文章目录1入门的基本学习路径2学习多示例的基本概念和基础认知3学习多示例的素材与建议步骤3.1综述性论文3.2不同方向的多示例算法入门推荐3.2.1基于实例的方法3.2.2基于包的方法3.2.3基于嵌入的方法

import("fmt""math/rand""sync""time")typeRedPackstruct{IdstringNumint//红包个数NumDeliveredint//已拆包数量Amountint//红包金额AmountDeliveredint//已发放金额}funcNewRedPack(numint,amountint)*RedPack{return&RedPack{Num:num

1、特征工程归一化方法：(1)Min-Max:；(2)Z-Score:意义：归一化让不同特征映射到相同的数值区间内，使得不同特征的更新速度变得更为一致，容易更快地通过梯度下降找到最优解，对于某些不使用梯度下降法优化的模型，例如决策树，则不需要归一化类别型特征处理序号编码：用于处理类别间具有大小关系的数据，按照大小关系赋予一个数值ID，转换后依旧保留了大小关系one-hot编码：用于处理类别间不具有

什么是算法百度百科对算法的定义是“解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。”简单的来讲，算法就是解决一个问题所用的方法。比如对于数组排序问题，有多种排序方法可以达到使元素有序排列的目的，每一种正确的排序方法都能称之为一个算法。如何衡量算法的好坏一个问题既然可以通过多种算法来解决，那么如何衡量哪个算法更好呢？显然一个算法执行时间越短，占用

前言缓慢而乏味的学习过程，每个人都经历过。信誓旦旦要学好一门编程语言，于是在知乎上查了大神们推荐的学习路径，买了教程里推荐的教材，下好推荐的IDE，一切准备就绪，心想着刷级打怪之路就此开始，结果书还没看几页，困意先盖过了求知欲。即便是认真敲了几天代码，基本的语法都学了一遍，到实际应用的时候，却完全无法下手，让人不禁开始对自己的学习能力产生怀疑。现实生活中，更是经常会有以下情形：老师布置的任务，完全

目录1.监督学习贝叶斯与朴素贝叶斯SVM决策树回归2.非监督学习KMeans聚类主成分分析PCA1.监督学习1.1贝叶斯与朴素贝叶斯1.11贝叶斯贝叶斯是基于对观测值概率分布的主观判断（先验概率）进行修正的定理。先验概率是基于主观判断而非样本分布的概率分布；后验概率是根据样本分布和未知参数的先验概率分布求得的条件概率分布。简单描述：在用概率对某个事件进行推断之前，已知该事件的概率，称为‘先验概率’

最近简单学习了一下A星寻路算法，来记录一下。还是个萌新，如果写的不好，请谅解。Unity版本：2018.3.2f1A星寻路算法是什么游戏开发中往往有这样的需求，让玩家控制的角色自动寻路到目标地点，或是让AI角色移动到目标位置，实际的情况可能很复杂，比如地图上有无法通过的障碍或者需要付出代价（时间或其他资源）才能通过的河流、沼泽等，想要让角色找到一条付出最小代价到达目标的路径，就需要使用一些特殊的算

召回：输入一个用户的（点击）序列，通过某种方法（序列建模的方法），把用户输入的序列变为向量，用用户向量，在所有的item的向量进行快速检索，依次达到序列召回的效果。核心：对一个序列进行建模。（怎么把用户的行为序列变为一个用户的向量）论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.00855手把手教你读推荐论文-SR-GNN(baidu.com)用GNN对序列进行建模。记录了节点的出

飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区(baidu.com)基于GRU的序列召回中通过GRU得到用户的embedding，与所有item的embedding做内积。两个向量内积就是用户-item的相似度。一个用户和所有item的内积，相当于获得了所有item的得分。源自论文：SESSION-BASEDRECOMMENDATIONSWITHRECURRENTNEURALNETWORKShttp

pretrained=True)#若只需要网络结构，不需要预训练模型的参数来初始化，则设置pretrained=False，或者把resnet复制到自己的目录下，新建个model文件夹，可以参考下面的猫狗大战入门算法入门

type=101&order=0&pos=1&page=4&channel=-1&source_id=1来源：牛客网介绍：本题单分为语法入门和算法入门两部分，共700题，题目按知识点和难度循序渐进，题单练完以后大概会有

