03 2020 档案
摘要：介绍 在之前我们介绍和使用了 BERT 预训练模型和 GPT 2 预训练模型，分别进行了文本分类和文本生成次。我们将介绍 XLNet 预训练模型，并使用其进行命名实体识别次。 知识点 XLNet 在 BERT 和 GPT 2 上的改进 XLNet 模型结构 使用 XLNet 进行命名实体识别次 谷歌
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摘要：介绍 在本次将学习另一个有着优秀表现的预训练模型：GPT 2 模型，以及使用它进行文本生成任务实践。 知识点 GPT 2 的核心思想 GPT 2 模型结构详解 GPT 2 进行文本生成 OpenAI 在论文 "Improving Language Understanding by Generativ
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摘要：利用字符重复出现的次数，编写一种方法，实现基本的字符串压缩功能。 比如，字符串aabcccccaaa会变为a2b1c5a3。若“压缩”后的字符串没有变短，则返回原先的字符串。你可以假设字符串中只包含大小写英文字母（a至z）。 提示： 字符串长度在[0, 50000]范围内。 链接：https://l
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摘要：给定一个包含了一些 0 和 1的非空二维数组 grid , 一个 岛屿 是由四个方向 (水平或垂直) 的 1 (代表土地) 构成的组合。你可以假设二维矩阵的四个边缘都被水包围着。 找到给定的二维数组中最大的岛屿面积。(如果没有岛屿，则返回面积为0。) 注意: 给定的矩阵grid 的长度和宽度都不超过
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摘要：给定一个无序的整数数组，找到其中最长上升子序列的长度。 说明: 可能会有多种最长上升子序列的组合，你只需要输出对应的长度即可。 你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。 进阶: 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log n) 吗? https://leetcode cn.com/problems
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摘要：给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。 你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。 https://leetcode cn.com/problems/majority element 摩尔投票法 先将第一个数字假设为过
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摘要：给你一个整数数组 A，只有可以将其划分为三个和相等的非空部分时才返回 true，否则返回 false。 形式上，如果可以找出索引 i+1 bool: s=sum(A) if s%3!=0: return False left=right=0 i,j=0,len(A) 1 avg=s/3 while
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摘要：给定一棵二叉树，你需要计算它的直径长度。一棵二叉树的直径长度是任意两个结点路径长度中的最大值。这条路径可能穿过根结点。 示例 : 给定二叉树 1 / \ 2 3 / \ 4 5 返回 3, 它的长度是路径 [4,2,1,3] 或者 [5,2,1,3]。 注意：两结点之间的路径长度是以它们之间边的数目
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摘要：给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 1。 说明: 你可以认为每种硬币的数量是无限的。 https://leetcode cn.com/problems/coin change 动
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摘要：给出一个区间的集合，请合并所有重叠的区间。 示例 1: 示例 2: https://leetcode cn.com/problems/merge intervals/ 简单合并 首先要做的就是给区间集排序，由于我们要排序的是个结构体，所以我们要定义自己的 comparator，才能用 sort 来排
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摘要：请定义一个队列并实现函数 max_value 得到队列里的最大值，要求函数max_value、push_back 和 pop_front 的时间复杂度都是O(1)。 若队列为空，pop_front 和 max_value 需要返回 1 示例 1： 输入: 示例 2： 限制： 1 queue; deq
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摘要：介绍 在该节中我们将对用户产生的真实评论数据进行情绪分析。 知识点 文本分词 Word2Vec 方法 决策树分类 本文所涉及到情绪分析，又称为文本情绪分析，这是自然语言处理和文本挖掘过程中涉及到的一块内容。简而言之，我们通过算法去判断一段文本、评论的情绪偏向，从而快速地了解表达这段文本的原作者的主观
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摘要：给定一个整数数组 ，找出一个序列中乘积最大的连续子序列（该序列至少包含一个数）。 示例 1: 示例 2: https://leetcode cn.com/problems/maximum product subarray/ 动态规划 其实这道题最直接的方法就是用 DP 来做，而且要用两个 dp 数组
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摘要：输入一个正整数 target ，输出所有和为 target 的连续正整数序列（至少含有两个数）。 序列内的数字由小到大排列，不同序列按照首个数字从小到大排列。 示例 1： 示例 2： 限制： 1 findContinuousSequence(int target) { int i = 1; // 滑
