《鬼仔带你学算法》专题

条款9：在删除选项中仔细选择 假定你有一个标准STL容器，c，容纳int， Container<int> c; 而你想把c中所有值为1963的对象都去掉。令人吃惊的是，完成这项任务的方法因不同的容器类型而不同：没有一种方法是通用的。 如果你有一个连续内存容器（vector、deque或string——参见条款1），最好的方法是erase-remove惯用法（参见条款32）： c.erase(re

我正在解决一个问题，找出所有的4位吸血鬼数字。 吸血鬼数v=x*y被定义为一个具有'n'个偶数位数的数字，通过将一对'n/2'位数的数字（其中的数字以任意顺序取自原始数）x和y相乘而形成。如果v是吸血鬼的数字，那么X&Y和被称为它的“尖牙”。 吸血鬼数量的例子有： 我曾经尝试过蛮力算法，将给定数字的不同数字组合在一起，并将它们相乘。但这种方法效率很低，而且占用大量时间。 这个问题有没有更高效的算法

问题内容： 假设为了简单起见，我有一个标准的Python字符串（例如从那里获得的字符串）。 我想将此字符串转换为Python中的标准数学运算，以便返回。 有没有简单的方法可以做到这一点，还是我必须在空格上拆分并手动解析每个数字/符号，然后根据找到的内容进行数学运算？ 我需要正则表达式吗？ 问题答案： 警告：这种方法不是安全的方法，但是非常易于使用。 明智地使用它。 使用eval函数。 输出： 您甚

1.3.什么是计算机科学 计算机科学往往难以定义。这可能是由于在名称中不幸使用了“计算机”一词。正如你可能知道的，计算机科学不仅仅是计算机的研究。虽然计算机作为一个工具在学科中发挥重要的支持作用，但它们只是工具。 计算机科学是对问题，解决问题以及解决问题过程中产生的解决方案的研究。给定一个问题，计算机科学家的目标是开发一个算法，一系列的指令列表，用于解决可能出现的问题的任何实例。算法遵循它有限的过

本文向大家介绍Python科学计算之Pandas详解，包括了Python科学计算之Pandas详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 起步 Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此 pandas 为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas 的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析 （data analysis） 。panel data是经济学中关于

本文向大家介绍javascript每日必学之运算符，包括了javascript每日必学之运算符的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 　　读者朋友们好，前面我已经大概的了解了Javascript的作用以及一些基本的函数声明与变量声明，今天我们就接着前面的内容讲解，我们就来看一下javscript的逻辑（正序，分支，循环）以及一些简单的运算符 下面我们就来讲一些简单的操作运算符 + 加号：1.用来

一位电气工程师最近告诫我不要将GPU用于科学计算（例如，在精度非常重要的情况下），因为它没有像CPU那样的硬件保障。这是真的吗？如果是的话，这个问题在典型的硬件中有多普遍/多严重？

主要内容：一、场景引入，问题初现,二、volatile的作用及背后的原理,三、总结 & 提醒一、场景引入，问题初现 很多同学出去面试，都会被问到一个常见的问题：说说你对volatile的理解？ 不少初出茅庐的同学可能会有点措手不及，因为可能就是之前没关注过这个。但是网上百度一下呢，不少文章写的很好，但是理论扎的太深，文字太多，图太少，让人有点难以理解。 基于上述痛点，这篇文章尝试站在年轻同学的角度，用最简单的大白话，加上多张图给大家说一下，volatile到底是什么？ 当然本文不会把理论

本文向大家介绍机器学习中的距离计算方法?相关面试题，主要包含被问及机器学习中的距离计算方法?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 设空间中两个点为 欧式距离: cos=   切比雪夫距离:max

本文向大家介绍传统的机器学习算法了解吗相关面试题，主要包含被问及传统的机器学习算法了解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： 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），逻辑回归（Logistic Regressi

主要内容：决策树和随机森林,算法应用及其实现,总结随机森林（Random Forest，简称RF）是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单位是决策树模型，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。我们知道，集成学习的实现方法主要分为两大类，即 Bagging 和 boosting 算法，随机森林就是通过【Bagging 算法+决策树算法】实现的。前面已经学习过决策树算法，因此随机森林算法

主要内容：再谈间隔最大化,再谈核函数本节将从数学角度讲解支持向量机（SVM）相关知识，掌握这些有利用加深对 SVM 算法原理的理解，对于学习任何一款机器学习算法都是非常有帮助的，虽然各种数学公式很难懂，但本人会尽最大努力去讲明白。尽管如此由于每位读者的数学基础不一样，如有表达不到位的地方，还请海涵。 再谈间隔最大化 我们知道，支持向量机是以“间隔”作为损失函数的，支持向量机的学习过程就是使得间隔最大化的过程，若想要了解支持向量机的运

本文向大家介绍python科学计算之numpy——ufunc函数用法，包括了python科学计算之numpy——ufunc函数用法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 写在前面 ufunc是universal function的缩写，意思是这些函数能够作用于narray对象的每一个元素上，而不是针对narray对象操作，numpy提供了大量的ufunc的函数。这些函数在对narray进行运算的

7.14 一面 一面全部是写代码，连自我介绍都没有😂 - 快速幂（easy）扩展问题：python如何处理数据溢出？ - 用pytorch实现单头self-attention（mid+），之后问了self-attention的细节和一些扩展理解 - 一个数组，如果前面的数大于后面的数的二倍，则记作一个翻转对，求翻转对的个数（hard）其实是逆序对的变种，实现归并之后稍微改改就行 7.20 二面

一面 3.21 问项目：问了一个项目，问的非常详细，大概问了30min 然后问基础： transformer的架构 为什么使用multi-head、残差链接和前馈神经网络层 梯度消失的原因是什么 gpt和t5的区别 bert和t5的区别 了解现有的大模型，比如LLaMa这些吗 代码：删除链表倒数第k个节点，需要考虑到k>链表长度这个边界情形