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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
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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
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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，