首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Amazon在线评估编码问题以查找第n个几何级数

Amazon在线评估编码问题是一种用于查找第n个几何级数的编码问题。几何级数是一种数列,其中每个项都是前一项乘以一个常数。在这个问题中,我们需要找到给定几何级数的第n个项。

解决这个问题的一种常见方法是使用循环或递归来计算每个项。具体步骤如下:

  1. 确定给定几何级数的首项a和公比r。
  2. 初始化一个变量result为首项a。
  3. 使用循环或递归计算第n个项:
    • 如果使用循环,从2开始迭代到n,每次将result乘以公比r。
    • 如果使用递归,定义一个递归函数,传入当前项的值和当前项的索引。在递归函数中,如果当前项的索引等于n,则返回当前项的值;否则,将当前项的值乘以公比r,并递归调用函数,将索引加1。
  • 返回第n个项的值作为结果。

这个问题的应用场景包括数学计算、算法设计和编程练习等。在云计算领域中,这个问题可能会在一些数据处理或数值计算的场景中出现。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品,其中包括计算、存储、网络、人工智能等服务。在解决这个问题时,可以使用腾讯云的计算服务,如云服务器、函数计算等来进行计算。具体的产品介绍和链接地址可以在腾讯云官方网站上找到。

请注意,本回答中没有提及其他云计算品牌商,因为根据问题要求,不能提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【填坑系列】Python习题集

N项 思路 几何级数的形式是:a+a*q+a*q^2+a*q^3+......input('请输入几何级数n: ')) sum=0 for i in range(0,n+1): sum += a * q ** i print(sum) 输入输出结果如下 请输入几何级数的...a: 3 请输入几何级数的q: 2 请输入几何级数n: 4 93 求菲波那切数列的101位 先写出递推公式再来写实现,递推公式如下 思路 fib[0]=1 当i=0 fib[1]=1 当...它将需要编码的数据拆分成字节数组。3字节为一组。按顺序排列24 位数据,再把这24位数据分成4组,即每组6位。再在每组的的最高位前补两0凑足一字节。...暴力法: 找出两个字符串各自所有的子串,然后一一比较,更新最长的值 动态规划: 两个字符串分别为s1和s2 s1[i]和s2[j]分别表示其i和j个字符(字符顺序从0开始) 令L[i, j]表示

65120

亚马逊畅销书的NLP分析——推荐系统、评论分类和主题建模

本文所要解决的问题包括三方面:1、建立用户兴趣档案,更好地向用户推荐产品。2、设计一系统,对新的评论进行“有用性”的“预评价”,解决亚马逊客户评论的质量差的问题。...例如, 14 主题可能与《五十度灰》相关, 25 主题可能与《饥饿游戏》相关。 ? ? ?...这项分析包括了一推荐系统,该系统基于亚马逊(Amazon)对 2000 本最畅销图书的客户评论,利用 k 近邻查找最相似的前两本图书。...结果和结论 根据分析结果,本项目所开发的功能适用于解决客户评审中存在的欺诈和质量差的问题,识别公正可靠的信息获得更好的客户体验。...特别是,关键特征和 NLP 技术有助于解决以下业务问题: 评论的质量:为了提高客户评论的质量和在线购物体验,开发了一系统,在新评论的“帮助程度”上对新评论进行评估

1.8K30
  • 亚马逊 re:Invent 2021:塑造以人为本的未来科技 | Q推荐

    同时,Amazon Mainframe Modernization 可以帮助客户评估分析主机应用程序情况,选择合适的路径并制定计划。...在这项重要的功能背后是非常复杂的组织结构,开发人员可能需要花费几百小时搜索所有记录,查找用户查询和解决该问题的信息。...一些公司、团队会举办 Bug bash(Bug 大扫除),团队协作的形式查找修复 Bug,一般需要花大量的时间手动检查大型代码库,效率较低,而且可能有 Bug 成为漏网之“鱼”通过检查。...在 Amazon BugBust 挑战赛背后,有一帮助开发者查找和消除错误的重要工具——Amazon CodeGuru Reviewer 和 Amazon CodeGuru Profiler,这两工具通过利用机器学习和自动推理来查找代码中的错误...DeepRacer 内置了强化学习(Reinforcement Learning)框架,使开发人员可以在线上模拟器中训练、评估和调整 Reinforcement Learning 模型,然后将自己的模型部署到

