不要再手动从apple PKI导入签名，证书不匹配或缺失会导致签名失败， 证书不受信任。折腾了超过24小时， 才发现新版本的Xcode已经支持自动管理证书。
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本文将使用一些 ChatGPT 提示，这些提示对于数据科学家在工作时非常重要。 微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩 以下是一些示例ChatGPT 提示的列表以及数据科学家的响应。 ChatGPT 提示 为决策树回归算法生成 python 代码。 下面是使用scikit-learn在 Python 中进行决策树回归的示例代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor # Generate random data rng = np.random.default_rng() x = 5 * rng.random(100) y = np.sin(x) + 0.
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993.二叉树的堂兄弟节点 难度：简单 题目： 在二叉树中，根节点位于深度 0 处，每个深度为 k 的节点的子节点位于深度 k+1 处。 如果二叉树的两个节点深度相同，但 父节点不同 ，则它们是一对堂兄弟节点。 我们给出了具有唯一值的二叉树的根节点 root ，以及树中两个不同节点的值 x 和 y 。 只有与值 x 和 y 对应的节点是堂兄弟节点时，才返回 true 。否则，返回 false。 示例： 示例 1： 输入：root = [1,2,3,4], x = 4, y = 3 输出：false
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题目： 给定一个字符串数组 arr，字符串 s 是将 arr 某一子序列字符串连接所得的字符串， 如果 s 中的每一个字符都只出现过一次，那么它就是一个可行解。 请返回所有可行解 s 中最长长度。 提示： 1 <= arr.length <= 16 1 <= arr[i].length <= 26 arr[i] 中只含有小写英文字母 示例： 示例 1： 输入：arr = ["un","iq","ue"] 输出：4 解释：所有可能的串联组合是
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日常生活中excel的使用大家都不陌生，可能几列的表格我们还能脑海中参照A-Z来区分对应的数字应该是几。但有的表格列过多，或者鼠标一甩到了很后面的位置，好几个字母拼起来，一时间很难反映过来对应的数字是多少列。所以今天力扣这两道算法题，就帮我们解决了这个问题。当然近半年的这两题的出题公司有： * 微软 6次 * Shopee 3次 * 苹果 2次 * 高盛 2次 额，居然没有国内大厂？是要把excel换成WPS，才更贴切国内考点吗？哈哈.... 下来，让我们逐个题目分析下解题方法吧！ 难度：简单 题目 给定一个Excel表格中的列名称，返回其相应的列序号。 例如， A -> 1 B -> 2 C -> 3 ... Z -> 26 AA -> 27
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前言 二分查找在算法中一般有四类题目： 1. 排序或通过排序后的数组，快速求某个值的下标 * 1. 求某个值在数组中的左右端点 * (中等) 1. 通过条件判断进行二分查找 * (中等) 1. 局部有序的二分查找 * (中等) * (中等) 今天将这四类列举六道题，让大家一次看个够，从此二分不迷路！ 难度：简单 题目 给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中， 返回它将会被按顺序插入的位置。 你可以假设数组中无重复元素。 示例 示例 1: 输入: [1,3,5,6], 5 输出: 示例 2: 输入: [1,3,5,6], 2 输出: 1 示例 3: 输入:
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昨日回顾 昨天我们介绍了求余和快速幂的相关知识，并且讲解了力扣50.实现pow的题目，主要是想让大家在理解了快速幂的实现，毕竟这是一道高频的面试考题。 但如果在算法机试或者平时开发时，还是使用内置的pow更为便捷，没必要重造轮子。 关于书中的题目 这章节今天就结束了，大家会说剑指offer中第三、第五题还没有讲。在这里需要解释下，虽然说的是刷穿剑指offer，但更多的是希望通过剑指offer这本书的整体将结果，帮我们梳理数据结构与算法的学习思路与顺序。 对于4道二进制题目，咱们挑选2道题学习掌握即可。第五题和第四题共性颇多，而第三题个人认为，应该在动态规划那章节去讲解更为合适。 后续每章节的讲解也是如此，不会照本宣科的每道题都讲一遍，而是在挑选经典题型的同时，补充一些我认为在该数据结构下同样重要、高频的考点进行讲解。欧大家有其他更好的想法，欢迎互相讨论，毕竟我们共同的目的是能学好算法。 整数内容就这些？ 算上开篇讲的整数类型、二进制、与或非、取模、快速幂，整数的考点就这些了么？远远不止.... 个人觉得整数的题目，是最趋近于数学思维的题目。比如以下三道幂运算的题目
