原创 面試總結——強化學習
強化學習和監督式學習的區別： 監督式學習就好比你在學習的時候，有一個導師在旁邊指點，他知道怎麼是對的怎麼是錯的，但在很多實際問題中，例如 chess，go，這種有成千上萬種組合方式的情況，不可能有一個導師知道所有可能的結果。 而這時，強
2020-06-24 21:36:37
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原创 C++中strlen()和sizeof()的區別
一、sizeof sizeof(...)是運算符，在頭文件中typedef爲unsigned int，其值在編譯時即計算好了，參數可以是數組、指針、類型、對象、函數等。 它的功能是：獲得保證能容納實現所建立的最大對象的字節大小。
2020-06-24 21:36:37
原创 劍指offer12——矩陣中的路徑
題目描述 請設計一個函數，用來判斷在一個矩陣中是否存在一條包含某字符串所有字符的路徑。路徑可以從矩陣中的任意一個格子開始，每一步可以在矩陣中向左，向右，向上，向下移動一個格子。如果一條路徑經過了矩陣中的某一個格子，則該路徑不能再進入該格子
2020-06-24 21:36:37
原创 面試總結——LR
實際工作中，我們可能會遇到如下問題： 預測一個用戶是否點擊特定的商品 判斷用戶的性別 預測用戶是否會購買給定的品類 判斷一條評論是正面的還是負面的 最大似然估計，就是利用已知的樣本結果，反推最有可能（最大概率）導致這樣結果的參數值。
2020-06-24 21:36:37
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原创 劍指offer13——機器人的運動範圍
題目描述 地上有一個m行和n列的方格。一個機器人從座標0,0的格子開始移動，每一次只能向左，右，上，下四個方向移動一格，但是不能進入行座標和列座標的數位之和大於k的格子。 例如，當k爲18時，機器人能夠進入方格（35,37），因爲3+5+
2020-06-24 21:36:37
原创 面試總結——L1和L2
1、L2正則化，爲什麼L2正則化可以防止過擬合？L1正則化是啥？ 避免過擬合的第一個思路：使盡可能多的參數爲零。爲此，最直觀地可以引入L0-範數。這意味着，我們希望絕大多數w的分量爲零。 L0範數：向量中非0元素的個數。 通過引
2020-06-24 21:36:37
原创 劍指offer14——剪繩子
題目描述 給你一根長度爲n的繩子，請把繩子剪成m段（m、n都是整數，n>1並且m>1），每段繩子的長度記爲k[0],k[1],...,k[m]。請問k[0]xk[1]x...xk[m]可能的最大乘積是多少？例如，當繩子的長度是8時，我們把
2020-06-24 21:36:26
原创 面試總結——優化
1、梯度下降的優缺點；主要問最優化方面的知識，梯度下降法的原理以及各個變種（批量梯度下降，隨機梯度下降法， mini 梯度下降法），以及這幾個方法會不會有局部最優問題，牛頓法原理和適用場景，有什麼缺點，如何改進（擬牛頓法）
2020-06-24 21:36:25
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原创 機器學習相關優化算法
目錄 0.梯度下降法深入理解 一.優化器算法簡述 1.Batch Gradient Descent （BGD） 2.Stochastic Gradient Descent (SGD) 3.Mini-Batch Gradient Desc
2020-06-24 21:36:25
原创 劍指offer23——鏈表中環的入口節點
判斷單鏈表中有沒有環，如果有找到環的入口節點。 三個問題： 1、如何確定鏈表中包含環：兩個指針，一個指針一次走一步，一個指針一次走兩步。如果走得快的指針追上了走得慢的指針，則說明鏈表包含環； 如果走得快的指針走到了鏈表末尾（p->ne
2019-09-10 11:20:01
原创 判斷兩個鏈表是否相交（考慮帶環和不帶環）
原文鏈接：https://blog.csdn.net/sinat_36490286/article/details/75268800 鏈接：https://blog.csdn.net/sinat
2019-09-08 10:23:10
原创 將字符串中的數字提取爲整數
int StringToInteger(char *p) { int value = 0; while (*p != '\0') { if ((*p >= '0') && (*p <= '9')) { value =
2019-09-03 10:23:24