Публикации по теме 'algorithms'
Заставьте алгоритмы социальных сетей работать на вас
Получение максимальной отдачи от времени, проведенного в социальных сетях
Введение
Если вы смотрели Социальную дилемму , то становится очевидным, что цель гигантов социальных сетей — удержать вас на своей платформе как можно дольше. Основываясь на ваших симпатиях, интересах, занятиях, времени суток и многих других факторах, интеллектуальные компьютеры, работающие со сложными алгоритмами, могут показывать вам больше контента, который может показаться вам интересным, и поддерживать..
Как извлечь отдельный термин из списка словарей
Какие ваши любимые методы извлечения данных из списка словарей или объектов массива?
Как использовать модификаторы строкового литерала Python Как удалить повторяющиеся словари в списке Как перевернуть строку в Python
LeetCode — Сумма пути II
Постановка задачи
Учитывая корень бинарного дерева и целое число targetSum , вернуть все пути от корня к листу , где сумма узлов значения в пути равны targetSum . Каждый путь должен быть возвращен в виде списка значений узлов, а не ссылок на узлы .
Путь от корня к листу — это путь, начинающийся от корня и заканчивающийся любым конечным узлом. Листок — это узел без дочерних элементов.
Постановка задачи взята с: https://leetcode.com/problems/path-sum-ii
Пример 1:..
Алгоритмы квантового машинного обучения: квантовая кластеризация
Квантовая кластеризация — это алгоритм квантового машинного обучения, который использует принципы квантовых вычислений для более эффективного выполнения задач кластеризации, чем классические аналоги. Кластеризация — это фундаментальная задача машинного обучения, включающая группировку схожих точек данных в кластеры или категории. Он имеет различные приложения в таких областях, как анализ данных, распознавание образов и системы рекомендаций.
Вот обзор квантовой кластеризации:..
Найти первую и последнюю позицию элемента в отсортированном массиве
Учитывая массив целых чисел nums , отсортированных в порядке возрастания, найдите начальную и конечную позицию данного значения target .
Сложность вашего алгоритма во время выполнения должна быть порядка O (log n ).
Если цель не найдена в массиве, вернуть [-1, -1] .
Пример 1:
Input: nums = [ 5,7,7,8,8,10] , target = 8
Output: [3,4]
Пример 2:
Input: nums = [ 5,7,7,8,8,10] , target = 6
Output: [-1,-1]
Решение :
Итеративное решение простое, но требует O (n)...
LeetCode #599 Минимальная сумма индексов двух списков
Легкий
Проблема
Предположим, Энди и Дорис хотят выбрать ресторан для ужина, и у них обоих есть список любимых ресторанов, представленный строками.
Вам нужно помочь им найти общий интерес с помощью наименьшей суммы индекса списка . Если между ответами есть выбор, выведите все ответы без требования порядка. Можно предположить, что всегда существует ответ.
Пример 1:
Input:
["Shogun", "Tapioca Express", "Burger King", "KFC"]
["Piatti", "The Grill at Torrey Pines", "Hungry..
Как аренда велосипедов связана с сортировкой вставками, онлайн-обучением и кэшированием?
Обзор
В отличие от многих стандартных задач, таких как сортировка, в которых у нас есть ввод и информация, доступные с самого начала. Есть много реальных проблем или настроек, когда входные данные или данные поступают с течением времени, и нам нужно принимать решения на лету, не зная, что произойдет в будущем. В этой статье мы будем…
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..