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LeetCode 6-10 题 详解 Java版 ( 万字 图文详解 LeetCode 算法题6-10 =====＞＞＞ ＜建议收藏＞)
解法二 在第 7 道题我们写了倒置 int 的算法，这里当然可以用到了，只需要判断倒置前后相不相等就可以了。 整体来说，只要理清思路，两种算法还是比较好理解的。 今天我们一起学习了LeetCode 6-10 题的算法分析,感谢大家阅读,觉得不错记得收藏哦! 喜欢 请点个 + 关注
34710编辑于 2024-04-07 - 来自专栏python、mysql、go知识点积累
07-02 django 6-10
字段查询 all():返回模型类对应表格中的所有数据。 get():返回表格中满足条件的一条数据，如果查到多条数据，则抛异常：MultipleObjectsReturned， 查询不到数据，则抛异常：DoesNotExist。 filter():参数写查询条件，返回满足条件 QuerySet 集合数据。 条件格式： 模型类属性名__条件名=值 注意：此处是模型类属性名，不是表中的字段名 关于 filter 具体案例如下： 判等 exact。
1.1K40发布于 2020-04-14 - 来自专栏C语言例题100题
C语言经典例题100（6-10）
思路： 使用循环嵌套来写这个代码，我们首先要让i=1的时候，做一遍1的乘法运算，也就是说我们的j<=i，所以我们第二个for循环就可以写成是让j也从1开始遍历，范围要小于等于i，以此递增。
42210编辑于 2025-06-04 - 来自专栏大数据成长之路
Hadoop源代码分析【6-10】
小结 Hadoop源代码分析【6-10】主要为大家科普了RPC实现通信的流程，以及 DataNode在升级 / 回滚/ 提交时底层的变化。
74420发布于 2021-01-27 - 来自专栏全栈开发那些事
6-10 二分查找 (20分)
本题要求实现二分查找算法。
35120编辑于 2023-02-27 - 来自专栏Gorit 带你学全栈系列
编程入门、进阶100例（6-10题）
i);//打印符合条件的水仙花数 } } } } 九、求100~200以内的素数 9.1 问题描述 什么是素数，就是只能被一和自己本身能整除的数字，比如3、5、7、11等等 怎么解决：算法一 ：我们要判断第n个数是否是素数时，需要从2开始到n-1对这个数进行整除，如果这个数能被整除，就不是素数 算法二：用除法的方式 算法三：用开方法，就是用2一直整除到sqrt(这个数)，如果能被整除，则不是素数
69010编辑于 2021-12-09 - 来自专栏机器学习/数据可视化
MySQL50-4-第6-10题
MySQL50-4-第6-10题 本文中介绍的是第6-10题，涉及到的主要知识点： 模糊匹配和通配符使用 表的自连接 in/not in 连接查询的条件筛选 ?
30910发布于 2021-03-01 - 来自专栏Corley的开发笔记
C语言经典习题100例（二）6-10
给大家推荐一门大数据Spark入门课程https://www.bilibili.com/video/BV1oi4y147iD/，希望大家喜欢。
55020发布于 2020-07-23 - 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 - 来自专栏学习
浙江大学PTA程序设计C语言基础编程练习题6-10
这是最终结果：程序正确读取输入并按指定格式输出，浮点数保留两位小数，符合样例预期。
34910编辑于 2025-12-17 - 来自专栏【趣学C语言和数据结构100例】
【趣学C语言和数据结构100例】6-10
【趣学C语言和数据结构100例】 问题描述 6.一个球从 100m 高度自由落下，每次落地后反弹回原高度的一半，再落下，求它在第 10 次时共经过多少米，第 10 次反弹多高。 7.猴子吃桃问题。猴子第 1 天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不过瘾，又多吃了一个。第 2 天早上又将剩下的桃子吃掉一半，又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第 10 天早上想再吃时，就只剩一个桃子了。求第 1 天共摘多少个桃子。 8.迭代法求 x = 根号 a。求平方根的迭代公式为 x(n+1) = 1/2 * (xn + a/xn) 9.用牛顿迭代法求下面方程在 1.5 附近的根: 2x³ - 4x² + 3x - 6 = 0 70.用筛选法求 100 之内的素数。 代码分析 6. 物理公式的规律应用 每次落地后反弹回原高度的一半，初始total_m，第一次为total_m *= 0.5，for循环计算n次的，共经过，使用sum来计数。 7. 数学公式的规律应用 已知结果，找倒推规律，求初始。由后一天 = ( 前一天 / 2 ) -1 可知，前一天 = ( 后一天 + 1 ) *2，定义天数day，使用while(day–)，求第一天。 