甚至之前还在知乎里看到这么一个问题,有人提问:我想学算法,我到底是应该报数学系呢,还是计算机系?我想估计也有不少同学有这样的困扰。
左边克劳修斯的罐子里有9颗绿色的豆子,右边波尔兹曼的罐子里有5颗红色豆子和4颗绿色豆子。左边瓶子里的豆子很完整,都是绿色的豆子,所以它的熵比较小,信息熵越小,数据成纯度越高,也就是说左边罐子里只有同一种颜色,它豆子的纯度比较高。右边的瓶子豆子很凌乱,所以熵的伤比较大,也就是说右边的罐子里有红色和绿色两种不一样的豆子,它包含的豆子种类多,信息量大。
最近在学习PID算法,在了解了算法的套路以后,就要进行实验。如何用C语言实现呢?在网络搜索发现了一篇很好的博客,不过里面的数据又臭又长。在这里转载过来,重下新整理了一下。(原文链接)整理中发现,原文参考的博文已无法访问
大家一定对Hive不陌生吧!Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能(HQL)。Hive的优点是学习成本低,可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计,使MapReduce变得更加简单,而不必开发专门的MapReduce应用程序。因此,hive十分适合对数据仓库进行统计分析。
1、在离散数学中,对等价关系和等价类的定义是:如果结合S中的关系R是自反的、对称的和传递的,则称它为一个等价关系。
Pytorch发布已经有一段时间了,我们在使用中也发现了其独特的动态图设计,让我们可以高效地进行神经网络的构造、实现我们的想法。那么Pytorch是怎么来的,追根溯源,pytorch可以说是torch的python版,然后增加了很多新的特性,那么pytorch和torch的具体区别是什么,这篇文章大致对两者进行一下简要分析,有一个宏观的了解。
* MS DOS与Windows的使用基础(在2013年后,很少出现与MS DOS相关内容)
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍,让大家方便去搜索,所有题目都会有几种语言的写法,帮助大家提供一个思路,当然,思路只是思路,千万别只看着答案就认为会了啊,这个方法基本上很难让你成长,成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路,并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练,如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢,这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来,所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式,说着听绕口,但是就是靠量来堆叠思维方式,刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始,稍微对数据结构有一定的理解,暴力、二分法等等,一步步的成长,数据结构很多,一般也就几种啊,线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表,当然栈,队列还有串都是属于线性表的,这个我就不在这里一一细分了,相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的,例如三分枚举、离散化,图,复杂数据结构还有统计都是不考的,我们找简单题刷个一两百,然后再进行中等题目的训练,当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠,慢慢的就会掌握各种规律,有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了,再次说明,刷题一定要循序渐进,千万别想着直接就能解决难题,那只是对自己进行劝退处理。加油,平常心,一步步前进。
自然语言处理( NLP )是信息时代最重要的技术之一,也是人工智能的重要组成部分。NLP的应用无处不在,因为人们几乎用语言交流一切:网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、医疗报告等。
使用结合了强大的计算、分析和动态报表生成功能的可随时部署、完全交互的模型来模拟您的流程;全部集中在一个系统中,并具有一个集成的工作流程。
不过我还是好好的回答了他的问题,他原话问我:好像我身边的大多数人都是学那个什么C Prime Plus,但是网上很多人推荐Python,我该怎么选?
