11 2020 档案
摘要：Jenkins Pipeline（或简称为 "Pipeline"）是一套插件，将持续交付的实现和实施集成到 Jenkins 中。 持续交付 Pipeline 自动化的表达了这样一种流程：将基于版本控制管理的软件持续的交付到您的用户和消费者手中。 Jenkins Pipeline 提供了一套可扩展的工
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摘要：机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别输出的类别的众树而定，它有着许多的有点，能很好地处理多分类问题。 基本算法 原始训练集为N，应用bootstrap法有放回的随机抽取k个新的自助样本集，并由构建k棵决策树。每次未被抽到的样本组成了k个袋外数据； 设有M个变量，
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摘要：https://www.zhihu.com/question/20254932/answer/459073864 回答者：王小明链接：https://www.zhihu.com/question/20254932/answer/45583793 举个栗子。我说我射击特别厉害，平均能打到8环，那么如何
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_43827595/article/details/104672938 链表创建： #include <iostream> using namespace std; struct ListNode { int data; ListNode *next;
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摘要：一道关于疾病检验的概率的问题？ A女士怀疑自己得了某种肝炎，希望在医院做一次检测。医生告诉A女士，她所属的人群得此种肝炎的概率仅有千分之一。 但A女士不放心，还是坚持做了测试。然而很不幸，测试结果为阳性。现在已知测试仪器的正确率为95%，那么A女士确实得了肝炎而非误诊的概率为多少？ 这题的考点是贝叶
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摘要：拉格朗日乘子法与KKT条件： https://www.cnblogs.com/ooon/p/5721119.html 拉格朗日对偶： https://www.cnblogs.com/ooon/p/5723725.html 凸优化简介： https://www.cnblogs.com/ooon/p/5
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摘要：一、概述GloVe与word2vec GloVe与word2vec，两个模型都可以根据词汇的“共现co-occurrence”信息，将词汇编码成一个向量（所谓共现，即语料中词汇一块出现的频率）。 两者最直观的区别在于，word2vec是“predictive”的模型，而GloVe是“count-ba
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摘要：一、什么是循环神经网络： 循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN），RNN是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络DNN，卷积神经网络CNN，生成对抗网络GAN，等等。 RNN的特点，RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息，利用了RNN
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摘要：前言：如果死记硬背的话很难，可当推导一遍并且细细研究里面的缘由的话，问什么问题都可以由公式推导得到结论，要会推导； 一. 简单概括一下SVM： SVM 是一种二类分类模型。它的基本思想是在特征空间中寻找间隔最大的分离超平面使数据得到高效的二分类，具体来讲，有三种情况（不加核函数的话就是个线性模型，加
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摘要：一.优化器算法简述 首先来看一下梯度下降最常见的三种变形 BGD，SGD，MBGD，这三种形式的区别就是取决于我们用多少数据来计算目标函数的梯度，这样的话自然就涉及到一个 trade－off，即参数更新的准确率和运行时间。 1.Batch Gradient Descent （BGD） 梯度更新规则:
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摘要：简介XGboost可以引出GBDT，引出bagging和boosting，引出随机森林集成学习是指用某种策略将多个分类器预测的结果集成起来，作为最终的预测结果，有boost和bagging两种方法(boosting 各分类器之间有依赖关系，bagging各分类器之间没有依赖关系，可并行)，boost
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摘要：198. 打家劫舍你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 不触动警报装置的情况下 ，一夜之内能够偷窃到
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46881906 TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。2015年它由Google发布并宣布开源。 它的名字来源于本身的工作原理，Tensor（张量）意味着一个N维的数组，Flo
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摘要：分治和回溯本质上还是递归：找到问题的重复性 找到问题的重复性，分解问题，找到子问题，解决子问题，子问题结果再组合 最优重复性就是动态规划 一、分治：代码模板： 1）结束条件：到了最底层，到了叶子节点，没有子问题了 2）处理操作：处理当前问题，就是怎么把大问题分解成小问题 类似，求N的阶乘：N*FUN
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摘要：一、首先是二叉树： 1）定义 2）前、中、后序遍历 二、二叉搜索树： 中序遍历是有序的 本身的定义也是递归的： 1）查找：复杂度 log2n （n表示数的节点个数） 极端情况，退化成链表，查找效率和链表一样 2）插入节点、删除节点也要会 三、平衡二叉树：左右子树都是平衡二叉树 1）2-3树 2）AV
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摘要：面试常见智力题 称球问题 问题描述：一共12个一样的小球， 其中只有一个重量与其它不一样(未知轻重)，给你一个天平，找出那个不同重量的球？ 解答思路：将球编号1~12，分为1-4,5-8,9-12三堆，具体称重方式如下：第一次称重方式为左1-4－右5-8，若平衡，坏球在9-12,然后第二次称重方式为
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摘要：367. 有效的完全平方数给定一个正整数 num，编写一个函数，如果 num 是一个完全平方数，则返回 True，否则返回 False。 说明：不要使用任何内置的库函数，如 sqrt。 示例 1：输入：16输出：True 示例 2：输入：14输出：False 思路1：牛顿迭代法：最快的是用一个公式：
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摘要：一、问题描述 给出一个整型数组，以及一个区间范围[min，max]，写一个函数产生一个在此区间范围内的随机数，并且该随机数不在数组里，假设总能找到该随机数。 二、分析与解答 分成两步，即可解答。第一步，生成一个随机数x包含于[min，max]；第二步，判断此随机数是否在数组中，是的话重新生成一个随机
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摘要：牛客网的刷题系统大部分都是要自己控制输入输出的，有输入输出的编程就会出现各种格式问题，（说到底在输入输出上出现问题可能还是对语言基础掌握不牢）， 下面就是一些常见的输入输出问题（如果leetcode刷习惯了，估计会经常采坑） while(cin)说明 下面谈到的输入问题其实都建议用while(cin
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摘要：41 缺失的第一个正数给你一个未排序的整数数组，请你找出其中没有出现的最小的正整数。示例 1:输入: [1,2,0]输出: 3示例 2:输入: [3,4,-1,1]输出: 2示例 3:输入: [7,8,9,11,12]输出: 1 提示：你的算法的时间复杂度应为O(n)，并且只能使用常数级别的额外空间
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