大题—面向对象程序设计先占个空，码字中数据库设计的考点和上午考题的考点重叠，只是考查方式不同

机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析

一直以来，对于深度学习领域的开发者，可视化模型都是非常迫切的需求，今天主要介绍一款可视化工具——NetronNetron有三种使用方式：在线、本地安装、pip安装今天在这里只介绍在线使用这种方式。

当Redis存储的数据量达到或接近内存上限时，为了防止系统崩溃，Redis提供了多种内存淘汰（Eviction）算法，以决定如何释放空间存储新的数据。

参考参考题单1523.在区间范围内统计奇数数目1523.在区间范围内统计奇数数目思路：数据量有10910^9109，所以遍历求解会超时；而(low,high)区间中的奇数=(0,high)-(0,low-1)的奇数时间和空间复杂度：O(1)classSolution{public:intcountOdds(intlow,inthigh){return(high+1)/2-low/2;}};1491

对于回溯算法的入门理解，weiwei大佬这个讲解思路还挺友好的，还有labuladong刚接触会懵就对了(此刻的我)，多测试debug看数据是如何运行的，应该慢慢就能领悟了…我也不知道为什么一开始就是中等题‍

背包模型定义背包模型是一种常见的算法问题模型，它主要涉及将一些物品放入一个容量有限的背包中，以达到某种最优目标，如最大化价值或最小化重量等。运用情况常用于资源分配、项目选择、货物装载等实际问题中。

《从祖先到算法》是一部浓缩的人类进化史，更是一部人类技术文化变迁史。它展示了从更新纪到现在，世界各地各个文明的文化传播方式的演进，并从多个视角分析了文化进化中的变异、传播和选择过程。

这是问题的简单版。在这个版本中，唯一的不同仅仅在m=1m=1。现在，给定两个数组a1,a2,…,ana1,a2,…,an和b1,b2,…,bnb1,b2,…,bn。在进行操作前，你可以按照你的想法对这个数组进行重新排序。之后，在每一轮操作中，若数组非空，你将会进行以下两个子操作：从aa数组中选择任意一个元素，删除它（剩余的所有元素将按照原来的相对顺序转移到一个新的aa数组），从bb数组中选择任意一

目录知识储备深度相机1TOF2双目视觉3结构光4智能门锁应用5手机应用算法原理相机的成像与标定模型相机标定的实施·标定过程的算法实施相机标定的扩展CCD工业相机、镜头倍率及相关参数计算方法知识储备深度相机

一、引言国密SSL（SecureSocketsLayer）是指采用国家商用密码算法的SSL证书，它在我国网络安全体系中扮演着至关重要的角色。随着网络信息化的快速发展，国密SSL的应用前景日益广阔。

⭐回溯⭐前言回溯算法是⼀种经典的递归算法，通常⽤于解决组合问题、排列问题和搜索问题等。

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算法效率如何衡量一个算法的好坏首先要思考一个问题：如何衡量一个算法的好坏呢？

简介本人是小几年经验的前端开发，算法基础只有力扣几十道题，非常薄弱。今天是个人的代码随想录算法硬控自己第10天，搞搞二叉树，冲！

CLanguageNotesOJ题分享：TopicSharing目录前言：非递归基础思想快速排序非递归思路快速排序非递归实现归并排序的非递归思路归并排序的非递归实现前言：在之前学习了快速排序和归并排序，但算法就是用递归实现的

衡量算法的好坏主要通过时间复杂度和空间复杂度这两个指标。时间复杂度反映了算法执行所需的时间，空间复杂度则衡量了算法运行过程中所需的内存空间。今天我们将详细探讨这两个概念，并通过几个示例进行比较。

1.人工智能（AI）的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的

该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。

1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1理性主义与经验主义1.2.2语料库语言学：经验主义研究方法1.2.3汉语语言处理的方法1.2.4基于知识图谱的深度学习

本文重点当我们定义好神经网络之后，这个网络是由多个网络层构成的，每层都有参数，我们如何才能获取到这些参数呢？我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数，此文我们是为了学习第6步（优化器）。获取所有参数Parametersfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,2),nn.Linear(2,2))print(list(net.paramet

一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。

本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。如代码所示我们直接使用了两个nn.Linear（），这两个linear之间并没有组合在一起，所以forward的之后，分别调用了，在实际使用中我们常常将几个神经层组合在一起，这样不仅操作方便，而且代码清晰。这里介绍一下Sequential()和ModuleList()，它们可以将多个神经网

定义输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)},其中，xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}x_i\in\chi\subseteqR^n,y_i\in{\tty}=\{-1,+1\}xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}

后期看算法过程中如果再碰到异或的都会收录到本篇中异或运算在逻辑学中，逻辑算符异或（exclusiveor）是对两个运算元的一种逻辑析取类型，符号为XOR或EOR或⊕（编程语言中常用^）。

dp[1]{2,3}只需要求出dp[2]{3}dp[2]{3}dp[2]{3}即可，而dp[2]{3}=dp[3]{}D32dp[2]{3}=dp[3]{}+D_3^2dp[2]{3}=dp[3]{}+D32，dp[3]{}dp[3]{}dp[3]{}代表从城市3回到起点的距离，也就是dp[3]{}=D03dp[3]{}=D_0^3dp[3]{}=D03。那么如何建立一个数组来表达上述状态转移方程

