08 2020 档案
摘要：回溯算法(超时 72/75)： 1. 跳出条件： if position == n : self.res =True / if position > n : return 2. 递归条件: 遍历 position 所有可以跳跃的位置 3. 更新条件，这里不再是更新 resList，是更新res， 需
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摘要：回溯算法重点： 1. 跳出条件，nums中元素用完 2. 递归的岔路： 加入元素/不加入元素 helper(curList+[nums[i]], nums[1:]) / helper(curList, nums[1:] ) 3.如果是求排列问题，则不能sort，因为lists中元素一样，只是排列不一
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摘要：回溯算法动笔之前需要思考清楚的点： 1. 跳出条件，len(curList) == len(nums) 2. 递归时选择新加入哪些元素 for i in range(len(curNums)): 3. 递归更新条件 helper( curList+[curNums[i]], curNums[:i]+
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摘要：本题与第39题唯一差别就是，元素只能用一次，所以递归时候需要加入可用元素列表 candidate helper的重点: 1.跳出条件 sum == target 或 sum > target 2. 递归的选择 candidate 每次都往现有列表中往下延申 candidate个List
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摘要：重点: 1. 回溯算法要确定跳出条件，什么时候将List加入Res 2. 一般的条件有，元素用完，sum大于target 等 3. 去重方法： list.sort() if list not in res: res.append(list)
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摘要：https://www.bilibili.com/video/BV1kE411G7qo?p=8 1. TOPIC Model 1)探究Rock是 石头 还是 music type SVD（线性变换） 将6维文本压缩到2维； 语义模型 一般都用 LDA模型或Topic model，不用 P-LSA 2
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摘要：思路：空间换时间 难点： 1. 用27个列表当作27个行列boxes 2. box的取法 boxNum = (row//3)*3 + col//3
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摘要：1. 交换两数 2. 颠倒部分数组 倒序遍历两次，第一次找升序 nums[i] < nums[i+1]； 第二次找大于nums[ i ] 的第一个数 颠倒 nums[i+1:]
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摘要：与 螺旋数组 中的三题一样，都是属于改变方向遍历数组.
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摘要：https://www.bilibili.com/video/BV1kE411G7qo?p=7&t=64 Lesson 7: Topic Model 小文本可以用 graphic model 1. 图模型 2. 1） NB： 每个xi之间都是相互独立，但是都与给定条件c有关 2）右图中 正方形框代表
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摘要：https://www.bilibili.com/video/BV1kE411G7qo?p=6 1. 词性标签 Wind v/n protest v/n 1）人为将词性（及物动词，不及物动词，名词复数，连词，标点）标注好后，进行语料库训练 同词有不同的词性，意义 例如 file ： 文件夹；搓子 2
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摘要：https://www.zhihu.com/question/44832436/answer/266068967
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摘要：https://www.bilibili.com/video/BV1kE411G7qo?p=5 1. Word Representation: one-hot vector : 1）稀疏 2) 每一个词向量之间都是垂直，没法算相似度 2. Semantic Similarity 语义 similar
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摘要：1. 马尔可夫 Markov chain / hidden Markov model Markov Property: 现在的状态只与前一时刻有关 2. Tri-Gram Model 1) 上一讲的 Bag-of-Words 属于 Uni-Gram ： 代表每一个词之间没有关联关系 2）Bi-Gra
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摘要：1. Evolution of Language: 1) 不规则过去式随着使用频率的降低在消亡 2）四字成语，新的语言（吃鸡）等对NLP有巨大挑战 2. Calude Shannon： 1）企业发明 通信原理 3. 熵： 信息量增大的函数 1）. H(x) >= 0 一件事件x的信息量是大于等于0的
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摘要：https://www.bilibili.com/video/BV1qb41117X3?p=2 例一：返回一个数组里局部最小值： def helper(nums): l,r = 0,len(nums) while l<r: mid = l + (l+r)//2 # 两个子数组 【 l , mid 】
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摘要：题目理解： 找出 1 - len(nums) 中缺失的第一个数，所以需要排序； 要求时间O（n）空间O(1) 思路： 1. 遍历一遍，对于数值在 1- len(nums)中的数值，并且那个位置还没有对应元素， if 1 <= nums【i】<= len(nums) and nums[i] != i-
