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搜索关键字:权重 随机 算法    ( 103377个结果
【推荐算法】特征域感知因子分解机(Field-aware Factorization Machines,FFM)
特征域感知因子分解机(Field-aware Factorization Machines,FFM)主要解决了FM的以下几个痛点: 更准确的特征embedding表达。FM中,每个特征只由一个embedding向量表达,这样虽然能增强模型的泛化性能,但是也大大削弱了模型的记忆能力。FFM在POLY_ ...
分类:编程语言   时间:2021-06-30 18:43:01    阅读次数:0
random模块 随机数
import random # 随机数 print(random.randrange(1,2)) # 返回值从列表里拿一个字符 print(random.choice([1,2,3])) # 返回值,从列表里拿N个数据,放在列表里 print(random.sample([1,2,3],2)) # ...
分类:其他好文   时间:2021-06-30 18:41:08    阅读次数:0
剑指 Offer 37. 序列化二叉树 二叉树 字符串
请实现两个函数,分别用来序列化和反序列化二叉树。 你需要设计一个算法来实现二叉树的序列化与反序列化。这里不限定你的序列 / 反序列化算法执行逻辑,你只需要保证一个二叉树可以被序列化为一个字符串并且将这个字符串反序列化为原始的树结构。 提示:输入输出格式与 LeetCode 目前使用的方式一致,详情请 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-30 18:40:23    阅读次数:0
信息安全技术 实验三
《信息安全技术》实验报告 实验三 简单消息认证实验 1、实验目的 ? 掌握消息摘要Hash算法的原理。 掌握消息认证的方法。 2、实验环境 ? 硬件:ZXBee CC2530 节点板 2 块、USB 接口的 CC2530 仿真器,PC 机; ? 软件:Windows 7/Windows XP、IAR ...
分类:其他好文   时间:2021-06-30 18:27:41    阅读次数:0
信息安全技术 实验四
《信息安全技术》实验报告 实验四 简单RSA加密算法实验 1、实验目的 ? 掌握消息RSA密钥生成和加密算法的原理。 2、实验环境 ? 硬件:ZXBee CC2530 节点板 2 块、USB 接口的 CC2530 仿真器,PC 机; ? 软件:Windows 7/Windows XP、IAR 集成开 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-30 18:24:40    阅读次数:0
kruskal【模板】
PART1 1.实现: 将每条边按权值从小到大进行排序 (要用并查集维护)容边上两点不在同一个树,则合并 2.时间复杂度: Kruskal 算法的时间复杂度由排序算法决定,若采用快排则时间复杂度为 O(Elog?E) 总时间复杂度为 O(ElogE+V α(V)) 【α(V)近似看作常数】 3.特别 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-30 18:24:26    阅读次数:0
LeetCode34 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
题目 给定一个按照升序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 如果数组中不存在目标值 target,返回 [-1, -1]。 进阶:你可以设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题吗? 示例 1: 输入:nums = [5, ...
分类:编程语言   时间:2021-06-30 18:20:47    阅读次数:0
Qt连连看(一)需求分析
虽然开发经验并不多,但是结合以往的一点实践项目和理论学习,自认为不管是开发什么工程项目,只要遵循软件工程的构建原则,如选择一个合理的架构体系,再掌握一门语言,利用数据结构组织数据,算法实现想法和功能,最后合理利用现有的软件工具就能做出我们想要的产品 由于连连看这个游戏不需要很复杂的架构组织,解耦等, ...
分类:其他好文   时间:2021-06-30 18:15:09    阅读次数:0
【知识图谱】【算法】-- 双指针类
1. 长度最小的子数组 20210629晚 来源链接:leetCode:209 确定快慢指针移动的策略 点击查看代码 var minSubArrayLen = function(target, nums) { let slow = 0; let fast = 0; let sum = 0; let ...
分类:编程语言   时间:2021-06-30 18:11:57    阅读次数:0
信息熵,交叉熵与KL散度
一、信息熵 若一个离散随机变量 \(X\) 的可能取值为 \(X = \{ x_{1}, x_{2},...,x_{n}\}\),且对应的概率为: \[ p(x_{i}) = p(X=x_{i}) \] 那么随机变量 \(X\) 的熵定义为: \[ H(X) = -\sum_{i=1}^{n}p(x ...
分类:其他好文   时间:2021-06-30 18:03:09    阅读次数:0
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