int SOLVE(int left,int right)//求解点集中区间[left,right]中的最近点对
这个问题经常在各种面试当中出现，难度不低，很少有人能答上来。说实话，我也被问过，因为毫无准备，所以也没有答上来。是的，这道题有点神奇，没有准备的人往往答不上来。
论文标题：An Accurate and Robust Range Image Registration Algorithm for 3D Object Modeling
分治算法的基本思想是将一个大问题分解成若干个子问题，递归地解决每个子问题，然后将每个子问题的解合并起来得出整个问题的解。分治算法的基本步骤为：
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？ （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
解决痛点：聚类是什么？在数据分析中有什么价值？用什么方式来做聚类？每种方式的优缺点又是什么？希望你带着这些问题来看本篇文章。
欧氏距离是两个点在 n 维空间中直线距离的度量。它是最常见的距离度量方法之一，用于计算两个向量之间的距离。欧氏距离的公式如下：
自动化的管理内存资源，垃圾回收机制必须要有一套算法来进行计算，哪些是有效的对 象，哪些是无效的对象，对于无效的对象就要进行回收处理。
除了参数更新速度比较慢，梯度下降算法还有没有其它的缺点呢？在介绍回归时，我们使用的是平方误差的目标函数，这个函数形式简单，所以使用梯度下降算法没有出现问题，但是目标函数如果稍微复杂一点，梯度下降算法就会容易陷入局部最优解。比如下面这种比较复杂的目标函数。
一般要做到50行以内的程序不用调试、100行以内的二分钟内调试成功。ACM主要是考算法的，主要时间是花在思考算法上，不是花在写程序与debug上。
K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题。本文将深入讲解Python中的K近邻算法，包括算法原理、距离度量、K值选择、优缺点，以及使用代码示例演示KNN在实际问题中的应用。
二、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。
欢迎大家通过博客浏览我的历史文章，博客园包含了目前为止所有的文章，浏览效果更佳，并且有评论留言功能，有任何问题都可以给我留言，微信后台留言可能回复得不及时。 博客地址为：https://www.cnblogs.com/icparadigm/ 兼珏 乐鑫 一面 自我介绍，简历相关 你如何看待某之前面过我们公司的同学？ 你为什么选择做IC验证 通过什么方式自学SV和UVM 是否接触过脚本 100MHz的时钟发生器 阻塞赋值和非阻塞赋值的区别 OOP多态 独热码约束 pre_randomize和post_rand
走到现在，校招已经过了一半，自己心仪的公司也基本都走完了校招流程，我的校招随之已经结束了，在家中陪着父母过一个长假。闲下来，想远离代码，远离算法，好好的放松下自己，假期后要开始论文的征程了。找个空闲，给那些正在奋斗找工作的同学们和学弟学妹们，一点参考。 先来介绍下我吧，某211大学渣本硕，中间出去工作过两年，从事的行业与现在无关，可忽略。所有算法和编程都是入学以后学的，专硕，两年，现已过一年，寻找工作中，现已定去向。 我主要是算法方向，专业是统计学，可能我们更偏向于算法的优化，而在计算机的数据结构优化方
写个总结，回馈牛客~ 给自己也给未来面试的同学，少走弯路，命中率更高点~ 祝大家满意的offer多多（迟来的总结 [算法岗-机器学习方向]） 直接上干货 前期准备 理论：统计学习（李航）+ 机器学习（周志华） + 推荐系统实战（项亮）+ 深度学习（那本花书）+ 数据挖掘导论 + 编程之美 + 剑指offer [书籍] 台大 林轩田（个人觉得很赞）[视频] 牛客网 leetcode [网站] 项目：可以做做kaggle（感觉这个才是真正提升之道，大牛们很乐意分享技术，可以学到很多）或者国内的一些比赛（天池/
所谓计算模型实际上是软件和硬件之间的一种桥梁，使用它能够设计、分析算法，在其上高级语言能被有效的编译且能够用硬件来实现。 串行计算时，典型的，被公认的，通用的计算模型是冯▪诺依曼机。但是并行计算时，没有一个类似冯▪诺依曼机被公认的，通用的计算模型。 现在流行的并行计算模型要么过于简单、抽象（如 PRAM），要么过于专用（如 互联网络模型）。在这里，我们先介绍一些常用的并行计算模型：PRAM模型，异步PRAM模型，BSP模型和LogP模型。
