《推荐算法》专题

修改第三方推流【控制台】 基本信息 Path： /listlive/api/other/modify Method： POST 接口描述： 请求参数 Headers 参数名称 参数值 是否必须 示例 备注 Content-Type application/json 是 Body 名称 类型 是否必须 默认值 备注 其他信息 actid string 非必须 频道Hash ID rtmp_addr

1.1、什么是推拉流服务 推拉流服务（Push and Pull Stream Service），顾名思义，此服务可以拆分成两个服务，一个是推流服务，一个是拉流服务。 推流服务：推流就是将视频内容推送到指定的rtmp地址中去。 拉流服务：拉流就是服务器从线上抓取视频数据的服务。 1.2、推拉流服务架构图 1.3、推拉流功能 类型 说明 拉流格式 直播流：支持rtmp协议地址、hls协议地址、rts

利用cocos2d框架写的推箱子游戏。仅能在真机3.5寸Retina屏幕下测试。 [Code4App.com]

面了一个多月，互联网秋招结束了，其中有些面试做了复盘，把复盘的偏八股的面经分享一下。 字节tt一面 手撕DIN 合并K个有序数组，手写堆，用堆做 字节tt二面 力扣53题 最大子数组和 字节商业化一面 介绍NCE Loss 手撕AUC 字节商业化二面 手撕BCE 手撕InfoNCE Loss 手撕梯度下降 力扣239题 饿了么一面 介绍InfoNCE Loss InfoNCE温度系数的作用 介绍T

本书的 GitHub 地址：https://github.com/todayqq/PHPerInterviewGuide 算法可以说是大厂的必考题，对于算法，一定要理解其中的精髓、原理。 冒泡排序 冒泡排序的原理：一组数据，比较相邻数据的大小，将值小数据在前面，值大的数据放在后面。 function bubble_sort($arr) { $count = count($arr);

本文向大家介绍KM算法？相关面试题，主要包含被问及KM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： 匈牙利算法：求最大匹配，那么我们希望每一个在左边的点都尽量找到右边的一个点和它匹配。我们依次枚举左边的点x的所有出边指向的点y，若y之前没有被匹配，那么(x,y)就是一对合法的匹配，我们将匹配数加一，否则我们试图给原来匹配y的x’重新找一个匹配，如果x’匹配成功，那么(x,y)就可以

本文向大家介绍diff 算法？相关面试题，主要包含被问及diff 算法？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 把树形结构按照层级分解，只比较同级元素。 给列表结构的每个单元添加唯_的key属性，方便比较。 React只会匹配相同class的component (这里面的class指的是组件的名字） 合并操作，调用component的setState方法的时候,React将其标记为dirty.

本文向大家介绍viterbi算法相关面试题，主要包含被问及viterbi算法时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 动态规划算法，用于寻找最有可能产生观测事件序列的-维特比路径-隐含状态序列，特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中。声音信号作为观察到的事件序列，而文本字符串，被看作是隐含的产生声音信号的原因，因此可对声音信号应用维特比算法寻找最有可能的文本字符串。

本文向大家介绍Redlock 算法？相关面试题，主要包含被问及Redlock 算法？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 算法很易懂，起 5 个 master 节点，分布在不同的机房尽量保证可用性。为了获得锁，client 会进行如下操作： 得到当前的时间，微秒单位 尝试顺序地在 5 个实例上申请锁，当然需要使用相同的 key 和 random value，这里一个 client 需要合理设

我最近发现STL中有一个名为nth_element的方法。引用描述： Nth_element与partial_sort类似，因为它对元素区域进行部分排序：它对区域[first,last]进行排列，使得迭代器nth所指向的元素与如果整个区域[first,last]都已排序后将处于该位置的元素相同。此外，区域[nth,last]中的任何元素都不小于区域[first,nth）中的任何元素。 它声称平均具

任何计算问题都可以通过按特定顺序执行一系列操作而完成。解决问题的过程(procedure)称为算法(algorithm)，包括： 执行的操作(action) 执行操作的顺序(order) 下例演示正确指定执行操作的顺序是多么重要： 考虑每个人早晨起床到上班的“朝阳算法”：(1)起床，(2)脱睡衣,(3)洗澡，(4)穿衣，(5)吃早饭，(6)搭车上班。 总裁可以按这个顺序，从容不迫地来到办公室。假设

A3C的算法实际上就是将Actor-Critic放在了多个线程中进行同步训练. 可以想象成几个人同时在玩一样的游戏, 而他们玩游戏的经验都会同步上传到一个中央大脑. 然后他们又从中央大脑中获取最新的玩游戏方法. **这样, 对于这几个人, 他们的好处是:**中央大脑汇集了所有人的经验, 是最会玩游戏的一个, 他们能时不时获取到中央大脑的必杀招, 用在自己的场景中. **对于中央大脑的好处是:**中

假设每个臂是否产生收益，其背后有一个概率分布，产生收益的概率为p 我们不断地试验，去估计出一个置信度较高的*概率p的概率分布*就能近似解决这个问题了。 怎么能估计概率p的概率分布呢？ 答案是假设概率p的概率分布符合beta(wins, lose)分布，它有两个参数: wins, lose。 每个臂都维护一个beta分布的参数。每次试验后，选中一个臂，摇一下，有收益则该臂的wins增加1，否则该臂的

GraphX包括一组图算法来简化分析任务。这些算法包含在org.apache.spark.graphx.lib包中，可以被直接访问。 PageRank算法 PageRank度量一个图中每个顶点的重要程度，假定从u到v的一条边代表v的重要性标签。例如，一个Twitter用户被许多其它人粉，该用户排名很高。GraphX带有静态和动态PageRank的实现方法 ，这些方法在PageRank object