【每日一题】1161.最大层内元素和

篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了卷积的特征提取与参数计算相关的知识，希望对你有一定的参考价值。Dense和Conv2D根本区别在于，Den ... [详细]

本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了logistic回归（线性和非线性）相关的知识，包括线性logistic回归的代码和数据集的分布情况。希望对你有一定的参考价值。 ... [详细]

本文介绍了阿里Treebased Deep Match(TDM)的学习笔记，同时回顾了工业界技术发展的几代演进。从基于统计的启发式规则方法到基于内积模型的向量检索方法，再到引入复杂深度学习模型的下一代匹配技术。文章详细解释了基于统计的启发式规则方法和基于内积模型的向量检索方法的原理和应用，并介绍了TDM的背景和优势。最后，文章提到了向量距离和基于向量聚类的索引结构对于加速匹配效率的作用。本文对于理解TDM的学习过程和了解匹配技术的发展具有重要意义。 ... [详细]

生成式对抗网络模型综述摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络 ... [详细]

本文介绍了解决HDU 2372 El Dorado问题的一种动态规划方法，通过循环k的方式求解最长上升子序列的长度。具体实现过程包括初始化dp数组、读取数列、计算最长上升子序列长度等步骤。 ... [详细]

本文是对2017年IB物理试卷paper 2中一道涉及比潜热、理想气体和功率的大题进行解析。题目涉及液氧蒸发成氧气的过程，讲解了液氧和氧气分子的结构以及蒸发后分子之间的作用力变化。同时，文章也给出了解题技巧，建议根据得分点的数量来合理分配答题时间。最后，文章提供了答案解析，标注了每个得分点的位置。 ... [详细]

本文介绍了C++中省略号类型和参数个数不确定函数参数的使用方法，并提供了一个范例。通过宏定义的方式，可以方便地处理不定参数的情况。文章中给出了具体的代码实现，并对代码进行了解释和说明。这对于需要处理不定参数的情况的程序员来说，是一个很有用的参考资料。 ... [详细]

本文介绍了解决二叉树层序创建问题的方法。通过使用队列结构体和二叉树结构体，实现了入队和出队操作，并提供了判断队列是否为空的函数。详细介绍了解决该问题的步骤和流程。 ... [详细]

本文详细介绍了Spring的JdbcTemplate的使用方法，包括执行存储过程、存储函数的call()方法，执行任何SQL语句的execute()方法，单个更新和批量更新的update()和batchUpdate()方法，以及单查和列表查询的query()和queryForXXX()方法。提供了经过测试的API供使用。 ... [详细]

本文介绍了使用java代码实现大整数乘法的过程，同时也涉及到大整数加法和大整数减法的计算方法。通过分治算法来提高计算效率，并对算法的时间复杂度进行了研究。详细代码实现请参考文章链接。 ... [详细]

本文是对3.223.28周学习总结中的贪心作业进行总结，作者在解题过程中参考了他人的代码，但前提是要先理解题目并有解题思路。作者分享了自己在贪心作业中的收获，同时提到了一道让他困惑的题目，即input details部分引发的疑惑。 ... [详细]

本文讨论了Kotlin中扩展函数的一些惯用用法以及其合理性。作者认为在某些情况下，定义扩展函数没有意义，但官方的编码约定支持这种方式。文章还介绍了在类之外定义扩展函数的具体用法，并讨论了避免使用扩展函数的边缘情况。作者提出了对于扩展函数的合理性的质疑，并给出了自己的反驳。最后，文章强调了在编写Kotlin代码时可以自由地使用扩展函数的重要性。 ... [详细]

本文讨论了如何使用IF函数从基于有限输入列表的有限输出列表中获取输出，并提出了是否有更快/更有效的执行代码的方法。作者希望了解是否有办法缩短代码，并从自我开发的角度来看是否有更好的方法。提供的代码可以按原样工作，但作者想知道是否有更好的方法来执行这样的任务。 ... [详细]

本文主要介绍了Go语言实现堆排序的详细教程，包括大根堆的定义和完全二叉树的概念。通过图解和算法描述，详细介绍了堆排序的实现过程。堆排序是一种效率很高的排序算法，时间复杂度为O(nlgn)。阅读本文大约需要15分钟。 ... [详细]

本文介绍了在浏览器中进行异常检测的算法，包括统计学方法和机器学习方法，并探讨了异常检测在深度学习中的应用。异常检测在金融领域的信用卡欺诈、企业安全领域的非法入侵、IT运维中的设备维护时间点预测等方面具有广泛的应用。通过使用TensorFlow.js进行异常检测，可以实现对单变量和多变量异常的检测。统计学方法通过估计数据的分布概率来计算数据点的异常概率，而机器学习方法则通过训练数据来建立异常检测模型。 ... [详细]