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两道看似简单的面试高频算法题
前几天写了一篇二分查找的文章如何理解二分查找?生活中还能用来设计骗局?,文章的末尾留下了两道题,这两道题是从leetcode的面试高频题的选的,也算是面试经常考到的题。本来是想问问小秋怎么做的,然而小秋今天去浪了,无法和你们讲解他的思路了。所以全程由帅地来和你们讲解。1、求x的n次方当然,这道题你也可以采用n次循环让n个x相乘,不过,这样的做法毫无意义,因为估计小学生也会做。不过这道题如果知道了思
分类:编程语言   时间:2020-12-01 12:44:11    阅读次数:16
我去,这两个小技巧,让我的SQL语句不仅躲了坑,还提升了 1000 倍(半分钟干货系列)
本次来讲解与SQL查询有关的两个小知识点,掌握这些知识点,能够让你避免踩坑以及提高查询效率。1、允许字段的值为null,往往会引发灾难首先,先准备点数据,后面好演示createtableanimal(idint,namechar(20),index(id))engine=innodb;index(id)表示给id这个字段创建索引,并且id和name都允许为null。接着插入4条数据,其中最后一条数
分类:数据库   时间:2020-12-01 12:23:45    阅读次数:14
动态规划该如何优化?我总结了这些套路,以后优化就是分分钟
前两天写一篇长达8000字的关于动态规划的文章告别动态规划,连刷40道动规算法题,我总结了动规的套路这篇文章更多讲解我平时做题的套路,不过由于篇幅过长,举了4个案例之后,没有讲解优化,今天这篇文章就来讲解下,对动态规划的优化如何下手,并且以前几天那篇文章的题作为例子直接讲优化,如果没看过的建议看一下(不看也行,我会直接给出题目以及没有优化前的代码):告别动态规划,连刷40道动规算法题,我总结了动规
分类:其他好文   时间:2020-12-01 12:14:32    阅读次数:4
Spock单元测试框架实战指南二-mock第三方依赖
Spock自带的Mock用法 在上一篇讲单元测试代码可读性和维护性的问题时举了一种业务场景,即接口调用,我们的用户服务需要调用用户中心接口获取用户信息,代码如下: /** * 用户服务 * @author 公众号:Java老K * 个人博客:www.javakk.com */ @Service pu ...
分类:其他好文   时间:2020-12-01 11:55:15    阅读次数:2
【4个阶段完整版】基于电商业务的企业级大中台从设计到实现
【4个阶段完整版】基于电商业务的企业级大中台从设计到实现本课程将带大家实现一个真实的工业界中台项目,该项目是基于真实的知名互联网企业项目讲解本课程将分为4个阶段:第一阶段:会实现中台系统的大部分核心服务,包括:会员中心,商品中心,交易中心,商家中心,支付中心,友凡商城等等。第二阶段:进一步完善中台系统的核心服务以及优化,包括:营销中心,搜索中心,店铺中心,缓存优化,数据库优化等等。第三阶段:进一步
分类:其他好文   时间:2020-11-30 15:54:23    阅读次数:6
干货|神经网络最容易被忽视的基础知识二-激活函数以及损失函数知识
上篇讲解了神经网络最容易被忽视的基础知识一干货|神经网络最容易被忽视的基础知识一1为什么在人工神经网络中的神经元需要激活函数?上图可看做普通的线性分类器,也就是线性回归方程。这个比较基础,效果如右图。当然有时候我们发现这样的线性分类器不符合我们要求时,我们很自然的想到那我们就加多一层,这样可以拟合更加复杂的函数,如下图a:但同时当我们动笔算下,就会发现,这样一个神经网络组合起来,输出的时候无论如何
分类:其他好文   时间:2020-11-30 15:16:02    阅读次数:12
干货|代码原理教你搞懂SGD随机梯度下降、BGD、MBGD
文章主要目录如下:1.批量梯度下降法BGD原理讲解2.随机梯度下降法SGD原理讲解3.小批量梯度详解MBGD原理讲解4.具体实例以及三种实现方式代码详解5.三种梯度下降法的总结在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实,常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式,它们也各自有着不同的优缺点。下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。一般线性回归函数的假设函数为
分类:其他好文   时间:2020-11-27 11:55:19    阅读次数:30
通过代码原理教你搞懂SGD随机梯度下降、BGD、MBGD
在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实,常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式,它们也各自有着不同的优缺点。下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。一般线性回归函数的假设函数为:对应的损失函数为:(这里的1/2是为了后面求导计算方便)下图作为一个二维参数(theta0,theta1)组对应能量函数的可视化图:下面我们来分别讲解三种梯度下降法1批量梯度
分类:其他好文   时间:2020-11-27 10:49:35    阅读次数:5
一文搞懂NLP中的Attention机制(附详细代码讲解)
机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者Don.hub单位|京东算法工程师学校|帝国理工大学OutlineIntuitionAnalysisProsConsFromSeq2SeqToAttentionModelseq2seq很重要,但是缺陷也很明显attentionwasbornWritetheencoderanddecodermodelTaxonomyofattentionnumber
分类:其他好文   时间:2020-11-26 14:37:40    阅读次数:4
如何学好编程
如何学好编程: 半个学期以来,我坚持学习编程,主要是根据程序设计导论这本书来学习python的一些内容。 程序设计导论这本书从基础入门,能够让人在学习的过程中不断获得收获感和满足感,它循序渐进的交给我一些编程的技巧。 在学习过程中,我都是先阅读教材,并且根据教材的指导和讲解,一边读一遍抄写书本上的代 ...
分类:其他好文   时间:2020-11-26 14:20:53    阅读次数:3
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