02 2018 档案
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摘要：参考： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1568663805038898&wfr=spider&for=pc Generative Adversarial Network GAN基础和优点 这些惊艳的工作基本都是2016年8月甚至10月以后的，也就是 GAN 被提出
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摘要：todo
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摘要：今天突然想起来，要是面试问到XOR问题怎么办。 所以就查了一下资料，看到这篇文章，做一下记录： https://www.cnblogs.com/Belter/p/6711160.html 但实际上，神经网络的参数是要训练得到的。而且一般各层之间都是全连接。
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摘要：向着目标好好努力！用一万小时定律来完成梦想！
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摘要：题目描述 写一个函数，求两个整数之和，要求在函数体内不得使用+、-、*、/四则运算符号. 代码： class Solution { public: int Add(int num1, int num2) { num1 += num2; return num1; } }; 写一个函数，求两个整数之和，
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摘要：题目描述 牛客最近来了一个新员工Fish，每天早晨总是会拿着一本英文杂志，写些句子在本子上。同事Cat对Fish写的内容颇感兴趣，有一天他向Fish借来翻看，但却读不懂它的意思。例如，“student. a am I”。后来才意识到，这家伙原来把句子单词的顺序翻转了，正确的句子应该是“I am a
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摘要：https://www.nowcoder.com/practice/8b3b95850edb4115918ecebdf1b4d222?tpId=13&tqId=11192&tPage=2&rp=2&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/
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摘要：https://www.nowcoder.com/practice/70610bf967994b22bb1c26f9ae901fa2?tpId=13&tqId=11190&tPage=2&rp=2&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/
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摘要：https://www.nowcoder.com/practice/6ab1d9a29e88450685099d45c9e31e46?tpId=13&tqId=11189&tPage=2&rp=2&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/
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摘要：https://www.nowcoder.com/practice/1c82e8cf713b4bbeb2a5b31cf5b0417c?tpId=13&tqId=11187&tPage=2&rp=2&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/
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摘要：https://www.nowcoder.net/practice/435fb86331474282a3499955f0a41e8b?tpId=13&tqId=11191&tPage=2&rp=2&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/
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摘要：https://www.nowcoder.net/practice/a861533d45854474ac791d90e447bafd?tpId=13&tqId=11176&tPage=2&rp=2&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/
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摘要：https://www.nowcoder.net/practice/7fe2212963db4790b57431d9ed259701?tpId=13&tqId=11175&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/
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摘要：https://www.nowcoder.net/practice/564f4c26aa584921bc75623e48ca3011?tpId=13&tqId=11171&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/
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摘要：题目描述 输入两个单调递增的链表，输出两个链表合成后的链表，当然我们需要合成后的链表满足单调不减规则。 思路： 也在考虑能不能更优雅的代码写法，但是最后，还是两边都写一下，能增加代码清晰度。 代码： /* struct ListNode { int val; struct ListNode *nex
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摘要：https://www.nowcoder.net/practice/75e878df47f24fdc9dc3e400ec6058ca?tpId=13&tqId=11168&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/
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摘要：这道题目 https://www.nowcoder.net/practice/beb5aa231adc45b2a5dcc5b62c93f593?tpId=13&tqId=11166&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interv
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摘要：https://www.nowcoder.net/practice/72a5a919508a4251859fb2cfb987a0e6?tpId=13&tqId=11163&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/
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摘要：https://www.nowcoder.net/practice/529d3ae5a407492994ad2a246518148a?tpId=13&tqId=11167&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/
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摘要：另外还有： C(n, 0) + ... + C(n, n) = 2^n 其实从上面的二项式定理，也可以推导出来的。
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摘要：https://www.nowcoder.net/practice/22243d016f6b47f2a6928b4313c85387?tpId=13&tqId=11162&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/
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摘要：开始大意了，这道题目居然做错了： https://www.nowcoder.net/practice/54275ddae22f475981afa2244dd448c6?tpId=13&tqId=11158&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/c
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摘要：https://www.nowcoder.net/practice/c6c7742f5ba7442aada113136ddea0c3?tpId=13&tqId=11160&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/
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摘要：做了这道题目： https://www.nowcoder.net/practice/8c82a5b80378478f9484d87d1c5f12a4?tpId=13&tqId=11161&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-int
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摘要：https://www.nowcoder.net/practice/d0267f7f55b3412ba93bd35cfa8e8035?tpId=13&tqId=11156&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/
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摘要：就是这篇文章： http://www.cnblogs.com/AndyJee/p/4855470.html 《（数据挖掘-入门-5）基于内容的协同过滤与分类》 作者关于数据挖掘有一个系列。 本来题目里面，提到协同过滤，但是实际上，文章里面，主要讲的是内容方面的推荐，也挺有意思的。可以进行演化，做到项
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摘要：https://www.nowcoder.net/practice/4060ac7e3e404ad1a894ef3e17650423?tpId=13&tqId=11155&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/
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摘要：今天又做了一道题目，通过啦，欧耶！ https://www.nowcoder.net/practice/abc3fe2ce8e146608e868a70efebf62e?tpId=13&tqId=11154&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/
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摘要：顶级的综合会议 ICML NIPS ICML: International Conference on Machine Learning NIPS：Neural Information Processing Systems顶级的理论会议 COLT COLT: Conference on Learni
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摘要：之前那篇文章里提到，L1其实是加上服从拉普拉斯分布的先验，L2是加上服从高斯分布的先验： http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/7977732.html 那么记住拉普拉斯的公式和高斯的公式： 拉普拉斯（Laplace） 高斯（Gaussian）分布
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摘要：今天听到沉没成本这个术语，觉得有点意思： 人们在决定是否去做一件事情的时候，不仅是看这件事对自己有没有好处，而且也看过去是不是已经在这件事情上有过投入。我们把这些已经发生不可收回的支出，如时间、金钱、精力等称为“沉没成本”（Sunk Cost）。在经济学和商业决策制定过程中会用到“沉没成本”的概念，
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摘要：Python 字典 setdefault() 方法和get()方法类似, 如果键不已经存在于字典中，将会添加键并将值设为默认值。
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