1.几个学算法的小窍门,太实用了!但算法的学习并不容易，很多小伙伴私信我，表示被算法折磨得非常头疼。常见的问题 我选了几个比较有代表性的问题，给大家分享：1）初学算法，没有系统的学习路线和刷题顺序，担心自学效率太低：2）缺乏学习算法的动力，难以坚持：3）刷算法题目时总遇到问题，看题解也看不懂，需要人答疑：4）刷过的算法题不会https://baijiahao.baidu.com/s?id=1779379672229512409&wfr=spider&for=pc

2.算法常用解题思路和技巧算法题解题常规思路算法-常用解题思路和技巧 常用解题思路和技巧 看到有序数组,可以考虑使用二分法。 如果暴力解法中出现查找效率低的时候,可以考虑使用哈希表来提高查找效率, 找一个满足某个条件的值,都可以考虑使用哈希表。 一个常用的逆向思维,判断两个元素的和等于某个值,通常转换为该值和一个元素的差是否等于另一个元素。https://blog.csdn.net/xu_benjamin/article/details/132504447

3.算法学习攻略总结:入门至进阶,通关之路指南51CTO博客学算法、刷 LeetCode 绝非一蹴而就,它需要一个循序渐进的过程。 导读 1. 初学者的常见误区 2. 新手小白如何有效刷算法题 2.1. 没有接受自己是算法小白的事实 2.2. 没有合理的刷题方法 3. 正确的算法学习路径 3.1. 基础数据结构与算法知识 3.2. 常见算法思想 https://blog.51cto.com/u_16542656/12047317

4.腾讯Offer已拿,这99道算法高频面试题别漏了,80%都败在算法上我自从2015年担任算法组leader,作为面试官面试了不少同学。前前后后面试了超过200名同学,其中有不少入职的同学后来发展都不错,也坚定了自己对于选人标准的自信心。 今年2020年找工作尤其艰难,我把这些年作为面试官一些重要的面试题整理出来,一共80道,希望能够帮助到大家。 https://maimai.cn/article/detail?fid=1699482551&efid=WqEcULyCOsAoPWgBSGGaFg

5.机器学习/算法校招面试考点汇总(附面试题和答案)持续更新5、概率题:抽蓝球红球,蓝结束红放回继续,平均结束游戏抽取次数 6、讲一下PCA 7、拟牛顿法的原理 8、编辑距离 二、机器学习算法 1、处理分类问题常用算法 1、交叉熵公式 2、LR公式 3 LR的推导,损失函数 4、逻辑回归怎么实现多分类 5、SVM中什么时候用线性核什么时候用高斯核? https://www.nowcoder.com/discuss/165930

6.机器学习与深度学习习题集答案1腾讯云开发者社区文章被收录于专栏:SIGAI学习与实践平台 本文是机器学习和深度学习习题集的答案-1,免费提供给大家,也是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。此习题集可用于高校的机器学习与深度学习教学,以及在职人员面试准备时使用。 第2章 数学知识 1.计算下面函数的一阶导数和二阶导数 根据基本函数,复合函数,四则运算https://cloud.tencent.com/developer/article/1563493

7.IEEEIV2018丨徐昕:基于机器学习算法的自动驾驶汽车决策与控制由IEEE智能交通系统协会 (ITSS)主办的The 29th IEEE Intelligent Vehicles Symposium(第29届IEEE国际智能车大会)于6月26日-6月30日在江苏常熟圆满落幕,国防科技大学机电工程与自动化学院徐昕教授作为特邀主旨报告嘉宾,他报告的题目为《基于机器学习算法的自动驾驶汽车决策与控制》。 https://mp.ofweek.com/ai/a545673225236

8.百度算法岗武功秘籍(中)● 如何在不降低总体指标的情况下增强ctr模型实时性?除了增量学习 ● 如何填充曝光未点击样本的点击率? ● 如何evaluate 新feature 是否work带来提升?除了abtest ● 场景题:搜索场景下有监督无监督时候query匹配如何融入ctr到词重要性任务? 4 数据结构与算法分析相关知识点 https://www.flyai.com/article/948

