nxf_rabbit75 - 博客园

2019年10月21日

摘要：一、编程范式命令式编程没有办法充分利用多核CPU；函数式编程很多变量是不可修改的。二、Scala简介特点 scala运行在JVM上，兼容现有的Java程序；面向对象的编程语言；一门函数式语言三、Scala的安装 1.windows系统安装Scala 第一步：安装Java Scala程序阅读全文

posted @ 2019-10-21 15:00 nxf_rabbit75 阅读(233) 评论(0) 推荐(0)

1.大数据技术概述

摘要：一、大数据关键技术（1）数据采集（2）数据存储（3）数据处理（4）数据安全二、大数据计算模式 1.批处理计算特点：无法实时响应，但是能得到接近准实时性。 2.流计算特点：数据量少，源源不断到达，但是响应时间要求非常短，一般是秒级/毫秒级 3.图计算应用场景：社交网络、物流 4.查询分阅读全文

posted @ 2019-10-21 13:15 nxf_rabbit75 阅读(1146) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月17日

KL散度=交叉熵-熵

摘要：熵：可以表示一个事件A的自信息量，也就是A包含多少信息。 KL散度：可以用来表示从事件A的角度来看，事件B有多大不同。交叉熵：可以用来表示从事件A的角度来看，如何描述事件B。一种信息论的解释是：熵的意义是对A事件中的随机变量进行编码所需的最小字节数。 KL散度的意义是“额外所需的编码长度”如果阅读全文

posted @ 2019-10-17 20:50 nxf_rabbit75 阅读(504) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月15日

7.数据结构---图（遍历）

摘要：一、深度遍历 1.员工的重要性 leetcode 690 思路：深度遍历 """ # Employee info class Employee: def __init__(self, id, importance, subordinates): # It's the unique id of eac 阅读全文

posted @ 2019-10-15 10:47 nxf_rabbit75 阅读(474) 评论(0) 推荐(0)

6.4 数据结构---树的深度

摘要：一、最大深度 1.二叉树的最大深度 leetcode104 给定一个二叉树，找出其最大深度。二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。示例：给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 3 / \ 9 20 / \ 15 7 阅读全文

posted @ 2019-10-15 10:08 nxf_rabbit75 阅读(2780) 评论(0) 推荐(0)

6.3 数据结构---树（链表、数组、二叉树转换）

摘要：一、数组 VS 二叉树 1.有序数组转换为二叉搜索树思路：递归时间复杂度O(N) 空间复杂度O(1) nums为空，return None nums非空，nums[n/2]为中间元素，根结点，nums[:mid]为左子树， nums[mid+1:]为右子树 class Solution: def 阅读全文

posted @ 2019-10-15 09:40 nxf_rabbit75 阅读(1513) 评论(0) 推荐(0)

6.2 数据结构---树（路径）

摘要：一、路径 1.二叉树的所有路径 leetcode 257 思路：深度遍历 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None 阅读全文

posted @ 2019-10-15 09:35 nxf_rabbit75 阅读(2524) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月14日

python基本数据类型的时间复杂度

摘要： 1.list 内部实现是数组 2.dict 内部实现是hash函数+哈希桶。一个好的hash函数使到哈希桶中的值只有一个，若多个key hash到了同一个哈希桶中，称之为哈希冲突。 3.set 内部实现是dict 参考文献：【1】python基本数据类型的时间复杂度 - 简书阅读全文

posted @ 2019-10-14 10:08 nxf_rabbit75 阅读(596) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月8日

Autoregressive LM---ELMO

摘要： 1.ELMo（Embeddings from Language Models ） RNN-based language models（trained from lots of sentences） ELMo 词向量是由双向神经网络语言模型的内部多层向量的线性加权组成。 LSTM 高层状态向量捕获了上阅读全文

posted @ 2019-10-08 15:14 nxf_rabbit75 阅读(551) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月7日

BERT模型

摘要：一、BERT介绍论文：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 简介：BERT是基于Transformer的深度双向语言表征模型，基本结构如图所示，本质上是利用Transform 阅读全文

posted @ 2019-10-07 01:04 nxf_rabbit75 阅读(2298) 评论(0) 推荐(2)