题目：你有n (n > 2)个外观相似的硬币和一个没有砝码的天平。其中一枚为假币，但不知道它比真币重还是轻。设计一个O(1)的算法来确定假币比真币重还是轻。
分治分治，即分而治之。分治，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法(快速排序，归并排序)，傅立叶变换(快速傅立叶变换)……直接说就是将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模比较小的相同的小问题，以便各个击破，分而治之。
本文为joshua317原创文章,转载请注明：转载自joshua317博客 https://www.joshua317.com/article/94
排序，涉及到被排序的序列和排序的方法。（比较）排序算法时间的下界对被排序的序列和排序方法做了以下限制
该文讲述了如何利用枚举法解决硬币称重问题，通过分析天平称量结果，推断出假币并确定其状态（轻或重）。同时，也介绍了一种实现该算法的Python代码。
形如a^3= b^3 + c^3 + d^3的等式被称为完美立方等式。例如 12^3= 6^3 + 8^3 + 10^3 。编写一个程序，对任给的正整数N (N≤100)，寻找所有的四元组(a, b, c, d)，使得a ^3 = b^3 + c ^3 + d^3，其中a,b,c,d 大于 1, 小于等于N，且b<=c<=d。
导读：深度学习已经存在了几十年，不同的结构和架构针对不同的用例而进行演变。其中一些是基于我们对大脑的想法，另一些是基于大脑的实际工作。本文将简单介绍几个业界目前使用的先进的架构。
现有八枚银币a b c d e f g h，已知其中一枚是假币，其重量不同于真币，但不知是较轻或较重，如何使用天平以最少的比较次数，决定出哪枚是假币，并得知假币比真币较轻或较重。
1. 给定一个二维整型矩阵，已知矩阵的每一行都按照从小到大的顺序排列，每一列也都按照从小到大的顺序排列。现在给出一个数，请写一个函数返回该数是否存在于矩阵中。 在保证正确性的基础上，请尽量给出比较高效的解法。请列出你的算法时间复杂度与空间复杂度分别是多少？ import java.util.Scanner; public class Matric{ public static void main(String[] arg) { Scanner in = new Scanne
有12枚硬币。其中有11枚真币和1枚假币。假币和真 币重量不同，但不知道假币比真币轻还是重。现在， 用一架天平称了这些币三次，告诉你称的结果，请你 找出假币并且确定假币是轻是重（数据保证一定能找 出来）。 输入 每组数据有三行，每行表示一次称量的结果。银币标号 为A-L。每次称量的结果用三个以空格隔开的字符串表示： 天平左边放置的硬币 天平右边放置的硬币 平衡状态。其 中平衡状态用``up'', ``down'', 或 ``even''表示, 分 别为右端高、右端低和平衡
输入 2500枚、5001枚，100万枚，最多需要 log2n 向上取整次就能找到。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Teeyohuang/article/details/82391022
生成对抗神经网络（Generative Adversarial Nets，GAN）是一种深度学习的框架，它是通过一个相互对抗的过程来完成模型训练的。典型的GAN包含两个部分，一个是生成模型（Generative Model，简称G），另一个是判别模型（Discriminative Model，简称D）。生成模型负责生成与样本分布一致的数据，目标是欺骗判别模型，让判别模型认为生成的数据是真实的；判别模型试图将生成的数据与真实的样本区分开。生成模型与判别模型相互对抗、相互促进，最终生成模型能够生 成以假乱真的数
对于生成对抗网络GAN，一个简单的理解是可以将其看做博弈的过程，我们可以将生成模型和判别模型看作博弈的双方，比如在犯罪分子造假币和警察识别假币的过程中：
2016年3月，AlphaGO横空出世，击败人类顶尖职业棋手，引爆了人工智能热潮。之后AlphaGO Master和AlphaGO Zero更是无情的碾压人类棋手，人们终于认识到，人类迎来了可怕的对手。在这之前，人类还抱有一点幻想，某个英雄会应运而生，为人类而战，然而现实很残酷。人工智能最可怕的地方在于，其进步神速，在突破了一个瓶颈后，会引起裂变。
11日上午Beosin成都链安技术团队作出初步分析，判断该次假币攻击事件主要原因，在于合约没有严格验证代币的唯一标识符代币IＤ，错误地将攻击者自己发行的无价值代币识别为价值85万元的BTT代币，从而造成了损失。
作者：Double_V 编辑：龚 赛 PART 01 GAN 简介 引言 生成对抗网络（Generative Adversarial Nets，GAN）是由open ai研究员Good fellow在2014年提出的一种生成式模型，自从提出后在深度学习领域收到了广泛的关注和研究。目前，深度学习领域的图像生成，风格迁移，图像变换，图像描述，无监督学习，甚至强化学习领域都能看到GAN 的身影。GAN主要针对的是一种生成类问题。目前深度学习领域可以分为两大类，其中一个是检测识别，比如图像分类，目标识别等等，
