02 2021 档案
摘要：transformer综述：https://arxiv.org/pdf/2009.06732.pdf transformer:Attention Is All You Need 基本构成：编码器+解码器 基本组件： 输入层：词嵌入+位置编码 隐含层：多头注意力机制、残差连接、前馈神经网络、层归一化
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摘要：bert的一些应用：https://github.com/Jiakui/awesome-bert 一些有关bert的论文：https://github.com/tomohideshibata/BERT-related-papers ALBERT: A Lite BERT for Self-super
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摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/jprIK1MWAt6bzvg7WZGPwg https://www.52nlp.cn/ https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html https://www.yuque.com/books/shar
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摘要：数据集地址 分类：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris 部分数据： 基于sklearn接口的分类 from pprint import pprint from sklearn.metrics import accuracy_score from sk
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摘要：数据集地址 分类：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris 部分数据： 基于sklearn接口的分类 from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from sklearn.metrics
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摘要：数据集地址 分类：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris 部分数据： 回归：利用sklearn函数直接生成 基于原生LightGBM的分类 首先得安装相关的库：pip install lightgbm from sklearn.metrics impo
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摘要：一些镜像源地址 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ 清华大学 http
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摘要：adaboost：https://mp.weixin.qq.com/s/PZ-1fkNvdJmv_8zLbvoW1g GBDT：https://mp.weixin.qq.com/s/hY5cEug3xEpkkPE1X0Ykvg XGBoost：https://mp.weixin.qq.com/s/Y
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摘要：合并两个排序数组 def mergeList(A, B): s1 = len(A) s2 = len(B) i,j = 0,0 res = [] while i < s1 and j < s2: if A[i] <= B[j]: res.append(A[i]) i += 1 else: res.a
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摘要：归并排序 def merge(le, ri): res = [] i = j = 0 while i < len(le) and j < len(ri): if le[i] < ri[j]: res.append(le[i]) i += 1 else: res.append(ri[j]) j +=
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摘要：借鉴快速排序的思想 快速排序代码 def quicksort(nums): l = 0 r = len(nums)-1 _quicksort(nums, l, r) def _quicksort(nums, left, right): l = left r = right if l < r: tmp
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摘要：前缀和主要适用的场景是原始数组不会被修改的情况下，频繁查询某个区间的累加和。 差分数组的主要适用场景是频繁对原始数组的某个区间的元素进行增减。 class Difference: def __init__(self, nums): self.nums = nums self.diff = self.
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摘要：求连续子数组的和 def subarraySum(nums): preSum = [0 for _ in range(len(nums)+1)] for i in range(len(nums)): preSum[i+1] = preSum[i] + nums[i] return preSum nu
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摘要：数组去重 def removeDuplicates(nums): n = len(nums) if n == 0: return 0 slow,fast = 0,1 while fast < n: if nums[fast] != nums[slow]: slow += 1 nums[slow] =
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摘要：模板 left,right = 0,0 while right < len(s): windows.append(s[right]) right += 1 while (windows needs shrink): window.pop(0) left += 1 leetcode 76 最小覆盖子串
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摘要：二分查找模板 def binarySearch(nums, target): left = 0 right = len(nums) - 1 while left <= right: mid = (right + left) // 2 if nums[mid] == target: return Tr
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摘要：一般来说，BFS使用的数据结构是队列。 BFS模板 from collections import deque def BFS(start, target): q = deque() # 核心数据结构 visited = set() # 避免走回头路 q.append(start) # 将起点加入到
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摘要：回溯算法框架： result = [] def backtrack(路径, 选择列表): if 满足结束条件: result.add(路径) return for 选择 in 选择列表: 做选择 backtrack(路径, 选择列表) 撤销选择 多叉树的遍历框架 def traverse(TreeN
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摘要：栈实现队列 class Queue: def __init__(self): self.s1 = [] self.s2 = [] def peek(self): if not self.s2: while self.s1: self.s2.append(self.s1.pop()) return s
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摘要：我们要明确以下几点： 1、二叉堆是一棵完全二叉树； 2、可以构造大顶堆和小顶堆； 3、二叉堆构建优先级队列，以大顶堆为例，每次出队列的值都是当前队列中的最大值； class MaxPQ: def __init__(self): self.n = 0 # 当前优先级队列中的元素，优先级队列：插入或删除
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摘要：239 滑动窗口的最大值 class Solution: def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]: from collections import deque queue = deque() res = []
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