    84920

    AI颠覆前端和原画师?云上探索实验室为你加速AI开发

    使用Amazon SageMaker基于Stable Diffusion模型搭建的AIGC应用 除了讲解如何搭建AIGC应用,作者还设计了两评估模型性能实验:“CPU 和 GPU 对生成速度的影响”和...》则为我们带来了AI模型的 Web 端在线部署和推理调用实践。...体验者“ZackSock”:Amazon SageMaker使用自编码器完成人脸生成 与其他体验者不同,体验者“ZackSock”《 Amazon SageMaker使用自编码器完成人脸生成 》围绕Amazon...作者首先使用Amazon SageMaker进行环境创建,再进行数据处理,最后训练一编码器。本次作者使用的数据是10万张修正好的人脸图片,所以实践是训练一人脸的自编码。...现在可以把这个问题转换为向量z1和z2之间的渐变,向量的渐变可以直接使用插值算法,我们在两向量间插入n向量,再把这些向量输入解码器,得到的人脸图像就是介于A和B之间的人脸。

    76240

    论文|ACL2016最佳论文:用于口语对话系统策略优化的在线自动奖励学习

    这涉及评估p(y|d,D)的概率(任务成功给出了当前对话表示d和包含以前分类对话的pool D)。我们将这伪装成一分级问题,其中评估是二进制的评论y ∈ {−1, 1}——决定成功或失败。...为了计算用户评估中的“噪音”,它还结合了一白噪音核kWN: ? 其中第一项为kSE,而第二项为kWN。 超参数p,l,σn可以使用基于梯度的方法最大化边缘似然进行充分优化。...这一语料库通过Amazon Mechanical Turk(AMT)服务进行收集,其受雇主体是通过对话系统进行交流。在反向传播中SGD的每一对话都用于训练模式。...图6:在线策略优化过程中,每一系统询问用户获取反馈信息的次数是训练对话次数的函数。图中橙色线代表Obj=Subj,Subj系统,黑色曲线代表在线GP系统。...表中也显示了用户的主观预测结果与由在线GP奖励模型生成的预测结果。标签‘n-th AS’与‘n-SEM’分别指代言语识别器和语义解码器所能产生的n中做可能的假设。 ?

    93650

    斯坦福NLP课程 | 17讲 - 多任务学习(问答系统为例)

    应该为看不见的任务留下零射击推断的可能性 12.decaNLP的1多任务问答神经网络模型方案 [decaNLP的1多任务问答神经网络模型方案] 一段上下文开始 问一问题 一次生成答案的一单词...减少维数,两变压器层,另一BiLSTM 自回归解码器使用固定的 GloVe 和字符 n-gram 嵌入,两变压器层和一LSTM层来参加编码器最后三层的输出 LSTM解码器状态用于计算上下文与问题中的被用作指针注意力分布问题...对上下文和问题的关注会影响两开关: gamma 决定是复制还是从外部词汇表中选择 lambda 决定是从上下文还是在问题中复制 14.评估 [评估] 15.单任务效果vs多任务效果 [单任务效果vs...https://einstein.ai 27.视频教程 可以点击 B站 查看视频的【双语字幕】版本 28.参考资料 本讲带学的在线阅翻页本 《斯坦福CS224n深度学习与自然语言处理》课程学习指南 《斯坦福...(问答系统为例) 斯坦福NLP课程 | 18讲 - 句法分析与树形递归神经网络 斯坦福NLP课程 | 19讲 - AI安全偏见与公平 斯坦福NLP课程 | 20讲 - NLP与深度学习的未来

    1.3K41

    无需用户输入,Adobe提出自动生成高质量合成图像新方法

    图像合成是指组合不同图像中的部分区域合成一张新的图像,一常见的用例是肖像图片的背景替换。...此外,该研究还引入了一种自学式(self-taught)的策略,逐步训练从简单到复杂的用例,进而弥补训练数据不足的问题。...它使用两编码器分别提取前景和背景图像的不同级别的特征图,然后通过解码器逐级融合,重建最终的合成结果。该方法是全自动的,着重于缓解由于前景遮挡和颜色净化不完善导致的边界伪影。...其中 w/o-DataAug 代表没有使用该方法的数据扩展而训练的的网络,Single-Enc 代表一具有单流编码器的网络,w/o-RefNet 代表没有分割细化的网络的基线。...第一讲:Amazon SageMaker Studio详解 主要介绍相关组件,如studio、autopilot等,并通过在线演示展示这些核心组件对AI模型开发效率的提升。

