1.自我介绍 2.介绍第一篇论文和第二篇论文(面试官很认真在听,问了很多细节问题)30min 3.写代码题 给定一个数n和一个int数组A,选取A中元素组成一个最大的且小于n的数,可以重复选取 4.反问组里工作内容 #字节# #字节跳动#暑期实习#
1.1 广度优先遍历 (BFS) 类似树的层次遍历,首先访问起始顶点v,然后选取与v邻接的全部顶点w1,w2,…wn,进行访问。再依次访问与w1,w2,…wn邻接的全部顶点。依次类推,直到所有顶点都被访问过为止。从顶点一层层向外拓展和遍历,实现是需要用到队列。 1.2 深度优先遍历(DFS) 首先访问出发节点v,将其标记为已访问过;然后选取与v邻接的未被访问的任意一个顶点w,并访问它;再选取与w邻
连通图:在无向图G中,若从顶点i到顶点j有路径,则称顶点i和顶点j是连通的。若图G中任意两个顶点都连通,则称G为连通图。 生成树:一个连通图的生成树是该连通图的一个极小连通子图,它含有全部顶点,但只有构成一个数的(n-1)条边。 最小生成树:对于一个带权连通无向图G中的不同生成树,各树的边上的 权值之和最小。构造最小生成树的准则有三条: 必须只使用该图中的边来构造最小生成树。 必须使用且仅使用(n
一、引言 在最开始的时候,我本来准备学习的是C4.5算法,后来发现C4.5算法的核心还是ID3算法,所以又辗转回到学习ID3算法了,因为C4.5是他的一个改进。至于是什么改进,在后面的描述中我会提到。 二、ID3算法 ID3算法是一种分类决策树算法。他通过一系列的规则,将数据最后分类成决策树的形式。分类的根据是用到了熵这个概念。熵在物理这门学科中就已经出现过,表示是一个物质的稳定度,在这里就是分类
本文向大家介绍Opencv分水岭算法学习,包括了Opencv分水岭算法学习的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 分水岭算法可以将图像中的边缘转化成“山脉”,将均匀区域转化为“山谷”,这样有助于分割目标。 分水岭算法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中的每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度,每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆,而集水盆的
问题答案可关注公众号 机器学习算法面试,回复“资料”即可领取啦~~ 1.机器学习理论 1.1 数学知识 1.1.1 机器学习中的距离和相似度度量方式有哪些? 1.1.2 马氏距离比欧式距离的异同点? 1.1.3 张量与矩阵的区别? 1.1.4 如何判断矩阵为正定? 1.1.5 距离的严格定义? 1.1.6 参考 1.2 学习理论 1.2.1 什么是表示学习? 1.2.2 什么是端到端学习? 1.2
这个练习中,我会向你展示可能是最快的字符串搜索算法之一,并且将它与bstrlib.c中现有的binstr比较。binstr的文档说它仅仅使用了“暴力搜索”的字符串算法来寻找第一个实例。我所实现的函数使用Boyer-Moore-Horspool(BMH)算法,如果你分析理论时间的话,一般认为它会更快。你也会看到,如果我的实现没有任何缺陷,BMH的实际时间会比binstr简单的暴力搜索更糟。 这个练习
参考资料:http://blog.csdn.net/b2b160/article/details/4680853/(冒昧的用了链接下的几张图) 百度百科:http://baike.baidu.com/link?url=FcwTBx_yPcD5DDEnN1FqvTkG4QNllkB7Yis6qFOL65wpn6EdT5LXFxUCmv4JlUfV3LUPHQGdYbGj8kHVs3GuaK 算法介绍
一面 深挖实习项目,问了算法的idea产生以及部署落地后的效果,最后问进一步改进方法 二面 第一部分考察对NeRF整个领域的了解,介绍了十多个下游领域方向代表的论文并说明优缺点;第二部分针对NeRF问我关注什么样的改进以及重点看哪方面的创新点,之后对NeRF+SDF的表面表达原理细节以及公式提问,接着问实习项目的创新点;第三部分针对他们业务中存在的问题问我有哪些方法或者建议;最后一部分简单过了鼠鼠
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假设我有一个无向多图,即一个(G,E)对,其中G是一个有限的结点集,E是一个有限的边集。我正在寻找一个算法,将分配一个单一的字符串值到每个节点在以下的约束。 1. 每个节点都被赋予一组约束(可能是空的),这些约束限制了允许的值。我希望至少支持以下类型的值约束: null 有两种类型的边缘: 不同, 相同, 这意味着应该为相关节点分配不同/相同的值(意味着不相等/相等的字符串)。 null 这意味着