2022年12月5日

leetcode 1687. 从仓库到码头运输箱子 动态规划 + 单调队列

摘要: 你有一辆货运卡车,你需要用这一辆车把一些箱子从仓库运送到码头。这辆卡车每次运输有 箱子数目的限制 和 总重量的限制 。 给你一个箱子数组 boxes 和三个整数 portsCount, maxBoxes 和 maxWeight ,其中 boxes[i] = [ports​​i​, weighti]  阅读全文

posted @ 2022-12-05 23:45 爱装逼的书呆子 阅读(69) 评论(0) 推荐(0) 编辑

leetcode 1774. 最接近目标价格的甜点成本

摘要: 1774. 最接近目标价格的甜点成本 难度中等133收藏分享切换为英文接收动态反馈 你打算做甜点,现在需要购买配料。目前共有 n 种冰激凌基料和 m 种配料可供选购。而制作甜点需要遵循以下几条规则: 必须选择 一种 冰激凌基料。 可以添加 一种或多种 配料,也可以不添加任何配料。 每种类型的配料 最 阅读全文

posted @ 2022-12-05 00:15 爱装逼的书呆子 阅读(34) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年12月4日

leetcode 6256. 将节点分成尽可能多的组 二分图判定+bfs+并查集

摘要: 6256. 将节点分成尽可能多的组 难度困难7收藏分享切换为英文接收动态反馈 给你一个正整数 n ,表示一个 无向 图中的节点数目,节点编号从 1 到 n 。 同时给你一个二维整数数组 edges ,其中 edges[i] = [ai, bi] 表示节点 ai 和 bi 之间有一条 双向 边。注意给 阅读全文

posted @ 2022-12-04 23:12 爱装逼的书呆子 阅读(31) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年9月16日

机器学习中的评价指标

摘要: 基本概念介绍 1 混淆矩阵 2 准确率: 3 精准率: 4 召回率: 5 P-R曲线(查准率与查全率) 6 灵敏度与特异度 概率角度理解评价指标: 我们也可以从另一个角度考虑:条件概率。我们假设X为预测值,Y为真实值。那么就可以将这些指标按条件概率表示: 7 ROC曲线 TPR: 真正率 FPR:假 阅读全文

posted @ 2019-09-16 15:13 爱装逼的书呆子 阅读(528) 评论(1) 推荐(0) 编辑

2019年9月14日

机器学习常用的损失函数

摘要: 分类损失函数 一、LogLoss对数损失函数(逻辑回归,交叉熵损失) 有些人可能觉得逻辑回归的损失函数就是平方损失,其实并不是。平方损失函数可以通过线性回归在假设样本是高斯分布的条件下推导得到,而逻辑回归得到的并不是平方损失。在逻辑回归的推导中,它假设样本服从伯努利分布(0-1分布),然后求得满足该 阅读全文

posted @ 2019-09-14 17:11 爱装逼的书呆子 阅读(1410) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年8月30日

leetcode 257. 二叉树的所有路径 包含(二叉树的先序遍历、中序遍历、后序遍历)

摘要: 给定一个二叉树,返回所有从根节点到叶子节点的路径。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例: 输入: 1 / \2 3 \ 5 输出: ["1->2->5", "1->3"] 解释: 所有根节点到叶子节点的路径为: 1->2->5, 1->3 首先来看递归版本: 那么如何将其改为非递归版本呢, 阅读全文

posted @ 2019-08-30 15:04 爱装逼的书呆子 阅读(275) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年8月16日

leetcode 236 二叉树的最近公共祖先

摘要: 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。 百度百科中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: root = [3,5,1, 阅读全文

posted @ 2019-08-16 22:46 爱装逼的书呆子 阅读(159) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年8月15日

Attention机制在深度学习推荐算法中的应用(转载)

摘要: AFM:Attentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks 模型入上图所示,其中sparse iput,embedding layer,pair- 阅读全文

posted @ 2019-08-15 11:16 爱装逼的书呆子 阅读(2284) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NLP基础

摘要: 1 自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较 白衣骑士Transformer:盖世英雄站上舞台 华山论剑:三大特征抽取器比较 综合排名情况 以上介绍内容是从几个不同角度来对RNN/CNN/Transformer进行对比,综合这几个方面的实验数据,我自己得出的结论是这样的:单从任务综合效 阅读全文

posted @ 2019-08-15 10:27 爱装逼的书呆子 阅读(517) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年8月13日

学一学Transfomer

摘要: 017年,Google发表论文《Attention is All You Need》,提出经典网络结构Transformer,全部采用Attention结构的方式,代替了传统的Encoder-Decoder框架必须结合CNN或RNN的固有模式。并在两项机器翻译任务中取得了显著效果。该论文一经发出,便 阅读全文

posted @ 2019-08-13 23:35 爱装逼的书呆子 阅读(4733) 评论(0) 推荐(2) 编辑

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