什么是递归 递归是学习C语⾔函数绕不开的⼀个话题，那什么是递归呢？ 递归其实是⼀种解决问题的⽅法，在C语⾔中，递归就是函数⾃⼰调⽤⾃⼰。...我们写一个简单的递归 #include int main() { printf("hehe\n"); main();//main函数中⼜调⽤了main函数 return 0...; } 我们看到这个递归是每次都调用自己的main()函数没有限制条件所以一直打印hehe....二 递归怎么实现 和while等循环相似我们实现让递归停下的条件就是写一个限制条件，达到条件递归自动停止。...四 递归的特点 运用少量的代码来运算 思路清晰，化大为小 要有限制条件，每一次递归会逼近停止条件，要不会死循环 总结 其实递归程序会不断的展开，在展开的过程中，我们很容易就能发现，在递归的过程中会有重复计算
演示：简单递归函数的定义和使用 需求：1~5进行累加 找寻关系： 函数名：mySum(num) 1).找临界点：运算到1（加到1）就结束了 2)....def mySum(num): if num==1: return 1 return num+mySum(num-1) print(mySum(5)) 需求：计算1~5的阶乘
回调函数的方式其实内部利用了发布-订阅模式，在这里我们以模拟实现 node 中的 Event 模块为例来写实现回调函数的机制。...== 1) { // 长度为 1 就不用数组存了 this.events.set(type, handler[0]); } } }} once 实现思路很简单...OK，一个简易的 Event 就这样实现完成了，为什么说它简易呢？因为还有很多细节的部分没有考虑: 在参数少的情况下，call 的性能优于 apply，反之 apply 的性能更好。...考虑到内存容量，应该设置回调列表的最大值，当超过最大值的时候，应该选择部分回调进行删除操作。 鲁棒性有待提高。对于参数的校验很多地方直接忽略掉了。...不过，这个案例的目的只是带大家掌握核心的原理，如果在这里洋洋洒洒写三四百行意义也不大，有兴趣的可以去看看Node中 Event 模块 的源码，里面对各种细节和边界情况做了详细的处理。
A：当一个函数不断的调用自己的过程也就是递归，这在这段代码中很好的体现了出来。 B：每次当我们调用函数的时候都会向内存的栈区申请一块空间，这块空间被称为运行时堆栈，也就是函数栈帧空间。...而反复申请空间的操作称为堆栈。当栈区被堆满之后那么就会溢出，也就是所说的stack overflow。 2.递归的实际运用 阶乘可以很好的体现递归的特点：大事化小，使事情变得简单。...从中我们可以看出：递归的思想即相当于把一件复杂的事情一步一步解析直到成为最简单的形式，直到不能再简单。...所以说白了，递归思想很简单，但它的使用很死。所以这就是它的缺点。 3.递归和迭代 其实不难看出，递归的思想很像循环，特别是for循环，简直不能太像。 那么当我们难以用递归解决高运算时，应该怎么办呢？...在实际应用中，我们不能迷恋递归，也不能死板地只用其中一种方法，只有灵活运用，才能使代码的简洁性和实用性更高。
利用上面递归的方法可能对训练数据有很好的预测能力，但是对未知数据集未必有很好的分类能力，可能发生过拟合的现象，这就需要对决策树进行剪枝，让树变得简单一些，从而拥有更好的泛化能力。...对第i个子节点，以Di为训练集，以A-Ag为特征集，递归地调用上面5个步骤，得到子树Ti,返回Ti。...3、决策树的修剪 决策树生成算法是通过递归的方法产生决策树，直到不能继续下去为止，这样产生的树往往对训练数据的分类很准确，但对未知数据的分类却没那么准确，即出现过拟合的现象。...算法步骤： 输入：生成算法产生的整个树T，参数α 输出：修剪后的子树Tα 计算每个结点的经验熵 递归地从树的叶节点向上回缩，设一组叶节点回缩到其父节点之前与之后的整体树分别为TB与TA，其对应的损失函数值分别为...，则进行剪枝，即将父节点变为新的叶节点。 返回步骤2，直到不能继续为止，得到损失函数最小的子树Tα。 05|python实例： 本实例来源于《机器学习实战》中决策树章节。 ? ? ? ? ? ? ?