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摘要：上篇 "4_Random Forests and K Nearest Neighbours" 5 总结 5.1 关于这个项目 我们的目标是根据历史数据，利用时间和天气来预测建筑的能源需求。该模型将产生准确的能源需求预测，这将有助于智能电网技术的发展。如果哈佛大学能够预测所有校园建筑的能源需求，他们将
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摘要：给定一个二叉树， "原地" 将它展开为链表。 例如，给定二叉树 将其展开为： https://leetcode cn.com/problems/flatten binary tree to linked list/ 递归 先利用 DFS 的思路找到最左子节点，然后回到其父节点，把其父节点和右子节点断
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摘要：排排坐，分糖果。 我们买了一些糖果 ，打算把它们分给排好队的 个小朋友。 给第一个小朋友 1 颗糖果，第二个小朋友 2 颗，依此类推，直到给最后一个小朋友 颗糖果。 然后，我们再回到队伍的起点，给第一个小朋友 颗糖果，第二个小朋友 颗，依此类推，直到给最后一个小朋友 颗糖果。 重复上述过程（每次都比
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摘要：在上次打劫完一条街道之后和一圈房屋后，小偷又发现了一个新的可行窃的地区。这个地区只有一个入口，我们称之为“根”。 除了“根”之外，每栋房子有且只有一个“父“房子与之相连。一番侦察之后，聪明的小偷意识到“这个地方的所有房屋的排列类似于一棵二叉树”。 如果两个直接相连的房子在同一天晚上被打劫，房屋将自动
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摘要："994. 腐烂的橘子" 在给定的网格中，每个单元格可以有以下三个值之一： 值 代表空单元格； 值 代表新鲜橘子； 值 代表腐烂的橘子。 每分钟，任何与腐烂的橘子（在 4 个正方向上）相邻的新鲜橘子都会腐烂。 返回直到单元格中没有新鲜橘子为止所必须经过的最小分钟数。如果不可能，返回 。 示例 1：
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摘要：介绍 在该章节中我们将根据用户产生的数据对潜在的会员用户（可能产生购买会员的行为）进行预测。 知识点 朴素贝叶斯 人工神经网络 越来越多的用户开始购买的会员服务，享受更多的优质课程，以及最为完整的线上操作体验。但是，的一位注册用户是否购买会员的行为应该是建立在一定背景条件下。相信很少有用户刚刚完成注
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摘要：给定两个排序后的数组 A 和 B，其中 A 的末端有足够的缓冲空间容纳 B。 编写一个方法，将 B 合并入 A 并排序。 初始化 A 和 B 的元素数量分别为 m 和 n 。 示例: 逆向双指针 c++ java
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摘要：给定一个二叉树，判断其是否是一个有效的二叉搜索树。 假设一个二叉搜索树具有如下特征： 节点的左子树只包含 小于 当前节点的数。 节点的右子树只包含 大于 当前节点的数。 所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。 示例 1: 示例 2: 递归 利用其本身性质来做，初始化时带入系统最大值和最小值，在递
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摘要：给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。 数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。 判断你是否能够到达最后一个位置。 示例 1: 示例 2: 动态规划 这里可以用动态规划 Dynamic Programming 来解，维护一个一维数组 dp，其中 dp[i] 表示达到i位置时剩余
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摘要：反转从位置 m 到 n 的链表。请使用一趟扫描完成反转。 说明: 1 ≤ m ≤ n ≤ 链表长度。 示例: https://leetcode cn.com/problems/reverse linked list ii/ 迭代 1 2 3 4 5 NULL 1 3 2 4 5 NULL 1 4 3
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摘要：反转一个单链表。 示例: 进阶: 你可以迭代或递归地反转链表。你能否用两种方法解决这道题？ https://leetcode cn.com/problems/reverse linked list/ 迭代 思路是在原链表之前建立一个空的newHead，因为首节点会变，然后从head开始，将之后的一个
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摘要：使用队列实现栈的下列操作： push(x) 元素 x 入栈 pop() 移除栈顶元素 top() 获取栈顶元素 empty() 返回栈是否为空 注意: 你只能使用队列的基本操作 也就是 , , , 和 这些操作是合法的。 你所使用的语言也许不支持队列。 你可以使用 list 或者 deque（双端队
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摘要：75. 颜色分类 给定一个包含红色、白色和蓝色，一共 n 个元素的数组， "原地" 对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。 此题中，我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。 注意: 不能使用代码库中的排序函数来解决这道题。 示例: 进阶： 一个直观
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摘要：上篇 "3_Gaussian Process Regression" 4.1 随机森林 在这次笔记中，将训练一个随机森林回归模型来预测基于历史能源数据和几个天气变量的建筑能耗。我们将使用每日能源数据和天气数据来预测能源消耗。 在这次笔记本，我们将训练一个随机森林回归模型来预测基于历史能源数据和几个天
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浙公网安备 33010602011771号