pdd算法岗面试 transform的结构 self-attention 和 attention(空间,通道) 的区别 手写conv2d 损失函数的公式 最长好数组(任意两个相与为0为好数组) 很少答出来,反问环节,说没啥问的了,因为后面还有两轮面试(后来想到,这么菜,还不知能不能过,哪里还有面试呀) #面经##拼多多面试#
趁热 了解RNN和LSTM吗 RNN input具体计算 RNN梯度爆炸和梯度消失的原因 为什么LSTM一定程度上解决RNN问题 transformer embedding bert encoder层里的参数量 bert预训练任务 xgb为何优于GBDT 追问xgb并行计算 seaborn库操作 numpy如何对列求平均 lamada匿名函数 spring boot 解释下bean equal和
本文向大家介绍举例说明时间、频率、角度、弧度、百分度的单位分别是哪些?相关面试题,主要包含被问及举例说明时间、频率、角度、弧度、百分度的单位分别是哪些?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 时间: s, ms 频率: Hz 角度: deg 弧度: rad 百分度: grad
从前有座山 山里有座庙 庙里有个老和尚和小和尚 老和尚对小和尚说: 从前有座山 返回1 从前有座山,山里有个庙,庙里有个和尚讲故事……这是一个古老的童谣,每个人都知道下面一句说了什么,但还要不厌其烦的说下去。犹如我们的人性,陷入一种循环,不可逃脱,无法自拔。 所以在我们现实生活中,很多时候也有所谓的重复性,而这种重复性用计算机解决的话,就能够省很多事情。 如果用一部电影来类比的话,那《盗梦空间》就
常见排序算法 稳定排序: 冒泡排序 — O(n²) 插入排序 — O(n²) 桶排序 — O(n); 需要 O(k) 额外空间 归并排序 — O(nlogn); 需要 O(n) 额外空间 二叉排序树排序 — O(n log n) 期望时间; O(n²)最坏时间; 需要 O(n) 额外空间 基数排序 — O(n·k); 需要 O(n) 额外空间 不稳定排序 选择排序 — O(n²) 希尔排序 — O
ASL 由于查找算法的主要运算是关键字的比较,所以通常把查找过程中对关键字的平均比较次数(平均查找长度)作为衡量一个查找算法效率的标准。ASL= ∑(n,i=1) Pi*Ci,其中n为元素个数,Pi是查找第i个元素的概率,一般为Pi=1/n,Ci是找到第i个元素所需比较的次数。 顺序查找 原理是让关键字与队列中的数从最后一个开始逐个比较,直到找出与给定关键字相同的数为止,它的缺点是效率低下。时间复
算法介绍 K-Means又名为K均值算法,他是一个聚类算法,这里的K就是聚簇中心的个数,代表数据中存在多少数据簇。K-Means在聚类算法中算是非常简单的一个算法了。有点类似于KNN算法,都用到了距离矢量度量,用欧式距离作为小分类的标准。 算法步骤 (1)、设定数字k,从n个初始数据中随机的设置k个点为聚类中心点。 (2)、针对n个点的每个数据点,遍历计算到k个聚类中心点的距离,最后按照离哪个中心
参考资料:http://www.cppblog.com/sunrise/archive/2012/08/06/186474.html http://blog.csdn.net/sunanger_wang/article/details/7887218 我的数据挖掘算法代码:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlg
本文向大家介绍基于Jquery实现仿百度百科右侧导航代码附源码下载,包括了基于Jquery实现仿百度百科右侧导航代码附源码下载的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 先给大家展示下效果图,看看是不是亲想要实现的效果,如果还满意的话请查看本文详情,同时大家也可以下载源码哦。 效果图: 效果展示 源码下载 代码说明: 仿百度百科右侧导航代码jquery插件,这个仿百科右侧导航js代码,在很久以
本文向大家介绍php基于curl主动推送最新内容给百度收录的方法,包括了php基于curl主动推送最新内容给百度收录的方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了php基于curl主动推送最新内容给百度收录的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: php curl的好处可以以最快的方式并且模仿post提供我们的url地址给百度搜索引擎进行收录。 百度链接提交三种方式: 1、主动推送
1.9. 笔试 插件有几种? 文中举了几个例子?分别用于阐述什么问题 插件配置项有几种,举例说明 如何重构代码 grunt 是做什么的,如果使用grunt创建jQuery插件 如何发布插件 为什么缓存this
本文向大家介绍基于Java实现的图的广度优先遍历算法,包括了基于Java实现的图的广度优先遍历算法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文以实例形式讲述了基于Java的图的广度优先遍历算法实现方法,具体方法如下: 用邻接矩阵存储图方法: 1.确定图的顶点个数和边的个数 2.输入顶点信息存储在一维数组vertex中 3.初始化邻接矩阵; 4.依次输入每条边存储在邻接矩阵arc中 输入边依附的两
今天,我学习了根树的3次DFS(深度优先搜索)遍历,即按顺序、预顺序 例如,如果我考虑前序遍历, 然后按以下顺序访问节点, 实际上,在NMS(网络管理系统)应用程序中,我们使用根树(representation)来维护网络元素(度量)的层次结构,其中叶节点的深度非常大。 渐近地,预序遍历的空间复杂度是,其中d是最低叶的深度。 在应用这三种遍历中的任何一种时,由于堆栈溢出,应用程序很有可能崩溃。 例
我需要找到一个合适的方法来开发一个优化算法,它做以下工作: 假设我们有N个任务要做,我们有M个房间,每个房间都包含一些特定数量的基础设施/条件。每项任务都要求使用条件适合任务的房间。 例如,为了完成任务,我们需要使用水龙头和煤气管道,所以我们只能使用包含这些管道的房间。 此外,对于每项任务,我们都有一个预定义的截止日期。 我希望我已经解释得够清楚了。 所以,我需要开发一种算法,可以在适当的时间安排
下面的代码接受一个整数t,然后再接受3个整数t次,并返回可以同时从两个不同整数中减去1的最大次数,而当只剩下0以上的1个整数时,程序停止。我已经解决了这个问题,但我想降低代码的时间复杂度,但我不知道怎么做。 如何在不使用所有这些增加时间复杂度的循环的情况下获得相同的输出? 编辑:我不想我的代码为我重新编写,这是家庭作业,我想要的是提示和帮助,这样我就可以减少时间复杂性,我不知道怎么做。 编辑2:在