经典泛化性理论，如margin bound 、VC维等，认为函数空间越复杂，泛化性能就越差，目前都不能很好地解释为什么参数众多的深度学习能够有如此优秀的泛化性能。...红色的虚线假设数据满足5次多项式关系，虽然完美拟合训练集数据，但无法很好地估计测试数据，导致overfitting。...； 每次递归的简单问题的逻辑回归对应了一层中的显性回归+sigmoid激活函数； 递归分解的求解是由反向传播实现的。...没错，论文也证明了最大熵的特征约束放松定理中的优化问题恰恰是信息瓶颈理论优化问题的充分条件，从而很好地解释DNN中为啥会出现中间层输出T与Y的互信息增大而与X的互信息减小这一现象。...首先就是DNN采取的多层非线性函数复合，这与传统的采用基函数显性组合（如小波、傅里叶）等完全不同，递归分解很好地解释了这一设计的原因。
假设有这样一个语言模型，我们要根据句子中已出现的词预测当前词是什么，递归神经网络的工作原理如下： 其中，W为各类权重，x表示输入，y表示输出，h表示隐层处理状态。...递归神经网络因为具有一定的记忆功能，可以被用来解决很多问题，例如：语音识别、语言模型、机器翻译等。但是它并不能很好地处理长时依赖问题。...理论上，递归神经网络是可以处理这样的问题的，但是实际上，常规的递归神经网络并不能很好地解决长时依赖，好的是LSTMs可以很好地解决这个问题。...与神经网络相比，经过简单地改造，它已经可以利用上一时刻学习到的信息进行当前时刻的学习了。...这显然可以理解，首先sigmoid函数的输出是不考虑先前时刻学到的信息的输出，tanh函数是对先前学到信息的压缩处理，起到稳定数值的作用，两者的结合学习就是递归神经网络的学习思想。
需要基本条件来停止递归，否则会发生无限循环。 算法步骤 在函数中实现递归的算法步骤如下： 第1步： 定义基本情况：确定解决方案已知最简单情况。这是递归的停止条件，因为它防止函数无限地调用自身。...所以这个函数看起来就像这样： 方法(1) ： 简单地一一相加 f(n) = 1 + 2 + 3 +……..+ n 另一种数学方法可以表示这一点: 方法(2) – 递归添加 f(n) = 1 n=1 f(...，最后，这是程序员手中的一个很好的工具，可以以更简单有效的方式编写一些问题。...让我们通过一个简单的函数来举例说明递归是如何工作的。 PHP <?...php // PHP程序演示 递归的工作原理 // 用于演示递归工作的函数 function printFun($test) { if ($test < 1) { return; } else
是个啥 堆栈调和器Stack Reconciler 递归操作 React Fiber 如何工作的 1....我们刚才看到的调和算法是一个「纯粹的递归算法」。一个更新会导致整个子树立即重新渲染。虽然这很好用，但这也有一些局限性。...可以把一个Fiber看成是一个「虚拟的堆栈框架」。 ❞ 重新实现堆栈的「好处」是，你可以把「堆栈帧保留在内存中」，并随时随地执行它们。 简单地说，Fiber代表了「一个有自己的虚拟堆栈的工作单位」。...在以前的调和算法的实现中，React 创建了一棵对象树（React元素），这些对象是「不可变」的，并递归地遍历该树。 在当前的实现中，React 创建了「一棵可变的Fiber节点树」。...Fiber节点有效地持有组件的state、props和它所渲染的DOM元素。 而且，由于fiber节点可变的，React 「不需要为更新而重新创建每个节点；它可以简单地克隆并在有更新时更新节点」。
参考链接： C++递归 一、递归实现的效率 如果不能采用很好的方法，递归实现相较于用迭代实现相同功能的效率更差，计算机可能会多次进行冗余的计算调用。...所以需要观察能否用更巧妙的方式构造递归函数，此处待补充方法。 ... 例如一个函数F调用了另一个函数G，反过来函数G调用函数F，F与G彼此相互调用，这种类型的递归称为间接递归。...0 == n) { return false; } else { return isOdd(n - 1); } } 五、总结 如果简单情况能工作...，并且递归分解是正确的，那么子调用会正常工作。