本来这个算法在笔者电脑里无人问津过一段时间了，但今天正好做HDU 1007见到了这个问题，今天就来把代码分享出来吧！ 我们首先将所有点按照坐标x排序一下，再做一条直线l当作“分割线”，方便我们递归。 然后，我们就可以把这些点按照x轴的坐标分为左半部分和右半部分。那么最短距离一定在左半部分、右半部分、跨越左右的点对中的一个。 那么你可能会有疑问了：本来最近点对也一定在这三个区域内，这不还是相当于什么都没干吗？ 还真不是。我们可以假设通过递归得到了左边最小距离为d
先说一下笔者春招实习的情况：从三月初到四月半，经历了近20场面试，一共面试了五家企业，通过了腾讯、字节、蚂蚁、美团的面试，虎牙在一面之后拒了二面邀请。
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
导语：高中的时候，班主任让我们每学完一个章节，整理出这个章节的关键词和一份问题列表。现在回想起来，其实是很有用的，这让我们可以从另外一个视角来审视所学习的内容，而不是单纯的填鸭式的记忆；最近在复习机器学习相关内容，也从问题的视角来回顾机器学习知识体系，对于机器学习方向同学可以作为考察，看看里面的内容是否都能回答上来；而对于想学习机器学习的同学来说，应该可以作为一个方向，把这些内容一个个解决了，在各大厂算法岗面试中应该可以横着走了啦啦啦！
聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地小；不同类对象之间的相似度尽可能地大。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。以下内容摘自《数据挖掘中的聚类分析研究综述》。 1、层次聚类算法 1.1 聚合聚类 1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link:最近距离、Complete-Link：最远距离、Average-Link：平均距离 1.1.2 最具代表性算法 1）CUR
本文介绍了ViBe算法的原理、实现过程，并分析了其在运动目标检测和跟踪领域的应用。同时，文章还探讨了ViBe算法的改进算法ViBe+，并介绍了其在运动目标检测领域的应用。
聚类算法在机器学习和数据挖掘中占有重要的地位，它们用于自动地将数据分组成有意义的集群。KMeans聚类算法是其中最简单、最常用的一种。在本篇文章中，我们将深入探讨KMeans聚类算法的原理、优缺点、变体和实际应用。首先，让我们了解一下聚类和KMeans算法的基础概念。
常见的异常成因：数据来源于不同的类（异常对象来自于一个与大多数数据对象源（类）不同的源（类）的思想），自然变异，以及数据测量或收集误差。
为什么LR需要归一化或者取对数，为什么LR把特征离散化后效果更好，为什么把特征组合之后还能提升，反正这些基本都是增强了特征的表达能力，或者说更容易线性可分吧 naive bayes和logistic regression的区别http://m.blog.csdn.net/blog/muye5/19409615
最近一段时间面试了几家互联网公司，陆续通过了阿里、头条、美团，滴滴，京东的面试，基本上面试的公司都通过了，所以在这里想分享一些自己面试的经验给大家，希望能帮助大家拿到心仪的offer
聚类分析（Clustering Analysis）是一种将数据对象分成多个簇（Cluster）的技术，使得同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇之间的对象具有较大的差异性。这种方法在无监督学习（Unsupervised Learning）中广泛应用，常用于数据预处理、模式识别、图像处理和市场分析等领域
适配器模式将一个类的接口适配成用户所期待的。一个适配器通常允许因为接口不兼容而不能一起工作的类能够在一起工作，做法是将类自己的接口包裹在一个已存在的类中。
这一大部分我们将要介绍的是深度学习大火之前人们利用数字图像处理、拓扑学、数学等方面的只是来进行图像分割的方法。当然现在随着算力的增加以及深度学习的不断发展，一些传统的分割方法在效果上已经不能与基于深度学习的分割方法相比较了，但是有些天才的思想还是非常值得我们去学习的。 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。 阈值法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图。 图像若只有目标和背景两大类，那么只需要选取一个阈值进行分割，此方法成为单阈值分割；但是如果图像中有多个目标需要提取，单一阈值的分割就会出现作物，在这种情况下就需要选取多个阈值将每个目标分隔开，这种分割方法相应的成为多阈值分割。
分治算法（divide and conquer）是五大常用算法(分治算法、动态规划算法、贪心算法、回溯法、分治界限法)之一，很多人在平时学习中可能只是知道分治算法，但是可能并没有系统的学习分治算法，本篇就带你较为全面的去认识和了解分治算法。