近邻算法详解 * * * * 近邻算法详解 引言 近邻算法，又称为K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN），是一种基本的分类与回归方法。它基于实例的学习，或者说是“懒惰学习”，即它并不显式地训练出一个模型，而是将所有的训练数据存储在内存中，当新的数据需要分类时，它才会根据某种度量方式（如欧氏距离）找出与新数据最相近的K个训练数据，然后根据这K个“邻居”的类别来预测新数据的类别。接下来，我们将进一步深入探讨KNN算法的细节。 K近邻算法的基本思想 K近邻算法的基本思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。这种基于局部信息的分类方式，使得KNN算法在处理某些复杂或非线性可分的问题时具有一定的优势。 算法步骤 KNN算法的实现主要包括以下三个步骤： 1. 计算距离：对于给定的待分类样本，需要计算它与训练集中每个样本的距离。常用的距离度量方式包括欧氏距离、曼哈顿距离等。选择合适的距离度量方式是影响KNN算法性能的关键因素之一。 1. 找
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新闻热度算法代码（含Python源代码） * * * 新闻热度算法 新闻热度算法是一种用于衡量新闻报道受关注程度的方法，它通过综合考虑新闻的各种属性（如发布时间、转发量、评论数、点赞数等），以及用户行为（如点击、阅读时长等），来量化新闻的热度值。这种算法对于新闻媒体、内容推荐系统和广告商等来说具有重要意义，因为它能帮助他们了解哪些新闻更受读者欢迎，从而优化内容生产和推广策略。 新闻热度算法步骤 新闻热度算法的实现通常包含以下几个步骤： 1. 数据收集 收集新闻相关的各种数据，包括发布时间、标题、内容、来源、转发量、评论数、点赞数等。这些数据可以从新闻网站、社交媒体平台等渠道获取。 2. 数据预处理 对收集到的数据进行清洗和标准化处理，去除重复、无效或异常数据，确保数据的质量和准确性。数据清洗过程中，可能会使用到正则表达式、自然语言处理等技术来提取关键信息，并对数据进行格式化和归一化处理。 3. 特征提取 从预处理后的数据中提取出能够反映新闻热度的关键特征，如发布时间、用户互动行为等。发布时间可以作为一个重要的时间衰减因子，因为新闻的热度往往会随着时
本系统（程序+源码）带文档lw万字以上 文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。 系统程序文件列表 开题报告内容 研究背景 随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛普及，就业市场逐渐呈现出信息爆炸的趋势。传统的就业推荐方式，如招聘会、报纸招聘广告等，已难以满足当前求职者和招聘方的需求。一方面，求职者面临着海量招聘信息的筛选难题，难以快速找到符合自己期望的岗位；另一方面，企业也面临着如何从众多求职者中挑选出最合适的人才的挑战。协同过滤算法作为一种有效的个性化推荐技术，在电商、视频、音乐等领域取得了显著成效。因此，将协同过滤算法应用于就业推荐系统中，旨在通过挖掘用户的历史行为数据，为求职者提供个性化的岗位推荐，同时帮助企业快速锁定潜在人才，具有重要的研究价值和现实意义。 研究意义 本研究的意义在于，通过构建基于协同过滤算法的就业推荐系统，不仅能够提高求职者的求职效率和满意度，还能够优化企业的招聘流程，降低招聘成本。此外，该系统还能在一定程度上缓解就业市场的信息不对称问题，促进人力资源的合理配置。对于求职者而言，个性化的岗位推荐能够减少其筛选信息的时间成本，提高求职成功率
learners | 作者 Datawhale | 来源 目录 1. 有哪些好的秋招经验分享？ 2. 机器学习中常用的最优化方法有哪些？ 3. 想通过数据竞赛来提升实践能力，作为小白有什么入门经验？（今日问题） 有哪些好的秋招经验分享？ 1 李玲 - 携程算法工程师 （1）首先是笔试，刷leetcode就够了，主要刷中等难度的，如果一开始比较难进入状态可以先试试简单难度的找找信心，Hard的题目很少被问到。尽量多刷，先保证能通过笔试（当然面试也很有可能会问到） （2）如果有可以跳过笔试直通面试的内推那就更好啦，没事多看看牛客网，有各种内推信息和面试经验 （3）如果对自己的能力不够自信的话，前几次面试尽量不要面大公司，先找几家小公司积累面试经验，补足短板。心仪的公司可以放靠后，但也不要放很后面，因为面试多了之后很容易疲惫。 （4）基础要扎实，常见的算法的原理要能够说清楚。项目经历的表述先打个草稿，想好怎么说，引导面试官问自己擅长的方面。一定要对项目有足够的了解，面试官问到什么都能有回应。 （5）平时可以多关注一下行业前沿，自己的研究领域的最新发展，