9.Homebrew大神面试Google被拒,只因写不出一道算法题?很多读者在刷题和学习算法时,真正的苦恼在于没有一套行之有效的刷题顺序。 例如,动态规划是公认的程序员面试里最难掌握的算法,也是出现频率最高的算法。如果仅仅讲解几道题目,即使再举一反三也远远达不到真正理解的程度。如果把动态规划的题目单纯地堆砌在一起,也只会让人越学越懵,陷入“一看就会,一写就废”http://www.broadview.com.cn/article/419992

10.2019届毕业设计(论文)阶段性汇报毕业设计Gamblet方法在图像与数据分割中的应用包含两个方向,其中一个是使用多尺度快速算法求解在图像分割中的特征根问题,另一个是通过Optimal Recovery的方法得到合适的non-parametric kernel并使用这个kernel在高斯回归中,如此来进行图像分割或者数据分类。由于第二个方向内容简洁便于理解,第一次汇报主要集中在第二个方面https://zhiyuan.sjtu.edu.cn/html/zhiyuan/announcement_view.php?id=3366

11.吴师兄学算法五分钟学算法吴师兄学算法(www.cxyxiaowu.com)提供许多数据结构与算法学习的基础知识, 涵盖 LeetCode 题解、剑指 Offer 题解、数据结构等内容。https://www.cxyxiaowu.com/

12.支持C++,Java,Python,Go,JavaScript等多语言版本,从此算法学习PDF版本:「代码随想录」算法精讲 PDF 版本。 算法公开课:《代码随想录》算法视频公开课。 最强八股文:代码随想录知识星球精华PDF。 刷题顺序:README已经将刷题顺序排好了,按照顺序一道一道刷就可以。 学习社区 :一起学习打卡/面试技巧/如何选择offer/大厂内推/职场规则/简历修改/技术分享/程序人生。欢迎加入「代码https://gitee.com/hubo/leetcode-master

13.GitHub算法这部分内容非常重要,如果你不知道如何学习算法的话,可以看下我写的: 算法学习书籍+资源推荐。 如何刷 Leetcode? 常见算法问题总结: 几道常见的字符串算法题总结 几道常见的链表算法题总结 剑指offer 部分编程题 十大经典排序算法 另外,GeeksforGeeks 这个网站总结了常见的算法 ,比较全面系统。 数据库 基础 数据https://github.com/Snailclimb/JavaGuide

14.超详细算法岗的学习路线大总结!机器学习 or 深度学习基础 论文or 项目介绍 其他问题 & 向面试官提问 本文将从以上四点进行展开。 一、数据结构&算法题 随着算法岗越来越卷,Coding几乎成了面试必考的一项,而且在面评中的权重也越来越高,根据个人面试经验,如果这一环节没有很顺利得完成的话,几乎必挂,尤其对于非科班转行的同学,需要特别重视。 https://leetcode.cn/circle/discuss/SX3aa6/

15.《常用算法之智能计算(三)》:机器学习计算在给出机器学习计算各种算法之前,最好是先研究一下什么是机器学习和如何对机器学习进行分类,才能更好的理解和掌握一些具体的机器学习算法并将其用于实际问题的计算和处理。 学习是人类具有的一种重要智能行为,但究竟什么是学习,长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有自己不同的看法和说法。比如,http://www.kepu.net/blog/zhangjianzhong/201903/t20190327_475625.html

16.面经推荐算法面经-推荐算法 1、自我介绍 一、机器学习基础题 1、LSTM的公式 随机梯度下降:来一个样本,更新梯度 ; 全量梯度下降; miniBatch 2、RNN为什么出现梯度消失及BPTT的推导 卷积:局部相关性; RNN 梯度消失 每一步只受前一步的影响;梯度爆炸 ==》LSTM好多门;https://www.jianshu.com/p/9269abc13279