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LeetCode 6-10 题 详解 Java版 ( 万字 图文详解 LeetCode 算法题6-10 =====＞＞＞ ＜建议收藏＞)
今天我们一起学习了LeetCode 6-10 题的算法分析,感谢大家阅读,觉得不错记得收藏哦! 喜欢 请点个 + 关注
24310编辑于 2024-04-07 - 来自专栏python、mysql、go知识点积累
07-02 django 6-10
字段查询 all():返回模型类对应表格中的所有数据。 get():返回表格中满足条件的一条数据，如果查到多条数据，则抛异常：MultipleObjectsReturned， 查询不到数据，则抛异常：DoesNotExist。 filter():参数写查询条件，返回满足条件 QuerySet 集合数据。 条件格式： 模型类属性名__条件名=值 注意：此处是模型类属性名，不是表中的字段名 关于 filter 具体案例如下： 判等 exact。
94040发布于 2020-04-14 - 来自专栏C语言例题100题
C语言经典例题100（6-10）
思路： 使用循环嵌套来写这个代码，我们首先要让i=1的时候，做一遍1的乘法运算，也就是说我们的j<=i，所以我们第二个for循环就可以写成是让j也从1开始遍历，范围要小于等于i，以此递增。
28710编辑于 2025-06-04 - 来自专栏大数据成长之路
Hadoop源代码分析【6-10】
作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！ 小结 Hadoop源代码分析【6-10】主要为大家科普了RPC实现通信的流程，以及 DataNode在升级 / 回滚/ 提交时底层的变化。
66320发布于 2021-01-27 - 来自专栏全栈开发那些事
6-10 二分查找 (20分)
L是用户传入的一个线性表，其中ElementType元素可以通过>、==、<进行比较，并且题目保证传入的数据是递增有序的。函数BinarySearch要查找X在Data中的位置，即数组下标（注意：元素从下标1开始存储）。找到则返回下标，否则返回一个特殊的失败标记NotFound。
29020编辑于 2023-02-27 - 来自专栏Gorit 带你学全栈系列
编程入门、进阶100例（6-10题）
本期用先用java去实现代码，后面我会慢慢补全c语言和python的代码 题目索引 六、温度转换问题 6.1 问题描述 6.2 示例 6.3 代码实现 七、求阶乘之和 7.1 问题描述 7.2 示例 7.3 代码实现 八、打印水仙花数 8.1 打印100~1000之间的水仙花数 8.2 示例 8.3 代码实现 九、求100~200以内的素数 9.1 问题描述 9.2 示例 9.3 代码实现 十、实现冒泡排序 10.1 问题描述 10.2 示例 10.3 代码实现 六、温度转换问题 6.1 问题描述 输
61010编辑于 2021-12-09 - 来自专栏机器学习/数据可视化
MySQL50-4-第6-10题
MySQL50-4-第6-10题 本文中介绍的是第6-10题，涉及到的主要知识点： 模糊匹配和通配符使用 表的自连接 in/not in 连接查询的条件筛选 ?
25510发布于 2021-03-01 - 来自专栏Corley的开发笔记
C语言经典习题100例（二）6-10
给大家推荐一门大数据Spark入门课程https://www.bilibili.com/video/BV1oi4y147iD/，希望大家喜欢。
47220发布于 2020-07-23 - 来自专栏【趣学C语言和数据结构100例】
【趣学C语言和数据结构100例】6-10
【趣学C语言和数据结构100例】 问题描述 6.一个球从 100m 高度自由落下，每次落地后反弹回原高度的一半，再落下，求它在第 10 次时共经过多少米，第 10 次反弹多高。 7.猴子吃桃问题。猴子第 1 天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不过瘾，又多吃了一个。第 2 天早上又将剩下的桃子吃掉一半，又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第 10 天早上想再吃时，就只剩一个桃子了。求第 1 天共摘多少个桃子。 8.迭代法求 x = 根号 a。求平方根的迭代公式为 x(n+1) = 1/2 * (xn + a/xn) 9.用牛顿迭代法求下面方程在 1.5 附近的根: 2x³ - 4x² + 3x - 6 = 0 70.用筛选法求 100 之内的素数。 代码分析 6. 