1、数据结构中最基本的一个结构就是线性结构,而线性结构又分为连续存储结构和离散存储结构。所谓的连续存储结构其实就是数组。
📚 文档目录 随机事件及其概率 随机变量及其分布 期望和方差 大数定律与中心极限定理 数理统计的基本概念 参数估计 假设检验 多维 回归分析和方差分析 降维 2.1 随机变量 将样本空间 \Omega 中的每个元素 e 与实数对应起来. 定义:设随机试验的样本空间为 S = \{e\}.\space X = X(e) 是定义在样本空间的实值单值函数. 称 X = X(e) 为随机变量. 2.3 离散型随机变量及其分布律 离散型随机变量定义: 有限个 无限可列个 满足条件: p_k\geq0,k=1,2…
江湖上有很多传言,比如想要搞算法,一定要先搞数学。数学非常重要,数学都不会,怎么搞算法。甚至还有小伙伴问我说,我想搞算法,是直接读计算机呢,还是先读个数学系再转计算机……还有很多小伙伴想要从事算法,但是对于数学充满了畏惧。
相比于计算机视觉,NLP可能看起来没有那么有趣,这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶,我们要面对的,几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是,对于人工智能的征途来说,NLP才是皇冠上的那颗珍珠,它美丽却又难以摘取,当NLP的问题解决了,机器才真正具备了理解、思考的能力,我们才敢说实现了真正的“智能”。
硬件友好的网络量化(如二进制/均匀量化)可以有效地加速推理,同时降低深度神经网络的内存消耗,这对于在资源有限的设备(如移动电话)上部署模型至关重要。然而,由于低比特量化的离散性,现有的量化方法往往面临训练过程不稳定和性能严重下降的问题。为了解决这一问题,本文提出了一种可微软量化(DSQ)方法来弥补全精度网络和低比特网络之间的差距。DSQ可以在训练过程中自动进化,逐步逼近标准量化。由于DSQ的可微性,在适当的限幅范围内,DSQ可以在后向传播中跟踪精确的梯度,减少前向过程中的量化损失。通过对几种常用网络结构的大量实验表明,用DSQ训练低比特神经网络的性能始终优于目前最先进的量化方法。此外,与开源的8位高性能推理框架NCNN相比,我们第一个在ARM架构的设备上部署2到4位DSQ的有效实现速度提高了1.7倍。
auto 声明自动变量 break 跳出当前循环 case 开关语句分支 char 声明字符型变量或函数返回值类型 const 声明只读变量 continue 结束当前循环,开始下一轮循环 default 开关语句中的其他分支 do 循环语句的循环体 double 声明双精度浮点型变量或函数返回值类型 else 条件语句否定分支(与if连用) enum 声明枚举类型 extern 声明变量或函数是在其他文件或本文件的其他位置定义 float 声明浮点型变量或翻书返回值类型 for 一种循环语句 goto 无条件跳转语句 if 条件语句 int 声明整型变量或函数 long 声明长整型变量或函数返回值类型 register 声明寄存器变量 return 子程序返回语句 short 声明短整型变量或函数 signed 声明有符号类型变量函数 sizeof 计算数据类型或变量长度(即所占子结束) static 声明静态变量 struct 声明结构体类型 switch 用于开关语句 typedef 用于给数据类型取别名 unsigned 声明无符号类型变量或函数 union 声明共用体类型 void 声明函数无返回值或无参数,声明无类型指针 volatile 说明变量在程序执行中可被隐含地改变 while 循环语句的循环条件
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-1000 kAc给糖果你吃
两种语言其实本身都简单,注意我说的是语言本身简单,也就是说基本的语法、规范啥的其实都不难。但两个语言的“文化背景”不一样。
算法工程师成长计划 近年来,算法行业异常火爆,算法工程师年薪一般20万~100 万。越来越多的人学习算法,甚至很多非专业的人也参加培训或者自学,想转到算法行业。尽管如此,算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需,算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能,而人工智能的核心是算法,算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说,算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师,万丈高楼平地起,尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习,或数据挖
协同过滤和矩阵分解存在的劣势就是仅利用了用户与物品相互行为信息进行推荐, 忽视了用户自身特征, 物品自身特征以及上下文信息等,导致生成的结果往往会比较片面。而这次介绍的这个模型是2014年由Facebook提出的GBDT+LR模型, 该模型利用GBDT自动进行特征筛选和组合, 进而生成新的离散特征向量, 再把该特征向量当做LR模型的输入, 来产生最后的预测结果, 该模型能够综合利用用户、物品和上下文等多种不同的特征, 生成较为全面的推荐结果, 在CTR点击率预估场景下使用较为广泛。
《笨办法学Python》 第27课手记 本节课讲逻辑运算(即布尔运算),对于学过数字电路或者离散数学的人来说非常简单,甚至不需要去刻意记忆真值表。 逻辑运算只有两个值,True或者False,表示两种完全对立的状态。我们可以用电路的通断或者电压的高低来表示这两种状态,因此在数字电路和计算机芯片中非常容易实现。我们把这种运算称为布尔运算,就是为了铭记数学家布尔对它的确立做出的卓越贡献。 一般我们用1表示正确,0表示错误(C语言中非零值即表示为真)。这称为二值运算逻辑。运算包括与、或、非三种。 在数学中,布尔函
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-927 A的B的C次方次方
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