Jamest

2019年10月15日

摘要：图卷积网络Graph Convolutional Nueral Network，简称GCN，最近两年大热，取得不少进展。不得不专门为GCN开一个新篇章，表示其重要程度。本文结合大量参考文献，从理论到实践，从由来到数学推导，讲述GCN的发展和应用。综述在扎进GCN的汪洋大海前，我们先搞清楚GCN是阅读全文

posted @ 2019-10-15 16:08 Jamest 阅读(31335) 评论(0) 推荐(1)

[总结]字符串

摘要：字符串类型的题目一般与哈希，栈，双指针，DP紧密相关。理解了这几个知识与结构，字符串类型的题目一般也可以迎刃而解。另外，针对字符串特有的KMP算法以及Manacher算法的变形题也是常见题，需要掌握。哈希 [leetcode]318. Maximum Product of Word Lengths 阅读全文

posted @ 2019-10-15 15:24 Jamest 阅读(231) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月13日

[总结]数组

摘要：数组问题向来是笔试与面试中最长出现的题目。其题型多变，涉及知识面广，从基础到高级数据结构均可涉及，这里总结下刷题常见的以及易错的题型。常见基础题型二分对于数组最常见和基础的算法就是二分了，参考 "Rotated Sorted Array问题" ，以旋转数组为例，通过对这类题型的了解，能够很好掌阅读全文

posted @ 2019-10-13 12:19 Jamest 阅读(353) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月5日

[总结]排序算法分析与实现

摘要：这里主要总结了常用的排序算法以及python实现。 1.冒泡排序依次比较相邻两元素，若前一元素大于后一元素则交换之，直至最后一个元素即为最大；然后重新从首元素开始重复同样的操作，直至倒数第二个元素即为次大元素；依次类推。如同水中的气泡，依次将最大或最小元素气泡浮出水面。时间复杂度： $O(N^2 阅读全文

posted @ 2019-10-05 15:23 Jamest 阅读(597) 评论(0) 推荐(0)

[Leetcode]307. Range Sum Query - Mutable

摘要：这是Leetcode第307题，给一个数组，然后求指定下标之间的数之和，已知数组中的值可以更新，并且更新和求和操作会被频繁调用。这是一道线段树的基础题，线段树是一种二叉搜索树。它将一段区间划分为若干单位区间，每一个节点都储存着一个区间。它功能强大，支持区间求和，区间最大值，区间修改，单点修改等操作阅读全文

posted @ 2019-10-05 13:00 Jamest 阅读(144) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月4日

深度解析Droupout与Batch Normalization

摘要： Droupout与Batch Normalization都是深度学习常用且基础的训练技巧了。本文将从理论和实践两个角度分布其特点和细节。 Droupout 2012年，Hinton在其论文中提出Dropout。当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时，容易造成过拟合。为了防止过拟合，可以通过阻止阅读全文

posted @ 2019-10-04 23:02 Jamest 阅读(4388) 评论(0) 推荐(0)

深度解析Graph Embedding

摘要： Graph Embedding是推荐系统、计算广告领域最近非常流行的做法，是从word2vec等一路发展而来的Embedding技术的最新延伸；并且已经有很多大厂将Graph Embedding应用于实践后取得了非常不错的线上效果。 word2vec和由其衍生出的item2vec是embedding 阅读全文

posted @ 2019-10-04 20:24 Jamest 阅读(6137) 评论(0) 推荐(2)

[Leetcode]287. Find the Duplicate Number

摘要：这是Leetcode第287题，给定一个包含n + 1个整数的数组，其中每一个整数均介于[1, n]之间，证明其中至少有一个重复元素存在。假设只有一个数字出现重复，找出这个重复的数字。这道题可以用计数排序的思路求解，但更为巧妙的方法是使用快慢指针求解。基本思想是将数组抽象为一条线和一个圆环，阅读全文

posted @ 2019-10-04 16:11 Jamest 阅读(244) 评论(0) 推荐(0)

深度解析Word2vec

摘要： Word2vec 本质上是一种降维操作——把词语从 one hot encoder 形式的表示降维到 Word2vec 形式的表示，即 Distributed Representation 。也就是，通过Embedding把原先词所在空间映射到一个新的空间中去，使得语义上相似的单词在该空间内距离相近阅读全文

posted @ 2019-10-04 10:51 Jamest 阅读(961) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月3日

Paper Reading:word2vec Parameter Learning Explained

摘要：论文：word2vec Parameter Learning Explained 发表时间：2016 发表作者：Xin Rong 论文链接： "论文链接" 为了揭开Word2vec的神秘面纱，不得不重新整理复习了Word2vec的相关资料。 Xin Rong 的这篇英文paper是更多人首推的 Wo 阅读全文

posted @ 2019-10-03 17:17 Jamest 阅读(1461) 评论(0) 推荐(1)

公告