物理公式的规律应用 每次落地后反弹回原高度的一半，初始total_m，第一次为total_m *= 0.5，for循环计算n次的，共经过，使用sum来计数。 7. 数学公式的规律应用 已知结果，找倒推规律，求初始。由后一天 = ( 前一天 / 2 ) -1 可知，前一天 = ( 后一天 + 1 ) *2，定义天数day，使用while(day–)，求第一天。 8. 巴比伦法 迭代公式为 x(n+1) = 1/2 (xn + a/xn) 初次猜测，x0=a/2，那么，代入公式得到x1 使用while开始代法，令x0=x1,代入公式得到x1 当 ∣xn+1−xn∣∣xn+1−xn∣ 小于某个设定的精度（例如 1e−51e−5）时停止迭代。 9. 牛顿迭代法的求解 牛顿迭代法 ：x(n+1) = x(n) - f(x(n)) / f’(x(n)) 对于本题，方程在 1.5 附近的根: 2x³ - 4x² + 3x - 6 = 0 x0,x1=1.5，f,f1 f(x(n))=2x³ - 4x² + 3x - 6 f’(x(n)) =6x² -8x +3 每次令 x0 = x1; f = ( ( 2 * x0 - 4 ) * x0 + 3 ) * x0 -6; f1 = ( 6 * x0 - 8 ) * x0 + 3; x1 = x0 - f / f1; 当 ∣xn+1−xn∣∣xn+1−xn∣ 小于某个设定的精度（例如 1e−51e−5）时停止迭代。 10. 筛选法 筛选法：又称为筛法。先把以个自然数按次序排列起来。1不是质数，也不是合数，要划去第二个数2是质数留不来，而把2后面所有能被2整除的数都划去。2后面第一个没划去的数是3，把3留下，再把3后面所有能被3整除的数都划去。3后面第一个没划去的数是5，再把与后面所有能被5整除的数都划去。这样一直做下去，就会把不超过N的把5留下，全部合数都筛掉，留下的就是不超过N的全部质数。 具体思路：先初始化数组，初始化为数字本身，如果访问过，则赋值为0。定义两个for循环，第一个访问到100，然后判断为0，则跳过。否则进行，从该数开始，到100，找到该数的倍数，并赋值为0。 代码实现 #include<stdio.h> #include<math.h> int main(){ // 6.一个球从100m高度自由落下,每次落地后反弹回原高度的一半,再落下,再反弹求它在第10次时共经过多少米，第10次反弹多高。 double total_m = 100.0,sum = 0.0; for(int i = 0; i < 10; i++) { sum += total_m; total_m /= 2; sum += total_m; } printf("第10次时共经过%f米，第10次反弹%f米",sum,total_m); // 7.猴子吃桃问题。猴子第1天摘下若干个桃子,当即吃了一半,还不过瘾,又多吃了一个。第2天早上又将剩下的桃子吃掉一半,又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第 10天早上想再吃时,就只剩一个桃子了。求第1天共摘多少个桃子。) 分析：后一天 = ( 前一天 / 2 ) -1 --> 前一天 = ( 后一天 + 1 ) * 2 int day = 9; int prev , cur = 1; while( day > 0) { prev = ( cur + 1 ) * 2; cur = prev; day--; } printf("第1天共摘%d个桃子",cur); // 8.迭代法求x=根号a。求平方根的迭代公式为x(n+1）=1/2 * (xn+a/xn) // 分析：牛顿迭代法 ：x(n+1) = x(n) - f(x(n)) / f'(x(n)) https://blog.csdn.net/SanyHo/article/details/106365314 float a ,
28500编辑于 2024-10-23 - 来自专栏学习
浙江大学PTA程序设计C语言基础编程练习题6-10
这是最终结果：程序正确读取输入并按指定格式输出，浮点数保留两位小数，符合样例预期。
22710编辑于 2025-12-17 - 来自专栏HUC思梦的java专栏
ai学习记录
新建：分辨率：矢量软件和分辨率无关； 新建时候不要勾选对齐到像素网格 存储：.ai：illustrator的默认格式。 .eps:支持矢量图形，ai可以打开；也可以被ps打开，打开之后图层是合并的。 PDF：可以跨平台（PC，苹果）跨软件打开。PDF输出（保存时）：可以选择输出范围。 JPG导出：文件——导出 勾选上使用画板 打开：不要用Crtl+O 打开位图；否则会变为嵌入文件； 置入：将图片拖拽到画布上松开；置入后图片上还有一个X； 置入图片之后，必须记得将AI和其他链接文件一同移动 符号喷枪工具（shift+s）:用于绘制AI自带的图形，配合符号面板（ctrl+shift+f11）和符号库使用。 （六）AI修改文档大小 属性栏——点击文档设置——编辑画板——修改相应宽高属性 编辑画板第二种方法：点击画板工具(shift+o) 如何新建画板 1.编辑画板——点击新建画板 2.在画板编辑模式下，点击旧画板
