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最后,我把《嵌入式软件工程师笔试面试指南》给了这个读者一份,希望对他有帮助把。 刷题 看过《嵌入式软件工程师笔试面试指南》的,肯定知道,我在里面多次强调要重视算法题,并详细介绍了如何一步一步准备算法题。 像华为,小米,大疆,oppo除了笔试会考察算法题,面试也会手撕代码的。算法题的重要性不言而喻。
3031323334353637383940414243444546 动态规划 动态规划算法通常基于一个递推公式及一个或多个初始状态。当前子问题的解决由上一次子问题的解推出。 贪心算法: 每次选最大的,然后选择第二大的,在选第三大的,……,直到满足条件后结束或到最后也不能满足条件结束。
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CNN-LSTM-SAM 网络时间序列回归预测算法是一种有效的时间序列预测方法。该算法通过结合卷积神经网络、门控循环单元、自注意力机制和粒子群优化算法的优点,能够自动提取时间序列数据中的局部特征、长期依赖关系和全局特征,提高了时间序列预测的准确性和稳定性。同时,该算法还具有较高的效率,能够在较短的时间内处理大规模时间序列数据。
一、题目要求 二指输入法定制键盘在 X-Y 平面上的布局如下所示,其中每个大写英文字母都位于某个坐标处。例如字母
一、题目要求 存在一个由 n 个节点组成的无向连通图,图中的节点按从 0 到 n - 1 编号,给你一个数组
IP地址或黑名单过滤算法选型 问题产生背景: 日常过滤涉及IP地址、邮寄黑名单等过滤,需要拦截用户信息比较过滤。常用技术选型: 1、Map或set对象存储黑名单信息,过滤时候判断Key是否存在。实现简单,占用较多内存空间; 2、redis存储黑名单,
相关运算在视觉目标跟踪算法中发挥了重要作用。在跟踪过程中,相关运算通过简单的相似性比较,来完成模板和搜索区域特征的交互,输出一张相似度图来确定目标的位置。然而,相关运算本身是一个局部的线性匹配,导致了语义信息的丢失和全局信息的缺乏,限制了后续的定位以及边界框回归的准确度。Transformer
Timsort - 你从未听说过的最快的排序算法 Timsort:为现实世界构建的非常快速、O(nlogNn logNnlogN)、稳定的排序算法 —— 不是在学术界构建的。 Timsort 是一种对现实世界数据有效的排序算法,而不是在学术实验室中创造的。Tim Peters在
支持纵向和横向联邦学习建模,满足多样化的用户业务场景需求 联邦协同:支持多厂商异构联邦学习框架互联互通,建立跨厂商联邦学习技术生态体系,协同训练 7 FAQ Q1 模型训练由哪一侧发起 参与联邦学习的任意一方,均可作为模型训练的发起方 Q2 联邦学习的训练效率怎么样 TICS
园区支持EI算法目前园区支持场景对应的华为云EI算法如下:表1 EI算法范围算法场景视觉分析服务功能(X86)关键岗位检测告警边缘关键岗位-T4M烟火检测告警边缘烟火检测-T4M占道经营告警边缘占道经营检测-T4M园区进出人流统计边缘人流量统计-T4M打架检测告警边缘打架检测-T
雪花算法实现 package com.yjd.comm.util;/** * Created by pc on 2017/8/16 0016. */ /** * Twitter_Snowflake<br> * SnowFla
压缩字符串 实现一个算法来压缩一个字符串。压缩的要求如下: 需要判断压缩能不能节省空间,仅在压缩后字符串比原字符串长度更短时进行压缩。 压缩的格式是将连续相同字符替换为字符+数字形式,例如 "AAABCCDDDD" 变为 "A3BC2D4"。
做对双线性池化的压缩。Tensor Sketching [4]是一种近似多项式核的算法,可以用Tensor Sketching进行压缩。使用Tensor Sketching进行近似双线性池化的算法如下:其中Count Sketch function有良好的性质:MCB对CBP进行
器。然而现在,基于大模型的人工智能要以一种基于统计学的经验主义,来夺取人类确定性的令旗。已经建立在确定性秩序的地基之上的整个世界,现在被深度学习的“不可解释性”动摇。 第四范式如此迅敏地要从第三范式中,夺取定义预测世界的令旗,源自快速进化的人工智能。201
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com/TheAlgorithms/Python算法原理在算法原理部分主要介绍了排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算法、禁忌搜索算法、加密算法等。当然,除了文字解释之外,还给出了帮助更好理解算法的相应资源链接,包括维基百科、动画交互网站链接。例如,在一些算法部分中,其给出的动画交互链
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