数据结构是程序的核心之一，可惜本公众内关于数据结构的文章略显不足，于是何小编打算与向柯玮小编一起把数据结构这部分补齐，来满足各位观众大老爷。
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则称这个子序列是一个递增子序列。A的所有子序列中，最长的那个就是最长递增子序列（LIS）
创建了一个向量类的对象后，可以往其中随意地插入不同的类的对象，既不需顾及类型也不需预先选定向量的容量，并可方便地进行查找。对于预先不知或不愿预先定义 数组大小，并需频繁进行查找、插入和删除工作的情况，可以考虑使用向量类。向量类提供了三种 构造方法：
作为从本次比赛共157队伍中脱颖而出的冠军方案，评分达到87.9683，从数据清洗、模型构建、目标优化等有非常多值得学习的地方。比赛团队也挺有意思，分别来自哈工大、微软研究院和京东，算是学术界和工业界的强强联合，在多个数据竞赛中都有不错的名次。
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你有没有想过Netflix是如何推荐你想看的电影的？或者亚马逊如何向你展示你觉得需要购买的产品？
STL 的<utility>头文件中描述了一个看上去非常简单的模板类pair，用来表示一个二元组或元素对，并提供了按照字典序对元素对进行大小比较的比较运算符模板函数。
从方法名中就可以知道这篇文章分享的是FM的进一步改进版，xDeepFM是将DeepFM和DCN结合的一篇文章，将多层特征交叉和Field的概念结合起来。在DCN的推文中我们在总结部分就提到，DCN相对于FM的不同之处在于FM系列方法是可以根据不同的field来做特征交叉的，而DCN是直接在整个特征向量上做特征交叉，没有field的概念。xDeepFM就是将两者结合。
在Go语言中，我们可以使用map[int]bool来实现一个动态集合，同时保证O(1)的字典操作。因为map[int]bool底层实现就是哈希表，而哈希表的查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(1)。
一句话总结人工智能技术那就是：道可道，非常道。第一个“道”指的是世界存在客观规律；第二个“道”指的是这些规律可以被人类识别，掌握；第三个“道”指的是认知方法，而“非常道”指的是特殊的不同的认知方法。
CTR预估是搜索、推荐、广告等领域基础且重要的任务，主要目标是预测用户在当前上下文环境下对某一个候选（视频、商品、广告等） 发生点击的概率。CTR预估从最原始的逻辑回归模型，发展到FM、深度学习模型等，经历了一个不断创新的过程，其核心为如何设计、融合不同的特征交叉方式。本文从FM和DNN开始开始，带你梳理CTR预估模型的发展历程，包括FNN、PNN、Wide&Deep、DCN、DeepFM、xDeepFM等一系列CTR预估模型和它们之间发展演进的关系。
OpenAI 在 2021 年提出了 CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）算法，这是一个先进的机器学习模型，旨在理解和解释图像和文本之间的关系。CLIP 的核心思想是通过大规模的图像和文本对进行训练，学习图像内容与自然语言描述之间的对应关系。这种方法使得模型能够在没有特定任务训练的情况下，对广泛的视觉概念进行理解和分类。
您是否曾经想过Netflix是如何向您推荐您感兴趣的电影？或者亚马逊如何向您推荐难以抵制购买的产品? 显然，这些网站已经弄清了您喜欢看或买的东西。他们在后台运行一段代码，该代码可以在线收集有关用户行
在学习神经网络之前，我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。
允中 若朴 编译自 Stats&Bots 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 推荐系统，是当今互联网背后的无名英雄。 我们在某宝首页看见的商品，某条上读到的新闻，甚至在各种地方看见的广告，都有赖于
新鲜出炉的第三版，更新也很大，全面拥抱了ggplot体系。对我来说，比较新的知识点可能是一些小技巧，这里借花献佛给大家。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
C++中，输入是通过标准输入流（stdin）进行的，通常使用cin对象来实现。cin对象是istream类的实例，它提供了许多输入方法来读取不同类型的数据。
在这篇文章中，我将试图使用一种新的方法来介绍数据科学编程。 R vs. Python question中集中谈论了数据科学编程的问题，每个人都有自己关于编程的看点，包括受人尊敬的自然杂志（Programming – Pick up Python）。 在这里，我试图让我们跳出R vs. Python类型的争论，转而尝试同时教授R, Python and SQL。为了做到这一点，我们需要首先看看数据科学的第一个大命题（数据科学中我们正在解决的问题），然后看看这些问题是怎么通过不同的
