06 2016 档案
摘要：1. Longest Substring Without Repeating Characters 思路：需要 hashmap 辅助保存各个字符的位置，且随时更新最新位置 若第 i 个位置的字符 c 出现过，则 dp[i] = min(map.get(c)-i,dp[i+1]+1) 若没出现则 dp
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摘要：本文将介绍常见的自然语言处理中的特征选择算法，在常见的 NLP 任务中，可以分为有监督与无监督任务，在有监督的任务中，比如文本分类中,常用的特征选择方法有基于阈值的统计方法与空间变换算法（比如 PCA，SVD），本文主要介绍无监督特征选择算法，因为基于阈值的统计方法具有计算复杂度低,速度快的优点,尤
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摘要：数据结构的一部分重要内容便是排序算法，对于排序之后的数组可以采用快速的 binary search 算法。排序算法多种多样，按类别有插入类、选择类、交换类，还有一些其他的比如归并等等，对于数据量太多内存无法盛放的情况，则有外部排序。度量各种算法的标准主要有，1）稳定性，2）最好/坏情况下的时间复杂度
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摘要：之前已经介绍过关于 Recurrent Neural Nnetwork 与 Long Short-Trem Memory 的网络结构与参数求解算法（ 递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN） ,LSTM网络（Long Short-Term Memory ）），本文将
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摘要：本来来自 ：http://blog.csdn.net/u010402786/article/details/51682917 一、书籍 Deep learning (2015) 作者：Bengio 下载地址：http://www.deeplearningbook.org/ 二、理论 1.在神经网络中
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摘要：本文基于前两篇 1. 多层感知机及其BP算法（Multi-Layer Perceptron） 与 2. 递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN） RNN 有一个致命的缺陷，传统的 MLP 也有这个缺陷，看这个缺陷之前，先祭出 RNN 的 反向传导公式与 MLP 的反
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摘要：在深度学习领域，传统的多层感知机（MLP）具有出色的表现，取得了许多成功，它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。甚至到了今天，MLP在解决分类任务上始终都比其他方法要略胜一筹。尽管如此，大多数专家还是会达成共识：MLP可以实现的功能仍然相当有限。究其原因，人类的大脑有着惊
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摘要：二叉树是面试必考题目，这里总结一些常见的2叉树的题目，树的定义如下： public class TreeNode { int val; TreeNode left; TreeNode right; TreeNode(int x) { val = x; } } 1 统计树的深度 非递归版本可以层次遍历
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摘要：学校的网比较特殊（本人比较菜），需要DHCP获得地址，那么有时候IP被占用了，应该如何应对呢？ 1）修改/etc/hosts 2) 修改spark-env.sh 里的 Master 地址 ，Master对应spark1 的地址 ，source使其 生效 3）hdfs启动若有问题，则删掉 tmp ，d
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摘要：Deep Learning 近年来在各个领域都取得了 state-of-the-art 的效果，对于原始未加工且单独不可解释的特征尤为有效，传统的方法依赖手工选取特征，而 Neural Network 可以进行学习，通过层次结构学习到更利于任务的特征。得益于近年来互联网充足的数据，计算机硬件的发展以
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摘要：1.输入接受一个数字 n ，求一个队列，该队列由数字[1...n]组成, 且满足不断将队头元素移到队尾，然后输出队头，如此循环，最后的输出是有序的。 思路：用有序的队列存放下标 [0...n-1] ，用下标进行移到队尾，出队的操作，出队的值对应的是 [1....n] ，这就构建了一个下标到数字的映射
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摘要：今天，也没出去，晚上宿舍没有人，自己思考了下人生，毕设还是大事，觉得现在有必要把LDA从前往后彻彻底底的读一遍了，因为现在的感觉就是什么都知道一点皮毛，但是理解的都不深，LDA好像（恩，相当不好）现在理解的不是很好，涉及的内容挺多，细分的话有： 1）参数估计 MLE MAP 2）Bayes Esti
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摘要：1、启用LaTeX数学公式支持的操作方法： 进入博客后台，在“选项”中选中“启用数学公式支持”。 启动之后，需要写公式时，插入个界定符： 大功告成，so easy ！ 妈妈再也不用担心我的学习！ 试验之后才发现，再也看不懂自己写的博客是啥了 :) !还是准备个 latext编辑器玩玩吧，写完在传上来
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摘要：语言模型简介（Language Model） 简单的说，语言模型 （Language Model） 是用来计算一个句子出现概率的模型，假设句子 ,其中 代表句子中的第 个词语，则语句 W 以该顺序出现的概率可以表示为： 其中 , $p(w_n|w_1^{n-1}) = p(w_n|w_1,w_2,.
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摘要：HTTP 报文分为请求报文与响应报文 HTTP 请求报文 请求报文分为 4部分，请求行，请求头部，空行，请求体部，如下图所示： 请求行分为 3 部分，为请求方法 URL 与协议版本，中间以空格隔开。 ① 是请求方法，分为 GET、POST、HEAD、PUT、DELETE、OPTIONS、TRACE、
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