一、分词的概念分词：就是把我们要查询的数据拆分成一个个关键字，我们在搜索时，ElasticSearch会把数据进行分词，然后做匹配。默认的中文分词器会把每一个中文拆分，比如“迪丽热巴”，会拆分成“迪”，“丽”，“热”，“巴”，显然，这并不符合我们的要求，所以ik分词器（中文分词器）能解决这个问题。二、IK分词器的分词算法ik分词器存在两种分词算法：ik_smart：称为智能分词，网上还有别的称呼：最少切分，最粗粒度划分ik_max_word：称为最细粒度划分三、分词算法测试1、ik_smart最少切分策略GET_analyze{"analyzer":"ik_smart","text":"中华人
文章目录一、题目1、原题链接2、题目描述二、解题报告1、思路分析2、时间复杂度3、代码详解三、知识风暴区间DPUnique函数一、题目1、原题链接3996.涂色2、题目描述有n个砖块排成一排，从左到右编号为1∼n。其中，第i个砖块的初始颜色为ci。我们规定，如果编号范围[i,j]内的所有砖块的颜色都相同，且当第i−1和第j+1个砖块存在时，这两个砖块的颜色和区间[i,j]的颜色均不同,则砖块i和j属于同一个连通块。例如，[3,3,3]有1个连通块，[5,2,4,4]有3个连通块。现在，要对砖块进行涂色操作。开始所有操作之前，你需要任选一个砖块作为起始砖块。每次操作：任选一种颜色。将最开始选定的
🏆作者提出了一个单目相机的视频序列进行深度估计与运动估计，作者的方法是完全无监督的，端到端的学习，作者使用了单视角深度网络和多姿态网络，提出了一个图像（predict）与真实的下一帧（goundturth）计算loss，作为无监督的依据，实现无监督学习。使用KITTI数据集证明了他们的有效性：1.合成的深度图与监督学习的方法是可比的；2.在可比较的输入设置下，姿势估计与已建立的SLAM系统相比性能优越文章目录原理分析实施细节限制条件会议/期刊：CVPR2017论文题目：《UnsupervisedLearningofDepthandEgo-MotionfromVideo》论文链接：Unsuper
文章目录乘法逆元及四大相关求法详解（含证明）开胃菜1.定义及理解1.1乘法逆元的定义1.1.1极简定义1.1.2详细定义1.1.3理解及其相关证明2.逆元的四大求解法2.1费马小定理求逆元2.1.1何为费马小定理2.1.2证明费马小定理2.1.3代码板子2.2扩展欧几里得求逆元2.2.1何为欧几里得算法2.2.2证明欧几里得算法2.2.3扩展欧几里得算法2.2.4推导扩展欧几里得算法2.2.5代码板子2.3线性递推求逆元2.3.1何为线性递推2.3.2推导线性递推2.3.3代码板子2.4欧拉定理求逆元2.4.1何为欧拉定理2.4.2证明欧拉定理2.4.3推导欧拉函数2.4.4代码板子3.阶乘逆
文章目录前言一优化器二超参数参考前言一优化器机器学习的五个步骤：数据->模型->损失->优化器->迭代训练。我们通过前向传播的过程，得到了模型输出与真实标签的差异，我们称之为损失，有了损失，我们会进入反向传播过程得到参数的梯度，那么接下来就是优化器干活了，优化器要根据我们的这个梯度去更新参数，使得损失不断的降低。那么优化器是怎么做到的呢？该博主从三部分进行展开，首先是优化器的概念，然后是优化器的属性和方法，最后是常用的优化器。深度学习优化算法经历了SGD->SGDM->NAG->AdaGrad->AdaDelta->Adam->Nadam这样的发展历程。该博主详细告诉你这些算法是如何一步一步演
前言遇到了用动态规划来求解最长公共子序列问题，算法这块儿比较薄弱，便想着在网上找现成的思路和代码，也算拾人牙慧，但有一点没想到，都已经22年了，关于LCS问题网上给出的答案如此一言难尽……，只有零散几篇对于新手来说比较友好，但也仅仅这样，好在自己花了点时间，勉强领悟了一番，写以成文，以便来时温故。动态规划基本思想及要点这块儿是看吴师兄学算法(公众号)文章摘录的基本思想动态规划算法与分治法类似，其基本思想就是将待求解问题分解成若干子问题，先求解子问题，然后从这些问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是，适合动态规划求解的问题，经分解得到的子问题往往不是相互独立的。在用分治法求解时，有些子问题被重
链桨PaddleDTX包含区块链、去中心化存储、隐私计算三大重要模块，为理解其运行原理，需先了解一些基本概念。一、区块链相关概念区块链：区块链可以理解为一种新型的分布式数据库，全网通过特定共识机制（如pow、pos、vrf等）对账本和交易等状态达成一致，区块链利用哈希等密码学机制，保证链上数据的不可篡改。所有区块链全节点都保存区块链完整数据信息，即便有一方篡改数据，也不会被其他节点承认。PaddleDTX支持XuperChain和Fabric作为底层区块链架构。智能合约：智能合约是运行在区块链上，旨在以信息化方式传播、验证或执行合同的计算机协议。PaddleDTX中节点的去中心化治理、数据的副
本文已收录于专栏?《Java入门一百例》?学习指引序、专栏前言一、二进制拆位思想二、【例题1】1、题目描述2、解题思路3、模板代码4、代码解析三、【例题2】1、题目描述2、解题思路3、模板代码4、代码解析四、【例题3】1、题目描述2.解题思路3、模板代码4、代码解析三、推荐专栏五、课后习题
已收录此专栏。我们先来举个例子来了解一下BFS的原理：以老鼠走迷宫为例，迷宫内的路错综复杂，老鼠从入口进去后，怎么才能找到出口？BFS：一群老鼠走迷宫。假设老鼠无限多，这群老鼠进去后，在每个路口，都派出部分老鼠探索所有没走过的路。走某条路的老鼠，如果碰壁无法前行，就停下；如果到达的路口已经有别的老鼠探索过了，也停下。很显然，在遇到出口前，所有的道路都会走到，而且不会重复。这个思路就是BFS。在具体编程时，一般用队列这种数据结构来实现BFS，即“BFS=队列”；而DFS一般用递归实现，即“DFS=递归”。我们现在再进一步比较BFS和DFS来深度了解BFS：前一讲学习了DFS。是不是觉得DFS是个
前言本文总结了力扣141.环形链表|以及142.环形链表||这两道有关环形链表的求解方案，去求证链表是否带环已经如何找出入环口的结点。有关环形链表，在BAT等大厂面试中均有出现，一般是属于中等难度的题，需掌握环形链表|&&环形链表||一、题目描述二、思路分析与罗列三、证明：1、【为何快指针每次走两步，慢指针走一步一定能相遇？】2、【快指针一次走3步，走4步，...n步行吗？】四、进阶:如何求出环的入口结点Way1：头结点到入口结点的距离剖析求证Way2：环形链表转相交链表【秒不可言】五、疑难解惑：为什么快指针会在慢指针进入环内的第一圈就相遇？原理图六、整体代码展示1、环形链表|2、环形链表||