很多人对学习C语言感到无从下手，经常问我同一个问题：究竟怎样学习C语言？我是一个高级编程师，已经开发了很多年的程序，和很多刚刚起步的人一样，学习的第一个计算机语言就是C语言。经过这些年的开发，我深深的体会到C语言对于一个程序设计人员多么的重要，如果不懂C语言，你想写底层程序这几乎听起来很可笑，不懂C语言，你想写出优秀高效的程序这简直就是天方夜谭。
C语言学习视频 C语言学习资源200G C语言基础 C语言学习路线 C语言入门笔记 初识C语言 简单的C程序示例 我们编写的C代码是怎样跑起来的？ 简单示例，VS2019调试C语言程序 C语言基础-数据类型 深入理解变量，变量的声明，定义，解析static的作用 C 语言未初始化的局部变量是多少？ C语言中算法的基本特性和表达方式 C语言中的输入输出函数 C语言基础：循环控制语句 C语言基础：条件控制语句 C语言基础：控制语句示例 为什么程序员都不喜欢使用 switch ，而是大量的 if……else if
C 语言是一种通用的高级语言，最初是由丹尼斯·里奇在贝尔实验室为开发 UNIX 操作系统而设计的。C 语言最开始是于 1972 年在 DEC PDP-11 计算机上被首次实现。在 1978 年，布莱恩·柯林汉（Brian Kernighan）和丹尼斯·里奇（Dennis Ritchie）制作了 C 的第一个公开可用的描述，现在被称为 K&R 标准。UNIX 操作系统，C编译器，和几乎所有的 UNIX 应用程序都是用 C 语言编写的。由于各种原因，C 语言现在已经成为一种广泛使用的专业语言。
(1)有穷性：一个算法必须总是(对任何合法的输入值)在执行有穷步之后结束，且每一步都可在有穷时间内完成。
在计算机科学领域中，算法的设计和实现是非常重要的。而在大量的算法中，Chameleon算法以其独特的特点和应用广泛受到了研究者们的关注。本文将围绕Chameleon算法的C语言实现及其代码解析展开，通过具体的示例来解释其原理和应用。
公众号设立以来，很多同学都在问如何入门、提高，以及有什么好的算法书籍可以学习。这周空闲时间我就大概在网上整理了一下，由于每个人的性格、学习习惯都不一样，不能针对个人情况来推荐，所以这里给的算法书籍仅做参考哦。
C语言是所有高级语言的前辈，C++，C#，Java ，都是由C语言演变过来的，包括现在很火的python，第一个Python编译器诞生，它是用C语言实现的。
机器学习/深度学习模型所的一个主要任务就是：根据事物的属性（X）预测事物的标记（Y）。生成模型和判别模型，都能完成这个任务，但具体方法不同。
接下来会陆续介绍各自编程语言和各个领域的学习建议，本文先讲C语言。 1、C语言适合当第一门编程语言学习 、C语言语法相对简单，但又比较完整和严谨，包含该有的各种元素。学完C语言语法，要学习其它编程语言就很容易了。 、C语言接近底层，可以了解内存和计算机的基本原理。 、许多基础课程比如算法与数据结构教材都是以C语言为例子的，特别是中国版的书籍。 如果你是大一刚开始学习编程，建议选择C语言做入门。 2、C语言学习的步骤 学习语法和基础算法 ---> 了解C语言应用领域 ---> 确定是否从事C语言相关
2017年12月24日 20:45:32 lzr_jead 阅读数：166
中国大多数程序员的职业生涯是从C语言开始的，我们大多数人接触编程是从大学开始的，C语言几乎是中国大学计算机专业的标准语言。但是我们在大学除了学习C语言外,其它语言如C/C++/java基本都学一边。小编不得不说这就是中国大学的特色啊。我们学了那么多也只是学了这些语言的皮毛，到我们找工作时才发现我们在大学学的基本都用不上，甚至还不如花钱去培训机构培训几个月来的快。小编在这里就告诉大家，无论你是自学编程还是在学校学习编程对于一门语言要持之以恒的学习下去才会有收获。既然我们大多人都是从C语言基础开始的，在这里小编
目前为止C语言的部分快要结束了，还差最后一个C语言和Python交互了，今天就讲这个。C语言和Python交互方法多了去了，有Python调用C语言，也有C语言调用Python，一般情况下Python调用C语言比较常见，毕竟Python慢，调用C语言加快速度，提高性能，这里重点讲Python调用C语言。
作者 | 王清 目录 CNN应用之图像风格化实例 如何量化风格 快速风格化的两种模型训练生成风格的滤镜 生成对抗网络介绍GAN GAN的基本思想 GAN的基本框架 GAN的适用场景 课程推荐资料 CNN应用之图像风格化实例 Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks (CVPRR16) [http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Gatys_Image
