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#函数

2025-12-10:相邻字符串之间的最长公共前缀。用go语言,给定一个字符串数组 words。对每个下标 i(0 到 word

福大大架构师每日一题

2025-12-10:相邻字符串之间的最长公共前缀。用go语言,给定一个字符串数组 words。对每个下标 i(0 到 words.length-1)按下面步骤...

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2025-12-05:检查元素频次是否为质数。用go语言,给定一个整数数组 nums,判断数组中是否存在某个数,它在数组中出现的

福大大架构师每日一题

2025-12-05:检查元素频次是否为质数。用go语言,给定一个整数数组 nums,判断数组中是否存在某个数,它在数组中出现的次数是质数。若至少有一个元素的出...

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langgraph 1.0.4 最新发布:功能优化与修复详解

福大大架构师每日一题

2025年11月26日,langgraph 正式发布 1.0.4 版本,这是继 1.0.3 之后又一次重要的功能优化与问题修复版本。本次更新围绕稳定性、代码结构...

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2025-11-26:字符串转换需要的最小操作数。用go语言,给定两个等长字符串 word1 和 word2,要求把 word1

福大大架构师每日一题

2025-11-26:字符串转换需要的最小操作数。用go语言,给定两个等长字符串 word1 和 word2,要求把 word1 变成 word2。

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2025-11-23:数组元素相等转换。用go语言,给出一个长度为 n 的数组 nums,元素仅为 1 或 -1,和一个非负整数

福大大架构师每日一题

2025-11-23:数组元素相等转换。用go语言,给出一个长度为 n 的数组 nums,元素仅为 1 或 -1,和一个非负整数 k。

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2025-11-11:木材运输的最小成本。用go语言,给定两根木料,长度分别为 n 和 m。要用三辆卡车运走它们,每辆车只能装一

福大大架构师每日一题

2025-11-11:木材运输的最小成本。用go语言,给定两根木料,长度分别为 n 和 m。要用三辆卡车运走它们,每辆车只能装一段木头,且所装木段的长度不能超过...

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2025-11-07:最大质数子字符串之和。用go语言,给出一个字符串 s,从它的所有连续子串中挑出能表示质数的那些不同整数,求

福大大架构师每日一题

2025-11-07:最大质数子字符串之和。用go语言,给出一个字符串 s,从它的所有连续子串中挑出能表示质数的那些不同整数,求这类不同质数中的三个最大值之和。...

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2025-11-06:包含给定路径的最小带权子树Ⅱ。用go语言,给一个带权无向树,节点编号从 0 到 n-1。用一个长度为 n-

福大大架构师每日一题

2025-11-06:包含给定路径的最小带权子树Ⅱ。用go语言,给一个带权无向树,节点编号从 0 到 n-1。用一个长度为 n-1 的数组 edges 描述边,...

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rust 1.91.0 发布:稳定大量新特性与平台支持升级

福大大架构师每日一题

2025 年 10 月 31 日,Rust 官方发布了 Rust 1.91.0 版本,这是一次功能与平台支持双重提升的重要更新。此版本不仅在语言层面引入了多项稳...

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2025-10-31:等和矩阵分割Ⅱ。用go语言,给定一个由正整数组成的 m × n 网格 grid。判断是否存在一条沿格子边界

福大大架构师每日一题

2025-10-31:等和矩阵分割Ⅱ。用go语言,给定一个由正整数组成的 m × n 网格 grid。判断是否存在一条沿格子边界的水平或垂直直线,把网格切成两块...

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大模型的第一性原理:(一)统计物理篇

机器之心

2022 年底,ChatGPT 横空出世,其能力震惊了整个世界。2024 年底,DeepSeek 以极低的训练成本和极高的性能再次震惊了世界。短短几年间,大模型...

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七、卷积神经网络

用户11598978

CNN被用于图像识别、语音识别等各种场合,在图像识别的比赛中,基于深度学习的方法几乎都以CNN为基础。本章将详细介绍CNN的结构,并用Python实现其处理内容...

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六、与学习相关的技巧(下)

用户11598978

机器学习的问题中,过拟合是一个很常见的问题。过拟合指的是只能拟合训练数据,但不能很好地拟合不包含在训练数据中的其他数据的状态。抑制过拟合的技巧也很重要。

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六、与深度学习相关的技巧(上)

用户11598978

本章将介绍神经网络的学习中的一些重要观点,主题涉及寻找最优权重参数的最优化方法、权重参数的初始值、超参数的设定方法等。此外,为了应对过拟合,本章还将介绍权值衰减...

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五、误差反向传播法(下)

用户11598978

实现前面的购买苹果的例子。这里,我们把要实现的计算图的乘法节点称为“乘法层”(MulLayer),加法节点称为“加法层”(AddLayer)

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五、误差反向传播法(上)

用户11598978

上一章中,我们介绍了神经网络的学习,并通过数值微分计算了神经网络的权重参数的梯度(严格来说,是损失函数关于权重参数的梯度)。数值微分虽然简单,也容易实现,但缺点...

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四、神经网络的学习(下)

用户11598978

在刚才的例子中,我们按变量分别计算了x0和x1的偏导数。现在,我们希望一起计算x0和x1的偏导数。比如,我们来考虑求x0 = 3, x1 = 4时(x0, x1...

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四、神经网络的学习(中)

用户11598978

假如你是全程马拉松选手,在开始的10分钟内跑了2千米。如果要计算此时的奔跑速度,则为2/10 = 0.2[千米/分]。也就是说,你以1分钟前进0.2千米的速度(...

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四、神经网络的学习(上半部分)

用户11598978

神经网络的学习。这里所说的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。本章中,为了使神经网络能进行学习,将导入损失函数这一指标。而学习的目的就是以该损失...

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三、神经网络

用户11598978

关于感知机,既有好消息,也有坏消息。 好消息是,即便对于复杂的函数,感知机也隐含着能够表示它的可能性。即便是计算机进行的复杂处理,感知机(理论上)也可以将 其...

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