年初花了一些笔墨写互联网常见的推荐算法，没有复杂的公式，没有晦涩的技术词汇，只有通俗的案例，每篇1分钟，保证弄懂。《从电影推荐开始，聊协同过滤》什么是协同过滤协同过滤的3步骤一张excel表格，秒懂协同过滤《从职位推荐开始，聊内容推荐》什么是基于内容的推荐基于内容的推荐的3步骤明明职位要求6000+，为啥会出3000+的推荐结果《我不是潘金莲，聊相似性推荐》没有用户行为数据，能不能做电影推荐相似度
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2020-11-16 13:53:59
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题意：给出多个二维点，求离原点最近的k个点 直接根据距离排序即可，主要看下代码，leetcode这种写法很不熟。 class Solution { public: static bool cmp(const vector<int>& a,const vector<int>& b){ return a ...
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2020-11-13 13:22:48
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删掉更多的边则意味着保留的边肯定要尽量的少一点，那么我们可以把问题转化为求一个图中两条最短路中的最小值。 要先预处理出所有的点之间的最短路，并且将答案初始为 \(s_1\) 到 \(t_1\) 和 \(s_2\) 到 \(t_2\) 的距离之和，此时不要忘了判断。 显然，我们所求的两条最短路中可能会 ...
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2020-11-13 13:06:02
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尽管CSS有一个下划线属性text-decoration:underline，但这个属性非常简陋而且不能修改效果。解决方案一使用border属性{border-bottom:1pxsolidgray;text-decoration:none;}使用border-bottom模拟出来的下划线可以自定义颜色、线条宽度和线的形状。但是线与字之间的距离或者说空隙很大如果设置比较小的line-height，
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2020-11-12 14:10:07
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时间飞逝，距离6月底的汇总文《架构师之路，半年文章50篇精选》又过去了3个月。画外音：上半年系统性的写了一些底层硬核、ServiceMesh、架构设计、算法、数据库、业务实践、带队作战、一分钟系列的文章，欢迎点击上述标题阅读。如果大伙有错过的文章，本文是一个很好的补课机会。数据库实践：《两类非常隐蔽的全表扫描，不能命中索引》《数据库允许空值(null)，往往是悲剧的开始》《同一个SQL语句，为啥性
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2020-11-10 11:34:05
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1.1. 元素偏移量 offset 系列 1.1.1 offset 概述 offset 翻译过来就是偏移量， 我们使用 offset系列相关属性可以动态的得到该元素的位置（偏移）、大小等。 获得元素距离带有定位父元素的位置 获得元素自身的大小（宽度高度） 注意：返回的数值都不带单位 1.1.2 of ...
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2020-11-08 17:24:40
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1.两点距离： Vector3 P1 = new Vector3(1,1,1); Vector3 P2 = new Vector3(2,2,2); print((P1-P2).magnitude);//两点之间的距离 print（(p1-p2).sprMagnitude）;//两点之间距离的平方 2 ...
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2020-11-08 16:47:24
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1. 邻接矩阵 //设有矩阵e[n][n],其中n是图中点的数量， //则e[i][j]表示从点i到点j的距离（边的权重） 2.邻接表 因为图可能不是完全的，所以有很多的点之间互相并没有边相连，这种情况下若使用邻接矩阵，无疑会造成空间的浪费。 所以不妨采用列表的方式存储。 可以有两个思路 列表套列表 ...
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2020-11-07 17:29:41
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C51算法理论上用Wasserstein度量衡量两个累积分布函数间的距离证明了价值分布的可行性，但在实际算法中用KL散度对离散支持的概率进行拟合，不能作用于累积分布函数，不能保证Bellman更新收敛；且C51算法使用价值分布的若干个固定离散支持，通过调整它们的概率来构建价值分布。 而分位数回归(q ...
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2020-11-06 01:13:28
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本文主要研究了分布式强化学习，利用价值分布(value distribution)的思想，求出回报$Z$的概率分布，从而取代期望值(即$Q$值)。 Q-Learning Q-Learning的目标是近似Q函数，即在策略$\pi$下回报$Z_t$的期望值： \(Q^{\pi}(s,a)=\mathbb ...
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2020-11-06 01:12:19
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