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iOS 面试策略之算法基础4-5节
这些数据结构都是了解 Swift 和算法的基础。从今以后的文章，我们将更多的关注于通用算法，这次我们就来聊聊排序和搜索。 一般情况下，好的排序算法性能是 O(nlogn)，坏的性能是 O(n^2)。 举个例子： // 原数组 [[2, 1], [1,3], [1,4]] // 排序算法一 [[1,3], [1,4], [2, 1]] // 排序算法二 [[1,4], [1,3], [2, 1]] 排序算法一中，这两个元素位置与原数组相同，故称其为稳定算法。而排序算法二则是不稳定算法。 而在 Swift 源代码中，sort 函数采用的是一种内省算法（IntroSort）。它由堆排序、插入排序、快速排序 3 种算法构成，依据输入的深度选择最佳的算法来完成。
1.2K60发布于 2021-04-20 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-5 超参数
我们将这些在运行机器学习算法之前需要指定的参数，称之为超参数。kNN算法中的k就是kNN算法的超参数。 和超参数相对应的概念就是模型参数，模型参数就是在模型训练过程中，机器学习算法根据训练样本学习到的参数。 其实可以简单理解： 超参数，需要在使用机器学习算法之前指定的数值，指定不同的数值可能为模型带来不同的泛化能力，使用机器学习算法相同，但是其中的超参数不同，也可以认为是两种不同的模型，因此可以看出超参数还是很重要的 实现自己寻找最好k值 下面使用实验搜索的方式寻找kNN算法中超参数k。 ? KNN其他的超参数 kNN中不仅有k这一个超参数，考不考虑距离也是kNN算法的超参数。 ?
78530发布于 2019-11-13 - 来自专栏Hank’s Blog
4-5 R语言函数 split
#split根据因子或因子列表将 向量或其他对象分组 #通常与lapply一起使用 #split(参数):split(向量/列表/数据框,因子/因子列表) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > x [1] 0.61008707 0.81746169 -1.09859969 -1.78134612 -1.94262725 0.99760581 [7] 0.37793960 0.05258653 0.38525197 0.46051864 -0.
98640发布于 2020-09-16 - 来自专栏大前端_Web
javascript高级程序设计(4-5)章笔记
版权声明：本文为吴孔云博客原创文章，转载请注明出处并带上链接，谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/article/details/51234909
81140发布于 2018-09-27 - 来自专栏运维之路
【每日一思】2022年第4-5周
一直认为理想情况下的数据运营方法应该基于“贴源层数据-》指标（至少到带有主题的流水）-》洞察-》决策-》执行”的路线，这样才能减少返工的重复性工作量。
30720编辑于 2022-03-07 - 来自专栏NetCore 从壹开始
4-5 安装并迁移数据库：mysql
docker volume create volume_name命令新建一个数据卷
94920编辑于 2023-01-09 - 来自专栏AI SPPECH
IO竞赛2025年题目解析：基础级难度（4-5）
2025年的IO竞赛基础级（难度系数4-5）题目开始涉及更多的数据结构和算法思想，对选手的编程能力和逻辑思维提出了更高的要求。 难度进阶路径: 入门(1-3) → 基础(4-5) → 提高(6-8) → 竞赛(9-10) 难度系数 考察重点 核心知识点 学习目标 4-5 数据结构、算法应用 栈、队列、树、图的基础应用 掌握基础数据结构的使用和简单算法的实现 ） ├── 第四章：基础级题目解题技巧总结 └── 第五章：从基础到提高的学习建议 第一章：2025年IO竞赛基础级题目概述 根据2025年NOI修订版大纲，基础级（CSP-J提高）的知识点难度系数为4- ，如高级动态规划、贪心算法、图论算法等。 在解决基础级题目时，你通常如何选择合适的算法和数据结构？ 参考资料 《算法竞赛进阶指南》- 李煜东 《算法导论》- Thomas H.
