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你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。
这是典型的动态规划问题。要想得到最优策略，就得在每个选择时刻最出最优决策。选择产生状态，合并状态得到结果。 开始认为，求最优选择时，只计算某一个选择。导致不知道怎么得出某一个。后来发现，应该把所有选择都计算，得到多个状态，取最优的状态。
在文章[LeetCode]动态规划及LeetCode题解分析中，Jungle介绍到求解动态规划类问题，一般分为三个步骤：
你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 不触动警报装置的情况下 ，一夜之内能够偷窃到的最高金额。 示例 1： 输入：[1,2,3,1] 输出：4 解释：偷窃 1 号房屋 (金额 = 1) ，然后偷窃 3 号房屋 (金额 = 3)。 偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。 示例 2：
你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上 被小偷闯入，系统会自动报警。 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 不触动警报装置的情况下 ，一夜之内能够偷窃到的最高金额。 示例 1： 输入：[1,2,3,1] 输出：4 解释：偷窃 1 号房屋 (金额 = 1) ，然后偷窃 3 号房屋 (金额 = 3)。 偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。 示例 2： 输入：[2,7,9,3,1] 输出：12 解释：偷窃 1 号房屋 (金额 = 2), 偷窃 3 号房屋 (金额 = 9)，接着偷窃 5 号房屋 (金额 = 1)。 偷窃到的最高金额 = 2 + 9 + 1 = 12 。 提示： 1 <= nums.length <= 100 0 <= nums[i] <= 400 Related Topics 数组 动态规划
今天继续分享卷积神经网络，常常用深度学习这个术语来指训练神经网络的过程，有时它指的是特别大规模的神经网络训练。那么神经网络究竟是什么呢？我们先来看一些直观的基础知识。
当今社会，房屋租金由装修情况、位置地段、户型格局、交通便利程度、市场供需量等多方面因素综合决定，对于租房这个相对传统的行业来说，信息严重不对称一直存在。一方面，房东不了解租房的市场真实价格，只能忍痛空置高租金的房屋；另一方面，租客也找不到满足自己需求高性价比房屋，这造成了租房资源的极大浪费。
剑指 Offer II 089. 房屋偷盗: https://leetcode.cn/problems/Gu0c2T/
https://leetcode-cn.com/problems/house-robber/
一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响小偷偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。
解释：偷窃 1 号房屋 (金额 = 1) ，然后偷窃 3 号房屋 (金额 = 3)。 偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。
链接：https://leetcode-cn.com/problems/house-robber-ii
导读：在人工智能领域，模型的可解释性一直是研究者和工程师们关注的焦点。随着机器学习模型在各个领域的广泛应用，如何理解模型的决策过程成为了一个重要课题。SHAP（SHapley Additive exPlanations）算法作为一种新兴的模型解释技术，为我们提供了一种全新的视角来理解复杂的机器学习模型。
近年来，随着城市化进程的加速和建筑业的迅猛发展，房屋结构安全成为社会关注的焦点。房屋在长期使用的过程中可能遭受到各种自然原因逐渐老化、人为原因的损坏导致房屋基础结构产生老化、腐蚀、折断等险情，进而引发结构倾斜、位移、开裂、扭曲等房屋安全状况。
随着计算机越来越普遍的被人们使用，信息化时代也随之而来，人们也在不断地追求城市化和自动化，因此毕业生或者其他相关打工人员将不断往大城市中进行迁移，寻找更好的发展机会。这些举动都极大地推动了房屋租赁产业的不断发展。对于传统的人工管理房屋的租赁问题已经很难适应的现在城市化的发展的，从某些方面来说甚至为本产业发展产生了阻碍的作用。加之信息化、网络化以及人工智能化的不断推进，这为房屋租赁系统的研发提供了重要的基础条件和对应的技术支持。
近年来，卷积神经网络（CNN）以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理等方面得到了快速发展，特别是大型图像处理方面，更是表现出色，逐渐成为了行业内一个重要的技术选择。 不过，好用并不代表万能。这里 AI 科技评论从一个卫星图像分析的具体实例出发，介绍了CNN建模和本地拉普拉斯滤波这两种分析技术的效果对比，最终我们发现，本地拉普拉斯滤波的效果反而更好。 卷积神经网络 为了从卫星图像中分析和评估一项自然灾害造成的损失，首先需要得到相关地理区域实时的高分辨率的卫星图像，这是进行后续所有分析的数据基础。目
你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋，每间房内都藏有一定的现金。这个地方所有的房屋都 围成一圈 ，这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同时，相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警 。
相比打家取舍一，不能同时偷第一家和最后家。就是多了个选择，要不偷第一家，要不偷最后家。 动态规划问题就是要在题目中找出选择，得出状态。
你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋，每间房内都藏有一定的现金。这个地方所有的房屋都 围成一圈 ，这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同时，相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警 。 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 在不触动警报装置的情况下 ，今晚能够偷窃到的最高金额。 输入：nums = [1,2,3,1] 输出：4 解释：你可以先偷窃 1 号房屋（金额 = 1），然后偷窃 3 号房屋（金额 = 3）。
你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋，每间房内都藏有一定的现金。这个地方所有的房屋都围成一圈，这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同时，相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。
上周的一天，在谷歌上搜索“ Python的统计数据 ”，结果有些没有用。大多数文献，教程和文章都侧重于使用R进行统计，因为R是一种专门用于统计的语言，并且具有比Python更多的统计分析功能。
2.在 main 函数中设定了 n = 3, x = 1, y = 3，并调用 countOfPairs(n, x, y) 函数。
举一个例子:假设房子的价格与房子大小有关,为了预测房子的价格,我们可以先可以搜集一批房子价格对有房子大小的数据,为了能够进行分析,我们需要建立一个模型,来实现输入size x时能够输出对应的price y.
冬季已经来临。 你的任务是设计一个有固定加热半径的供暖器向所有房屋供暖。 在加热器的加热半径范围内的每个房屋都可以获得供暖。 现在，给出位于一条水平线上的房屋houses和供暖器heaters的位置，请你找出并返回可以覆盖所有房屋的最小加热半径。 说明：所有供暖器都遵循你的半径标准，加热的半径也一样。
线性回归是单层神经网络，设计的概念和技术适用于大多数深度学习模型；因此，我们以线性回归为例，学习深度学习模型的基本要素和表示方法。
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2023-11-01：用go语言，沿街有一排连续的房屋。每间房屋内都藏有一定的现金，
今天的数据集来自于之前的爬虫项目：爬取城市二手房数据，今天的文章亦是对深圳存量二手房的一个分析实战。
可解释性通常是指使用人类可以理解的方式，基于当前的业务，针对模型的结果进行总结分析；
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