圣托里尼的日落啊~的博客

AI, Machine Learning和Deep Learning的区别Deep learning的限制Deep learning usually requires large amounts of training data.Deep learning通常需要更大量的训练数据Success of deep learning are purely empirical...

水仙花数链接看一下背包正则表达式^ ：匹配字符串的开头$ ：匹配字符串的末尾python正则死锁死锁：一组等待态的进程每个占用部分资源并申请其他进程拥有的资源。(因竞争资源而相互无限等待)死锁产生的原因：资源不足和不适当的进程推进顺序死锁产生的必要条件：修改一栈的pop(),push()，使得该栈的查找时间复杂度为o(1)参考答案...

什么是行列式？ 参考行列式是一个函数，它可以将方阵（注意只有方阵才有行列式）映射到一个实值，他等于矩阵特征值的乘积，也就是说，他的大小可以衡量矩阵变换后空间扩大或者缩小的情况。比如：如果行列式为0那么说明空间至少沿着某一维完全收缩了，使其失去了所有体积，行列式为1则说明矩阵变换没有改变空间体积。矩阵转置 矩阵的逆以对角线为轴的镜像，手面朝向自己表示原矩阵，先翻过手背，再逆时针旋...

转载：https://blog.youkuaiyun.com/qian2213762498/article/details/80480888什么是大数定律（LAMDA）先通俗讲再举例大数定律通俗一点来讲，就是样本数量很大的时候，样本均值和数学期望充分接近，也就是说当我们大量重复某一相同的实验的时候，其最后的实验结果可能会稳定在某一数值附近。就像抛硬币一样，当我们不断地抛，抛个上千次，甚至上万次，我们...

什么是行列式行列式是一个函数，它可以将方阵（注意只有方阵才有行列式）映射到一个实值，他等于矩阵特征值的乘积，也就是说，他的大小可以衡量矩阵变换后空间扩大或者缩小的情况。比如：如果行列式为0那么说明空间至少沿着某一维完全收缩了，使其失去了所有体积，行列式为1则说明矩阵变换没有改变空间体积巴拉巴拉矩阵的乘法不满足交换律、消去率，满足结合律和分配律。...

回归和分类的区别 参考回归通常用来预测一个连续的输出，比如给定房间的面积，求房间的价格；预测明天的温度。一个比较常见的回归算法是线性回归(LR)。分类常用来预测一个离散值，比如贴标签。比如预测明天的天气是阴天，晴天还是雨天；判断一幅图上的动物是猫还是狗。最常见的分类方法是逻辑回归，或者叫逻辑分类。什么是线性回归什么是逻辑回归...

请用英语说一下面向对象和面向过程的区别(南大) 参考“面向过程”是一种是事件为中心的编程思想。就是分析出解决问题所需的步骤，然后用函数把这写步骤实现，并按顺序调用。”面向对象“是以**“对象”为中心的编程思想。简单的举个例子(面试中注意举例)：汽车发动、汽车到站。汽车启动是一个事件，汽车到站是另一个事件，面向过程编程的过程中我们关心的是事件，而不是汽车本身。针对上述两个事件，形成两个函...

找出数组中出现次数超过一半的数 参考1 参考二#include <iostream>using namespace std;int search(int a[], int n){ int save = 0; //令save表示要保存下来的数 int count = 0; //用来计数 for (int i = 0; i < n; i++) { if (c...

快速排序思想：分割：取序列的一个元素作为轴元素，利用这个轴元素，把序列分为三段：使得所有小于等于轴的元素放在轴元素的左边，大于轴元素的放到轴元素的右边。此时，轴元素已经被放到了正确的位置。分治：对左段和右段中的元素递归调用1)中例程，分别多左段和右段中的元素进行排序。合并：对于快速排序来说，每个元素都已经被放到正确位置，因此，合并过程不需要执行其他操作，整个序列已排好序。策略一首...

文章目录高等数学凹凸函数连续和可导的关系（大家最好考虑一下多元函数的情况）一致连续性极值导数的定义微分的定义反函数存在的条件微分中值定理罗尔中值定理拉格朗日中值定理柯西中值定理泰勒级数无穷小量极限线代矩阵的初等变换矩阵的恒等变换奇异矩阵矩阵的秩特征值和特征向量(定义和用途)正交矩阵等价矩阵(相似与合同)相似矩阵等价矩阵合同矩阵线性相关(定义和用途)格拉姆-施密特正交化概率简单随机事件条件概率概率乘...