44710编辑于 2025-11-13 - 来自专栏机器视觉工坊
AI算法分类
AI算法分类如下： 一、机器学习算法 监督学习 1、回归算法：线性回归和逻辑回归。 线性回归：进行直线或曲线拟合，一般使用“最小二乘法”来求解。 kNN算法是一种判别模型，即支持分类问题，也支持回归问题，是一种非线性模型。它天然的支持多分类问题。kNN算法没有训练过程，是一种基于实例的算法。 无监督学习 7、K均值算法核心：把样本分配到离它最近的类中心所属的类，类中心由属于这个类的所有样本确定。k均值算法是一种无监督的聚类算法。 和其他类型的神经网络一样，循环神经网络是一个判别模型，既支持分类问题，也支持回归问题，并且支持多分类问题 三、大数据算法 数据挖掘&数据分析 推荐算法 四、一些算法本身并不算是一个机器学习算法 ，而是为了解决某个子问题而诞生的机器学习算法的子算法，如深度学习的神经网络的训练一般采用反向传播算法，梯度下降法。
2.6K20发布于 2020-07-28 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南4-5
小程序经常需要向服务器传递数据或者从服务器拉取数据，这个时候可以使用wx.request这个API，在本章节会重点讨论wx.request的使用和注意事项。
99010编辑于 2025-08-25 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 js-sdk微信分享时，动态url的设置 基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ css-移动端h5在iphonex的适配 vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。附源码 使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 vue中，mode为history时，build打包后页面空白
77330发布于 2018-06-25 - 来自专栏xiaosen
AI - 聚类算法
感谢大家的观看 聚类算法概念 聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象划分为若干个簇，使得同一个簇内的对象之间具有较高的相似性，而不同簇的对象之间具有较大的差异性。 聚类算法的应用场景： 商业选址：通过分析用户的地理位置信息，聚类算法可以帮助企业确定新店铺的最佳位置，以最大化覆盖潜在客户。 资源优化：在物流和供应链管理中，聚类算法可以帮助优化资源的分配，例如确定最佳的仓库位置或货物配送路线。 聚类算法因其能够在无监督的环境中发现数据的内在结构和模式，而在各个领域都有广泛的应用。 选择合适的聚类算法和参数对于解决特定问题至关重要。这类方法通常需要预先指定簇的数量，并通过迭代优化来找到最佳的数据划分。典型的划分方法包括K-means算法、K-medoids算法等。 代表性的算法有AGNES（自底向上的聚合算法）和DIANA（自顶向下的分裂算法）。
1.5K10编辑于 2024-03-22 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
1.关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 2.vue中，mode为history时，build打包后页面空白的解决方法 3.vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 4.js-sdk微信分享时，动态url的设置 5.vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。 6.一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ 7.使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 8.基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 9.
89950发布于 2018-05-17 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-5：LM模型+数值+因子+PCA协变量
第一列为FID 第二列为ID 第三列以后为协变量（注意，只能是数字，不能是字符！）
4.5K40发布于 2020-05-29 - 来自专栏AI系统
【AI系统】QNNPack 算法
本文将会深入介绍 QNNPACK 算法的实现过程。 前置知识回顾 在介绍 QNNPACK 算法前，先回顾一下传统的矩阵卷积运算方法。 加速库中针对矩阵卷积运算的核心算法，即如文章标题所示的 The Indirect Convolution Algorithm（间接卷积算法）。 对计算进行划分 虽然 QNNPACK 利用了像其他 BLAS 库一样的 PDOT 微内核，但其对具有 8 位元素的量化张量和移动 AI 使用案例的关注带来了非常不同的性能优化视角。 与 Im2Col 算法对比 与基于 Im2Col 的卷积算法相比，间接卷积的性能受到四个因素的影响： 消除非单位卷积的 Im2Col 转换。 可以看到间接卷积算法性能会明显优于其他算法的性能。
