学习数据结构和算法的框架思维这是好久之前的一篇文章「学习数据结构和算法的框架思维」的修订版。之前那篇文章收到广泛好评，没看过也没关系，这篇文章会涵盖之前的所有内容，并且会举很多代码的实例，教你如何使用框架思维。首先，这里讲的都是普通的数据结构，咱不是搞算法竞赛的，野路子出生，我只会解决常规的问题。另外，以下是我个人的经验的总结，没有哪本算法书会写这些东西，所以请读者试着理解我的角度，别纠结于细节问
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2023-07-06 11:30:03
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导语 | 粗排是介于召回和精排之间的一个模块，是典型的精度与性能之间trade-off的产物。理解粗排各技术细节，一定要时刻把精度和性能放在心中。在上篇《详细解读！推荐算法架构——召回》中我们结合算法架构召回进行解读分析，本篇将深入重排这个模块进行阐述。一、总体架构粗排是介于召回和精排之间的一个模块。它从召回获取上万的候选item，输出几百上千的item给精排，是典型的精度与性
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2023-10-17 13:53:58
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在现代软件开发中，算法工程架构图的设计与实现变得尤为重要。它为团队提供了清晰的视觉指引，有助于理清复杂的算法实现流程。本文将从多个维度剖析算法工程架构图的设计过程，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景、总结与展望。希望读者能够从框架和实例中获得启发，以便更好地应对实际工作中的挑战。
首先，关于算法工程的背景，我们可以用一个简单的流程图来概述核心步骤。该流程图展示了算法设计到实现的
作者丨Ironboy编辑丨极市平台导读本文作者结合论文和项目比赛的经验，讲述了轻量级CNN的发展以及设计总结。内容包含基本概念、卷积计算类型、其他算子、常用激活函数、经典轻量化模型等。卷积神经网络架构设计，又指backbone设计，主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率，深度，每一层宽度，拓扑结构等细节。公开发表的论文大多都是基于ImageNet这种大型
一、DDPG 算法DDPG 是 Deep Deterministic Policy Gradient 的缩写，其中深度 （Deep） 代表 DQN；确定性（Deterministic）是指不再先生成各个动作的概率然后再选择概率最高的动作，而是直接输出一个确定性的动作；Policy Gradient 就不用解释了吧。因为在 Actor-Critic 中连续状态中前后状态具有相关性，所以会
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2024-08-01 17:00:14
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# 如何实现算法模型架构图
作为一名刚入行的开发者，你可能会感到实现“算法模型架构图”是一项艰巨的任务。实际上，掌握这个过程相对简单，只要你跟随步骤来实现。同时，理解每一步的目的可以帮助你更加深入地掌握整体流程。下面，我们将通过一系列的步骤学习如何实现一个算法模型架构图。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定算法模型的需求和规格 |
无模型深度强化学习(RL)算法已成功地应用于一系列具有挑战性的顺序决策和控制任务。然而，这些方法通常面临两大挑战:高样本复杂性和超参数的脆弱性。这两个挑战都限制了这种方法在现实世界领域的适用性。在本文中，我们描述了最近引入的基于最大熵RL框架的非策略行为-批评(SAC)算法。在此框架下，行动者的目标是同时最大化期望收益和熵;也就是说，在完成任务的同时尽可能随机行事。我们对SAC进行了扩展，纳入了一
程序 = 数据结构 + 算法一 数据结构知识点01 队列和栈，需要了解它们的特点。队列是先进先出，栈是后进先出。02 表表，包括很多种，有占用连续空间的数组、用指针链接的单向和双向链表，首尾相接的循环链表、以及散列表，也叫哈希表。03 图图，在特定领域使用的比较多，例如路由算法中会经常使用到，图分为有向图、无向图及带权图，这部分需要掌握图的深度遍历和广度遍历算法，了解最短路径算法。04 树的内容树
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2023-07-19 19:03:26
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算法与数据结构介绍算法和数据结构不受语言限制，每种编程语言都有关于自己的实现算法什么是算法算法是指解题方案的准确而完整的描述，算法是一系列解决问题的清晰指令，算法使用系统的方法来解决问题的机制。算法作用对于实际业务（包括底层框架设计，或者实际系统设计）中，针对某些功能实现，不能一直用笨方法来实现，需要一些高级的算法，来对系统功能进行优化，提高系统性能。例如：对一串数字进行排序，什么场景下适合用什么
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2023-11-30 11:12:14
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需要重点以下10种数据结构和10种算法：10 个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树10 个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法