4.1K20发布于 2020-09-03 - 来自专栏xiaosen
AI - 集成学习
集成学习概念 集成学习是机器学习中的一种思想，它通过多个模型的组合形成一个精度更高的模型，参与组合的模型成为弱学习器（基学习器）。 集成学习通过构建多个模型来解决单一预测问题 生成多基学习器，各自独立地学习和预测 通过平权或者加权的方式，整合多个基学习器的预测输出 传统机器学习算法 (例如：决策树，逻辑回归等) 的目标都是寻找一个最优分类器尽可能的将训练数据分开 基学习器是可使用不同的学习模型，比如：支持向量机、神经网络、决策树整合到一起作为一个集成学习系统也可使用相同的学习模型，一般情况下，更使用相同的学习模型 。 集成学习把多个学习器结合起来，要获得好的集成，个体学习器应有一定的准确性 ，学习器不能太坏，并且学习器之间具有差异 。 然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器； 如此重复进行，直至基学习器数目达到实现指定的值T为止。 再将这T个基学习器进行加权结合得到集成学习器。
55410编辑于 2024-03-24 - 来自专栏机器学习与统计学
教AI学习绘画
通过结合神经网络笔画渲染器和基于模型的深度强化学习，我们的 AI 可以用笔画描绘纹理丰富的自然图像。AI 用数百个笔画就可以实现视觉效果很好的图画，对于每个笔画，直接确定笔画的位置和颜色等。 AI 的训练过程不需要人类绘画的经验或者笔画轨迹数据。 以人脸 (CelebA) 为例，需要一张 GPU，10 小时训练笔画渲染器，40 小时训练 AI，其间 AI 画了数百万张图片来学习。 这是我在接触深度学习不久后就十分感兴趣的问题。 从强化学习的角度看，我们需要设计一个 AI，给它一个画布和目标图。 AI 的每一步在画布上画一个笔画，当它画的笔画使画布和目标图更像时，我们就给它奖励，驱动它学习。我们可以设定一个笔画上限，让 AI 在给定的笔画数后终止。 ? DDPG 和 Model-based DDPG 的不同结构 神经网络笔画渲染器还可以接入到强化学习的框架中来辅助 AI 的训练。
2.8K20发布于 2019-05-09 - 来自专栏司钰秘籍
AI大模型学习
在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。 通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。 AI大模型学习的理论基础 数学基础： 线性代数：AI 大模型中大量使用向量和矩阵运算，如矩阵乘法、向量点积等，用于表示和操作数据。 AI大模型的训练与优化 训练和优化大规模机器学习模型确实是一个具有挑战性的任务，以下是一些有效的方法和技巧： 1. 此外，模型的性能也受到计算资源、数据质量和算法优化等因素的影响 AI大模型学习的伦理与社会影响 AI 大模型学习确实带来了一些伦理和社会问题，我们需要认真对待： 1.
69410编辑于 2024-04-04 - 来自专栏人工智能领域
AI大模型学习
AI大模型学习 在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。 方向一：AI大模型学习的理论基础 AI 大模型学习的理论基础涉及深度学习、神经网络、优化算法等多个方面。 以下是一些关于 AI 大模型学习理论基础的重要内容： 深度学习：深度学习是 AI 大模型学习的核心理论基础，它通过构建多层神经网络来实现对复杂数据模式的学习和表征。 以下是一些关于 AI 大模型学习理论基础的重要内容： 深度学习：深度学习是 AI 大模型学习的核心理论基础，它通过构建多层神经网络来实现对复杂数据模式的学习和表征。 自我学习与迁移学习：AI大模型将更加注重自我学习能力和迁移学习能力，实现在不同任务和领域之间的灵活应用和迁移。
68010编辑于 2024-12-18 - 来自专栏代码洁癖患者
跟着AI学习Kafka
