11 2024 档案
摘要:
0 引言 问题:从无序数组中选择第k小的元素。 1 随机选择法 1.1 算法步骤: 选择基准元素:随机选择一个元素作为基准。 分区:对数组进行分区,使得基准元素左边的所有元素都小于它,右边的所有元素都大于它。分区过程完成后,我们得到了基准元素在数组中的位置pivotIndex。 递归选择: 如果pi
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![线性时间选择[C++,附代码]](https://img2024.cnblogs.com/blog/3436794/202411/3436794-20241127160013925-1138961800.png)
摘要:
0 前言 当我们遇到需要处理非常大的整数的情况时,标准的数据类型如int或long long int可能无法满足需求,因为这些类型的数值范围有限。在这种情况下,我们需要一种方法来处理超出常规数据类型范围的大整数。本文将介绍如何使用C++实现大整数相加。 1 大整数相加的基本原理 从最低位开始逐位相加
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![大整数相加[C++]](https://img2024.cnblogs.com/blog/3436794/202411/3436794-20241109091107839-781753646.png)
摘要:
1. 问题重现 笔者在训练Vgg16网络时出现不收敛问题,具体描述为训练集准确率和测试集准确率一直稳定于某一值,如下图所示。 2. 可能的原因 2.1 数据问题 噪声数据。不平衡的数据集、含有噪声或异常值的数据可能导致模型难以学习,尝试更换数据集,出现这种问题比较难办。 数据预处理。确保数据质量,包
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