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、PID的工作原理二、控制策略1.比例控制2.积分控制3.微分控制总结参考文章前言PID，就是比例（proportional）、积分（integral）、微分（derivative），是一种常见的控制算法，在工业上有着非常广泛的应用。小到控制某个元件的温度，大到控制汽车的无人驾驶，都能应用PID算法。总之，PID的作用是

PID算法入门笔记（一）PID方程如下U(t)=Kp∗[e(t)+1Ti∫0te(t)dt+Tdde(t)dt]U(t)=K_p*[e(t)+\cfrac{1}{T_i}\int_0^te(t)dt+T_d

1.PID算法入门PID算法算是控制领域最经典，最重要，也是最实用的算法了。所谓的PID，指的是proportion，integration，differentiation，比例，积分，微分。

１.简介PID是Proportional(比例),Integral(积分),Differential(微分)的首字母缩写,他是一种结合比例,积分,微分三个环节于一体的闭环控制算法.２.PID各环节２.１比例环节成比例地反应控制系统的偏差信号，即输出ｕ与输入偏差ｅ成正比，可以用来减小系统的偏差ｕ＝Ｋｐ＊ｅ（ｕ：输出，ｅ：偏差值，Ｋｐ：比例系数）Ｋｐ越大，系统响应越快，越快达到目标值Ｋｐ过大使系统产生

文章目录一、旅行商问题（TravelingSalemanProblem，TSP）1.旅行商问题的定义2.旅行商问题求解的计算量二、TSP问题的建模1.总体Hamilton量HHH2.约束条件3.目标函数总结一、旅行商问题（TravelingSalemanProblem，TSP）1.旅行商问题的定义旅行商问题，是一个经典的组合优化问题，而且是著名NP问题之一。如下图所示，可以想象，有A，B，C，D，

文章目录一、量子计算机二、模拟退火算法三、量子退火算法的物理基础1.量子涨落替换热涨落，提出量子退火算法2.绝热量子演化解决横向磁场强度缓慢变化3.D-WaveSystems公司实现物理量子退火机总结一、量子计算机提示：量子退火机的发展简史（参考NTT量子计算指南）：量子计算机就是使用量子bit实现的计算机。之前提到过，可以分为两类，量子门(gate)方式和量子退火(annealing)方式。量子

有约束优化问题第一篇文章讲述了，怎么从二次多项式获得QUBO，获得QUBO后，量子退火法就可以直接给你最优解（没有特殊说明的话，所有的变量都是0或1）。其实，实际问题一般都是有约束的，比如上篇的例题加上约束条件后。这种带约束的优化问题，我们要求出满足约束条件下的令H值最小的，（x1,x2）的组合。没有约束的情况，（x1,x2）的组合和H的取值如下表，最优解为（x1,x2）=（0,1）：从上面的表中

文章目录整数分割问题：转化为组合优化问题：目标函数转化为QUBO：PyQUBO实现Ising模型：整数分割问题：QUBO建模最重要的就是，把建模对象中的变量映射为binary（0/1或者-1/+1）的变量。我先从简单的问题开始说明，让大家有些直观感受。整数分割问题就是一个非常简单，并容易理解的例子。此文参考了日本NTT公司的量子计算指南文档[*1]。整数分割问题定义：判断能否将一个N个整数a1,・

文章目录一，旅行商问题QUBO的两种实现二，方式一：取余操作三、方式二：独立矩阵总结一，旅行商问题QUBO的两种实现提示：上篇已经讲过了旅行商问题的QUBO建模，这里直接讲两种编程实现：看过上篇的读者应该已经注意到，因为旅行商问题需要最终返回到初始点的。所以，下面的目标函数里，循环进行到NNN时，最后一个xj,t+1x_{j,t+1}xj,t+1应该确定回到初始点的。针对这个特殊设定，我们可以有两

