Публикации по теме 'algorithms'
Как объединить объекты в TypeScript
Объединение двух или более объектов — обычная операция при работе с TypeScript. В этом руководстве мы рассмотрим различные способы объединения объектов в TypeScript.
Метод 1: Оператор спреда
Оператор распространения — это простой способ объединения объектов. Оператор распространения (`…`) копирует свойства объекта в новый объект.
const obj1 = { a: 1, b: 2 };
const obj2 = { b: 3, c: 4 };
const mergedObj = { ...obj1, ...obj2 };
console.log(mergedObj); // Output: { a: 1, b: 3, c: 4 }..
Ключ к поиску того, что есть в Tinder? Векторы и машинное обучение
Введение в алгоритмы обучения предпочтениям и парного обучения с использованием методов линейной алгебры, статистики и машинного обучения
Недавно друг написал мне: «Эндрю, я получил тонну совпадений на Tinder, но все еще не смог найти ни одного. Думаю, это потому, что я недостаточно использую линейную алгебру. Можете ли вы помочь мне?"
И я ответил: «Ого, это странно конкретный вопрос. Это похоже на фальшивую ситуацию. Но да, конечно, я посмотрю, что я могу сделать ». В этой..
Что такое обозначение Big O и почему вас это должно волновать
Выберите наиболее эффективный алгоритм обработки ваших данных, исходя из вашей конкретной ситуации.
Нам, программистам, часто приходится создавать прототипы, прежде чем начинать сложный проект. Во время этого процесса мы можем написать не самый эффективный код, и это нормально: важнее достичь рабочего состояния в кратчайшие сроки. Однако неизбежно приходит время приступить к кодированию развертываемой реализации идеи проекта. Это означает, что технические долги, которые, возможно,..
Введение в машины опорных векторов (SVM).
Обзор
Предварительные условия для SVM. Объяснение машины опорных векторов (SVM), популярного алгоритма машинного обучения или классификации. Как работает SVM? Реализация SVM на Python. Узнайте о плюсах и минусах машин опорных векторов (SVM) и их различных приложений. Заключение.
Предпосылки
Логистическая регрессия. Градиентный спуск.
Что такое SVM:
«Surrort Vector Machine» (SVM) — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задач..
Leetcode Pattern 2 | Раздвижные окна для строк
Leetcode Pattern 2 | Раздвижные окна для строк
Другой реддитор из / r / cscareerquestions указал мне на эту замечательную ветку в обсуждении leetcode, которая раскрывает шаблон скользящего окна для решения нескольких проблем со строками (подстроками). Сегодня мы исследуем интуицию, лежащую в основе этой мощной техники, и применим ее к некоторым очень известным задачам со струнами. Еще один факт, который я стремлюсь доказать, заключается в том, что некоторые задачи, помеченные как..
43. Силовая функция
Вопрос: Напишите функцию, которая возвращает степень X ^ Y (не используйте встроенные функции).
Например, учитывая 2 ^ 10, вернуть 1024,
Например, учитывая 10 ^ 2, вернуть 100.
Подсказки:
- Вы можете сделать это через рекурсивную функцию,
- Каковы базовые случаи?,
- Что делать, если мощность нечетное число.
Решение:
func power(radix: Int, power: Int) -> Int {
// 1.
var memo = [Int: Int]()
return powerMemo(radix: radix, power: power, memo: &memo)
}
//..
Сложность времени стала проще
Одна вещь, которая постепенно становится очень важной, чем дольше вы разрабатываете, - это временная сложность, она может быть сложной на первый взгляд, но постепенно станет проще, чем больше вы будете использовать ее, как и все остальное. Я провел много времени, читая множество статей, просматривая тонны видео, чтобы полностью понять цель этой формулы. Мое намерение состоит в том, чтобы максимально упростить эту концепцию для тех, кто вроде меня, где потребовалось некоторое время,..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..