如何证明逻辑清晰的问题--命题中的list_get问题 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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如何有逻辑的，简单清晰的回应问题

想要清晰表达，要按一个逻辑讲完。比如回答领导：“为什么这个月销量下降？”可以先并行看是所有区域都在降还是某些区域重点降，找到问题区域，再看为什么这些区域是客流不行还是转化不行。...或者也可以先讲，整体上是客流不行还是转化不行，再看是哪些区域不行的厉害。两个逻辑都能说清楚问题，采用哪个可以看领导的习惯、偏好、关注点来定。如果让我们自己选，要选最容易突出问题的那种逻辑。...比如本月销量问题就是某几个区闹出来的，那就直接按并行逻辑切入，先暴露这个主要矛盾。大部分的回答混乱，都是因为一套逻辑没讲完就换另一套逻辑导致的。 ?...第三步，简单清晰，直接回应有了前两步，回答就是水到渠成的事。不了解情况，Ok，我们来解决“是多少”的问题。不了解原因，Ok，我们来解决“为什么”的问题。想预测走势，OK，我们来做个预测。...新人们往往更喜欢和自己死磕，默默听别人唠叨，记了一大堆笔记，然后对着《金字塔》，打开思维导图软件，可劲的想整出来一个清晰的逻辑。可沟通本身是个garbage in garbage out的事。

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（详解）背包问题中的套路

一、概述背包问题是一类比较特殊的动态规划问题，这篇文章的侧重点会在答案的推导过程上，我们还是会使用之前提到的解动态规划问题的四个步骤来思考这类问题。...在讲述背包问题之前，首先提及一下，背包类动态规划问题和其他的动态规划问题的不同之处在于，背包类动态规划问题会选用值来作为动态规划的状态，你可以回顾下之前我们讨论过的动态规划问题，基本上都是利用数组或者是字符串的下标来表示动态规划的状态...针对背包类问题，我们依然可以画表格来辅助我们思考问题，但是背包类问题有基本的雏形，题目特征特别明显，当你理解了这类问题的解法后，遇到类似问题基本上不需要额外的辅助就可以给出大致的解法，这也就是说，学习背包类问题是一个性价比很高的事情...(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - C[i]] + W[i]) 实现实现这一环节还是主要考虑状态数组如何初始化，你可以看到，我们每次都要考虑 i - 1，另外还要考虑背包体积为...还有一类背包问题，物品可以被选多次或者 0 次，这类问题我们称为完全背包问题，这类背包问题和 01 背包问题很类似，略微的不同在于，在完全背包问题中，状态 dp[i][j] 依赖的是 dp[i - 1

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分类问题中的维度诅咒（下）

一个有趣的问题是，当我们增加特征空间的维度时，圆（超球面）的体积相对于正方形（超立方体）的体积如何变化。维度d的单位超立方体的体积总是1 ^ d = 1。...这种令人惊讶且违背直觉的观察部分地解释了与分类中的维度的诅咒相关联的问题：在高维空间中，大多数训练数据驻留在限定特征空间的超立方体的角落中。...类似地，高斯似然在高维空间中变得平坦和长尾分布，使得最小和最大似然之间的差的比率和最小似然本身趋于零。如何避免维度的诅咒图1表明，当问题的维数变得太大时，分类器的性能会降低。...那么“太大”这个意味着什么呢，以及如何避免过拟合。遗憾的是，没有固定的规则来定义在分类问题中应该使用多少个特征。事实上，这取决于可用的训练数据的量，决策边界的复杂性以及所使用的分类器的类型。...这意味着如果维度上升，由于方差的增加，我们的参数预估质量会降低。分类器方差的增加对应于过拟合。另一个有趣的问题是应该使用哪些特征。给定一组N个特征;我们如何选择M个特征的最佳子集，使得M <N？

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时序问题中强的不得了的特征。

时间序列周期性特征简介在时间序列问题中，周期特征是异常重要的，例如：地铁流量预测中的周期性，每周一到周五的早上地铁流量就特别大，但是到了周末人就比较少；股票涨跌的预测问题中，在节假日之前，例如国庆等...，白酒等的股价就会有提升；在降雨量的预测中，每年的某些时节，降雨量就会大幅提升；在电量预估问题中，因为夏天温度较高的原因，每年的夏天用电量会大幅提升； .........上面这些在某些固定时间点周而复始的出现某种现象的，我们一般称之为周期性，那么在时间序列问题中，我们如何捕捉这些周期性呢？此处我们介绍两种常见的周期性特征。...如果我们把这些sine和cosine的曲线加入到我们的训练集合中，往往可以取得不错的帮助，尤其是对于线性类的模型。...drop terms to avoid collinearity ) X = dp.in_sample() # create features for dates in tunnel.index 适用问题