作者说 本文是由 Gemini 生成的 Kafka 学习路径。 Gemini 中有一个学习辅导的工具，它可以通过互动问答的形式帮助你由浅入深的学习一个知识点，个人感觉还是很好用的，感兴趣的同学可以试一下。 后面的内容由 AI 生成，后续我也会按照这个大纲来进行学习和分享。 AI说 这是一个非常扎实的学习目标。Kafka 不仅是一个消息队列，更是分布式存储和流处理的基石。 这份学习路径将分为四个阶段，涵盖了从宏观架构到微观实现的各个层面： 第一阶段：核心概念与基础架构 (The Big Picture) 这个阶段的目标是建立“物理直觉”，理解 Kafka 是如何组织数据的
14110编辑于 2026-01-28 - 来自专栏社区动态
AI提问实现学习弯道超车！如何使用AI加速学习？
文章框架AI已经带来学习方式的改变，降低了我们学习知识的难度，加快了我们解决问题的速度。 欢迎大家添加小助手微信jqzn-robot加入【AI分享交流群】，学习、分享更多有趣，有用的AI～一、前言在AI快速发展的今天，我们需要学习：驾驭大模型的能力、学习最基础最核心的知识、培养不容易被AI取代的能力 接下来我将从什么是问题驱动式学习、为什么问题驱动式学习更有效，以及在AI时代怎样基于问题驱动来加速学习。友情提示：如果不了解前因后果，只想了解如何在AI时代实践问题驱动式学习，直接跳到第四部分即可。 个性化学习体验：AI可以根据学习者的历史查询、学习习惯和偏好提供个性化的学习内容和建议，使学习更加贴合个人需求，从而提高学习效率和兴趣。 培养21世纪技能：在与AI互动的过程中，学习者不仅学习知识本身，还在无形中培养了批判性思维、信息素养、技术使用和终身学习等 21 世纪必备技能。AI让深度学习成为可能。
74510编辑于 2024-08-19 - 来自专栏WeaponZhi
AI 开篇—说说我学习 AI 的动机
我是为了学 AI 才去适当入门 Python 的，在我对 Python 有一个了解之后，我觉得我已经可以应付入门机器学习的条件了，那我觉得在这种状态下，就可以进行下一段的学习了。 从我自己来说，学习 AI 的动机有三点： 第一点可能是绝大多数试图学习或者转型 AI 的朋友都有考虑到的，那就是 AI 目前的形势。 那么在目前的这个人生阶段上，我为什么会去选择在业余时间学习 AI 呢。 第二点。因为我是一个比较有想法的人，我也有大量的想法希望通过我的双手实现。 做 AI 在技术上的动机是因为我想通过研究和学习 AI 重新回到一个作为学习者和研究者身份，去纯粹而安静的在研究和学习中沉浸自己的内心。 学习 AI ，使我回归本心，我好像回到了小时候，想做一个不露面的超人，安静的守护着我爱的每一个人。 这是我的动机，那么你选择 AI 的理由呢？
1K70发布于 2018-03-07 - 来自专栏机器之心
AutoML研究综述：让AI学习设计AI
自动机器学习（AutoML）的目标是让领域专家即使没有统计学和机器学习方面的广泛知识也能自动构建机器学习应用，从而减少对数据科学家的需求。 这意味着对所有机器学习任务都普遍更优的机器学习流程是不存在的。因此，不可能将一个表现优良的机器学习流程迁移至新领域后还能表现出色。相反，为了得到最优的结果，必须为每个新数据集构建新的机器学习流程。 图 4：针对特定机器学习任务的专用机器学习流程 3.2.1 遗传编程 自动构建灵活的机器学习流程的首个方法来自 Olson and Moore (2016)。 针对无监督学习或强化学习的专门研究可以助力 AutoML 框架的发展，进而解决当前还未显露的学习问题。此外，专门的方法也能提升这些任务的性能表现。 AutoML 的目标是完全自动化机器学习流程的创建，以让领域专家能使用机器学习。
83220发布于 2019-05-15 - 来自专栏六点半就起来干博客！
机器学习——解释性AI（Explainable AI）
机器学习——解释性AI（Explainable AI） 解释性AI（Explainable AI）——让机器学习模型更加透明与可信 随着人工智能（AI）和机器学习（ML）在多个领域的广泛应用，理解模型的决策过程变得尤为重要 LIME特别适合于深度学习等复杂模型，通过扰动输入数据并观测模型的预测变化，从而解释单一实例的决策过程【43†source】【45†source】。 解释性AI（Explainable AI）——揭开机器学习模型的“黑盒” 在当今人工智能和机器学习技术广泛应用的背景下，解释性AI（Explainable AI, XAI） 变得尤为重要。 XAI 旨在为复杂的机器学习模型提供人类可理解的解释，帮助用户了解模型如何做出决策，特别是在金融、医疗等高风险领域，XAI 提供了透明性和信任基础。 什么是解释性AI？ 解释性AI 通过一系列技术来解释机器学习模型的预测结果。对于许多深度学习模型或集成模型来说，它们被视为“黑盒”——虽然能够产生高精度的预测，但难以理解其背后的决策过程。
93310编辑于 2024-10-16
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