AIF360

给你一个已经 排好序 的整数数组 nums 和整数 a、b、c。对于数组中的每一个数 x，计算函数值 f(x) = ax2 + bx + c，请将函数值产生的数组返回。 要注意，返回的这个数组必须按照 升序排列，并且我们所期望的解法时间复杂度为 O(n)。 示例 1： 输入: nums = [-4,-2,2,4], a = 1, b = 3, c = 5 输出: [3,9,15,33] 示例 2：

视频来源：B站《golang入门到项目实战 [2021最新Go语言教程，没有废话，纯干货！持续更新中...]》 一边学习一边整理老师的课程内容及试验笔记，并与大家分享，侵权即删，谢谢支持！ 附上汇总贴：Go语言自学系列 | 汇总_COCOgsta的博客-CSDN博客 go语言中的if else语句可以根据给定条件二选一。 go语言的if else语句语法 if 布尔表达式 { /* 在布尔表

  做了360的笔试，感觉真的是运气很好了，这次的笔试真的算非常简单的了。废话不多说，看题目。 题目一 题目大概是，有一段DNA，包含两种字符，A和T，科学家可以通过两种方式修改这种DNA，第一种是替换DNA上两个核酸的位置。第二种是直接把字符修改为另一种字符 输入两行，第一行是原始的DNA，第二行是目标DNA，保证长度是相同的 求最少的修改次数 样例输入： ATTTAA TTAATT 输出:3

今天有个网站的网页出现在360浏览器兼容模式下显示正常，在360浏览器极速模式下显示不正常。按照日常经验排查了各种可能出现的问题，但是都没有效果。后来开始怀疑是不是iframe的问题，但是iframe也正常处理了高度显示了。十分的困惑不解，后来上网查了下发现是360浏览器极速模式对iframe不支持。因为360浏览器极速模式是基于谷歌的内核，找到方向之后开始着手处理。 一开始网页按照这种方式处理，

今晚做了360的在线笔试题，感觉题量还是挺大的，因为两个小时，有40道选择题，2道编程题，对我来说时间还是挺紧的。闲话不多说，我们聊聊这次编程题中的第一道。 (1) 题目 数值游戏 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Problem Description: 为考验各自的数

视频来源：B站《golang入门到项目实战 [2021最新Go语言教程，没有废话，纯干货！持续更新中...]》 一边学习一边整理老师的课程内容及试验笔记，并与大家分享，侵权即删，谢谢支持！ 附上汇总贴：Go语言自学系列 | 汇总_COCOgsta的博客-CSDN博客 go语言if语句可以进行多重嵌套使用，进行多重判断。 go语言中的if else if语法 if 布尔表达式1 { // d

本文向大家介绍机器学习：知道哪些传统机器学习模型相关面试题，主要包含被问及机器学习：知道哪些传统机器学习模型时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 常见的机器学习算法： 1）.回归算法：回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。 常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逐步式回归（Stepwis

Python 有着海量的可用于数据分析、统计以及机器学习的库，这使得 Python 成为很多数据科学家所选择的语言。 下面我们列出了一些被广泛使用的机器学习及其他数据科学应用的 Python 包。 Scipy 技术栈 Scipy 技术栈由一大批在数据科学中被广泛使用的核心辅助包构成，可用于统计分析与数据可视化。由于其丰富的功能和简单易用的特性，这一技术栈已经被视作实现大多数数据科学应用的必备品了。

主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习课程初级 数学基础中级 机器学习课程中级 推荐书籍列表 机器学习专项领域学习 致谢 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白，并完成所有的老师布置的习题，而推荐的书籍是不做要求的，如果有些书籍是需要看完的，我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资

机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。 机器学习算法 _图片来自scikit-learn_。 机器学习全景图 _图片来自http://www.shivonzilis.com/_。

机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。

“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想，通过把多分类器组合在一起的方式，构建出一个强分类器；这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上，随机森林就属于集成学习的范畴。通常，集成学习具有更强的泛化能力，大量弱分类器的存在降低了分类错误率，也对于数据的噪声有很好的包容性。

我有一个模型（加载到内存中），它在生产中使用来自消息队列消息/数据来进行预测。我有一个单独的过程，每隔几个小时重新训练模型（必要的）。在每次重新训练发生时，触发模型将新训练的版本重新加载到内存中的最佳方法是什么？目前，我只是让生产模型每隔一段时间或每1000条消息重新加载一次。 我想，如果不是消息队列，而是一个WebServer的话，这会更容易。这样我就可以有一个可以触发重新加载的endpoint

决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构。通常包含3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 决策树模型 分类决策树树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由节点（node）和有向边（directed edge）组成。节点有两种类型：内部节点（internal node）和叶节点。内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。 用决策树分类