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Normalization在CTR问题中的迷之效果！

, 是关于正则化的探讨, 作者发现在不同阶段对数据进行不同的正则化操作会有非常大的影响,在正确的位置进行正确的正则化操作可以为模型带来巨大的提升, 本文一共两块内容,第一块介绍LayerNorm以及BatchNorm...的联系&区别;第二块则专注于介绍论文的内容,该篇论文是基于实践经验的,个人觉得非常值得一试。...本文通过大量的系统的实验,给出了结论：没有,还有更好的方案, 本文通过在CTR模型的不同地方加入不同的正则化策略(BatchNorm,LayerNorm等),最终取得了非常好的效果。...并没有什么性能损失,相反的还可以取的更好的效果。...我们把初始化的方案应用到更加复杂的网络结构上也都取得了更好的效果;也就是说这种Normalization的方案可以扩充到其他的所有最新网络结构上; 小结从上面的内容来看,Normalization对于模型的帮助是非常大的

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R语言最优化问题中的共轭函数

p=18993 在回归模型研究中，我们将讨论优化，而经典工具就是所谓的共轭。给定函数f：Rp→R，其共轭值为函数f ⋆：Rp→R使得 ?...可视化考虑一个简单的抛物线函数（在维度1中）f（x）= x ^ 2 / 2，然后f ⋆（2）是线x↦2x与函数f（x）之间的最大距离。...实际上，对于ℓp的共轭，我们可以使用以下代码对其进行可视化 f = function(x) abs(x)^p/pfstar = function(y) max(y*x-vf)vi(1.5) ?

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C++——最长递增子序列问题【组合问题中的动态规划】

初始化，长度为一 { L[i]=1; x[i][0] = a[i]; } for(i=1; i的最长递增子序列...x[i][max-1]= a[i]; } } } for(index=0,i=1; i的最大长度

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受限访问量问题中锁的使用

一、前言最近在做网上法庭的一个比较有意思的小需求，就是通过扫二维码方式允许最多30个人同时进入庭审，但是不限制进入的是是不是庭审人员，也就是说只要扫了这个二维码并且当前案件对应的参与人数不到30那么就可以进入...由于需求是要控制一个庭审的人数，而扫码人肯定是并发的访问这个bo方法，首先会有两种思路使用数据库的锁或者在业务层面进行控制。...，这里当当前访问量为30的时候直接返回是为了避免大量请求线程空轮造成tomcat线程池满。...但是问题是可能查询数据库的频率比较高。...眨眼看可以解决问题，但是仅仅单台机器可以正常，多台机器下会有问题,另外案件量特别大时候缓存可能占用大量内存。 2.4 总结推荐使用悲观锁方式。

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无监督聚类问题中，如何决定簇的最优数量？

编者按：聚类问题有一大经典难题：没有数据集的真实分类情况，我们怎么才能知道数据簇的最优数目？...本文会谈谈解决该问题的两种流行方法：elbow method（肘子法）和 silhouette method。...想想也是，无监督学习的一个主要形式，就是数据聚类。它的目标是通过最小化不同类之间的实例相似度、最大化同个类中的实例相似度，来进行大致的类成员划分。...众所周知，聚类问题有一个很大的技术难题——不管是以什么形式，开发者需要在一开始，就给出无标记数据集中的类的数目。足够幸运的话，你或许事先就知道数据的 ground truth——类的真实数目。...这就回到了文章开头的问题：不知道 ground truth 的情况下，怎么才能知道数据簇的最优数目是多少？这方面，倒是已经林林总总有相当多的处理方法。本文会讨论其中应用极广泛的两种方法。

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无监督聚类问题中，如何决定簇的最优数量？

AI 科技评论按：聚类问题有一大经典难题：没有数据集的真实分类情况，我们怎么才能知道数据簇的最优数目？...本文会谈谈解决该问题的两种流行方法：elbow method（肘子法）和 silhouette method。...想想也是，无监督学习的一个主要形式，就是数据聚类。它的目标是通过最小化不同类之间的实例相似度、最大化同个类中的实例相似度，来进行大致的类成员划分。...众所周知，聚类问题有一个很大的技术难题——不管是以什么形式，开发者需要在一开始，就给出无标记数据集中的类的数目。足够幸运的话，你或许事先就知道数据的 ground truth——类的真实数目。...这就回到了文章开头的问题：不知道 ground truth 的情况下，怎么才能知道数据簇的最优数目是多少？这方面，倒是已经林林总总有相当多的处理方法。本文会讨论其中应用极广泛的两种方法。

