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算法,永远的神!

算法

算法,永远的神!

推荐三份算法/计算机进阶指南 1. Github霸榜的算法模板 第一份资料是70K Star的labuladong 的算法小抄(作者 labuladong)。先来给你们看看里面具体都有哪些内容: 你可以点击下载这本 PDF。 2. 谷歌师兄的算法小册 第二份资料是谷歌师兄的算法小册(作者「高畅师兄」)。本书分为算法和数据结构两大部分,又细分了十五个章节,详细讲解了刷题时常用的技巧。我把题目精简到了101道。 你可以点击下载这本 PDF。 3. 清华大佬的LeetCode刷题笔记 第三份是清华大佬的LeetCode刷题笔记。作者把LeetCode一千多道题进行了系统性地整理,弄成了一个算法专题,十几个算法类别目录: 你可以点击下载这本 PDF。

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python数据分析从入门到进阶:分类算法:下(含详细代码)

算法

python数据分析从入门到进阶:分类算法:下(含详细代码)

🍁1.前言 在上一篇文章中,我们介绍了如何对mnist数据集建立一个二分类模型,我们当时解决的问题是给我一张图片,判断是否是数字7,但是我们不仅仅对数字7感兴趣,我们希望给我一张任意的图片,计算机能告诉我这张图片是数字几。这是一个多分类问题。一些算法(如SGD分类器、 随机森林分类器和朴素贝叶斯分类器)能处理多个类。其他(如logistic回归)是严格的二元分类器。但是我们可以通过一些策略来实现使用二分类器进行多分类 * OvR:一种方法是对于0-9十个类别,我们对每个类建立一个二分类器。判断是否属于该类,具体实现方法是,给我一张图片,分别使用这十个分类器预测属于该类的概率。选择概率最大的那一类作为预测结果 * OvO:另一种方法是对于0-9十个类别,每一次选两个类别进行比较,比较属于哪一类的概率更大。对于minist数据集,则必须在所有45个分类器进行比较,看看哪个类赢的最多。OvO的主要优点是,每个分类器只需要在训练集的一部分进行训练,即选择需要区分的两个类的数据集。然而,对于大多数二进制分类算法,OvR是首选。 当我们使用二分类器来处理多分类任务时,sklearn会自

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数据、算法岗的几点经验分享!

算法

数据、算法岗的几点经验分享!

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,

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深入理解 Proxy 和 Object.defineProperty

在JavaScript中,对象是一种核心的数据结构,而对对象的操作也是开发中经常遇到的任务。在这个过程中,我们经常会使用到两个重要的特性:Proxy和Object.defineProperty。这两者都允许我们在对象上进行拦截和自定义操作,但它们在实现方式、应用场景和灵活性等方面存在一些显著的区别。本文将深入比较Proxy和Object.defineProperty,包括它们的基本概念、使用示例以及适用场景,以帮助读者更好地理解和运用这两个特性。 1. Object.defineProperty 1.1 基本概念 Object.defineProperty 是 ECMAScript 5 引入的一个方法,用于直接在对象上定义新属性或修改已有属性。它的基本语法如下: javascript 代码解读复制代码Object.defineProperty(obj, prop, descriptor); 其中,obj是目标对象,prop是要定义或修改的属性名,descriptor是一个描述符对象,用于定义属性的特性。 1.2 使用示例 javascript 代码解读复制代码//

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Nature子刊评论:大脑对算法的独特理解,我们是否能够理解神经算法到底是什么?

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Nature子刊评论:大脑对算法的独特理解,我们是否能够理解神经算法到底是什么?

Nature子刊评论:大脑对算法的独特理解,我们是否能够理解神经算法到底是什么? 当今的大规模 spiking 平台在某种意义上是图灵完备的,但神经形态硬件中强调的自下而上的功能与人工智能中使用的自上而下的算法之间存在明显的差异 2024-04-14 17:43 广东 来源:脑机接口社区 不同学科对大脑的理解各不相同,这对我们描述大脑功能的能力提出了挑战。 美国桑迪亚国家实验室(Sandia National Laboratories,SNL)计算研究中心神经探索与研究实验室的研究人员在《Nature Communications》发表题为《The brain’s unique take on algorithms》的 Comment。 在这篇评论中,研究人员讨论了桥接自上而下算法和自下而上物理方法的新兴理论计算框架,如何适合于指导神经计算技术(如神经形态硬件和 AI)的发展。此外,研究人员讨论了如何需要这种平衡的视角来纳入神经生物学细节,这些细节对于描述心理健康和神经系统疾病中的神经计算中断至关重要。 论文链接:https://www.nature.com/articl

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Google I/O 2021: 在重要时刻提供帮助

算法

Google I/O 2021: 在重要时刻提供帮助

作者 / Sundar Pichai,Google 和 Alphabet CEO 很高兴今年能重新举办我们的 I/O 开发者大会。今天早上驾车进入山景城园区时,我有了一种久违的回归正常的感觉。当然,如果没有我们的开发者社群来到现场,一切都将有所不同。在过去的一年里,新冠肺炎疫情给全球的社区都带来了深刻的影响,并仍在继续造成损失。像巴西和我的故乡印度,现在正在经历着疫情爆发以来最艰难的时刻。我们与每个受新冠肺炎疫情影响的人同在,希望在未来情况可以变好。 在过去的一年里我们着眼于许多事情。对 Google 而言,这也让我们 "整合全球信息,供大众使用,使人人受益" 的使命有了新的意义。我们继续通过追求一个目标来实现这一使命: 成为惠及每一个人的 Google。这意味着在重要时刻对人们有所帮助,并为每个人提供增长知识、收获成功、改善健康和提高幸福感的工具。 在重要时刻提供帮助 有时,这意味着在重要时刻有所帮助,像是在过去一年中,Google Classroom 帮助了 1.5

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