目录 数据结构(2)acwing 1.trie树 2.并查集(近乎O(1)) 3.堆 数据结构(2)acwing 1.trie树 快速存储和查找字符串的集合 结构特征: 例题:Trie字符串统计 ? 2.并查集(近乎O(1)) 思路 将两个集合合并 询问两个元素是否在一个集合中 基本原理: 每个集合用一颗树来表示,树根的编号就是整个集合的编号.每个节点存储他的父节点,p[x]表示x的父节点 问题: 问题1:如何判断树根:if(p[x] == x) 问题2:如何求x的集合编号:while(p[x]…

原文: http://www.deeplearningbook.org/contents/intro.html Inventors have long dreamed of creating machines that think. Ancient Greek myths tell of intelligent objects, such as animated statues of human beings and tables that arrive full of food and dri…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

不论今天的计算机技术变化,新技术的出现,所有都是来自数据结构与算法基础.我们需要温故而知新.        算法.架构.策略.机器学习之间的关系.在过往和技术人员交流时,很多人对算法和架构之间的关系感到不可理解,算法是软的,架构是硬的,难道算法和架构还有什么关系不成?其实不然,算法和架构的关系非常紧密.在互联网时代,我们需要用算法处理的数据规模越来越大,要求的处理时间越来越短,单一计算机的处理能力是不可能满足需求的.而架构技术的发展,带来了很多不同特点的分布式计算平台.算法为了能够应用到这些分布…

本文汇编了一些机器学习领域的框架.库以及软件(按编程语言排序). 1. C++ 1.1 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统. 1.2 机器学习 MLPack DLib ecogg shark 2. Closure Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 3…

Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might use logistic regression to classify an email as spam or not spam. In this module, we introduce the notion of classification, the cost function for logi…

摘要:介绍了使用Scrapy处理JSON API和AJAX页面的方法 有时候,你会发现你要爬取的页面并不存在HTML源码,譬如,在浏览器打开http://localhost:9312/static/,然后右击空白处,选择“查看网页源代码”,如下所示: 就会发现一片空白 留意到红线处指定了一个名为api.json的文件,于是打开浏览器的调试器中的Network面板,找到名为api.json的标签 在上图的红色框里就找到了原网页中的内容,这是一个简单的JSON API,有些复杂的API会要求你先登录…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

转自:http://kakajw.iteye.com/blog/935226 一.java对象的比较 等号(==): 对比对象实例的内存地址(也即对象实例的ID),来判断是否是同一对象实例:又可以说是判断对象实例是否物理相等: equals(): 对比两个对象实例是否相等. 当对象所属的类没有重写根类Object的equals()方法时,equals()判断的是对象实例的ID(内存地址),是否是同一对象实例:该方法就是使用的等号(==)的判断结果,如Object类的源代码所示: public b…

Growing Pains for Deep Learning Advances in theory and computer hardware have allowed neural networks to become a core part of online services such as Microsoft's Bing, driving their image-search and speech-recognition systems. The companies offering…

目录: 前言 1:栈 1.1:栈的实现 1.2:栈的应用: 1.2.1:检验数学表达式的括号匹配 1.2.2:将十进制数转化为任意进制 1.2.3:后置表达式的生成及其计算 2:队列 2.1:队列的实现 2.2:队列的应用之囚徒问题 3:双端队列 3.1:双端队列的实现 3.2:双端队列的应用之回文检测 4:列表 3.1:链表的实现 前言 线性数据结构有四种:栈(stack),队列(queue),双端队列(deque),列表(list) 线性数据结构就是一群数据的集合,数据的位置和其加入的先后顺…

========================================================================================== 最近一直在看Deep Learning,各类博客.论文看得不少 但是说实话,这样做有些疏于实现,一来呢自己的电脑也不是很好,二来呢我目前也没能力自己去写一个toolbox 只是跟着Andrew Ng的UFLDL tutorial 写了些已有框架的代码(这部分的代码见github) 后来发现了一个matlab的Deep…

Deep Learning(深度学习) ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):一 ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):二 Bengio团队的deep learning教程,用的theano库,主要是rbm系列,搞python的可以参考,很不错. deeplearning.net主页,里面包含的信息量非常多,有software, reading list, research lab, dataset, demo等,强…

Deep Learning(深度学习) ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):一 ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):二 Bengio团队的deep learning教程,用的theano库,主要是rbm系列,搞python的可以参考,很不错. deeplearning.net主页,里面包含的信息量非常多,有software, reading list, research lab, dataset, demo等,强…

{- 2017.02.21 <Haskell趣学指南 -- Learning You a Haskell for Great Good!> [官网](http://learnyouahaskell.com) > ghc xxx.hs # 编译文件 > ghci # 进入Haskell解释器 ghci> :l test.hs --载入test.hs文件 ghci> :r --重新载入文件 -} -- ch01 Introduction doubleMe x = x + x…

算法和数据结构纷繁复杂,但是对于Linux Kernel开发人员来说重点了解Linux内核中使用到的算法和数据结构很有必要. 在一个国外问答平台stackexchange.com的Theoretical Computer Science子板有一篇讨论实际使用中的算法和数据结构,Vijay D做出了详细的解答,其中有一部分是Basic Data Structures and Algorithms in the Linux Kernel对Linux内核中使用到的算法和数据结构做出的归纳整理.详情参考…

20172328 2018-2019<Java软件结构与数据结构>第二周学习总结 概述 Generalization 本周学习了第三章集合概述--栈和第四章链式结构--栈.主要讨论了集合以及用于实现集合的基本数据结构,以及集合设计的相关问题和目标.本章内容以栈为例展示与集合的设计.实现和使用等有关的问题. 教材学习内容总结 A summary of textbook 3.1集合 集合是一种聚集.组织了其他对象的对象.集合可以分为两大类:线性集合和非线性集合. 线性集合:一种其元素按照直线方式组…

