12 2020 档案
摘要:算法&开发 机器学习 李宏毅课程笔记系列 论文翻译 SGD sklearn学习与实践系列 annoy高维空间求距离 pytorch学习笔记2 - 计算图与autograd pytorch学习笔记1 - 张量的创建与运算 自然语言处理 基于HMM实现词性标注(准确率93%) 论文翻译 DeepSpee
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摘要:目录 自然语言处理综论笔记 - 统计剖析 自然语言处理综论笔记 - HMM&ME 自然语言处理综论笔记 - 词性标注 自然语言处理综论笔记 - 语言和复杂性 自然语言处理综论笔记 - N-gram
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摘要:目录 sklearn - 感知机 sklearn - xgboost sklearn - 特征选择与降维 sklearn - 词袋模型/TF-IDF模型 sklearn - 朴素贝叶斯 sklearn - 决策树
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摘要:大图镇楼 设计模式的七大原则 设计模式是一种经验复用。其中最重要的经验是解耦。 以下这些原则需要自己构想出案例来解释,否则需要重新学习。 开闭原则OCP(Open-Closed Principle) 在软件实体(如类、函数)中,对扩展开放,对修改关闭。核心在于面向抽象编程。 里式替换原则LSP(Li
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摘要:第一章 对象导论 面向机器的编程语言:比如C,需要建立从问题空间到解空间的映射,需要掌握所谓的编程方法,这导致程序很难编写。 对求解问题建模的语言:比如LISP,限定性太强,超出特定领域,则力不从心。 面向对象的语言:比如Java,通用性强,不限于任何特定的问题。 对象:具有状态,行为和标识。即拥有
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摘要:介绍 本文内容是基于cyc2018在牛客网上的讲座做的笔记整理。 cyc2018毕业于交大,硕士,最后拿到了字节的ssp。 GitHub:https://github.com/CyC2018/CS-Notes 学习规划 复习方法:结合面经看书,并通过面试及时查漏补缺 面试一线大厂需要重点准备:数据结
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摘要:从我2016年接触人工智能到现在已经有三年多的时间了,启蒙学习来自于吴恩达在斯坦福教的那一门CS229机器学习公开课,我当时(2013年)看的并不是现在Coursera上的那一门机器学习课,而是一个画质很模糊的公开课视频。由于画质太渣,有些板书公式的推导看不清楚,似懂非懂。但是,当时就有一个巨大的疑
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摘要:简单题 206. 反转链表 剑指 Offer 24. 反转链表 https://leetcode-cn.com/problems/reverse-linked-list/ https://leetcode-cn.com/problems/fan-zhuan-lian-biao-lcof/submis
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摘要:简单题 面试题03.02 栈的最小值 剑指offer30 包含min函数的栈 155. 最小栈 https://leetcode-cn.com/problems/min-stack/ https://leetcode-cn.com/problems/min-stack-lcci/ https://l
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摘要:stack #include <stack> std::stack<int> S; S.push(1); // 入栈 S.size(); // 栈大小 S.empty(); // 判空 S.top(); // 获取栈顶元素 S.pop(); // 出栈 queue #include <queue>
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摘要:博客内容有空了再补充。先贴代码。 数据地址:链接: https://pan.baidu.com/s/1-RbHi5xxBwJDG1gqAYUReQ 密码: rkup 完整代码如下: import argparse import time parser = argparse.ArgumentParse
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