这里写自定义目录标题量子计算机量子退火法能解决什么问题？量子退火法和QUBOPython演示模拟退火算法如何利用QUBO求解备注量子计算机量子计算机是利用“量子叠加”，“纠缠”等量子力学现象实现并行计算的计算机。传统计算机需要大量时间才能得出答案的问题，量子计算机可能会在短时间内解决，因此有望在各个领域得到应用。根据解决问题的方法，量子计算机可以大致分为量子门法（门:gate）和量子退火法（退火:

ECC加密算法入门介绍前言同RSA（RonRivest，AdiShamir，LenAdleman三位天才的名字）一样，ECC（EllipticCurvesCryptography，椭圆曲线密码编码学）也属于公开密钥算法

前言同RSA（RonRivest，AdiShamir，LenAdleman三位天才的名字）一样，ECC（EllipticCurvesCryptography，椭圆曲线密码编码学）也属于公开密钥算法。目前，国内详细介绍ECC的公开文献并不多（反正我没有找到）。有一些简介，也是泛泛而谈，看完后依然理解不了ECC的实质（可能我理解力太差）。前些天我从国外网站找到些材料，看完后对ECC似乎懵懂了。于是我想

前言本文是对之前智能车PID调速程序的说明，主要介绍搭建智能车PID调速框架的基础流程，方便交流与改进，也可当作学习PID算法入门级教程。

饭不食，水不饮，题必须刷C语言免费动漫教程，和我一起打卡！《光天化日学C语言》LeetCode太难？先看简单题！《C语言入门100例》数据结构难？不存在的！《画解数据结构》LeetCode太简单？算法学起来！《夜深人静写算法》文章目录一、题目1、题目描述2、基础框架3、原题链接二、解题报告1、思路分析2、时间复杂度3、代码详解三、本题小知识一、题目1、题目描述  给定一个长度不会超过10510^5

很久没有更新flask框架的内容了，最近都在忙家里的事情，也在算法入门中。

文章目录前言一、语言基础1、「光天化日学C语言」二、刷题必读1、「LeetCode零基础指南」三、语言入门1、「C语言入门100例」四、算法入门1、「算法零基础100讲」五、算法进阶1、「画解数据结构」

先来看看一篇写得不错的感知器算法入门文章：什么是感知机？-游牧皮皮虾的文章-知乎文中提到了感知器算法的基本模型，然后提到了梯度下降算法和感知器的联合使用(例子1)，以及感知器的对偶形式(例子2)。

目录前言基础概念初始化：变异：交叉：选择：代码实现结果展示参考资料前言差分进化算法DE是一种高效的全局优化算法。它也是基于群体的启发式搜索算法，群中的每个个体对应一个解向量。差分进化算法的进化流程则与遗传算法非常类似，都包括变异、杂交和选择操作，但这些操作的具体定义与遗传算法有所不同。这一点格外需要注意，特别是刚从遗传算法过度到差分进化算法的小伙伴。本文会跟大家一起学习，对基础概念进行简单讲解，最

第一章机器学习概述1.无监督学习的两个主要任务是（多选）BDA回归B降维C分类D聚类2.下列对无监督学习描述错误的是CA无标签B核心是聚类C不需要降维D具有很好的可解释性3.下列对有监督学习描述错误的是DA有标签B核心是分类C分类分类原因不透明D所有数据都相对独立分布4.在以下学习策略中，使用的训练数据只有部分存在标签的是CA监督学习B深度学习C半监督学习D无监督学习5.下面符合特征选择标准的是A

请问学bp神经网络哪本书比较好我研究生3年学的都是这个玩意，你是本科生吧，给你推荐一本书，我和我的同学都觉得这本书非常宝贝！西安电子科技大学出版的一本关于神经网络的书，定价是20元，至少3年前的版本是20元。蓝紫色皮，那本书非常好，不过是关于matlab编程神经网络的，但是大同小异吧，入门看非常合适，深入浅出！我最近太忙，有空可以帮你搜搜具体的名字，不是很好买到，你在北京的话去西单图书大厦就能买到