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 沈爱群，徐凌霄，Aileen 在学习深度学习的课程时，数学知识十分重要，而如果要挑选其中最相关的部分，“线性代数”首当其冲。 如果你也跟本文作者一样，正在探索深度学习又困于相关数学概念，那么一定要读下去，这是一篇介绍深度学习中最常用线性代数操作的新手指南。 什么是线性代数在深度学习中，线性代数是一个非常有用的数学工具，提供同时操作多组数值的方法。它提供多种可以放置数据的结构，如向量(vectors)和矩阵(matrices, 即spreadsheets)两种结构，并
上回说到，无论是 COO 格式的稀疏矩阵还是 DOK 格式的稀疏矩阵，进行线性代数的矩阵运算的操作效率都非常低。至于如何优化线性代数的矩阵运算的操作效率，继续改进三元组的存储方式可能不好办了，需要换一种存储方式。至于存储方式也不需要我们去实现，SciPy 已经实现了这样的稀疏矩阵存储方式，它就是另一个板块，这个板块共有 4 种稀疏矩阵格式，分别是{BSR, CSC, CSR, LIL}，这一回先介绍 LIL 格式的稀疏矩阵！
此项目的成员包括Brett Amdur，Christopher Redino和Amy (Yujing) Ma。他们毕业与今年1月11日至4月1日举办的为期十二周的纽约数据科学全职训练营。这篇文章基于他们的终期项目 —— 顶点项目（Capstone Project）而完成。点击此处可见原文。 I. 概述 此项目的主要内容是应用机器学习方法来判断简历中工作技能的匹配程度。一家机构向纽约数据科学研究院的学生陈述了此项目，他们希望找到合适的学生来完成项目。本文的三个作者接受了这个项目，他们当时都是研究院的全日制学生
今天很有可能你已经做了一些使用滑动窗口(也称为移动窗口)的事情，而你甚至不知道它。例如：许多编辑算法都是基于移动窗口的。在GIS中做地形分析的大多数地形栅格度量(坡度、坡向、山坡阴影等)都基于滑动窗口。很多情况下，对格式化为二维数组的数据进行分析时，都很有可能涉及到滑动窗口。
在大多数监督性机器学习问题中，我们需要定义一个模型并基于训练数据集预估其参数。计算这些参数的广泛且容易使用的一个技术是通过梯度下降来最小化模型的误差。梯度下降通过在每个步骤最小化成本函数来在许多迭代中估计模型的权重。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
你能通过“优雅的单宁香”、“成熟的黑醋栗香气”或“浓郁的酒香”这样的描述，预测葡萄酒的价格吗？事实证明，机器学习模型可以。
在广告、推荐系统CTR预估问题上，早期的完全规则方法被过渡到以LR为代表的机器学习方法，为了充分发挥组合特征的价值，在相当长一段时间里，业界热衷于使用LR+人工特征工程。但人工组合特征成本高昂 ，在不同任务上也难以复用。2010年FM因子分解方法的出现解决了人工组合特征的困境，2014年Facebook提出的GBDT+LR也给出了一种利用树模型特点构建组合特征的思路。不过随着深度学习的崛起，2015年以后，借助非线性自动组合特征能力的深度模型，开始成为业内的主流。从经典DNN到结合浅层的Wide&Deep，用于CTR预估的深度模型在近些年间百花盛开，各种交叉特征建模方法层出不穷，Attention机制也从其他研究领域引入，帮助更好的适应业务，提升模型的解释性。在这进化路线之下，核心问题离不开解决数据高维稀疏难题，自动化组合特征，模型可解释。我们梳理了近些年CTR预估问题中有代表性的模型研究/应用成果，并对部分经典模型的实现原理进行详细剖析，落成文字作为学习过程的记录。
分子优化是在输入分子X的基础上产生具有更理想性质的分子Y。目前最先进的方法是将分子划分成一组大的子结构集S，并通过迭代预测从S中选择子结构添加来产生新的分子结构。 然而，由于可用子结构S集很大，这样的迭代预测任务往往是不准确的，特别是对于训练数据中不常见的子结构。
很久没有挖Rust的坑啦，今天来挖一些排列整齐的坑。没错，就是要介绍一些集合类型的数据类型。“鳞次栉比”这个标题是不是显得很有文化？
思路：补充知识：（deque容器为一个给定类型的元素进行线性处理，像向量一样，它能够快速地随机访问任一个元素，并且能够高效地插入和删除容器的尾部元素。但它又与vector不同，deque支持高效插入和删除容器的头部元素，因此也叫做双端队列）。方法比较巧妙，理解应该很容易。
1、输入数据的空间信息丢失。这里指的是RGB通道间的数据具有关联性，但是将其展开为1维向量输入全连接神经网络时，这些信息会丢失。并且像素点之间的空间关系也会丢失。
今天给大家介绍华中农业大学章文、刘世超等人在Bioinformatics上发表的文章“A multimodal deep learning framework for predicting drug-drug interaction events”。作者从DrugBank数据库中得到了4种feature和65类DDI事件，并提出了一个叫做DDIMDL的多模态深度学习框架用以组合这四种feature并通过深度学习方法预测DDI。实验结果表明，相较于其他方法，DDIMDL框架无论是在效率还是在准确度方面都有很好的表现。
