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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] = [portsi, weighti] 阅读全文

posted @ 2022-12-05 23:44 爱装逼的书呆子阅读(134) 评论(0) 推荐(0)

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(87) 评论(0) 推荐(0)

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 23:11 爱装逼的书呆子阅读(59) 评论(0) 推荐(0)

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(656) 评论(1) 推荐(0)

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(1648) 评论(0) 推荐(0)

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(278) 评论(0) 推荐(0)

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(170) 评论(0) 推荐(0)

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(2387) 评论(0) 推荐(0)

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(562) 评论(0) 推荐(0)

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(4885) 评论(0) 推荐(2)