随笔分类 - 面试基础
摘要：__author__ = 'Aaron Yang' __email__ = 'byang971@usc.edu' __date__ = '6/30/2020 3:44 PM' result = list() def dfs(graph, visited, init_node): if init_no
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摘要：__author__ = 'Aaron Yang' __email__ = 'byang971@usc.edu' __date__ = '6/30/2020 11:50 AM' def bfs(graph, init_node): visited = [init_node] # List to ke
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摘要：在有向无环图DAG中， 使用拓扑排序，将获得一个包含所有顶点的一个列表组合， 因此可以用来遍历DAG。 步骤 从 DAG 图中选择一个 没有前驱（即入度为0）的顶点并输出。 从图中删除该顶点和所有以它为起点的有向边。 重复 1 和 2 直到当前的 DAG 图为空或当前图中不存在无前驱的顶点为止。后一
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摘要：生成树 from heapq import heapify, heappush, heappop from itertools import count """ https://www.cnblogs.com/xuchunlin/p/7247346.html """ def huffman(node
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摘要：目标 在连通网的所有生成树中，找到所有边的代价和最小的生成树，简称最小生成树问题. (简要的来说，就是在AOV网中找出串联n个顶点代价总和最小的边集) 下面记录最小生成树的两种算法，Prim和Kruskal Prim算法思路 从任意一个顶点开始，每次选择与当前顶点最近的一个顶点，并将两点之间的边加入
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摘要：目标 带权重的有向图上单源最短路径问题。且权重都为非负值。如果采用的实现方法合适，Dijkstra运行时间要低于Bellman-Ford算法。 思路 选择一个节点开始蔓延 计算自身到连接它的一级节点之间的距离， 全部作为候选集 在候选集中，找到距离最短的，对应的那个节点 删除这个节点在候选集中的信息
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摘要：问题的描述 在这里就不赘述了，你能搜到这篇文章，那肯定知道只算法的背景是啥 解决思路 男生向还未拒绝其的女生中选出优先级最高的，并向其求婚 女生如果没有已经被优先级更高的男生求婚，则答应（女生以后可以反悔）。 如果反之，则拒绝 对此步骤进行loop，直到没有求婚发生 这篇文章，讲一个自己实现的GS算
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摘要：什么是超参数 在神经网络的村联过程中不变的参数 有哪些是超参数 网络结构参数：几层， 每层宽度，每层的激活函数等 训练参数: batch_size， 学习率， 学习率衰减算法等 为什么要超参数搜索 搜索策略 网格搜索 定义N维方格， 每个方格对应一组超参数，一组一组的尝试，直到找到最好的组合方式。
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摘要：归一化和批归一化 归一化 归一化： 使数据映射成均值为0，方差为1 的正态分布 类型 min-max归一化： x' = (x -min) / (max - min) z-score归一化： x' = (x - μ) / σ μ是均值 σ是方差 mean归一化: x' = (x -μ) / (max
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摘要：wide & Deep模型 稀疏特征 稀疏特征就是离散值特征，比如一个人的性别，就是男或者女， 没有其他的选项，是一个离散值。 像这样只能从有限个选项中选择的数据叫做稀疏特征 稀疏特征的优缺点 优: 叉乘（点积）后有意义, 可以帮助获取共现信息，从而实现记忆效果 两个稀疏特征A和B A是性别[M,
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摘要：机器学习解决的问题 分类问题 分类问题预测的是类别，模型的输出是一个概率分布。 概率分布中最大的值对应的索引将被认为是这条数据项所述的类别。 e.g. 三分类问题，模型将输出[0.2, 0.7, 0.1] 那么认为这条数据将被分类为第二类 回归问题 回归问题预测的是一个实数值，模型的输出是一个实数值
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摘要：普通MLP处理图像时遇到了什么样的问题，才导致后续各种模型的出现 出现的问题 参数过多 比如输入一张大小为1000x1000的图像， 第一层要使用1000个神经元，下一层的神经元使用106个 那么，全连接参数就是1000 * 1000 * 106 = 10^12 一万亿个参数 这还仅仅是前两层。 很
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摘要：算法的时间复杂度到底怎么算? 引言 假设计算机运行一行简单语句算作一次运算。 def func1(num): print("Hello, World!\n") # 需要执行 1 次 return 0 # 需要执行 1 次 那么上面这个方法需要执行 2 次运算 def func2(num): for
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摘要：Basic 7 Algorithms in Python Bubble Sort(冒泡排序) Main Idea: use two loops to iterate data array, find the maximum, and throw it to the end. (两次循环，每次选大的放
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