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最美逆行者--百度算法工程师面试

摘要：百度、阿里、腾讯一直是很多人想进的大公司，但是由于个人的水平远远不够去这些大厂，看着身边的同学一点一点的就不在有勇气去面这些大厂，可是自己还是一直坚持，从2019年3月到2020年3月一直在面试中总结经验就是为了去面BAT，通过秋招我对各大公司的观察，我发现百度在秋招释放的岗位特别的少，而在这个过程阅读全文

posted @ 2020-03-11 18:39 limingqi 阅读(614) 评论(0) 推荐(0)

CART回归树基本原理（具体例子）

摘要： id3不能直接处理连续性的特征，需要将连续性的转化成离散的，但是会破坏连续性特征的内在结构。一、概念 CART全称叫Classification and Regression Tree。首先要强调的是CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值只有“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，有分阅读全文

posted @ 2020-03-05 18:58 limingqi 阅读(14249) 评论(1) 推荐(1)

Leetcode 236. 二叉树的最近公共祖先 & 235. 二叉搜索树的最近公共祖先(Python3)

摘要： 236. 二叉树的最近公共祖先给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个结点 p、q，最近公共祖先表示为一个结点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先）。” 例如，给定如下二叉树: roo 阅读全文

posted @ 2020-03-05 13:12 limingqi 阅读(337) 评论(0) 推荐(0)

c和c++的区别

摘要： 1、C和C++的区别 1）C是面向过程的语言，是一个结构化的语言，考虑如何通过一个过程对输入进行处理得到输出；C++是面向对象的语言，主要特征是“封装、继承和多态”。封装隐藏了实现细节，使得代码模块化；派生类可以继承父类的数据和方法，扩展了已经存在的模块，实现了代码重用；多态则是“一个接口，多种实现阅读全文

posted @ 2020-03-04 10:34 limingqi 阅读(9507) 评论(0) 推荐(0)

最小编辑距离python

摘要： 1 什么是编辑距离在计算文本的相似性时，经常会用到编辑距离（Levenshtein距离），其指两个字符串之间，由一个字符串转成另一个所需的最少编辑操作次数。在字符串形式上来说，编辑距离越小，那么两个文本的相似性越大，暂时不考虑语义上的问题。其中，编辑操作包括以下三种：插入：将一个字符插入某个字符串阅读全文

posted @ 2020-02-28 13:05 limingqi 阅读(2124) 评论(2) 推荐(0)

判断单链表是否有环，并找出环的入口python

摘要： 1、如何判断一个链表是否有环？ 2、如果链表为存在环，如果找到环的入口点？ 1.限制与要求不允许修改链表结构。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。 2.思考 2.1判断是否有环如果链表有环，那么在遍历链表时则会陷入死循环，利用这个特征，我们可以设计这样的算法。使用一个slow指针，一个f 阅读全文

posted @ 2020-02-28 11:55 limingqi 阅读(1802) 评论(0) 推荐(0)

关键词提取算法-TextRank

摘要：今天要介绍的TextRank是一种用来做关键词提取的算法，也可以用于提取短语和自动摘要。因为TextRank是基于PageRank的，所以首先简要介绍下PageRank算法。 1.PageRank算法 PageRank设计之初是用于Google的网页排名的，以该公司创办人拉里·佩奇（Larry Pa 阅读全文

posted @ 2020-02-26 13:31 limingqi 阅读(1144) 评论(0) 推荐(0)

leetcode406 ，131，1091 python

摘要： LeetCode 406. Queue Reconstruction by Height 解题报告题目描述Suppose you have a random list of people standing in a queue. Each person is described by a pair 阅读全文

posted @ 2020-02-08 20:20 limingqi 阅读(151) 评论(0) 推荐(0)

id3算法python实现

摘要： import numpy as npimport operatordef createDataSet(): dataSet = [ [1,1,'yes'], [1,1,'yes'], [1,0,'no'], [0,1,'no'], [0,1,'no'] ] labels = ['no surfaci 阅读全文

posted @ 2020-01-31 20:35 limingqi 阅读(423) 评论(0) 推荐(0)

Relu激活函数的优点

摘要： Relu优点： 1、可以使网络训练更快。相比于sigmoid、tanh，导数更加好求，反向传播就是不断的更新参数的过程，因为其导数不复杂形式简单。 2、增加网络的非线性。本身为非线性函数，加入到神经网络中可以是网格拟合非线性映射。 3、防止梯度消失。当数值过大或者过小，sigmoid，tanh 阅读全文

posted @ 2020-01-28 19:10 limingqi 阅读(13621) 评论(0) 推荐(0)