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浅谈决策树在相亲问题中的应用

以上小芳与妈妈的对话可以简单归纳为以下的决策过程 ?...其实以上小芳的决策过程与机器学习中的决策树算法实现过程非常类似，决策树顾名思义就是长得很像树的一种模型，是机器学习中一种简单而又经典的算法，接下来给大家简单介绍一下决策树的基本原理，并教大家学习如何使用...前面说过妹纸的决策过程与决策树非常类似，而决策树的实现过程又可以简单归纳为以下流程图 ? 数据集就代表样本数据，属性集就是特征聪明的同学想必已经从流程图中注意到了一个很关键的东西--最大信息增益。...比如，妹纸只见帅的，丑的都不见，那相貌这个特征就是一个很有区分度的特征（信息增益最大）因为这个特征可以最快让妹纸把决策做出来，这时就不用再扯收入、职业、身高那些了，因为这些都不是妹纸最看重的特征。...的，这样可以有效避免算法偏向多取值特征的问题。

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源码分析Qt窗口标题中文乱码的问题

设置窗口标题中文乱码现象迟迟不能解决。网上找了又找，解决方案是可以找到。但是往往是不知原因。本文从源码剖释究竟是什么回事。 1....让我们看看setWindowTitle源码是怎么实现的： setWindowTitle接口： /* 源码版本5.12 */ void QWindowsWindow::setWindowTitle(const...解决方案使用QString::fromUtf16转换；或使用QString::fromLocal8Bit转换，这个接口需要注意的是如果系统是utf16字符编码就不会乱码。...总结中文乱码大部分原因是字符编码问题；不同系统下字符编码可能不一样; Qt5版本下设置窗口标题需要utf16编码。

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强化学习在动态交通优化问题中的应用

这是2018年6月美国乔治梅森大学系统工程和运筹学系的学者发在arXiv上的一篇文章。 2、摘要许多交通系统分析任务被表述为优化问题，如智能交通系统的最优控制问题和长期城市规划。...通常用于表示动态交通系统的模型涉及具有复杂的输入-输出的大型数据集，很难在优化环境中使用。本文探讨了深度学习和深度强化学习在交通优化问题中的应用。...事实证明，深度学习者结合强化和主动学习来识别这些潜在的模式是非常有效的。我们的方法建立在基于仿真优化，深度学习，以及强化学习技术上最近提出的交通应用。...利用之前提出的方法，将问题视为优化问题，我们的方法对仿真器的形式以及输入和输出的类型不做任何假设。进一步，我们证明深度学习模型比单纯的贝叶斯技术或传统的降维方法更具有样本效率。...大多数的RL研究一直专注于机器学习领域和经典人工智能(AI)问题，如机器人、语言翻译和供应链管理问题，然而，一些经典的交通控制问题之前已经用RL解决了。

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来聊聊最短路问题中的label-setting算法

前段时间一直在做Label Setting相关的研究，今天趁着有空了，赶紧来聊一下吧~ 一、最短路问题(SPP) 最短路问题（Shortest Path Problems）相信学过运筹学的小伙子们都不陌生了...这个问题可以变成很多利用column generation求解车辆路径问题的子问题。...这是很容易想明白的，因为，我们有当然使用距离作为cost这个是比较容易证明的，其他情况的话，可能会比较复杂一点。...三、小结其实labeling算法是解决最短路问题一种比较有效的方法，现在很多branch and price的文献中都是用的labeling，其实这个东西难点就在于如何推导dominance rules...并且对于大多数dominance rules都需要给出严格的证明。还有双向labeling，就是同时前向和后向进行扩展，然后对两个前后向的标签进行拼接。

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体现公平性公式在规划问题中的应用

我们应该如何计算这个分值呢？我们先来看看一些公式。离均差因为在完美公平的分配方案中，所有的员工分得的任务数是平均的，如果我们简单地加总每个员工的任务数，再与均值对比，会怎么样？...不存在单独的约束在规划问题中，公平性是一种典型的软约束。但在同一个规划问题中，同时存在其它软约束，这些约束也是需要进行优化考虑的。因此，我们需要为这些约束添加相应的权重，令它们互相制衡。...我们再往这个问题中添加1500个任务，我们看看其分配方案开来是怎样的：计算软约束分数时，我们把公平性约束分数乘以５倍并加总，再取负。...如下表：惩罚分数随着违反次数的增长而增长如何我们将问题扩展到1500个员工，我们会发现，若取最大任务数作为约束，则该约束会被优先级约束矮化。...因此，推荐的方法是离均差的平方根：：其效果见下表：补充说明处理的问题中，若存在非均等员工时。