上一节课我们已经讲了算法的基础知识，这节课我们讲一下算法中两个最为经典的类型：排序算法和查找算法。排序和查找我们之前直接使用列表的内置方法，那实现排序和查找最底层的原理是什么呢？我们正式开始这节课的内容吧。一、排序算法1.1冒泡排序冒泡排序是最简单的一种排序方法，它的原理是将一列数据中较大（或较小）的数据逐次向右推移的一种排序方法。冒泡排序分为内外两层循环。外层是总共要跑的遍数，2个数据比较一遍，

这节课是整个青少年Python编程系列讲解的最后一节课了。前面一节课我们讲了排序算法和查找算法，这节课我们了解一下递推算法和分治算法，以及算法复杂度的概念。算法还有很多，比如分型算法、聚类算法、预测算法、调度算法、路径算法等等，我们就不再展开讲了，大家有兴趣的可以自己进行研究，算法部分的内容为这里是给大家开一个头。下面正式开始这一讲的内容吧。一、递推算法递推是序列计算中的一种常用算法。它是按照一定

目录习题1习题2习题3习题4习题5习题6习题7习题8习题11.无监督学习的两个主要任务是(多选)(BD)。A.回归B.降维C.分类D.聚类2.下列对无监督学习描述错误的是(C)。A.无标签B.核心是聚类C.不需要降维D.具有很好的可解释性3.下列对有监督学习描述错误的是(D)A.有标签B.核心是分类C.分类原因不透明D.所有数据都相互独立分布4.在以下学习策略中，使用的训练数据只有部分存在标签的是

算法》适合：总题量150以下初步掌握C语言的萌新一本充满智慧和趣味的算法入门书。没有枯燥的描述，

1入门1.1算法基础和算法选择https://www.cnblogs.com/skying555/p/6898150.html步骤0：了解基本知识在我们深入学习之前，我们先重温基础知识。具体来说，我们应该知道机器学习里面三个主要类别：监督学习，无监督学习和强化学习。在监督学习（supervisedlearning）中，每个数据点都会获得标注，如类别标签或与数值相关的标签。一个类别标签的例子：将图片

数据标准化数据各个特征变量的量纲差异很大，可以使用数据标准化消除不同分量量纲差异的影响，加速模型收敛的效率。常用的方法有：①min-max标准化：将数值范围缩放到（0,1）,但没有改变数据分布。max为样本最大值，min为样本最小值。②z-score标准化：将数值范围缩放到0附近,经过处理的数据符合标准正态分布。u是平均值，σ是标准差。2.3.2特征提取特征表示数据需要转换为计算机能够处理的数值形

下图是Apollo中OpenSpacePlanner框架：可以看出，其中HybridA*在路径生成中扮演了重要角色。比较知名的网上开源的HybridA*的C++代码包括：1、KTH的硕士论文项目：karlkurzer；（这也是我第一次接触HybridA*时的项目）2、百度Apollo的开放场地轨迹规划模块open_space；HybridA*算法最早发表于《Pathplanningforauton

目录进入算法世界1.输入输出1.1输入输出1.2快读2.位运算2.1运算符2.2位运算3.枚举3.1枚举的引入3.2枚举的简单理解3.3枚举简介3.4枚举算法实例算法复杂度时间复杂度进入算法世界瑞士著名的科学家NiklausWirth教授曾提出：数据结构+算法=程序。数据结构是程序的骨架，算法是程序的灵魂算法是对特定问题求解步骤的一种描述。它不依赖于任何一种语言，既可以用自然语言、程序设计语言描述

