《鬼仔带你学算法》专题
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哪一个 bash 内置命令能够进行数学运算。
本文向大家介绍哪一个 bash 内置命令能够进行数学运算。相关面试题，主要包含被问及哪一个 bash 内置命令能够进行数学运算。时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 答案： bash shell 的内置命令 let 可以进行整型数的数学运算。 #! /bin/bash … … let c=a+b … …
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如何知道何时实施昂贵的计算机科学
有这样一些，例如算法，数据结构，数学，还有其他极客范的大多数程序员知道但很少使用的东西。实践中，这种奇妙的东西太复杂了，通常是不需要的。例如，当你花费大多数时间在低效的数据库调用上时，提高算法是没有什么用的。不幸的大量编程由让系统相互交流以及使用非常简单的数据结构去构建漂亮的用户界面组成。 高科技什么时候是合适的科技？你什么时候应当打开一本书去找一些东西而非一个毫秒级算法？做这些有时候是有用的，但
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介绍几种机器学习的算法，我就结合我的项目经理介绍了些RF, Kmeans等算法。
本文向大家介绍介绍几种机器学习的算法，我就结合我的项目经理介绍了些RF, Kmeans等算法。相关面试题，主要包含被问及介绍几种机器学习的算法，我就结合我的项目经理介绍了些RF, Kmeans等算法。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
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带路径压缩算法的加权快速联合-联合查找
我有一个项目，我必须实现一个带有路径压缩算法的加权快速并集。在看到其他一些源代码后，我最终得到了这个： 分配给我的任务是正确完成以下方法: int find（int v） void unite（int v，int u） setCount（int v） 嗯，算法似乎很慢，我找不到合适的解决方案。
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美团 大模型算法工程师 配送 一面（附带吐槽）8.28 美团一面 纯纯的搞笑面 前言：本来美团的面经不该在这个时间点来写的，我也并不想写，因为这面经写出来没有丝毫的价值，本该着手去写的已挂的百度二面面经，但在我看到我的美团校招流程变成回到人才库时，我必须写点什么吐槽这件事。 1.自我介绍 2.看我的简历里面没有学校的经历，为什么？（学校的经历和求职的需求百分之百不符合） 3.看我许久以前的简历是找java的，为什么改了？（礼貌的回答了） 4.
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画布：你会如何使用Bresenham的线算法在两点之间正确插值？我正在制作一个简单的HTML5画布绘图应用程序，每次鼠标移动时，都会在x和y位置放置一个圆圈。（非常常见但尚未解决的）问题是：当鼠标移动得非常快（比如比鼠标移动事件触发得更快）时，圆圈之间就有了空间。 我使用了Bresenham的直线算法，在一定程度上成功地在间隙之间画出了圆圈。然而，我遇到了另一个问题：当颜色是半透明的时候，我会无意中淡出到更深的效果。 这里有一个例子： 我不明白为什么会这样。如
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隐式评价和基于物品的过滤算法 - 什么会阻碍你成功？
设想你有一个成熟的在线音乐网站，在构建推荐系统时会遇到什么问题呢？ 假设你有一百万个用户，每次推荐需要计算一百万个距离数据。 如果我们想在一秒钟里进行多次推荐，那计算量将是巨大的。除非增加服务器的数量，否则系统会变得越来越慢。 说得专业一点，通过邻域进行计算的推荐系统，延迟会变得越来越严重。 还好，这是有解决办法的。
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比TF-IDF更好的隐含语义索引模型是个什么鬼
TF-IDF TF(term frequency)，表示一个词在一个文档中出现的频率；IDF(inverse document frequency)，表示一个词出现在多少个文档中。 它的思路是这样的：同一个词在短文档中出现的次数和在长文档中出现的次数一样多时，对于短文档价值更大；一个出现概率很低的词一旦出现在文档中，其价值应该大于其他普遍出现的词。 这在信息检索领域的向量模型中做相似度计算非常有效
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有哪些不算特别流行的产品是你特别喜欢的吗？说说你喜欢的原因。
本文向大家介绍有哪些不算特别流行的产品是你特别喜欢的吗？说说你喜欢的原因。相关面试题，主要包含被问及有哪些不算特别流行的产品是你特别喜欢的吗？说说你喜欢的原因。时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 ChangePro 优点： 1、专业化的内容分类，每周更新的主题视频集合 内容浏览路线清晰，用户查找相关视频路径短、匹配度高 2、基于热度的视频的排行榜 针对热门视频，提供周排行、月排行和总排行，
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机器学习：集成学习
“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。
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动手学深度学习 v1本书将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。
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学习敏捷数据科学Agile是一种软件开发方法，通过使用1至4周的短迭代，通过增量会话帮助构建软件，从而使开发与不断变化的业务需求保持一致。 敏捷数据科学包括敏捷方法和数据科学的组合。
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动手学深度学习 v2本书将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。Github 地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
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除了GMM-HMM，你了解深度学习在语音识别中的应用吗？
本文向大家介绍除了GMM-HMM，你了解深度学习在语音识别中的应用吗？相关面试题，主要包含被问及除了GMM-HMM，你了解深度学习在语音识别中的应用吗？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 讲了我用的过DNN-HMM，以及与GMM-HMM的联系与区别；然后RNN+CTC，这里我只是了解，大概讲了一下CTC损失的原理；然后提了一下CNN+LSTM。
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Python机器学习之scikit-learn库中KNN算法的封装与使用方法本文向大家介绍Python机器学习之scikit-learn库中KNN算法的封装与使用方法，包括了Python机器学习之scikit-learn库中KNN算法的封装与使用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Python机器学习之scikit-learn库中KNN算法的封装与使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、工具准备，python环境，pycharm 2、在机器