94110编辑于 2024-12-13 - 来自专栏sofu456
斗地主ai算法
牌的识别 识别和过滤，即要知道牌是什么牌，还要过滤出那几张牌是需要的牌 sequence = ['3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', 'j', 'q', 'k', '1', '2', 'xw', 'dw'] card = ['单牌', '对牌', '三张', '三带一', '单顺', '双顺', '三顺', '飞机','炸弹','四带二'] def to_card(data): return list(map(lambda x:
1.4K10编辑于 2021-12-06 - 来自专栏AI系统
【AI系统】Winograd 算法
在本文将重点介绍 Winograd 优化算法，它是矩阵乘优化方法中 Coppersmith–Winograd 算法的一种应用，按照 Winograd 算法的原理将卷积的运算进行转换，从而减少卷积运算中乘法的计算总量 算法约束与缺点 从上述方法的介绍中可以得知，Winograd 算法通过减少乘法操作的次数，有效降低了计算资源的消耗，从而提高了计算速度。 首先，当应用 Winograd 算法处理单个小局部的二维卷积时，该算法不能直接应用于这样的计算当中，因为产生的辅助矩阵规模过大，可能会对实际效果产生负面影响。 因此，Winograd 算法仅适用于较小的卷积核和分块尺寸。 另一个想法是将 Winograd 算法与空间组织算法结合起来，充分利用局部性和算法分析的优化，将卷积计算通过空间组合优化算法中的拆分方法，将输入拆分成若干个小规模卷积。
83511编辑于 2024-12-17 - 来自专栏决策智能与机器学习
AI算法对抗攻击和防御技术综述「AI核心算法」
关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货 ? Athalye等提出了EoT算法来解决第一个问题。 启发式防御算法由研究者通过实验获得，它们在实践中可以做到对一些特定的对抗攻击算 法具有良好的防御性能，但没有对防御性能给出理论性保障；可证明式防御通过理论证明，可以计算出在特定对抗攻击算法攻击下模型的最低准确度 Goodfellow等首先提出对抗训练，他们使用良性样本和通过FGSM算法生成的对抗样本一起训练神经网络，用于增强神经网络的鲁棒性；接着，提出了使用由PGD算法生成的对抗样本进行对抗训练的方法。 这主要是因为，攻击算法只要针对某一类防御生效即可， 然而一个有效的防御算法则需要去防御所有可能的攻击手段。 结束语 近两年来，针对深度学习算法的对抗攻击和防御技术迅速发展。
3.8K10发布于 2020-09-14 - 来自专栏强化学习专栏
黑白棋 AI 算法
文章分类在Pytorch： Pytorch（4）---《黑白棋 AI 算法》 黑白棋 AI 算法 1. 1.2 实验要求 使用 『蒙特卡洛树搜索算法』 实现 miniAlphaGo for Reversi。 使用 Python 语言。 现在 AI 玩家需要大家来完善！ 该部分主要是需要大家使用 『蒙特卡洛树搜索算法』 来实现 miniAlphaGo for Reversi。 完善算法时请注意落子时间：落子需要在 60s 之内！ 落子 3 次不在合法范围内即判断该方失败, 故落子前请检查棋子的合法性。 2.5.1 测试 AI 玩家 如果您已经实现 AIPlayer，你可以选人类玩家、随机玩家与 AIPlayer 算法对战，甚至 AIPlayer 与 AIPlayer 自己对战！
2.4K00编辑于 2024-12-03 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
AI人员打架识别算法
AI打架识别算法基于Detection网络模型算法框架，AI打架识别算法识别校园打架斗殴行为，发现立即打架斗殴行为算法会立即抓拍告警推送打架事件信息。 ，而AI人员打架识别算法直接从图片生成位置和类别。 研究现状 目前AI人员打架识别算法，主要有3种主流的方法，分别是：（1）基于Detection的打架检测。其主要思想是: 将打架作为一种类别，通过分类的方式，将打架行为检测出来。 2.选取的方案 我这里选择方案1，AI人员打架识别算法基于目标检测做打架识别。前文也提到了，目前数据集十分匮乏。笔者也是反复查找，终于拿到了国外的一份很好的数据集。 基本流程是：Labelme标注 -> 标注数据整理与格式转换 -> AI人员打架识别算法模型训练 -> 部署2.2 AI人员打架识别算法标注数据整理与格式转换 Labelme标注的数据，无法直接用在训练中
1.6K20编辑于 2023-09-22 - 来自专栏xiaosen
AI - 支持向量机算法
概念 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的机器学习算法，主要用于解决二分类问题。 惩罚参数 C SVM中的惩罚参数C是一个非常重要的超参数，它决定了算法对错误分类的容忍度。 在SVM中，C参数用于控制间隔大小与分类误差之间的权衡。 较大的C值意味着算法更加重视分类误差，即算法会尽量减小训练集上的分类错误。相反，较小的C值意味着算法更加重视最大化间隔，即使这可能导致在训练集上有更多的分类错误。
61310编辑于 2024-03-24
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