深度优先搜索(DFS)-算法入门DFS的主要六步①递归树②找结束条件(画出树后，结束条件比较好判断)③找选择列表(看递归树)④判断是否需要剪枝⑤做出选择，递归调用，继续下一层递归⑥撤销选择(回溯)子集题目描述

buckland大神的每一章都很经典，少了任何一章都会感到不完整。今天先介绍第十章-演化算法。因为这是人工生命的基础。大名鼎鼎的tierra就是采用了演化算法。（什么是Tierra？看这里点击打开链接）演化算法的思路就是让弱小的生命体“死亡”，再让强大的生命体代替“死亡”的生命体，从而保证种群的一直延续，并且，生命体基于求生的本能，避免被“死亡”，会衍生出各种叹为观止的新行为，称之为生物的多样性。

一、IRIS数据集鸢尾花数据集是UCI中最常被利用的数据集。结构简单，共150条数据，不需要清洗。每条数据包括四个属性特征和一个标签。属性的特征分别是【花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度】，属性标签有三类：【山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）】从UCI:UCIMachineLearningRepositor

遗传算法入门2遗传算法2.1理论引入2.1.1基因和染色体1)概述2)相关问题2.1.2袋鼠跳问题1)爬山法（最速上升爬山法）2)模拟退火3)遗传算法：2.1.3遗传算法概述1)概述2)一般步骤2.2算法细节

VUE2一、初识Vue1.入门vue的特点：采用组件化模式声明式编码使用细腻Dom+优秀的Diff算法入门示例：hello,Iam{{name}}我的年龄是,{{age}}Vue.config.productionTip

饭不食，水不饮，题必须刷C语言免费动漫教程，和我一起打卡！《光天化日学C语言》LeetCode太难？先看简单题！《C语言入门100例》数据结构难？不存在的！《数据结构入门》LeetCode太简单？算法学起来！《夜深人静写算法》究极算法奥义！深度学习！《深度学习100例》文章目录一、题目1、题目描述2、基础框架3、原题链接二、解题报告1、思路分析2、时间复杂度3、代码详解三、本题小知识一、题目1、题

文章目录一、题目1、题目描述2、基础框架3、原题链接二、解题报告1、思路分析2、时间复杂度3、代码详解三、本题小知识四、加群须知一、题目1、题目描述  猜数字游戏的规则如下：每轮游戏，我都会从1到n随机选择一个数字。请你猜选出的是哪个数字。如果你猜错了，我会告诉你，你猜测的数字比我选出的数字是大了还是小了。你可以通过调用一个预先定义好的接口intguess(intnum)来获取猜测结果，返回值一共

问题返回滑动窗口的最大值【SlidingWindow#高频考点】给定一个长度为n的数组nums和滑动窗口的大小size，找出所有滑动窗口里数值的最大值。  例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，它们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}；针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个：{[2,3,4],2,6,2,5,1

概念性的内容可以参考下面这篇博文：（个人觉得博主写的很不错，如果侵权请私信联系删除。）链表python基础知识_一蓑烟雨晴的博客-CSDN博客前几天没有更新，觉得链表这里还是挺绕的，今天把这几天做的链表相关的题目都整理一下：题目一：【模板】链表请你实现一个链表。操作：insertxy：将y加入链表，插入在第一个值为x的结点之前。若链表中不存在值为x的结点，则插入在链表末尾。保证x,y为int型整数

要求：请你实现一个循环队列，该循环队列可利用的空间大小等于n个int型变量的大小。操作：pushx：将x加入到循环队列尾端。若循环队列已满，输出"full"(不含引号)，否则不输出任何内容。保证x为int型整数。front：输出队首元素，队首不出队。若队列为空，输出"empty"(不含引号)。pop：输出队首元素，且队首出队。若队列为空，输出"empty"(不含引号)。输入描述：第一行输入两个整数

1.背景文章的背景取自AnIntroductiontoGradientDescentandLinearRegression，本文想在该文章的基础上，完整地描述线性回归算法。部分数据和图片取自该文章。没有太多时间抠细节，所以难免有什么缺漏错误之处，望指正。线性回归的目标很简单，就是用一条线，来拟合这些点，并且使得点集与拟合函数间的误差最小。如果这个函数曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一