Java和C都是指令式语言(Imperative Language)，不同的是Java有面向对象(OO)成分在里面，而C是完全面向过程的，C的高级版本C++、C#支持面向对象。
首先分享一下我个人对深度学习的浅薄理解，第一，深度学习在数学上是基于梯度的优化策略，而梯度则要求可微（differentiable）；第二，深度学习是基于样本数据的训练优化，是一种基于贝叶斯概率的经验主义推断；第三，深度学习是一种计算能力，只要有价值，可以应用在任何领域。
我相信，这可能是很多朋友的问题，我以前也有这样的感觉，编程编到一定的时候，发现能力到了瓶颈，既不深，也不扎实，半吊子。比如：你长期地使用Java和.NET ，这些有虚拟机的语言对于开发便利是便利，但是对于程序员来说可能并不太好，原因有两个： 虚拟机屏蔽了操作系统的系统调用，以及很多底层机制。 大量的封装好的类库也屏蔽了很多实现细节。 分享之前我还是要推荐下我自己的C/C++学习交流群：三四零六五一六八七，不管你是小白还是大牛，小编我都挺欢迎，不定期分享干货，包括我自己整理的一份2017最新的C/C++资料和
Bell实验室的Dennis Ritchie为了设计开发UNIX的通用性、可移植性等，在旧语言的基础上开发了C语言。
先看C++和C的关系。C++是在C语言的基础上产生的，C++除了兼容C语言，还增加了标准模板库和面向对象两大特性。所谓标准模板库，就是C++中提供了一些好用的工具供程序员使用，而C语言不提供这些工具。面向对象才是C++和C语言的本质区别。C语言的重点是算法和数据结构，C++的重点是面向对象。
原文地址：http://blog.evjang.com/2016/06/generative-adversarial-nets-in.html
C语言是一种古老而又经久不衰的计算机程序设计语言，大约诞生于上个世纪60年代。由于它的设计有很多优点，多年以来深受广大程序设计人员的喜爱，并逐渐 淘汰了很多其它程序设计语言。我们平时使用的大多数软件都是用C语言开发的。
把一个复杂问题的求解过程分阶段进行，每个阶段处理的问题都控制在人们容易理解和处理的范围内。
编译程序: 如何把源程序转换成机器能够接受的目标程序,软件工作者编制了一系列的软件.通过这些软件,把用户按规定语法写出的语句一一翻译成二进制的机器指令. 这种具有翻译功能的软件称为“编译程序”
项目主要是 C语言实现算法相关的学习笔记，包括各类知识点，链表、队列、哈希表等等。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB和MathemaTIca、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
总之，C语言和C++虽然有很多共同之处，但在编程范式、安全性、抽象层次等方面存在显著差异。开发者可以根据项目需求选择合适的语言，C语言更适合对性能要求极高且不需要高级特性的场景，而C++则在提供高效性能的同时，还能借助面向对象和泛型编程等特性提高软件的可维护性和可扩展性。
代码很简短，main函数定义了一个指针变量p，然后将其地址传递给fun函数，fun函数使用malloc函数在堆上分配了100个字节的空间，并把这块内存的地址赋值给了p。回到main函数中，紧接着调用free函数释放刚刚分配的内存。
近期热门学习C语言编程看这篇就够了，信息量很大，建议收藏【置顶】十大排序算法，来这看看-基本思想+动画演示+C语言实现【置顶】 一个好玩的小游戏(纯C语言编写)【置顶】C语言基础——短短几分钟就让你了解数据是怎样在内存中存储的【置顶】 C语言实现将人员信息写入磁盘文件并读出显示【置顶】 c语言学生信息管理系统（基于文件、链表）【必读】 一文搞懂C语言对文件的操作 | 经典【必读】 23种设计模式的通俗解释，看完秒懂【必读】 10分钟，快速掌握C语言指针【必读】 17 张程序员壁纸（使用频率很高）【必读】
今天我们来聊一聊一个比较有趣的话题，那就是近年来在人工智能深度学习领域的热点--生成式对抗网络（GAN）。
C语言除了能让你了解编程的相关概念，带你走进编程的大门，还能让你明白程序的运行原理，比如，计算机的各个部件是如何交互的，程序在内存中是一种怎样的状态，操作系统和用户程序之间有着怎样的“爱恨情仇”，这些底层知识决定了你的发展高度，也决定了你的职业生涯。
本文为系列的第二篇文章，试图解答以下问题中的6~10，如果你感兴趣的问题不在其中，请回复评论。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 来源：雷锋网 两年前，蒙特利尔大学 Ian Goodfellow 等学者提出“生成对抗网络”（Generative Adversarial Networks，GANs）的概念，并逐渐引起 AI 业内人士的注意。其实，直到 2015 年，生成对抗网络还称不上是炙手可热。但自今年以来，学界、业界对 GANs 的兴趣出现“井喷”： 多篇重磅论文陆续发表； Facebook、Open AI 等
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