在实际情况中，这种表示法并不常用，因为研究最佳情况不能成为算法比较的正确衡量标准。 ? C是常量。f（N）是运行时间函数，其下界是g（N）。...注意：基于渐近复杂度比较算法简单快捷。从理论分析来看，它是一个很好的衡量标准。但是从实践层面上看，如果两种算法具有相同的复杂性，也不一定意味着它们在实际场景中具有相同的表现性能。...合并两个排好序的数组 上面的函数简单地将数组的两个已排序的一半合并为一个已排序的数组。用索引来表示两半的话就是，左半部分来自[left, mid]，右半部分来自[mid + 1, right]。...如我们前面计算的那样，递归树的层数是log(N)，因此，归并排序的时间复杂度就是O(Nlog(N))。 很好，我们掌握了一种用递归树形式进行渐进分析的方法。...这意味着，在树叶处完成的工作量渐近地高于在根处完成的工作量。因此，该递归关系的复杂度是 Θ（n ^ log_2（8））=Θ（n ^ 3）。
与此不同，循环神经网络的运作机制更加靠近文档的序列特征。RNN可以表示为递归函数，其中A表示对应每个时间点的转换函数，h表示隐藏层状态的集合，x表示数据集合。...将我们对RNN的递归定义简单地扩展到第四个隐藏状态，我们看到A函数被多次引用。 A(x)实际上只是乘以权重矩阵并加到偏差矩阵上。...它可以在较短的文本长度上很好地实现文字生成，并且克服了很多早期自然语言处理发展过程中遇到的问题，不局限于对单一单词的理解，而是对文档进行更全面的深度理解。 但是，LSTM网络也有缺点。...虽然增加一个长期记忆通道会有所帮助，但是它可以容纳的存储空间是有限的。 另外，由于LSTM本质上是递归的（要找到当前状态，您需要找到先前的状态），因此不能进行并行训练。...也许更紧迫的是，迁移学习（transfer learning）在LSTM（或RNN）上不能很好地运作。深度卷积神经网络之所以得到普及，部分原因是像Inception之类的预训练模型可以轻松下载和微调。
评分：8：前 50% 接收论文，明确接收 评论：这篇论文认为递归对于神经编程架构非常重要，因为递归能够很好地泛化到测试用例域之外，而且能从更少的训练数据学习。...我实际上不知道这里的要点是什么——这是否意味着当执行跟踪可用时，我们就已经很好地解决了神经编程问题？以及这个问题是否开始得太简单？例如，一个更大的输入域（另一位评审委员也提到了）是 MNIST 数字。...通过允许递归，NPI 能利用更少的执行跟踪更好地进行泛化。一个小小的，但很厉害的扩展可以如何显著增加机器学习方法的实用性，本文是一个很好的范例。...原来的NPI论文中的简单问题具有相当局部的结构，例如，在数组中保留两个指针，并在bubblesort中交换它们相关的值。我想知道通过跟踪学习的递归形式是否可以允许NPI学习更复杂的算法。...噪音使得学生能够拥有差分隐私，同时在 MNIST 和 SVHN 上取得很好的分类结果。论文写得很好。 ＞＞关于隐私丢失（privacy loss）的简单问题 匿名用户：我认为这篇论文影响深远。
前半年总结 小白已经陆续写了半年的微信公众号文章了（有时候会懒，拖一两个月才推出一篇文章☺）。最大的收获就是锻炼了自己的表达能力，就是如何把一个问题以相对简单的方式阐述出来。...函数基础 函数参数全面讲解 各种函数（匿名函数、递归函数） 面向对象程序入门 前半年就写了这么多的内容。...后半年的预告 接下来我们看看接下来半年要给大家分享的内容： 继续Python面向对象编程 运算符重载 对象可视化 可调用对象 上下文管理 异常处理 模块化编程 装饰器 爬虫简单入门 Web编程入门 Django...工作中，很多人都愿意去学那些很时髦的技术，如容器（Docker）、容器编排（K8S、Mesos等）、AI等，却没有更多地关注基础本身。上述列举出的这些技术都是建立在操作系统及网络技术之上的。...工作中，发现很多人对这些基础性的东西掌握的并不是很好，以至于在玩高级的技术时遇到问题很多不能解决，而且也不能做到知其然知其所以然。