    61030

    ​综述 | SLAM回环检测方法

    如果成功检测到了回环,比如说出现在1 帧和nnn 帧。那么很可能n1n 1n1 帧,n2n 2n2 帧都会和1 帧构成回环。...但是,确认1 帧和nnn 帧之间存在回环,对轨迹优化是有帮助的,但再接下去的n1n 1n1 帧,n2n 2n2 帧都会和1 帧构成回环,产生的帮助就没那么大了,因为已经用之前的信息消除了累计误差...通过将学习问题分成两部分,可以仅通过对一地方的单个观察来在线学习新地点模型。算法复杂度在地图中的位置数是线性的,特别适用于移动机器人中的在线环闭合检测。...在这个基于关键帧的重定位方法中,采用基于fern的帧编码方式:输入一RGB-D图片,在图像的随机位置评估简单的二进制测试,将整个帧进行编码,形成编码块,每个fern产生一小块编码,并且编码连接起来可以表达一紧凑的相机帧...每一编码块指向一编码表的一行,和具有等效的编码、存储着关键帧id的fern关联起来,编码哈希表的形式存储。 ? 当不断采集新的图片时,如果不相似性大于阈值,新进来的帧的id将会被添加到行中。

    3K30

    不可思议!英伟达新技术训练NeRF模型最快只需5秒,单张RTX 3090实时渲染,已开源

    结果显示,多分辨率哈希编码实现了几个数量级的综合加速,能够在几秒钟内训练高质量的神经图形基元,并在数十毫秒内 1920x1080 的分辨率进行渲染:如果你眨眼可能会错过它!...针对这些问题,英伟达提出一种多分辨率哈希编码(multiresolution hash encoding),这是一种自适应、高效且独立于任务的技术。...该技术仅包含两值,分别是参数量 T 和预期最佳分辨率 N_max。 英伟达的神经网络不仅有可训练的权重参数 Φ,还有可训练的编码参数 θ。...如上图所示,每个级别(其中两分别显示为红色和蓝色)都是独立的,并在概念上将特征向量存储在网格顶点处,其中最低和最高分辨率之间的几何级数 [N_min, N_max] 表示为: 实验效果 英伟达在下面...图左在使用一张 RTX 3090 的情况下,仅需 5 秒即累积了 128 1080p 分辨率的样本;图右使用同一张 GPU,每秒 10 帧的速度运行交互式进程(动效图见文章开头)。

    1.4K20

    亚马逊:我们提取了BERT的一最优子架构,只有Bert-large的16%,CPU推理速度提升7倍

    在本文中,来自 Amazon Alexa 团队的研究者将提取 BERT 最优子架构参数集这一问题细化为三指标:推断延迟、参数大小和误差率。...(BERT 的词汇量 V = 28,996 tokens)、包含 Transformer 的 D 编码器层,以及一输出层。...de Wynter (2020b) 表明, 对于任意架构而言,这都是一 NP-Hard 问题。...同样地,保证运行时和可逼近性依赖于两额外的输入参数:选定的最大训练步数量 n > 0,预期间隔大小 1 ≤  ≤ |Ξ|。ϵ 的的选择直接影响该近似算法求得解的质量。...的相关组件,如studio、autopilot等,并通过在线演示展示这些核心组件对AI模型开发效率的提升。

    46610

    不可思议!英伟达新技术训练NeRF模型最快只需5秒,代码已开源

    结果显示,多分辨率哈希编码实现了几个数量级的综合加速,能够在几秒钟内训练高质量的神经图形基元,并在数十毫秒内 1920x1080 的分辨率进行渲染:如果你眨眼可能会错过它!...针对这些问题,英伟达提出一种多分辨率哈希编码(multiresolution hash encoding),这是一种自适应、高效且独立于任务的技术。...该技术仅包含两值,分别是参数量 T 和预期最佳分辨率 N_max。 英伟达的神经网络不仅有可训练的权重参数 Φ,还有可训练的编码参数 θ。...如上图所示,每个级别(其中两分别显示为红色和蓝色)都是独立的,并在概念上将特征向量存储在网格顶点处,其中最低和最高分辨率之间的几何级数 [N_min, N_max] 表示为: 实验效果 英伟达在下面...图左在使用一张 RTX 3090 的情况下,仅需 5 秒即累积了 128 1080p 分辨率的样本;图右使用同一张 GPU,每秒 10 帧的速度运行交互式进程(动效图见文章开头)。