上一篇分享了关于数据缺失值处理的一些方法，链接如下： [【Python数据分析基础】: 数据缺失值处理
层级聚类（Hierarchical Clustering）是一种基于树形结构的聚类算法，通过将数据点逐步合并成簇，最终形成一棵树形的聚类结构。层级聚类算法可以分为两种：自底向上聚类（Agglomerative Clustering）和自上向下聚类（Divisive Clustering）
在机器学习中，异常检测和处理是一个比较小的分支，或者说，是机器学习的一个副产物，因为在一般的预测问题中，模型通常是对整体样本数据结构的一种表达方式，这种表达方式通常抓住的是整体样本一般性的性质，而那些在这些性质上表现完全与整体样本不一致的点，我们就称其为异常点，通常异常点在预测问题中是不受开发者欢迎的，因为预测问题通产关注的是整体样本的性质，而异常点的生成机制与整体样本完全不一致，如果算法对异常点敏感，那么生成的模型并不能对整体样本有一个较好的表达，从而预测也会不准确。
机器学习中的监督学习方法种类繁多，适用于不同类型的任务和数据集。下面详细介绍几种常见的监督学习方法，包括它们的基本原理、适用场景以及优缺点。
用于作业调度时，考虑的是哪个作业先到达后备队列；用于进程调度时，考虑的是哪个进程先到达就绪队列
这几天，社群有位同学在基础机器学习算法岗工作了两年后，想要跳槽。最近面试了大概有20天左右时间了。
本文主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！（提示：部分内容摘自网络）。 机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。假如你在乎精度（accuracy）的话，最好的方法就是通过交叉验证（cross-validation）对各个算法一个个地进行测试，进行比较，然后调整参数确
原文地址：http://www.csuldw.com/2016/02/26/2016-02-26-choosing-a-machine-learning-classifier/ 本文主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！ 机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。假如
代码 #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstdlib> #include <cmath> #include <ctime> #define MAX_DISTANCE 999999 using namespace std; typedef struct point{ double x; //横坐标 double y; //纵坐标 }Point; Point *PointsX; Point *PointsY; Point minP
程序与算法的区别：程序可以不满足算法的第四点性质即有限性。例如操作系统，是在无限循环中执行的程序。
找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。 纵观IT行业的招聘岗位，机器学习之类的岗位还是挺少的，国内大点的公司里百度，阿里，腾讯，网易，搜狐，华为（华为的岗位基本都是随机分配，机器学习等岗位基本面向的是博士）等会有相关职位，另外一
Some points 算法流程 R语言实现 选择最优的Eps值 自定义距离公式 DBSCAN优缺点 DBSCAN（Density-BasedSpatial Clustering of Applications with Noise），一种基于密度的聚类方法，即找到被低密度区域分离的稠密区域，要求聚类空间中的一定区域内所包含对象（点或其他空间对象）的数目不小于某一给定阈值。 Some points 一、两个参数。 1，距离参数（Eps） 2，邻域内点最少个数（MinPts） 二、根据基于中心的密度进行
SLAM，即：同步定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)。它试图解决这样的问题：一个机器人在未知环境中运动，如何通过环境的观测确定自身的运动轨迹，同时构建出环境的地图。SLAM根据硬件设备的不同主要有两种：基于激光雷达的SLAM和基于视觉的SLAM（VSLAM）。
「服务限流」通过限制每个用户调用 API 的频率来保护服务不被过度调用。在没有限流的情况下，每个用户可以随意请求服务 API，这可能引起流量尖峰导致其他用户的请求无法被处理。启用服务限流后，可以限制 API 每周期可被调用的次数。
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