摘要: 1. MDPs What is MDPs? MDPs are a classical formalization of sequential decision making, where actions influence not just immediate rewards, but also s 阅读全文
posted @ 2019-09-02 10:00 DianeSoHungry 阅读(203) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文以LeetCode上 "Jump Game" 为案例,分别用递归法、递归+动态规划、动态规划完成解答。 (本文由DianeSoHungry原创,转载请说明出处!https://www.cnblogs.com/DianeSoHungry/p/11406212.html) 语言:C++ 题目 Giv 阅读全文
posted @ 2019-08-24 21:43 DianeSoHungry 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 为了更好地而阅读体验,欢迎来我的GitHub小站 "原址" 观看! This notebook is inspired but not limited by Machine Learning In Action . e.g., the implementation of the algrithm i 阅读全文
posted @ 2019-08-15 12:19 DianeSoHungry 阅读(197) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: This article is merely for a quick recap of Machine Learning Knowledge, which can not be served as a tutorial. All rights reserved by Diane(Qingyun Hu 阅读全文
posted @ 2019-08-02 13:48 DianeSoHungry 阅读(174) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 保证原创,欢迎交流 如有雷同,纯属巧合 数组 P39 // // Created by Diane on 7/30/19. // Copyright © 2019 Diane. All rights reserved. // // Given an array of length n, where 阅读全文
posted @ 2019-07-30 14:50 DianeSoHungry 阅读(105) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 打开工程代码 2. 在help中输入inspector 找到“Show File Inspector”所在位置,单击。 3. 在跳出的窗口中找到"Text Encoding",从下拉菜单中选择“Simplified Chinese (GB XXXX)” 4. 选择“Reinterpret” 5 阅读全文
posted @ 2019-07-30 07:48 DianeSoHungry 阅读(971) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 排序 桶排序 时间复杂度 O(N+M), N为待排序数的个数,M为桶的个数(即数的范围) 空间复杂度 O(M),M为桶的个数(即数的范围) 优点 · 快速 缺点: · 空间消耗大 · 被排序的数组元素只能是整数 · 这还不是一个真正意义上的桶排序,因为只能对数进行排序,而不涉及数对应的项 代码 // 阅读全文
posted @ 2019-07-26 04:28 DianeSoHungry 阅读(318) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: All rights reserved by DianeSoHungry (Qingyun Hu). Original URL: https://www.cnblogs.com/DianeSoHungry/p/8891148.html Contents Construct a binary tree 阅读全文
posted @ 2018-04-20 15:29 DianeSoHungry 阅读(342) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 机器学习 "集成学习" 操作系统 "windows cmd中 echo $JAVA_HOME不出来jdk地址" "windows cmd中报错 'WHERE' is not recognized as an internal or external command, operable program 阅读全文
posted @ 2018-04-19 17:25 DianeSoHungry 阅读(203) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: RNN适用场景 循环神经网络(Recurrent Neural Network)适合处理和预测时序数据 RNN的特点 RNN的隐藏层之间的节点是有连接的,他的输入是输入层的输出向量.extend(上一时刻隐藏层的状态向量)。 demo:单层全连接网络作为循环体的RNN 输入层维度:x 隐藏层维度:h 阅读全文
posted @ 2018-04-19 13:26 DianeSoHungry 阅读(1710) 评论(0) 推荐(0) 编辑