    1.4K20

    Part 1!蓝队Shodan - 语法篇

    它为他们提供了独特的视角,使他们能够发现潜在的安全问题,调查其面向公众的资产的范围,并更好地了解全球物联网生态系统。...1节 从蓝队的角度来看,暴露在互联网上的 IP 范围可能是一主要的安全问题。过期的证书、已知的漏洞和暴露的服务都是蓝队在评估暴露的 IP 范围时应该寻找的潜在安全风险。...首先了解您组织的IP范围 基于组织IP范围的基本搜索,查找通过Internet公开的内容 搜索1:查找您的组织IP范围公开服务和端口详细信息。...5 IP,并且在结果中可以看到 Webserver 正在端口 9013 上运行 搜索4:如果您有兴趣查找未在前1024端口上运行的服务。...搜索2:在此搜索中,可以查找未在标准端口上运行的 FTP 服务器所在的 Amazon 组织。

    69010

    加性注意力机制、训练推理效率优于其他Transformer变体,这个Fastformer的确够快

    降低计算复杂度的一潜在方法是在对注意力矩阵(如查询)进行交互建模之前对其进行总结。 加性注意力是注意力机制的一种形式,它可以在线性复杂度的序列中有效地总结重要信息。...具体来说, i 查询向量的注意力权重α_i 计算如下: 其中,w_q∈R^d 为可学习的参数向量,全局注意力查询向量的计算如下: Fastformer 的一核心问题是如何对总结的全局查询向量与键矩阵进行交互建模...矩阵中的 i 向量表示为 p_i,公式表示为 p_i = q∗k_i。 同样的,考虑到效率原因,该研究使用加性注意机制来总结全局上下文感知键矩阵。...其中 i 向量的加性注意力权值计算如下: 其中 w_k∈r^d 为注意力参数向量。...实验 研究者在五基准数据集上针对不同任务进行了大量实验,这五数据集是 Amazon、IMDB、MIND、CNN/DailyMail 和 PubMed。

    1.1K30

    计算机、数学、运筹学等领域的32重要算

    算法得到的次序访问这些节点。因此,A*搜索算法是最佳优先搜索的范例。 02 集束搜索 又名定向搜索,Beam Search 最佳优先搜索算法的优化。使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。...03 二分查找 Binary Search 在线性数组中找特定值的算法,每个步骤去掉一半不符合要求的数据。...堆是许多应用程序最喜欢的数据结构:堆排序,选择算法(找到它们的最小值,最大值或最大值,中间线甚至是次线性时间中的任何k元素),图算法。...其算法复杂度为:O(N log(N) log(log(N))),该算法使用了傅里叶变换。...合并查找算法可以在此种数据结构上完成两有用的操作: 查找:判断某特定元素属于哪个组。 合并:联合或合并两组为一组。

    62920

    60作者的NeuroBench:通过协作、公平和有代表性的基准测试推进神经形态计算

    虽然基于事件的传感器,如动态视觉传感器(DVS)和硅耳蜗固有地产生尖峰数据,但算法编码方法通常被用作预处理的一种形式,将输入转换为神经形态模型的尖峰格式,使用尖峰编码信息的最佳方式仍然是一开放的挑战...例如,当对TIDIGITS [6]音频数据进行分类时,与N-TIDIGITS [9]相比,群体编码产生了一sim- pler模型,其中硅耳蜗用于数据编码[125,126]。...然而,这些解决方案中的大部分都没有统一的方式进行评估,并且目前没有标准方法来评估音频处理成尖峰格式的情况(参见3.1.3节)。...Traincont中的每个任务都由N K样本批次(N路K-shot)表示,每个任务都有唯一的关键字或手势。该模型在这些批次中顺序训练,每个任务引入N新的关键词或手势来学习。...除了麦基-格拉斯数据集,我们还计划包括 其他合成数据集,增加其复杂性并挑战神经形态系统的能力[11]。 基准题 提出的任务是一序列到序列的预测问题,类似于电机控制预测任务。