K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式，K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示，而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。 K-SVD算法总体来说可以分成两步，首先给定一个初始字典，对信号进行稀疏表示，得到系数矩阵。第二步根据得到的系数矩阵和观测向量来不断更新字典。 设D∈R n×K，包含了K个信号原子列向量的原型{dj}j=1K，y∈R n的信号可以表示成为这些原子的稀疏线性结合。也就是说y=Dx，其中x∈RK表示信号y的稀疏系数。论文中采用的是2范数来计算误差。
今天我作为训练营的负责人，想向到场的同学，解释一下 为什么 咱们要学习使用 C++ 并且 要学会 STL 的使用。
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank，并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要的应用。
在上一篇推送中，为大家介绍了LDA的数学预备知识以及LDA主题模型，今天将带来有关LDA 参数估计和LDA代码的实现。
---- 新智元编译 来源：Ian Goodfellow 编辑：肖琴 【新智元导读】昨天，谷歌大脑研究科学家、生成对抗网络GAN的提出者Ian Goodfellow在Twitter推荐了他最喜欢的两个机器学习的Theory Hacks，利用这两个技巧，他在著名的GAN论文中推导了公式。 GAN论文地址：https://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf 昨天，谷歌大脑研究科学家、《深度学习》的作者之一Ian Goodfell
Given an increasing sequence S of N integers, the median is the number at the middle position. For example, the median of S1 = { 11, 12, 13, 14 } is 12, and the median of S2 = { 9, 10, 15, 16, 17 } is 15. The median of two sequences is defined to be the median of the nondecreasing sequence which contains all the elements of both sequences. For example, the median of S1 and S2 is 13.
称为栈(或者堆栈)，堆栈是一个不容忽视的概念。堆栈都是一种数据项按序排列的数据结构，只能在一端( 称为栈顶(top) )对数据项进行插入和删除.
高质量的地图数据为Uber旅行体验的许多方面提供了动力。搜索、路由和预计到达时间（ETA）预测等服务都要依靠准确的地图数据为乘客、司机、食客和投递伙伴提供安全、便捷和高效的体验。然而，地图数据会随着时间的推移而过时，从而降低其质量。
很明显，有些信息是冗余的，有些是有效信息可以用来分组，但是表型记录太多，看起来会混淆，所以需要去除那些冗余信息，就是在所有样本里面表型记录都一致的列。
修改后的代码已经可以正常运行，可以输入 n 和 p 数组的元素，并输出结果。注意在使用 vector<int> p(n); 时，我们为向量 p 分配了 n 个元素的空间，因此可以通过 p[i] 来访问每个元素。
参考自：http://www.igvita.com/2007/01/15/svd-recommendation-system-in-ruby/
飞机姿态角是按欧拉概念定义的，故亦称欧拉角。飞机姿态角是由机体坐标系与地理坐标系之间的关系确定的，用航向角、俯仰角和横滚角三个欧拉角表示。
ArrayList是List接口的典型实现类，本质上，ArrayList是对象引用的一个变长数组。
对于预测性的系统来说，特征工程起到了至关重要的作用。特征工程中，挖掘交叉特征是至关重要的。交叉特征指的是两个或多个原始特征之间的交叉组合。例如，在新闻推荐场景中，一个三阶交叉特征为AND(user_organization=msra,item_category=deeplearning,time=monday_morning),它表示当前用户的工作单位为微软亚洲研究院，当前文章的类别是与深度学习相关的，并且推送时间是周一上午。
导语：在经过一天之后，我们的活动人数已经达到40人了，感谢大家对小编的支持，同时在本文末附上前一天的众筹榜单。希望能跟小伙伴们度过愉快的6天！ 上过 Jeremy Howard 的深度学习课程后，我意
深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含有多个隐藏层的多层感知器是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示，以表征数据的类别或特征。它能够发现数据的分布式特征表示。深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经之路。
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