0、我的理解 学习地址：https://developer.aliyun.com/ai/scenario/9ad3416619b1423180f656d1c9ae44f7 什么是逻辑回归，记住一句话“逻辑回归是分类算法”即可。 1、基础Demo入门 1）相关库导入 # 数学计算 import numpy as np # 导入画图库 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 导入逻辑回归模型函数 from sklearn.linear_model import LogisticRegression 2）训练模型 首先我们需要自己构建demo数据集，然后利用sklearn调用逻辑回归模型，然后对数据集进行拟合。 # 构造demo数据集 x_fearures = np.array(
1.原始的字符串匹配方法 算法基本思想：从主串S的第pos个字符起和模式的第一个字符比较之，若相等，则继续逐个比较后续字符；否则从主串的下一个字符起再重新和模式的字符比较之。依次类推，直至模式T中的每个字符依次和主串S中的一个连续的字符序列相等，则称匹配成功，否则称匹配不成功。 这种匹配方法理解起来很简单，中心思想就是逐个比较字符，每当一趟匹配过程中出现字符不等时，主串的比较指针i需要回溯。时间复杂度为O(n*m)。n为主串的长度，m为匹配的子串的长度。 2.KMP算法 该算法相比原始的字符串匹配方法，其效率更高，省去了一些冗余的、重复的匹配步骤。 算法基本思想：在进行主串和子串匹配过程中，每当一趟匹配过程中出现字符比较不等时，不需要回溯i指针，而是利用已经得到的“部分匹配”的结果将模式向右“滑动”尽可能远的一段距离，继续进行比较。 该算法的关键在于当每次匹配不等时，如何确定子串向右“滑动”的距离。其实该“滑动”距离与主串的结构无关，其取决子串的结构中是否存在有重复的部分。假设主串为s1s2…sn，模式串为p1p2…pn，当主串中第i个字符和模式中第j个字符匹配失败时，主
本文将介绍遗传算法在Pyamaze模块中的实现。 微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩 自主路径规划是一个通过各种算法和技术实现的经典编程问题。它在工业应用、运送包裹、监视方面有多种实际用途，甚至可以在自然灾害中保护人的生命。 本文使用遗传算法（受自然选择进化理论启发的搜索启发式算法）在pyamaze的帮助下构建迷宫和任务的GUI，深入研究这个相同的问题。 遗传算法通过以下步骤解决问题： * 1.创建一个随机的染色体种群。 * 2.使用适应度函数评估最适者。 * 3.选择父染色体，使用交叉法产生子染色体。 * 4.在群体中进行突变。 * 5.重复项目序号2~4直到找到解决方案。。 路径规划 解决迷宫最重要的方面是路径规划。在这个项目中主要使用了两种不同类型的路径，都是针对正方形[n*n]和长方形[m*n]迷宫实施的。路径基本上是由种群中的染色体推导得出的，为此必须首先讨论染色体。路径规划的两种方法是列优先和行优先。 染色体：染色体由一个列表（Python中的列表对象）表示，包含不同的基因。在每个染色体中
如何在n个顶点，n*（n-1）/2条边中，筛选出具有n-1条边的，且具有最小代价的连通网呢？这就是最小生成树问题，下面介绍两种算法： 1 普里姆（Prim）算法 首先建立图的邻接矩阵存储： class Graph{ constructor(v,vr){ let len = v.length this.vexs = [].slice.apply(v); let arcs = []; for (let i=0;i<len;i++){ arcs[i] = new Array(len); for (let j=0;j<len;j+
1 测试图建立（邻接矩阵） class Graph{ constructor(v,vr){ let len = v.length this.vexs = [].slice.apply(v); let arcs = []; for (let i=0;i<len;i++){ arcs[i] = new Array(len); for (let j=0;j<len;j++){ arcs[i][j] = i===j ? 0 : 65535; } } for (let arc