传统互联网产品经理对接的是研发工程师，那就需要懂研发技术，同样的，ai产品经理对接的是算法工程师，所以要懂算法技术。

机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别，以下是对这些区别的详细阐述：一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。

要利用AI技术提升用户的个性化体验和社区参与度，可以采取以下几种策略：个性化推荐系统：通过AI算法分析用户的行为和偏好，提供定制化的服务和内容推荐，如智能推荐活动、健康管理等，让居民感受到社区的温暖和关怀

目录基础知识PAC学习有限假设空间可分情形不可分情形VC维稳定性基础知识计算学习理论研究的是关于通过"计算"来进行"学习"的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证

文章目录1、选择题1.1选择题11.2选择题22、判断题2.1判断题12.2判断题23、填空题3.1算法填空3.2填空题24、简答题1、选择题1.1选择题11、下列不是动态规划算法基本步骤的是（A）。

放进图论真的会使难度变大原来BFS在没有出口的时候会以超指数的爆炸增长原来二叉树并不是很难原来哈希的速度远超数组原来动态规划滚动起来速度真的快原来栈是那么的有用，可惜来不及学了（遇到一个求化学方程式的算法题

正确代码示例步骤1：安装PaddlePaddle库步骤2：验证安装五、注意事项已解决：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘paddle‘一、分析问题背景在使用Python进行深度学习开发时

算法设计应满足以下几个目标。（1）正确性：要求算法能够正确地执行预先规定的功能和性能要求。这是最重要也是最基本的标准。（2）砰使用性：要求算法能够很方便地使用。这个特性也叫用户友好性。

3-90/Day15/有效学习，从每日复盘分享开始【2021.8.3社科篇】《人生算法》——第二部分人生算法十八关【一】收获新知第2关、狭隘/穷人思维是打折甩卖了概率权——商业世界的算法，是通过概率权分配游戏

思路与算法我们用f[i][j]f[i][j]表示从三角形顶部走到位置(i,j)(i,j)的最小路径和。这

传统的算法（如双三次插值）通常导致放大后的图像模糊、不自然。而深度学习特别是**生成对抗网络（G

深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广

1.概述在机器学习领域，决策树（DecisionTree）是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题，将复杂的决策过程分解为一棵树状结构，使得分类或回归问题的解决过程直观明了。

手写深拷贝functiondeepClone(obj){//处理基础数据类型和函数if(obj===null||typeofobj!=='object'){returnobj;}//处理数组if(Array.isArray(obj)){returnobj.map(item=>deepClone(item));}//处理对象constclonedObj={};for(constkeyinobj){i

请编写一个算法，用于确定文件处理的顺序。输入描述第一行输入两个正整数N,M。表示N个文件之间拥有M条依赖关系。

不针对实现编程为交互对象之间的松耦合设计而努力类应该对扩展开放，对修改关闭依赖抽象，不要依赖具体类只和朋友交谈别找我，我会找你（这是新的原则：由超类主控一切，当它们需要的时候，自然会去调用子类，这就跟好莱坞一样）OO模式模板模式——在一个方法中定义一个算法的骨架

人工智能、大数据、5G1、什么是人工智能、大数据、5G,三者有什么关联。人工智能（ArtificialIntelligence）：英文缩写：AI，人工智能是[计算机]科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以[人类智能]相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和[专家系统]等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，

首先使用目标检测方法GroundingDINO，输入想检测目标的文字提示，可以获得目标的anchorbox。将上一步获得的box信息作为SAM的提示，分割出目标mask。

刷题刷多了就会发现，算法技巧就那几个套路。所以本文放在第一章，来扒一扒动态规划的裤子，形成一套解决这类问题的思维框架，希望能够成为解决动态规划问题的一部指导方针。

目录在IsaacLab中训练四足动物的运动能力目标观察和行动空间域随机化网络架构和RL算法细节先决条件用法训练策略执行训练好的策略结果使用JetsonOrin在Spot上部署经过训练的RL策略先决条件JetsonOrin

基于深度学习的生成：通过训练深度神经网络来生成自然语言文本等内容。需要注

问题来源leetcode394.字符串解码394.字符串解码给定一个经过编码的字符串，返回它解码后的字符串。编码规则为:k[encoded_string]，表示其中方括号内部的encoded_string正好重复k次。注意k保证为正整数。你可以认为输入字符串总是有效的；输入字符串中没有额外的空格，且输入的方括号总是符合格式要求的。此外，你可以认为原始数据不包含数字，所有的数字只表示重复的次数k，例

许多人工智能算法在计算上都非常密集，并且显示出复杂的通信模式。为此许多研究人员将大部分时间花在构建定制系统上，以高效地在集群中分发代码。然而，定制的系统通常是基于特定的单一算法或算法类。

概要随着深度学习在各个领域的广泛应用，许多开发者开始使用各种框架来构建和训练神经网络模型。