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摘要：注意： 1. python中二分法取中点方法： mid = l + ( r - l ) // 2 2. 递归的时候，一定要包括中点 a) 旋转点在左边，则递归 (l,mid) b) 旋转点在右边，则递归（mid+1,r） 3. 递归的过程中，一定要设置返回值 res = helper(l,r) 不能
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摘要：Logistic Regression: 1.由线性回归，加上sigmoid得来 2. 线性回归得到的是一个值，Logistic Regression得到的是一个概率 3. sigmoid函数减少了极端值的影响 4. 如果样本不是线性回归可处理的，那么logistic regression效果就比较
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摘要：https://www.runoob.com/w3cnote/quick-sort.html 1. 双指针，left, right ， while left < right: 一直重复 2. 2. 每次递归，取l s[ left ] 为temp a) 从right往回遍历，找到第一个比temp小的数
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摘要：1. 离散化 a) 无序变量离散化—— OneHotEncoder b）有序变量离散化 等宽划分：按照相同宽度将数据分成几等份。缺点是受到异常值的影响比较大。 pandas.cut方法可以进行等宽划分。 等频划分：将数据分成几等份，每等份数据里面的个数是一样的。pandas.qcut方法可以进行等频
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摘要：https://www.jianshu.com/p/569efedf6985 L1/L2/特征选择 看它就够了 https://www.cnblogs.com/nolonely/p/6435083.html https://www.zhihu.com/question/26485586 还有就是 L
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摘要：sliding window中几个注意点 1. right+=1的地方，有两个位置 a) 一个是放在left内层循环上 b) 一个是放在外层循环最后，这样相当于用的for循环 2. 更新条件，像最长子串这种result，一般是在内层循环结束之后 a) 这是因为判断条件一般都是 res > condi
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摘要：3.1跳过 3.2跳过 3.3语言与智能：信息熵 1)Claude Shannon: 更多研究从高校转移到企业 2) information Entropy： 3）熵 a) 熵是一个 信息增量函数 H（x） >=0 b) 发生概率越低的事件，信息量越大; H（x）与P（x）成反比 c) H(x1，x
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摘要：思路： 1. 本题是sliding window模板解法，与3.无重复的最长子串一样 2. a) 执行外层循环，右指针++，直到满足条件 b) 满足条件后更新min_len c) 满足条件后启动内层循环，左指针++，直到不满足条件 3. 使用了 defaultdict
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摘要：注意： 1. max_len = max( max_len, right-left) 这里是right-left 而不是right-left+1，因为进入第一层循环后right+=1了 2. 做最大值判断的地方，放在二重循环判断完后。 3. 本题解法是sliding window的模板，可背下来 4
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摘要：1.3 NLP六个重要术语 Syntax: 词性分类 Morphology: 时态（现在时，过去时，第三人称） Semantics：词意 1.4 语言学的发展史1 罗素悖论： 自己索引自己时，发生的悖论 例： 存在两种书，A种书索引自己，B种书不索引自己 现要写一本大全C汇总A,B，索引自己和不索引
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摘要：1. 两数之和，三数之和，四数之和，核心思想都是通过排序与双指针，将内层的两层循环变成一层，从而降低时间复杂度 2. 注意： a) 防止重复解，对循环指针： if k>0 and nums[k-1] == nums[k]: continue 对双指针： while i<j and nums[i-1]
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摘要：思路： 1. 第一个指针 k 遍历 a) 给数组先sort排序 2. 其他两个指针 参考167 两数之和，左指针k+1，右指针len(nums)-1 a) 判断条件 while i<j: b) 指针变动后，对 i, j 进行去重 while i<j and nums[i-1] == nums[i]:
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摘要：思路： 1.本题的两个指针是放在两端，小了则左指针++，大了右指针-- 2.而209题两个指针都放在开头，并且两层循环， 内层循环 leftPoint +=1 直到左指针不走了，才走外层循环 rightPoint+=1。不断更新全局变量。
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摘要：典型双指针一遍遍历 https://leetcode-cn.com/problems/minimum-size-subarray-sum/ 需要注意的是，两个指针怎么移动。 右指针： 当前和<s 就移动 左指针：二重循环，直到将sum>=s -> sum<s，才停止
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