本文将通过实例带你了解Python中算法的时间复杂度和空间复杂度。 微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩 Python中算法的时间复杂度和空间复杂度 当谈论算法性能时，经常提到两个关键的衡量标准：时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度指的是随着输入规模的增长，执行一个算法需要的时间，而空间复杂度指的是一个算法在执行过程中所使用的内存量。本文将详细探讨这两个概念，使用Python示例来说明它们是如何影响算法性能的。 时间复杂度 时间复杂度衡量的是随着输入规模的增加，执行一个算法所需要的时间。它通常用大写符号O来表示，它为算法的最坏情况下的运行时间提供了一个上限。 考虑一个简单的例子：使用线性搜索在一个未排序的列表中搜索某个元素。该算法依次检查列表中的每个元素，直到找到目标元素。线性搜索的时间复杂度是O(n)，其中n是列表的大小。这意味着该算法的最坏情况下的运行时间与列表的大小成线性增长。 下面是一个线性搜索的Python代码片段的示例： def linear_search(arr, x): for i in range(len(arr))
39.C#递归算法计算阶乘的方法——《跟老吕学C#》 * C#递归算法计算阶乘的方法 在C#中，递归是一种强大的编程技术，它允许函数直接或间接地调用自身以解决问题。阶乘（factorial）是一个经常用于演示递归的例子。阶乘是一个正整数的所有小于及等于该数的正整数的积，0的阶乘定义为1。 以下是一个C#递归函数，用于计算一个数的阶乘： using System; class Program { static void Main(string[] args) { int number = 5; // 可以更改此数字以测试不同的阶乘 long factorial = CalculateFactorial(number); Console.WriteLine("{0} 的阶乘是 {1}", number, factorial); } // 递归函数来计算阶乘 static long CalculateFactorial(int n)
决策树算法介绍：原理与案例实现 * * * * * * * 决策树算法介绍：原理与案例实现 一、决策树算法概述 决策树是一种基本的分类与回归方法，它基于树形结构进行决策。决策树的每一个节点都表示一个对象属性的测试，每个分支代表该属性测试的一个输出，每个叶节点则代表一个类别或值。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。 二、决策树算法原理 1. 特征选择 特征选择是决策树学习的核心。它决定了在树的每个节点上选择哪个属性进行测试。常用的特征选择准则有信息增益、增益比和基尼不纯度。 * 信息增益：表示划分数据集前后信息的不确定性减少的程度。选择信息增益最大的属性作为当前节点的测试属性。 * 增益比：在信息增益的基础上考虑了属性的取值数量，避免了对取值数量较多的属性的偏好。 * 基尼不纯度：在CART（分类与回归树）算法中，使用基尼不纯度作为特征选择的准则。基尼不纯度越小，表示纯度越高。 2. 决策树的生成 根据选择的特征选择准则，从根节点开始，递归地为每个节点选择最优的划分属性，并根据该属性的不
Python实现慕课网《数据结构与算法》所有练习题和提高题源代码，并实现了AVL树，拓扑排序，求DAG单源最短路径以及Spfa算法等老师没有给出源码的算法。 项目根目录的repo.py是我设置的代码库，方便import我们已经实现了的代码 我在算法实现过程中的笔记或者思路会以注释的形式标注在代码中 完整版源代码下载地址： 排序算法的实现与性能测试 # -*- coding: utf-8 -*- from random import randint import timeit def bubbleSort(alist): exchange=False for i in range(len(alist)-1,0,-1): for j in range(i): if alist[j]>alist[j+1]
本文将揭开选择完美机器学习算法的秘密！在解决数据科学问题时，最重要的选择之一就是选择合适的机器学习算法。 微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩 在解决数据科学问题时，需要做出的关键决定之一就是使用哪种机器学习算法。 有数百种机器学习算法可供选择，每种算法都有自己的优缺点。对于特定类型的问题或特定的数据集，某些算法可能比其他算法更有效。 “No Free Lunch（没有免费的午餐）” (NFL)定理指出，没有一种算法适用于每个问题，换句话说，所有算法在所有可能问题上的平均表现都是一样的。 不同的机器学习模型 在本文中，将讨论在为问题选择模型时应考虑的要点，以及如何比较不同的机器学习算法。 一、关键算法方面 如下列出了在考虑特定机器学习算法时可能会问自己的10个问题： 1. 该算法可以解决哪种类型的问题？该算法只能解决回归或分类问题，还是两者都可以解决？它能处理多类别/多标签问题，还是只能处理二元分类问题？ 1. 算法是否对数据集有任何假设？例如，有些算法假定数据是线性可分的（例如感知器或线性SVM），而有些算法则假定数据是正
