算法分析與設計復習 算法分析與設計復習 2016年初，研一上學期期末考試前，復習並總結算法分析與設計科目的內容。復習過程參照《算法導論》中文第2版，同時參照PPT，章節划分根據PPT內容 概要： 第一章 概述 第二章 插入排序&分治策略 第三章 復雜度分析 第四章 堆 ...

問題1 用來測試的，就不說了 問題2：中位數附近2k+1個數 給出一串整型數 a1,a2,...,an 以及一個較小的常數 k，找出這串數的中位數 m 和最接近 m 的小於等於 m 的 k 個數 ...

《ARM Architecture Reference Manual ARMv8-A》里面有Memory層級框架圖，從中可以看出L1、L2、DRAM、Disk、MMU之間的關系，以及他們在整個存儲系統中扮演的角色。 涉及到的相關文檔有： 《ARM Architecture ...

算法設計與分析之入門篇 跟着視頻學習，感覺這里面的主要算法很重要！ 對很多經典的問題理解不夠。 復雜度分析 低階函數 同階函數 高階函數 master定理求解階數/迭代法求解具體的 遞歸方程 整數划分問題 ...

參考資料 https://blog.csdn.net/zklth/article/details/6280046 https://blog.csdn.net/wofreeo/article/details/90518609 getconf -a | grep CACHE ls -l /sys ...

算法設計與分析課程的時間空間復雜度： 總結 算法 時間復雜度 空間復雜度 說明 Hanoi $ O(2^n) $ $ O(n) $ 遞歸使用 會場安排問題 ...

L2正則化、L1正則化與稀疏性 [抄書] 《百面機器學習：算法工程師帶你去面試》 為什么希望模型參數具有稀疏性呢？稀疏性，說白了就是模型的很多參數是0。這相當於對模型進行了一次特征選擇，只留下一些比較重要的特征，提高模型的泛化能力，降低過擬合的可能。在實際應用中，機器學習模型的輸入 ...

理解模型正則化：L1正則、L2正則（理論+代碼） 0 前言 我們已經知道了模型誤差 = 偏差 + 方差 + 不可避免的誤差，且在機器學習領域中最重要就是解決過擬合的問題，也就是降低模型的方差。在上一篇文章《ML/DL重要基礎概念：偏差和方差》已經列出了如下方 ...