Yang等人很好地总结了2020年之前的单幅图像去除方法，我们参考该文献调查以了解详细情况。...最近，许多视觉任务已经由基于注意力机制的架构很好地完成了；然而，它们可能在计算上很繁重，训练起来也很耗时，正如在[19]中讨论的那样。...DRT通过最接近左上角的方法很好地平衡了这种权衡，而Jorder-E和HiNet等方法则以大的网络规模为代价获得良好的性能。其他方法可能使用较少的参数，但不能达到与DRT一样好的脱隐结果。...同样地，我们尝试将变换器的工作维度深度从96增加到180，但在性能上没有改善。我们试图放弃输入和输出之间的剩余连接，但没有观察到任何改善。...雨痕和雪花在物理上和视觉上都有很大的不同，这意味着它们需要不同的功能来去除；这项研究表明，经过训练，DRT并不局限于单一图像的去除，也可以很好地应用于其他领域。
然而，传递给Keras训练方法（例如生成器函数应该总是无限地返回值（对生成器函数的调用次数由epochs和psych\_per\_epoch参数控制）。...这是机器学习的一个相当重要的限制：除非学习算法被硬编码为寻找一种特定的简单模型，否则参数学习有时可能无法找到一个简单问题的简单解决方案。...门控递归单元（GRU）层的工作原理与LSTM相同，但它们有些精简，因此运行成本更低（尽管它们可能没有LSTM那么多的表示能力）。在机器学习中，这种计算能力和表现能力之间的权衡随处可见。...当你的数据的时间顺序很重要时，递归网络是一个很好的选择。 为了在递归网络中使用dropout，你应该使用时间恒定的dropout mask和递归dropout mask。...市场与自然现象（如天气模式）有着非常不同的统计特征，当涉及到股市时，过去的表现并不能很好地预测未来的回报--看后视镜是一种不好的驾驶方式。另一方面，机器学习适用于那些过去能很好地预测未来的数据集。
强化学习的钟摆平衡问题我没有太多的研究。系统中似乎有许多状态，输出（电机速度）应该是一个连续的变量，它不能很好的工作，强化学习得到不同的速度，甚至产生更快、不变、更慢的离散状态。...问题在于，通过使用传统的深度学习中常见的梯度下降方法，我们试图以这样一种方式“解决”神经网络的权重问题，神经网络学习了系统的传递函数如何工作，即预测给定输入系统的输出，而不是试图找到一个策略。...德克萨斯大学和瑞士人工智能实验室在递归神经网络(RNN)方面的工作似乎深入研究了这个领域，奇怪的是，我还没有听说斯坦福大学或多伦多大学（我的母校！）的大部分工作或者纽约大学所有关于深度学习的传言。...这个简单的算法做的是： 取一个特定的神经网络架构，前馈甚至递归，并使这些神经网络的N个（比如说100个）每个随机化取不同的权重。...我们可以简单地使用上面的算法为每个时间层生成一个电机速度并为神经网络提供当前的方向/速度的状态，并且观察它搜索解空间，找到一个令人满意的方案。
什么是递归 简单地说，就是如果在函数中存在着调用函数本身的情况，这种现象就叫递归。...直到最后被拆解的子问题再也不能拆分，解决了最小粒度可求解的子问题后，在「归」的过程中自然顺其自然地解决了最开始的问题。...，根据问题与子问题的关系，推导出时间复杂度,如果发现递归时间复杂度不可接受，则需转换思路对其进行改造，看下是否有更靠谱的解法 听起来是不是很简单，接下来我们就由浅入深地来看几道递归题，看下怎么用上面的几个步骤来套...，那么接下来的把 n-1 个圆盘 经由 C 移到 B 就可以很自然的调用这个函数,所以明确函数的功能非常重要,按着函数的功能来解释，递归问题其实很好解析，切忌在每一个子问题上层层展开死抠,这样这就陷入了递归的陷阱...,很多大厂的递归考题并不能简单地看出递归规律，往往会在递归的基础上多加一些变形，不过万遍不离其宗，我们多采用自顶向下的分析思维，多练习，相信递归不是什么难事
切面薄而整齐，到底是用什么刀切的？ 在昨天的文章《Callback ——从同步思维切换到异步思维》，我们举的例子似乎还不能很好地说明 Callback 的优势。今天我们再来看另外一个场景。...于是不少人使用递归的办法来解决问题。 如果页数非常多，那么你就会面临一个问题：超出最大递归深度，导致报错。 并且，在定义这个parse函数的时候，我使用了async def把它定义为一个异步函数。...但实际上，解析 HTML 是一个 CPU 密集型的工作，它没有 IO 等待，根本就没有必要异步！...，并且每次只会调用1层，不会递归调用。...而对于aiohttp请求网页来说，它的逻辑非常简单，你告诉它url、headers、method、body。它返回源代码给你。
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