20172328 2018-2019<Java软件结构与数据结构>第三周学习总结 概述 Generalization 本周学习了第五章:队列.主要内容包含队列的处理过程.如何用对例如求解问题.各种队列的实现等. 教材学习内容总结 A summary of textbook 5.1概述 队列是一种线性集合,其元素从一端加入,从另一端删除:队列的顺序是先进先出(First in First out) 与栈的比较:在栈中,其处理过程只在栈的某一端进行,而在队列中,其处理过程可在队列的两端进行. 队列…

20172328 2018-2019<Java软件结构与数据结构>第四周学习总结 概述 Generalization 本周学习了第六章·列表,主要让我们认识列表以及分析各种列表实现. 教材学习内容总结 A summary of textbook ==6.1列表集合== 列表集合是一种概念性表示法,其思想是使事物以线性列表的方式进行组织.列表也可以用链表或者数组实现,列表集合没有内在的容量大小,它可以随着需要而增大. 列表集合有三种类型: 有序列表(ordered list):其元素按照元素的某…

20172328 2018-2019<Java软件结构与数据结构>第五周学习总结 概述 Generalization 本周学习了第九章:排序与查找,主要包括线性查找和二分查找算法和几种排序算法.我们在软件开发过程中要在某一组查找某个特定的元素或要将某一组元素按特定顺序排序,所以要学习排序与查找的多种算法. 教材学习内容总结 A summary of textbook 9.1查找 查找:是一个过程,即在某个项目组中寻找某一项指定目标元素,或者确定该指定目标并不存在. 高效的查找会使该过程所做的比…

20172328 2018-2019<Java软件结构与数据结构>第六周学习总结 概述 Generalization 本周学习了第十章:非线性集合与数据结构--树.主要讨论了树的使用和实现,以及考察实现和使用树的实例. 教材学习内容总结 A summary of textbook 树(tree):树是一种非线性结构,其元素被组织成了一个层次结构.下面是树的术语,了解一下吧! 树有一个包含结点(node)和边(edge)的集构成,其中的元素被储存在这些结点中,边则将一个结点和另一个结点连接起来.…

20172328 2018-2019<Java软件结构与数据结构>第七周学习总结 概述 Generalization 本周学习了第11章:二叉查找树.在本章中,主要探讨了二叉查找树的概念和各种二叉查找树实现,考察为二叉查找树添加和删除元素的算法以及维护平衡二叉查找树的算法 教材学习内容总结 A summary of textbook 二叉查找树(binary search tree):二叉树定义的扩展,一种带有附加属性的二叉树.附加属性是什么?树中的每个节点,其左孩子都要小于其父节点,而父节点…

20172328 2018-2019<Java软件结构与数据结构>第八周学习总结 概述 Generalization 本周学习了二叉树的另一种有序扩展?是什么呢?你猜对了!ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ就是堆.本章将讲解堆的链表实现and数组实现,以及往堆中添加元素或从堆中删除元素的算法:还将介绍对的一些用途,包括基本使用和优先队列. 教材学习内容总结 A summary of textbook 堆(heap)就是具有两个附加属性的一颗二叉树: 第一点:它是一颗完全二叉树 ,即叶子节点都在最后一层靠左侧…

20172328 2018-2019<Java软件结构与数据结构>第九周学习总结 概述 Generalization 本周学习了无向图.有向图.带权图.常用的图算法.图的实现策略. 教材学习内容总结 A summary of textbook 图(graph) 与树类似,图由结点和这些结点之间的连接构成. [x] 顶点(vertice)就是这些结点. [x] 边(edge)就是这些结点连接起来的线段. [x] 路径(path):图中的一系列边,每条边连通两个顶点. [x] 路径的长度(leng…

最近一直在看Deep Learning,各类博客.论文看得不少 但是说实话,这样做有些疏于实现,一来呢自己的电脑也不是很好,二来呢我目前也没能力自己去写一个toolbox 只是跟着Andrew Ng的UFLDL tutorial 写了些已有框架的代码(这部分的代码见github) 后来发现了一个matlab的Deep Learning的toolbox,发现其代码很简单,感觉比较适合用来学习算法 再一个就是matlab的实现可以省略掉很多数据结构的代码,使算法思路非常清晰 所以我想在解读这个too…

PyTorch Prerequisites - Syllabus for Neural Network Programming Series PyTorch先决条件 - 神经网络编程系列教学大纲 每个人都在发生什么事?欢迎来到PyTorch神经网络编程系列. 在这篇文章中,我们将看看做好最佳准备所需的先决条件. 我们将对该系列进行概述,并对我们将要开展的项目进行预览. 这将使我们对我们将要学习什么以及在系列结束时我们将拥有哪些技能有一个很好的了解. 不用多说,让我们直接了解细节. 此系列需要两个…

机器学习 - 维基百科,自由的百科全书 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0 机器学习是人工智能的一个分支.人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的自然.清晰的脉络.显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题.机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.计算复杂性理论等多门学科.…

一.机器学习基本概念总结 分类(classification):目标标记为类别型的数据(离散型数据)回归(regression):目标标记为连续型数据 有监督学习(supervised learning):训练集有类别标记无监督学习(unsupervised learning):训练集无类别标记半监督学习(semi-supervised learning):有类别标记的训练集+无类别标记的训练集 机器学习步骤的框架: step1:把数据拆分为训练集和测试集 step2:用训练集和特征集的特征向量…

Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型.在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型.Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型.多输出模型和类图模型,只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的.这时可以使用另一种更加通用.更加灵活的使用 Keras 的方式,就是函数式API(functional…