給定一個(gè)包含 非負(fù)數(shù) 的數(shù)組和一個(gè)目標(biāo) 整數(shù) k，編寫一個(gè)函數(shù)來判斷該數(shù)組是否含有連續(xù)的子數(shù)組，其大小至少為 2，且總和為 k 的倍數(shù)，即總和為 n*k，其中 n 也是一個(gè)整...
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IP屬地：陜西
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連續(xù)的子數(shù)組和
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執(zhí)行乘法運(yùn)算的最大分?jǐn)?shù)
題目： [1770. 執(zhí)行乘法運(yùn)算的最大分?jǐn)?shù)] 給你兩個(gè)長度分別 n 和 m 的整數(shù)數(shù)組 nums 和 multipliers ，其中 n >= m ，數(shù)組下標(biāo) 從 1 開始...
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算法面試 - 問題記錄python上下文管理器，裝飾器？ （1）上下文管理器知乎鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24709718[https://zhuanlan....
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@雨懂 謝謝親
Xgboost算法理解
上一篇文章講述了general GBDT的模型原理，鏈接：http://www.itdecent.cn/p/943fcb6d651a。本文講述Xgboost的算法原理。最好...
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[譯] 基于時(shí)序數(shù)據(jù)的特征工程 --- Python實(shí)現(xiàn)基于時(shí)序數(shù)據(jù)的回歸預(yù)測問題，在工作中經(jīng)常遇到的。它與一般的監(jiān)督學(xué)習(xí)的回歸模型的區(qū)別在于數(shù)據(jù)本身是基于時(shí)序的。而常用的時(shí)序預(yù)測模型，比如arima等，添加其他特征時(shí)又不方便，不...
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[譯] 使用pandas構(gòu)建IMDB Top 250實(shí)際工作和生活中，不可避免地需要一些排序規(guī)則。這篇文章或多或少會有一些參考價(jià)值。 原文地址：Building an IMDB Top 250 Clone with Panda...
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[譯] 高斯混合模型 --- python教程本文翻譯自https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.12-gaussian-mixtures.html 上...
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[譯]運(yùn)行在YARN上的Spark程序的Executor，Cores和Memory的分配
好久沒更新了，。。。太懶了。 在跑Spark-On-Yarn程序的時(shí)候，往往會對幾個(gè)參數(shù)（num-executors，executor-cores，executor-memo...
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hi，你好。問下模型的輸入size是多大的，尺寸大的圖片是如何處理的？crop還是resize呀？謝謝
深度學(xué)習(xí)于糖豆推薦應(yīng)用--圖片模糊識別
1. 引言 糖豆的小視頻大部分來自UGC，我們的用戶更多分布在三四線城市，她們經(jīng)濟(jì)條件相對沒有那么良好，受限于手機(jī)相機(jī)、光線、拍攝者的抖動等影響導(dǎo)致部分上傳的視頻的首圖圖像質(zhì)...
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沒刷 ，碰到就記下來 哈哈
求解編輯距離（Edit Distance）
題目鏈接：https://leetcode.com/problems/edit-distance/description/。字符串相關(guān)的算法題的求解，很多需要用到動態(tài)規(guī)劃思想...
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求解編輯距離（Edit Distance）題目鏈接：https://leetcode.com/problems/edit-distance/description/。字符串相關(guān)的算法題的求解，很多需要用到動態(tài)規(guī)劃思想...
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求解數(shù)組第k大元素（快排思想）
題目鏈接：https://leetcode.com/problems/kth-largest-element-in-an-array/description/。解題之前，先回...
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紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。<br>個(gè)人博客：<a href="http://noahsnail.com" rel="nofollow" target="_blank">http://noahsnail.com</a><br>CSDN博客：<a href="http://blog.csdn.net/quincuntial" rel="nofollow" target="_blank">http://blog.csdn.net/quincuntial</a>
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Xgboost算法理解上一篇文章講述了general GBDT的模型原理，鏈接：http://www.itdecent.cn/p/943fcb6d651a。本文講述Xgboost的算法原理。最好...
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@wangwlj 下一篇寫一下，
GBDT模型本質(zhì)理解
GBDT，英文全稱：Gradient Boosting Decision Tree，屬于Ensemble Learning的范疇，在回歸和分類問題上的良好性能受到工業(yè)界和機(jī)器...
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GBDT模型本質(zhì)理解GBDT，英文全稱：Gradient Boosting Decision Tree，屬于Ensemble Learning的范疇，在回歸和分類問題上的良好性能受到工業(yè)界和機(jī)器...
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@wangwlj 這樣理解感覺怪怪的，，，還是從定義理解比較好
Bias 和 Variance 理解
一篇很不錯(cuò)的講解Bias和Variance的文章：http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html 從三個(gè)角度去定義B...
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Bias 和 Variance 理解一篇很不錯(cuò)的講解Bias和Variance的文章：http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html 從三個(gè)角度去定義B...
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@wangwlj 不怎么問吧
Hadoop MapReduce 各階段理解
Hadoop的MapReduce是一個(gè)很經(jīng)典的分布式并行計(jì)算框架，一直對各個(gè)階段的具體含義有些模糊?；〞r(shí)間看了下stackoverflow上的理解，記錄一下。 stackov...