    28820

    即时配送的ETA问题之亿级样本特征构造实践-笔记

    例如一棵树有n叶子节点,当样本在k叶子节点输出时,则k特征输出1,其余n-1特征输出0,如图所示。 至于构造新特征的规模,需要由具体业务规模而决定。...(2) 在线特征 a. 商家实时特征:商家订单挤压状况、过去N分钟出单量、过去N分钟进单量。 b. 区域实时特征:在岗骑手实时规模、区域挤压(未取餐)单量、运力负载状况。 c....为了解决上述的问题,避免训练过程中无用信息对模型产生的负面影响,需要通过独热码(OneHotEncoder)的编码方式对新特征进行处理,将新特征转化为可用的0-1的特征。...图中的第一棵树和第二棵树为例,第一棵树共有三叶子节点,样本会在三叶子节点的其中之一输出。所以样本在该棵树有会有可能输出三不同分类的值,需要由3bit值来表达样本在该树中输出的含义。...评估指标 ETA与实际业务深度耦合,所以需要基于业务因素考虑更多的评估指标,满足各端用户利益。 N分钟准确率:订单实际送达时长与预估时长的绝对误差在N分钟内的概率。

    74920

    CVPR2021 | 重新思考BiSeNet让语义分割模型速度起飞(文末获取论文)

    2.1 编码阶段 针对上诉问题作者设计了一种新的网络,目的是更快的推理速度、更具有可解释的结构和的现有方法对比更具竞争的性能。...在STDC模块中,第一块的卷积核大小为1,其余的设置为3。给定STDC模块输出通道数为N;除了最后一卷积层的卷积核数与前一卷积层的卷积核数相同,其余 块中卷积层的卷积核数均为 。...在本文中作者使用4block构建STDC模块。 STDC Module的优势: 通过几何级数的方式精心调整块的卷积核的大小,从而显著降低了计算复杂度。...特别是当n达到最大值时,STDC模块的参数数几乎保持不变,仅由M和n定义。...在这些Stage中,每个Stage的1STDC模块使用stride=2的卷积块进行下采样,紧接着Stage的保持空间分辨率不变。

    2.2K41

    LingPipe : 自然语言处理工具包

    (点击上方公众号,可快速关注) 来源:伯乐在线 - 刘立华 LingPipe是运用计算机语言学处理文本信息的工具包,可用于如下任务: 在新闻中查找人名、组织或位置。 自动分类Twitter搜索结果。...亮点包括: Java API源码和单元测试; 多语种、多域、集成型模式; 用新任务的新数据训练; n最优统计的置信度估计输出; 在线训练; 线程安全模型和并发读同步独占写(concurrent-read...exclusive-write)解码器; 字符编码敏感的I/O。...、n次最佳及置信得分标注器(confidence-scored taggers)。...http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/em/read-me.html 词义消歧 词义消歧是根据一词的上下文确定一词的含义的过程,用于分类、搜索、聚类等

    1.3K30

    围观RecSys2020 | 推荐系统顶会说了啥?(附论文打包下载)

    在今年的会议中,我们可以看到,大家已经将Bandits的指针指向了在线学习、上下文环境以及贝叶斯方法。此外,这其中还有一篇文章将Bandits方法与隐私问题相结合。 此外,也有强化学习的加入。...一直倍受关注的评分与评论问题:Rating and Review Data by Initializing Latent Factor Models with Topic Models for Top-N...这些文章大多数立足于具体的工业应用场景,例如Amazon视频、宜家APP、约会APP以及学术职业生涯平台等。...尤其是在推荐系统中,由于用户数据常常伴随着极大的稀疏性,如何利用少量的用户记录来学习到更好的用户偏好是一非常重要的问题。本次会议中关于小样本的推荐系统学习论文不多,目前仅看到这一篇。推荐阅读。...Ranking Optimization Approach to Latent Linear Critiquing for Conversational Recommender Systems 我们是在评估对可重复评估和公平比较的严格的基准化建议吗

    1.9K30

    无需访问整个数据集:OnZeta在零样本迁移任务中的性能提升 !

    i示例到达进行预测时,固定对偶变量的子问题变为: 其中表示(i-1)到达的图像所使用的对偶变量。 幸运的是,这个问题有封闭形式的解如下。...给定所有图像,视觉概率代理学习可以被视作一优化问题 其中为在线标签学习的输出, 表示类的可学习视觉代理。 应为大于 的正数,在视觉空间中得到类代理,如[19]中所述。...当在线方式解决此问题,每个迭代周期只能收到一示例。因此,视觉代理将根据示例的梯度进行更新,如 其中将更新后的视觉代理投影为单位范数。...对于示例,假设是视觉空间的真值分布。由于主要来自文本代理,它是从文本空间的有偏估计。而由视觉代理估计,由于在线更新,变差可以很大。因此,这些预测可以混合权衡文本空间的偏差和视觉空间的变差。...对于多个数据集周期,最后一周期的预测结果用于评估。表5对比了在线场景下单周期和多个周期的性能。

    10010
    领券