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2023-07-20 10:22:44
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# 如何实现“DSP算法库架构”
## 1. 整体流程
首先，让我们一起看看实现“DSP算法库架构”的整体流程。可以使用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定需求分析 |
| 2 | 设计架构 |
| 3 | 实现算法库 |
| 4 | 测试验证 |
| 5 | 文档编写 |
| 6 | 发布和维护 |
## 2. 每一步具体操作
#
原创
2024-05-19 04:19:48
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算法思想二分查找贪心思想双指针排序快速选择堆排序桶排序搜索BFSDFSBacktracking分治动态规划分割整数矩阵路径斐波那契数列最长递增子序列最长公共子系列0-1 背包数组区间字符串编辑其它问题数学素数最大公约数进制转换阶乘字符串加法减法相遇问题多数投票问题其它数据结构相关栈和队列哈希表字符串数组与矩阵1-n 分布有序矩阵链表树递归层次遍历前中后序遍历BSTTrie图位运算参考资料算法思想二
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2024-05-19 21:49:45
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简介：有许多的关于数据计算的应用程序中都用到算法。甚至在我们开始运算数据之前，算法的重要性就浮在我们眼前了。比如，我们在查找照片上的人时，必须按从高到低的顺序。我们必须给业绩最好的员工最好的奖金，这就要求我们必须从高到低，或从大到小的顺序排列事物。比如，我们查询数据库时，排序时，要加上Order By语句。我们寻找手机上的某本书时，必须从已经排好序的队列中找。如果你想高效的用二分查找法
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2023-08-15 17:05:31
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目录XGBoost 算法XGBoost 损失函数XGBoost 损失函数的优化求解XGBoost 算法主流程切分点查找精确贪心算法切分点查找近似算法XGBoost 算法健壮性优化稀疏值处理正则化方法XGBoost 算法运行效率优化分块并行学习缓存优化Out-of-core ComputationXGBoost 与 GBDT 的区别XGBoost 库安装XGBoost 算法XGBoost 损失函数假
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2024-02-07 10:05:08
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AI越来越火热，人工智能已然成风！而人工智能最重要是各种算法，因此机器学习越来越受到追捧，算法越来越被重视。作为一个算法的研究者，写出一手高级算法当然是令人兴奋的一件事！但你是否有时会有这种感觉： 1. 写的算法很难通用于所有的数据类型！每来一个新类型的数据，又得改一下算法，或新加一个方法来支持这种类型。 2. 有时候多个算法需要灵活组合，甚至每个算法的顺序不一样都会产生不一样的效果；每一种组
# 视频算法软件架构解析
随着视频内容消费的增加，视频算法软件在处理、分析以及优化视频数据中扮演着重要的角色。本文将详细介绍视频算法软件的架构以及关键组件，并通过代码示例丰富大家的理解。
## 视频算法软件架构概述
视频算法软件通常由多个模块组成，每个模块负责特定的功能，如视频处理、特征提取、模型训练等。以下是一个典型的视频算法软件架构图。
```mermaid
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# AI算法应用架构探讨
人工智能（AI）在近年来得到了迅猛发展，其应用不断扩展，从物联网（IoT）到金融科技，各行各业都在利用AI提升运营效率与用户体验。为了理解AI算法的应用架构，我们可以将其分成几个主要模块：数据获取、数据处理、模型训练、模型评估和模型部署。本文将结合与这些模块相关的代码示例，深入探讨AI算法的应用架构图。
## 1. 架构模块概述
### 1.1 数据获取
数据获取
原创
2024-09-22 06:48:09
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1、集合框架是为表示和操作集合而规定的一种体系结构。2、任何集合框架都包括：对外的接口、接口的实现和集合运算的算法。（1）接口：即表示集合的抽象数据类型。接口提供了让我们对集合中所表示的内容进行单独操作的可能。 （2）实现：也就是集合框架中接口的具体实现。实际它们就是那些可复用的数据结构。 （3）算法：在一个实现了某个集合框架中的接口的对象身上完成某种有用的计算的方法，例如查找、排序等。这
文章目录电源管理多电源域电源管理模式电源域上电下电PMU管理小结时钟和频率管理总结 以Zynq MPSoC 产品为例，介绍soc低功耗电路设计技术的应用。主要从硬件电路设计角度分析，后续再分析软件如何进行管理。Zynq MPSoC 器件不仅提供 64 位处理器可扩展性，同时还将实时控制与软硬件引擎相结合，支持图形、视频、波形与数据包处理。置于包含通用实时处理器和可编程逻辑的平台上，三个不同变体
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2024-07-18 23:40:10
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