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问题来了，谁能证明阿蒂亚关于黎曼猜想的证明是对的？

我们也很想问，有没有人能证明他的证明是对的呢？这不是绕口令，这可能成为今年最重要的未解之谜。 ?...关于Atiyah的证明关于阿蒂亚的证明过程，简言之，就是他首先假设黎曼猜想是正确的，接着他引入了一个新的函数（Todd函数），然后将Todd函数（T(S)）与zeta函数关联，并在两者的基础之上定义了新的...这样看下来，证明思路“简洁”的可怕。...用阿蒂亚的话来说，这一证明思路的灵感就来源于自己在2018年ICM上提出精细结构常数（Fine structure constant）的推演，这是一个物理学上长期存在的数学问题。...因而，我们能做的就是等待，等待那个证明“这个证明”是对或是错的人。

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【面试高频系列】LCS 问题与 LIS 问题的相互关系，以及 LIS 问题的最优解证明

因此本题可以通过「抽象成 LCS 问题」->「利用数组元素各不相同，转换为 LIS 问题」->「使用 LIS 的贪心解法」，做到的复杂度。...基本方向确定后，我们证明一下第步和第步的合理性与正确性。证明 1. 为何其中一个数组元素各不相同，LCS 问题可以转换为 LIS 问题？...贪心求解 LIS 问题的正确性证明？朴素的 LIS 问题求解，我们需要定义一个数组代表以为结尾的最长上升子序列的长度为多少。...我们可以很容易通过反证法结合数组的定义来证明数组具有「单调递增」特性。...根据全序关系，在证明和恒不成立后，可得恒成立。至此，我们证明了数组具有单调性，从而证明了每一个均与朴素 LIS 解法得到的值相同，即贪心解是正确的。

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逻辑回归中的多分类问题

一般情况下解决多分类问题有如下两种方式： 1）OvR (One vs Rest) 每次将某个与剩下的所有的分类，n个类别进行n次分类，选择分类得分最高的。 2)....OvO (One vs One) 两两组合，比如四个类别有六个组，选择赢数最高的分类。...以下是sklearn中的使用（默认是OVR）： from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 只使用前两种feature，方便可视化 X...scikit_LR.fit(X_train, y_train) scikit_LR.score(X_test, y_test) 修改为OVO：修改 multi_class='multinomial'；需要注意的是...，solver也需要改变， scikit_learn不仅仅使用梯度下降法，默认是使用liblinear的，但是对于OVO是无效的。

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程序员面试中的逻辑推理：如何展示清晰的思维

程序员面试中的逻辑推理：如何展示清晰的思维猫头虎博主摘要逻辑推理是程序员的核心能力之一，而在面试中，如何有效地展示这一能力尤为关键。...本文旨在提供一系列策略和建议，帮助你在面试中展现出清晰、有条理的逻辑思维。引言逻辑推理不仅是解决编程问题的基础，更是评估程序员解决问题能力的关键标准。...在面试中，你如何表达和组织自己的思路，往往会影响到面试官对你的评价。一、为何逻辑推理如此重要？ 1. 问题解决的基础清晰的逻辑思维是找出问题根源和提出解决方案的关键。 2....test_logic_function() 二、如何在面试中展示你的逻辑推理能力？ 1. 明确问题在回答问题之前，确保你完全理解了面试官的问题。 2....步骤化思考将你的思考过程拆分成小步骤，并一步步向面试官解释。 3. 使用示例验证为你的答案或解决方案提供具体的例子，以证明其正确性。 4.

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机器学习入门 10-8 多分类问题中的混淆矩阵

本小节主要介绍如何求解多分类问题中的指标，着重介绍多分类问题中的混淆矩阵，将混淆矩阵进行处理转换为error_matrix矩阵，并通过可视化的方式直观的观察分类算法错误分类的地方。...a 求解多分类问题中的指标前几个小节针对极度有偏的二分类问题介绍了很多新的分类指标。...本小节来简单看一下如何利用前几个小节学习的指标来处理多分类问题，在前几个小节的二分类问题中介绍了一个非常重要的小工具混淆矩阵，由混淆矩阵推导出了很多重要的指标，因此最后着重介绍多分类问题中的混淆矩阵。...在第八章介绍逻辑回归算法的时候提到，如果为sklearn提供的逻辑回归算法传入多分类数据集，逻辑回归算法默认使用OVR的方式来训练多分类数据集。...b 多分类问题中的混淆矩阵这一小节的重点是介绍多分类问题中的混淆矩阵，不同于sklearn中的precision_score、recall_score和f1_score，sklearn中的混淆矩阵天然支持多分类问题

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