8. 巴比伦法 迭代公式为 x(n+1) = 1/2 (xn + a/xn) 初次猜测，x0=a/2，那么，代入公式得到x1 使用while开始代法，令x0=x1,代入公式得到x1 当 ∣xn+1−xn∣∣xn+1−xn∣ 小于某个设定的精度（例如 1e−51e−5）时停止迭代。 9. 牛顿迭代法的求解 牛顿迭代法 ：x(n+1) = x(n) - f(x(n)) / f’(x(n)) 对于本题，方程在 1.5 附近的根: 2x³ - 4x² + 3x - 6 = 0 x0,x1=1.5，f,f1 f(x(n))=2x³ - 4x² + 3x - 6 f’(x(n)) =6x² -8x +3 每次令 x0 = x1; f = ( ( 2 * x0 - 4 ) * x0 + 3 ) * x0 -6; f1 = ( 6 * x0 - 8 ) * x0 + 3; x1 = x0 - f / f1; 当 ∣xn+1−xn∣∣xn+1−xn∣ 小于某个设定的精度（例如 1e−51e−5）时停止迭代。 10. 筛选法 筛选法：又称为筛法。先把以个自然数按次序排列起来。1不是质数，也不是合数，要划去第二个数2是质数留不来，而把2后面所有能被2整除的数都划去。2后面第一个没划去的数是3，把3留下，再把3后面所有能被3整除的数都划去。3后面第一个没划去的数是5，再把与后面所有能被5整除的数都划去。这样一直做下去，就会把不超过N的把5留下，全部合数都筛掉，留下的就是不超过N的全部质数。 具体思路：先初始化数组，初始化为数字本身，如果访问过，则赋值为0。定义两个for循环，第一个访问到100，然后判断为0，则跳过。否则进行，从该数开始，到100，找到该数的倍数，并赋值为0。 代码实现 #include<stdio.h> #include<math.h> int main(){ // 6.一个球从100m高度自由落下,每次落地后反弹回原高度的一半,再落下,再反弹求它在第10次时共经过多少米，第10次反弹多高。 double total_m = 100.0,sum = 0.0; for(int i = 0; i < 10; i++) { sum += total_m; total_m /= 2; sum += total_m; } printf("第10次时共经过%f米，第10次反弹%f米",sum,total_m); // 7.猴子吃桃问题。猴子第1天摘下若干个桃子,当即吃了一半,还不过瘾,又多吃了一个。第2天早上又将剩下的桃子吃掉一半,又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第 10天早上想再吃时,就只剩一个桃子了。求第1天共摘多少个桃子。) 分析：后一天 = ( 前一天 / 2 ) -1 --> 前一天 = ( 后一天 + 1 ) * 2 int day = 9; int prev , cur = 1; while( day > 0) { prev = ( cur + 1 ) * 2; cur = prev; day--; } printf("第1天共摘%d个桃子",cur); // 8.迭代法求x=根号a。求平方根的迭代公式为x(n+1）=1/2 * (xn+a/xn) // 分析：牛顿迭代法 ：x(n+1) = x(n) - f(x(n)) / f'(x(n)) https://blog.csdn.net/SanyHo/article/details/106365314 float a ,
37600编辑于 2024-10-23 - 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 人工智能（AI）算法
人工智能（AI）领域包含众多算法，每种算法都有其特点、适用场景和优缺点。从主流人工智能算法类别出发，分类整理各自算法优缺点、适用场景及解决的问题，算法的用途。 一、监督学习（Supervised Learning） 常见算法： 线性回归（Linear Regression） 逻辑回归（Logistic Regression） 决策树（Decision Tree ） 随机森林（Random Forest） 支持向量机（SVM） K近邻算法（KNN） 神经网络（ANN） 典型用途： 分类与回归问题，如：邮件分类、房价预测、图像识别等 算法 优点 缺点 适用场景 解决的问题 VAE 理论扎实、训练稳定 生成质量不如GAN 图像生成、异常检测 生成建模 六、进化算法 & 模拟算法 常见算法： 遗传算法（Genetic Algorithm） 模拟退火（Simulated Annealing） 粒子群优化（PSO） 典型用途： 优化问题求解，如路径规划、超参数调优 算法 优点 缺点 适用场景 解决的问题 遗传算法 全局搜索能力强 收敛慢、不稳定 调参、路径优化 全局优化
1.6K10编辑于 2025-08-29
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