《鬼仔带你学算法》专题

1.python代码实现 包含算法的原始形式和对偶形式 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class Perceptron(object): def __init__(self, input_x, feature_num, input_y, learn_rate=1): self._input_x = np.arra

Angel是一个分布式机器学习平台，在上面运行算法，得到模型，这只是第一步，更加关键第二步，训练出来模型，要有比较好的准确率，可以对数据进行准确预测。在这个过程中，用户可能会遇到各种各样的问题，这里我们也一一总结一下 LR 模型不收敛，预测效果差 请检查正则项系数是否适合，过大的正则项参数会影响模型收敛，建议不大于 1/featureNum 检查Learn Rate是否过大 检查数据预处理是否有做

10.5 算法分析 通过前面各小节的介绍，我们看到可以设计出多种不同的算法来解决同一个问题，如搜 索问题中的线性搜索和二分搜索，排序问题中的选择排序和归并排序，最小生成树的 Prim 算法和 Kruskal 算法，等等。本节要讨论的是：解决同一问题的不同算法有好坏之分吗？

KNN 概述 k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。 一句话总结：近朱者赤近墨者黑！ k 近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k 近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其 k 个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预

到目前为止，您已经了解了反向密码和凯撒密码算法。 现在，让我们讨论ROT13算法及其实现。 ROT13算法的解释 ROT13密码是指缩写形式Rotate by 13 places 。 这是Caesar Cipher的特例，其中shift始终为13.每个字母移位13个位置以加密或解密消息。 例子 (Example) 下图以图形方式说明了ROT13算法流程 - 程序代码 ROT13算法的程序实现如下

修订记录 2018-09-19：合成开放平台的说明到本地文档。 签名生成总体说明 本文档仅适用于QQ轻游戏后台openapi接口的签名生成，由于是通用说明，本文中仅以/openapi/apollo_verify_openid_openkey的签名生成作为示例。 签名值sig是将请求源串以及密钥根据一定签名方法生成的签名值，用来提高传输过程参数的防篡改性。 签名值的生成共有3个步骤：构造源串，构造

将输入的字符串散列成一个整数。 使用 String.split('') 和 Array.reduce() 创建输入字符串的散列，利用位移。 const sdbm = str => { let arr = str.split(''); return arr.reduce( (hashCode, currentVal) => (hashCode = currentVal.c

基本概念 人脸检测 人脸检测是指从一副静态的图像中检测并标记出人脸所在的区域, 并且给出表示人脸的矩形坐标(左上角坐标和右下角坐标, 其中图像左上角坐标是(0,0), 右下角坐标是(n,m), n,m分别为图像的像素宽度和高度)。在0.2, 0.3版的服务中增加了人脸的性别与年龄信息。 人脸检测有着广泛的用途, 比如(1): 智能驾驶辅助系统,能自动识别出道路前方的人脸, 并及时提醒驾驶人注意前方

说明：DES加密／解密类仅供参考思路，需要接入方具体实现细节及调通 php版DES加密／解密类： <?php /** * Created by PhpStorm. * User: didi * Date: 2017/9/27 * Time: 16:11 */ namespace Library; class DESHelper { //私钥，固定字节长度为8位 priv

N-Gram 是一种常用的索引方式，trigram 是其中常用的一种（tri- 表示 3）。根据 trigram 的算法，我们可以将 cat 将被分割成 “c”、“ca”、“cat”、“at”。trigram 算法经常用在字符串相似度比较上，两个词共享的 trigram 分词越多，相似度则越高。PostgreSQL 中由 pg_trgm 模块提供 trigram 算法支持。 函数和操作 pg_tr

更新：一面过了，等待复试安排 https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20230927/557711646_1695807664522/A747E405F95C0E991B3159848CB5B148 兄弟们，为什么我又遇到kpi面了，是现在没hc了吗都。没hc为什么还要面我呢 一面 介绍了一下论文内容，和当前实习内容情况 大多时间都是在说这个 有没有了解目

10.9一面 主要聊实习做的东西的细节，面试官应该对优化比较熟悉，关于实习期间做的一个优化问题的建模有些争议，最后应该算是把面试官说服了？ 问了混合A*相关的问题，混合A*和A*区别，如何设计启发函数保证搜索到的解最优 以及优化相关的问题，1.什么是凸优化问题? （目标函数是凸函数，可行集是凸集) 2.如何判断函数是凸函数？（Hessian矩阵半正定) 3.知道KKT条件吗？（知道是判断是极值点的

一面是只做代码 三道做对就算过 可惜 四道是写出来了 但是复杂度太高了 我说咋都这么简单 现在卡在初试了

一面 1h 自我介绍 paper、实习 手撕：均值滤波，kernel size=2*2 反问 二面 1h 自我介绍 paper、实习 手撕： 1、transformer（简历中有提到，然后聊到就当场让手撕（torch）） 2、说出一个概率题（前面聊到了diffusion model），准备出题的时候我说没学过概率论，面试官就说算了直接出算法题 3、括号匹配，（）*，其中*可以代表（ 或 ）或空字符

题目：我现在有一个文件，把文件中出现单词频率最高的k个单词找出来，文件内容都是逗号分隔的单词 我用go语言写 abc.txt内容 "wang,jing,yu,shuai,ge,shuai,ge,j" package main import ( "fmt" "io/ioutil" "sort" "strings" ) func main() { contents, err :=